Analista de dados ou cientista de dados: qual a diferença?

Explore os impactos significativos de uma cultura data-driven nos negócios e confira dicas práticas sobre o uso dos dados para o desenvolvimento e crescimento de produtos digitais. Para ingressar nessa área, é essencial desenvolver um pensamento analítico e orientado a dados. Profissionais devem conseguir enxergar o valor dos dados para o negócio e transmitir isso para os pontos de contato na empresa. Analistas de dados acompanham métricas e KPIs, desenvolvem e apresentam relatórios e, em alguns casos, fazem recomendações para a tomada de decisão. Você gosta de trabalhar com números e ajudar as áreas de negócio a entender seus dados através de relatórios e visualizações?

• Enquanto isso, cientistas de dados assumem projetos de longo prazo, desenvolvendo modelos para uma finalidade específica ou mesmo fazendo a limpeza dos dados desde os primeiros estágios.
• Um analista de dados pode trabalhar em uma ampla variedade de setores e organizações, em que haja a necessidade de lidar com grandes volumes de dados.
• Os analistas de dados geralmente trabalham ao lado de engenheiros e gerentes seniores para criar processos de modelagem e tomar decisões baseadas em dados.
• Os cientistas de dados também ganham proficiência no uso de grandes plataformas de processamento de dados, como Apache Spark, o framework de origem aberta Apache Hadoop e bancos de dados NoSQL.
• Essas estimativas foram calculadas com base em salários enviados à plataforma Glassdoor por indivíduos que ocupam a posição de analista de dados no Brasil.

A pessoa analista de dados tem seu papel bem definido dentro de uma estrutura de empresa. Por vezes, a pessoa analista de dados trabalha em um papel de tradução entre os times de dados e o de negócios. A pessoa nessa posição explica partes mais técnicas como estatística, modelos e previsões para o time de negócios, ao mesmo tempo que ajuda data scientists e pessoas engenheiras de dados a entender os desafios de negócio para desenhar uma solução. Profissional especializado em projetar, construir e manter a infraestrutura de dados necessária para o fluxo contínuo e eficiente de informações em uma organização. Para lidar com essa questão, elas estão se voltando para as plataformas multipersona Data science and Machine Learning (DSML), dando origem ao cargo de “cidadão cientista de dados”.

Cientista de Dados ou Analista de Dados: Entenda as Diferenças e como Escolher a Carreira Certa no Mundo Tech

Concluindo, podemos apontar que a principal diferença entre o papel de analista de dados e cientista de dados é que analistas de dados terão maior foco em análises para respostas rápidas. Quem é analista de dados gera insights para decisões https://gregoryemkf05050.dsiblogger.com/58903836/curso-cientista-de-dados-com-horário-flexível-plataforma-própria-e-garantia-de-emprego e até união dos dados com a experiência e intuição para a resolução de problemas. No ciclo de dados, a pessoa analista de dados precisa dominar o entendimento do negócio, além de saber quais tipos de análise são ideais para cada situação.

A capacidade analítica do profissional passa pela sua qualificação ao enxergar respostas em meio aos dados. Por isso, o analista dedicará bastante tempo do seu trabalho a avaliar diversas possibilidades e cruzá-las com os dados, para então chegar a respostas. A cloud computing expande a ciência de dados ao oferecer acesso a mais processamento, potência e armazenamento, além de outras ferramentas necessárias para projetos de ciência de dados.

Diferenças entre um analista de dados e um cientista de dados

Eles realizam pesquisas para descobrir informações de fontes diferentes e compilam essas informações em um software de planilha. Os analistas de dados também têm boa perspicácia em relatórios, https://www.roma2024.org/why-retain-the-services-of-a-expert-for-internet-improvement/ habilidades analíticas e adotam uma abordagem proativa para entender os conjuntos de dados. Embora existam algumas semelhanças entre as profissões, é importante não interpretá-las mal.

Já falamos que os analistas de dados extraem e analisam informações, para depois as apresentarem à empresa. Primeiro de tudo, enquanto um problema específico é dado a um analista de dados, os cientistas de dados devem formular o problema por conta própria. Tanto que essas especialidades lidam com a mesma coisa – enormes quantidades de informações em forma de números. A principal diferença entre as dois reside no que diz respeito as suas responsabilidades. Analistas de dados são membros essenciais de qualquer equipe que queira expandir seus negócios.

Projeção de uma arquitetura de dados compatível com os requisitos e necessidades da empresa;

Cientistas de Dados geralmente devem ter conhecimento em diferentes disciplinas, uma vez que a Ciência de Dados é uma área multidisciplinar. Os Analistas de Dados examinam e exploram os dados e procuram identificar tendências, padrões e possíveis erros. Os Analistas de Dados também podem criar representações visuais, como tabelas e gráficos para mostrar melhor o que os dados revelam. É certo que, quando se trata de “analista de dados VS cientista de dados”, a análise de dados parece ser a mais popular. Mesmo que possa haver uma variedade de razões para isso, a mais proeminente parece ser o fato de que algumas pessoas nem sequer sabem que existe uma “ciência de dados”.

Muito do trabalho pode ser feito remotamente, embora isso às vezes dependa do tipo de dados que estão sendo coletados. Saber transformar dados em informação é o trabalho essencial de um Analista de Dados e para isso aplicam técnicas de análise de dados e estatística descritiva. Normalmente Machine Learning não é trabalho do Analista de Dados, pois é atribuição do Cientista de Dados e/ou https://www.ray-banoutletstore.com/php-net-advancement-helpful-for-on-the-web-enterprise/ Engenheiro de Machine Learning. As habilidades de um Analista de Dados podem não ser tão avançadas quanto as habilidades de um Cientista de Dados, mas seus objetivos são muito semelhantes. O Analista de Dados às vezes é chamado de “Cientista de Dados Junior” e pode estar limitado a lidar com tarefas de negócios específicas usando ferramentas, sistemas e conjuntos de dados existentes.