Qual a diferença entre Data Scientist, Data Engineer e Data Analyst?

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Se você já ouviu falar de Data Science, já deve ter ouvido algo sobre esses três caras também: qual a diferença entre Data Scientist, Data Engineer e Data Analyst. Todos eles são importantes no ramo do Business Intelligence, o processo de análise de dados específico para negócios, mas você sabe a diferença entre eles?

Data Analyst (ou analista de dados) – um cientista de dados júnior

Analista de dados é o cargo ideal para alguém que está começando. Não exige base matemática ou de pesquisa, por isso não podem inventar novos algoritmos. Por isso recebem muitos comandos de profissionais superiores e com mais experiência. Entretanto, podem usar seus conhecimentos para resolver diversos problemas. Para isso, os seguintes conhecimentos são necessários:

  • Programação;
  • Estatística;
  • Machine Learning;
  • Data Wrangling;
  • Visualização de dados;
  • Atenção aos detalhes.

Todas essas habilidades são rigorosamente necessárias para ser um bom analista de dados. Usam programas como Excel, Google Sheets e SQL, visando negócios e estratégias para tirar informações úteis. Essas informações são focadas na otimização dos resultados dos processos da empresa, comparando os concorrentes e na melhoria do atendimento ao cliente.

De modo geral, o analista de dados executa as funções de obter, processar e resumir os dados com ferramentas pré-existentes a partir dos comandos dados. Assim, eles garantem a qualidade do data scraping (retirar dados via computador do comportamento de consumidores).

Data Scientist (ou cientista de dados)

Muitas vezes “cientista de dados” e “analista de dados” são tratados como sinônimos. Ambos têm o objetivo coletar, analisar e apresentar informações relevantes. O que os difere substancialmente é o conjunto de ferramentas, técnicas e experiência. Por isso o cientista de dados consegue lidar com mais dados em menos tempo, pois ele tem habilidades mais sofisticadas que o analista de dados, principalmente aquelas quantitativas. Esses conhecimentos são:

  • Conhecimento avançado em estatística, engenharia da computação, física ou matemática aplicada;
  • Criar algoritmos e ferramentas para resolução de problemas em aberto;
  • Automatizar decisões;
  • Explorar dados de diversas fontes;
  • Toda a gama de conhecimento necessária do analista de dados;
  • Intensa curiosidade.

Assim, os cientistas de dados conseguem identificar padrões ainda não encontrados, economizar dinheiros da empresa, encontrar falhas, encontrar novas oportunidades de negócio, etc. São capazes, muitas vezes, de utilizar ferramentas como Hadoop e linguagem de programação Python e R. Vale a pena procurar outros programas, linguagens e cursos na área para se especializar.

Data Engineer (ou engenheiro de dados) – o background dos outros dois

A função do engenheiro de dados é organizar, limpar e eliminar falhas dos dados obtidos, além de testar e manter funcionando ferramentas para a obtenção de dados. Logo, eles não analisam os dados, mas lidam de forma técnica e objetiva com eles, sem tirar conclusões.

Por isso, seu papel é de garantir que a base de dados usada tanto pelo analista quanto pelo cientista seja boa e confiável. Sendo assim, as habilidades necessárias são:

  • Tecnologias baseadas em Hadoop;
  • Tecnologias baseadas em SQL;
  • Soluções de armazenamento de dados;
  • Organização.

Logo, o engenheiro de dados cuida especificamente dos dados e somente destes. Eles dão a garantia de que o trabalho dos outros dois será bem feito.

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