Na medida em que o mundo evolui, nosso presente começa a ficar cada vez mais semelhante ao futuro da ficção científica de anos atrás. Os novos modelos de negócios que surgem após a transformação digital requerem novas profissões, cada uma realizando seu potencial para tornar o mundo um lugar melhor. Como todos sabemos, o denominador comum de novas profissões é a popularidade crescente da tecnologia.

Hoje vamos falar sobre uma área de grande demanda de recrutamento para a maioria dos nossos clientes: profissões ligadas à análise de dados.

Uma dúvida recorrente quando falamos de profissões que trabalham com análise de dados é entender as diferenças entre as nomenclaturas de cargos, quais os conhecimentos, requisitos e atuações de cada uma das peças que compõe esta grande engrenagem da análise de dados.

Afinal, quais as diferenças e semelhanças entre Cientistas e Analistas de Dados?

Esperamos que ao final deste texto você saiba diferenciar Cientistas de Analistas de Dados.

Quais são as atribuições de cada função?

Analista de Dados

Os Analistas de Dados examinam uma grande quantidade de dados e extraem insights e padrões através deles. São profissionais responsáveis pela coleta, organização e obtenção de resumos estatísticos. Essas explicações são fornecidas através de visualizações e relatórios, para que as empresas possam tomar decisões estratégicas com eles.

Cientistas de Dados

Os analistas de dados mineram grandes quantidades de dados e extraem informações e padrões deles. São profissionais responsáveis ​​pela recolha, organização e obtenção de resumos estatísticos. Essas instruções são fornecidas por meio de visualização e relatórios para que a empresa possa tomar decisões estratégicas adequadas.

Quais competências são necessárias?

Em termos das competências requeridas por cientistas e analistas de dados, existem muitas semelhanças nas habilidades que eles exigem; no entanto, certas características-chave dão aos cientistas de dados uma perspectiva mais ampla porque eles devem ter conhecimento mais profundo da área de negócios em que estarão envolvidos.

Analistas de Dados

Eles precisam ter um conhecimento básico de programação, matemática e estatística e, de preferência, excelentes habilidades de comunicação e considerável conhecimento em ciência da computação. As linguagens R e Python são amplamente utilizadas na análise de dados e fornecem um grande número de ferramentas para capturar, organizar, transformar, processar e interpretar dados.

Os analistas de dados devem ter um conhecimento sólido da linguagem SQL. Eles podem facilmente analisar dados e criar significado a partir deles. Também, precisam saber ajudar a organização a tomar decisões e entender os padrões e tendências encontrados no conjunto de dados.

Em adição às habilidades de armazenamento e recuperação de dados, eles também serão proficientes em análises baseadas em Hadoop, como HBase, Hive, Impala, Spark e Big Query. Além disso, eles precisam estar familiarizados com várias ferramentas ETL para converter dados de diferentes fontes em armazenamento de dados do Analytics.

Cientistas de Dados

Um cientista de dados tem todas as habilidades de um analista de dados e um conhecimento profundo de modelagem, estatística, matemática e ciência da computação. Com sólidas habilidades em matemática, estatística e mineração de dados, os cientistas de dados são especialistas em modelagem preditiva e aprendizado de máquina. Portanto, eles podem criar modelos preditivos sofisticados que podem fornecer recomendações eficazes com base em dados históricos.

No entanto, o fator de diferenciação é a forte visão de negócios, que os diferencia dos analistas. Os cientistas de dados devem enviar as descobertas aos profissionais de TI e gerentes de negócios na forma de histórias, para que eles possam assumir os riscos dos cálculos e tomar decisões viáveis ​​com base nas informações fornecidas pelos cientistas de dados.

Quais os mercados que estão com mais demandas por estes profissionais?

Hoje, os setores de saúde, seguros, finanças e TI têm alta demanda por analistas de dados. Eles também estão ativamente envolvidos no processamento e análise de dados para todos os tipos de empresas. No entanto, qualquer empresa interessada em adaptar-se aos novos tempos da era digital pode usar suas habilidades.

Por outro lado, os cientistas de dados estão em alta demanda em empresas de comércio eletrônico, varejistas, imóveis, otimização de mecanismos de pesquisa (SEO), serviços financeiros, seguros e saúde. Além disso, a empresa precisa prever as tendências futuras da indústria com base nos dados existentes e tomar decisões razoáveis ​​com base nessas tendências futuras. Mas, uma vez que você está interessado em qualquer empresa que analisa dados e prevê tendências com base nos dados, você pode usar suas habilidades.

E o salário? Quem é melhor remunerado?

Para todas as profissões, o salário acaba sendo um ponto relevante na tomada de decisão e na escolha da trilha de carreira de cada profissional. Não há dúvida de que os salários oferecidos a analistas e cientistas de dados são competitivos na indústria de dados. No entanto, devido à experiência e ao nível de conhecimento fornecido pelos cientistas de dados em suas áreas, sua remuneração é maior do que a dos analistas de dados. Tudo isso é um acontecimento natural, uma consequência da experiência acumulada. Afinal, um cientista de dados pode começar sua carreira como analista, o que é o mais comum e ir evoluindo para chegar ao nível do cientista de dados.

A natural diferença de remuneração entre o analista e o cientista, portanto, se deve à base de conhecimento e à experiência acumulada exigida por ambas as profissões.

Conclusão

Independentemente das diferenças e semelhanças, essas duas profissões desempenham um papel fundamental. No mercado amplo, ainda há muito espaço para o desenvolvimento profissional. A quantidade de dados gerados continuará a aumentar, e cada vez mais empresas perceberão a importância de desenvolver uma cultura orientada a dados para colocar os clientes no centro das ações da empresa e produtos cada vez mais adaptados às necessidades dos públicos-alvo.

Um estudo de 2018 da PricewaterhouseCoopers (PWC) previu: “Em 2020, analistas de dados e funções de ciência de dados fornecerão 2,7 milhões de vagas de emprego.”

O estudo elaborou ainda que o candidato ideal deve ter uma carreira em forma de T, o que significa que além de habilidades analíticas e técnicas, ele também deve ter “habilidades pessoais” como excelente comunicação, trabalho em equipe e criatividade. Portanto, é recomendável que os candidatos potenciais desenvolvam fortes habilidades analíticas, técnicas e comportamentais para provar seu valor para empresas que precisam desesperadamente encontrar programas de processamento de dados para suas empresas.

O ano de 2020 chegou e a previsão da PWC está prestes a se tornar realidade! Como você planeja sua carreira?