Carreira

Qual a diferença entre um Analista de Dados e um Cientista de Dados?

POR
Vinícius Souza

Qual a diferença entre análise de dados e ciência de dados? Qual carreira eu devo seguir para migrar de carreira? Qual paga melhor? Qual é mais fácil?

Perguntas como estas estão entre as que mais recebemos aqui na escola.

Com um mundo de informações disponíveis é muito fácil se perder ou mesmo ver informações conflitantes.

Como profissional de mais de 16 anos de experiência em dados, gostaria de facilitar para você e responder com a maior clareza possível para que você possa decidir o que é melhor para você.

Vamos lá?

Quem analisa dados é um Analista de Dados ou Cientista de Dados?


Antes de mais nada, você precisa entender um conceito importante: Analisar dados não é necessariamente uma profissão, mas sim, uma HABILIDADE.

Pense comigo: Você usa o computador para trabalhar, certo?

Se você usa o computador, então quer dizer que você é um profissional de TI? Claro que não.

Mas esse pensamento foi muito difundido no começo da informática na década de 80 e 90. Quem usava o computador eram os geeks, profissionais de TI e companhia.

Com a popularização, percebemos que o computador era apenas uma ferramenta para melhorar a produtividade.

Corta para 2023. Quando falamos de Análise de Dados, estamos passando pela mesma situação.

A maior parte das pessoas acha que analisar dados é coisa de Analistas de Dados ou Cientistas de Dados (calma que já vou explicar a diferença entre eles).

Mas esse é um engano comum. 

Analisar dados é uma forma de explorar oportunidades escondidas e gerar mais valor para a empresa.

Você pode analisar dados e não ser um profissional especializado.

Agora, se você quiser se especializar, aprender mais técnicas e ferramentas dos que os profissionais que analisam dados de forma mais básica, aí sim, poderá escolher entre uma das carreiras mais demandadas atualmente.

Pode se transformar em Analista de Dados ou Cientista de Dados full time.


Qual a diferença entre análise de dados e ciência de dados?

Ou melhor, qual a diferença entre um analista de dados e um cientista de dados?

Sendo bem prático? Pouca coisa! Se você pesquisar vai ver muitas definições por aí na internet.

Seguem alguns exemplos:

Definição longa:

  • Um analista de dados fica mais na parte de negócio. Ele cria análises exploratórias e KPI's.
  • Já um cientista de dados fica mais em testes a/b, algoritmos complexos, modelos e Machine Learning.

Definição curta:

  • Analista de dados olha pro passado
  • Cientista de dados olha pro futuro

Viu? É possível tentar separar as duas áreas usando algumas características.

Mas quer saber a verdade?

Essas definições foram criadas pelo mercado para facilitar a contratação dos profissionais.

A verdade é que um analista consegue fazer um trabalho de um cientista e vice versa. Só precisa se preparar.

Mas como o preparo de um cientista acaba sendo maior, o mercado optou por não esperar e criou a profissão de analista, assim consegue contratar logo e resolver o gargalo de pessoas qualificadas.

É só isso.

E por que você precisa saber disso?

Para não pensar demais em qual carreira escolher.

No fundo, quanto mais técnicas estatísticas e ferramentas de dados conhecer, mais especializado você fica. E quanto mais especializado, mais valorizado você fica e mais dinheiro você poderá ganhar.


Quais as habilidades necessárias para ser um analista de dados e cientista de dados?

Agora que você sabe que a diferenciação entre eles é basicamente na quantidade de técnicas e ferramentas que eles conhecem, vou sugerir uma escada de habilidades para cada um.

  1. Profissionais com habilidades em dados no nível fundamental

Aqui estão os profissionais que não querem se especializar, mas sabem da importância de analisar dados para se manterem atualizados e competitivos no mercado. Estou falando do analista de RH, de Marketing, Finanças e qualquer outra área.

Todo profissional, hoje, precisa entender minimamente:

  • Uma ferramenta: Como por exemplo, Microsoft Excel.
  • Técnicas estatísticas básicas: Tabelas de frequência, medidas resumo, gráficos, correlações.


  1. Profissionais que querem se especializar no nível de um Analista de Dados

Aqui o profissional precisa conhecer mais técnicas e ferramentas.

