Por que você deveria se tornar um Analista de Dados e NÃO um Cientista de Dados
Tabela de Conteúdos
- Introdução
- Diferenças entre um Cientista de Dados e um Analista de Dados
- Matemática e Estatística
- Programação
- Ferramentas e Softwares
- Outras Habilidades
- Razões para Escolher a Carreira de Analista de Dados
- Baixa Barreira de Entrada
- Construção de Artefatos Tangíveis
- Maior Clareza e Padronização na Carreira
- Conclusão
- Recursos Recomendados
📊 Diferenças entre um Cientista de Dados e um Analista de Dados
Ao longo dos anos, a carreira de cientista de dados tem ganhado cada vez mais destaque. Desde que foi considerada uma das carreiras mais promissoras no século 21, a profissão de cientista de dados tem atraído muitos profissionais. No entanto, apesar de toda essa popularidade, a carreira de analista de dados também tem seus méritos e pode ser uma escolha igualmente interessante. Neste artigo, discutiremos as diferenças entre um cientista de dados e um analista de dados e apresentaremos três razões pelas quais você pode considerar a carreira de analista de dados.
📚 Matemática e Estatística
Em termos de conhecimento matemático e estatístico, um analista de dados precisa entender estatísticas descritivas, estatísticas básicas e matemática fundamental. Por outro lado, um cientista de dados precisa ter conhecimento avançado em estatísticas, álgebra linear, cálculo e muito mais. Enquanto o analista de dados trabalha principalmente com SQL, o cientista de dados precisa dominar tanto o SQL quanto linguagens de programação como Python e R.
É importante ressaltar que ambos os profissionais precisam ter habilidades de comunicação e solução de problemas, mas um cientista de dados também precisa ter uma compreensão sólida do negócio em que está trabalhando.
💻 Programação
Quanto à programação, um analista de dados geralmente precisa saber SQL e ter algum conhecimento básico de Python para complementar o trabalho com SQL. No entanto, a maioria das tarefas do analista de dados é realizada no SQL. Já um cientista de dados precisa dominar o SQL, além de linguagens de programação como Python e R.
Além disso, um cientista de dados deve ter conhecimento em ETL (Extração, Transformação e Carga) para lidar com a coleta de dados de diferentes fontes. Eles também precisam estar familiarizados com ferramentas como o RStudio e saber como realizar revisões de código.
🛠️ Ferramentas e Softwares
No que diz respeito às ferramentas e softwares utilizados, um analista de dados normalmente trabalha com Excel, Google Sheets, Tableau, MicroStrategy e outras ferramentas de visualização de dados. Já um cientista de dados precisa conhecer ferramentas de ETL, como o DataStage, e estar acostumado ao trabalho com notebooks como o Jupyter Notebook e o Google Colab.
É importante ressaltar que a lista de ferramentas e softwares pode variar dependendo da empresa em que você trabalha, mas essas são apenas algumas das ferramentas comumente utilizadas por esses profissionais.
🧩 Outras Habilidades
Além das diferenças mencionadas acima, é importante destacar que a carreira de analista de dados possui uma barreira de entrada mais baixa em comparação com a carreira de cientista de dados. Enquanto muitos cientistas de dados possuem mestrado ou doutorado, é possível se tornar um analista de dados com certificados de cursos online, bootcamps e até mesmo com apenas um diploma de graduação.
Outro aspecto importante é que o trabalho do analista de dados muitas vezes envolve a criação de artefatos tangíveis, como dashboards e relatórios, o que permite que eles mostrem de forma concreta o impacto de seu trabalho. Por outro lado, o trabalho do cientista de dados tende a ser mais focado em pesquisa e análise estatística, nem sempre resultando em produtos tangíveis.
Além disso, a carreira de analista de dados possui um escopo mais definido e uma maior padronização em comparação com a carreira de cientista de dados. Isso torna mais fácil para um analista de dados transferir suas habilidades de uma empresa para outra, além de ter uma clareza maior sobre seu papel e oportunidades de crescimento na carreira.
Conclusão
Embora a carreira de cientista de dados tenha recebido grande destaque nos últimos anos, não podemos ignorar os méritos da carreira de analista de dados. Com uma barreira de entrada mais baixa, a possibilidade de construir artefatos tangíveis e um escopo mais definido, a carreira de analista de dados pode ser uma ótima escolha para muitos profissionais.
No entanto, vale ressaltar que a escolha entre ser um cientista de dados ou um analista de dados deve ser baseada em suas próprias preferências e interesses. Se você gosta de trabalhar com estatísticas avançadas e construir modelos de machine learning, ser um cientista de dados pode ser a melhor escolha para você. Por outro lado, se você prefere construir relatórios, realizar análises de dados e criar dashboards, ser um analista de dados pode ser o caminho ideal.
Independentemente da escolha que você fizer, o campo de dados e análise está em constante evolução e oferece diversas oportunidades de crescimento e desenvolvimento profissional. Portanto, seja um cientista de dados ou um analista de dados, você estará embarcando em uma carreira promissora e repleta de desafios e oportunidades.
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