Técnicas:

  • Tabelas de frequência, medidas resumo, gráficos, correlações.
  • Probabilidades e Análise Preditiva
  • Inferência estatística e Testes A/B
  • Regressão Linear Múltipla

Ferramentas:

  • Microsoft Excel: para análises rápidas com bases pequenas
  • SQL: para manipulação de bancos de dados
  • Power BI: para visualização de dados e criação de Dashboards
  • Python: para automações e análises mais complexas e com bases grandes

Metodologia e Conhecimento de Negócios:

  • CRISP-DM: Uma das principais metodologias para criar projetos de dados que gerem valor.
  • Negócios: É importante que o analista aprenda algum ramo como Marketing, Mercado Financeiro, Vendas e etc. Assim as análises ganham muito mais significado e geram mais valor.


  1. Profissionais que querem se especializar no nível de um Cientista de Dados

No último grau de especialização, o profissional precisa conhecer ainda mais técnicas e ferramentas. Veja:

Técnicas:

Todas as técnicas que um analista de dados conhece, e mais:

  • Modelos estatísticos e inferenciais
  • Modelos de Machine Learning Supervisionados:
  • Regressões
  • Árvores de Decisão e Modelos combinados (ensemble)
  • Redes Neurais
  • Diagnóstico de Modelos e Tuning de Hiperparâmetros
  • Modelos de Machine Learning Não Supervisionados:
  • Clusterizações
  • Detecção de Outliers
  • IA e Deep Learning
  • NLP: Processamento de Linguagem Natural
  • Visão Computacional
  • Modelos Generativos: GPTs como ChatGPT e derivados.

Ferramentas:

  • Microsoft Excel*: para análises rápidas com bases pequenas
  • SQL: para manipulação de bancos de dados
  • Python: para automações, pipelines e criação de Modelos de Machine Learning

* Algumas pessoas argumentam que o Excel é "ultrapassado" para um cientista de dados. Eu discordo veementemente. O Excel é uma ferramenta popular e que qualquer gestor está acostumado. Um cientista não deve negligenciar sua utilidade para os negócios.

Metodologia e Conhecimento de Negócios:

  • CRISP-DM
  • Método Científico
  • Negócios


Então qual carreira eu escolho? Qual vale mais a pena?

Agora que você entendeu que embora o caminho para cada tipo de profissional seja diferente, eles estão praticamente em uma linha reta de habilidades.Poderíamos resumir da seguinte forma:

Nível de habilidades em dados

  • Fundamental: Profissionais de negócio
  • Intermediário: Analista de Dados
  • Avançado: Cientista de Dados

Desta forma, nossa recomendação é que você não "escolha" o que deseja se tornar no início.

Mas começar a se desenvolver e ir colhendo os resultados.

Se você já trabalha em alguma empresa em um cargo de negócios (analista de alguma área), aprendendo análise de dados no nível fundamental você já colherá muitos frutos.

Se gostar mesmo, você pode optar por se especializar ainda mais até o nível de Analista de Dados. Quando isso acontecer, você se tornará ainda mais valorizado e poderá, se quiser, buscar vagas como um Analista de Dados Full Time.

Agora, se você já é Analista de Dados e deseja se especializar ainda mais, basta estudar mais técnicas, ferramentas e metodologias para se tornar um Cientista de dados.

Como desenvolver essas habilidades?

É aqui que a Preditiva entra. Na formação Gerando Valor com Dados nós disponibilizamos trilhas para todos os níveis de especialização acima.

Ao iniciar o curso, você começa com as habilidades mais fundamentais, partindo do zero e com o tempo vai se especializando a medida que você sentir necessidade.

Conheça nossa formação clicando aqui.

Espero que tenha ajudado.

Conte com a gente!

Vinícius Souza
Bacharel em Matemática Aplicada pelo IME-USP, possui mais de 17 anos de experiência no mercado financeiro e no de serviços de Atendimento ao Cliente. Criou soluções em Analytics nas mais diversas áreas, entre elas: Auditoria Interna, Compliance, Risco de Crédito e Cobrança. Atuou como Head de Ciência de Dados em uma das maiores Fintechs do Brasil.
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