Agora, antes de começarmos a discutir a comparação real entre “analista de dados VS cientistas de dados”, vamos revisar brevemente os critérios que usaremos para analisar ambas as profissões. 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.
Mas vamos ajudar você a compreender as diferenças e semelhanças entre essas funções, agora neste artigo. Aprenda manipulação de Time Series, fundamentos da linguagem Python, estatística para Data Science e fundamentos de Pandas. Apesar de ser um curso novo, diversas universidades e faculdades já oferecem essa graduação, seja na modalidade presencial ou a distância. Porém, antes de escolher a sua instituição de ensino, lembre-se de consultar a grade curricular e outros detalhes sobre o curso que podem ser do seu interesse. Segundo o Cadastro Geral de Empregados e Desempregados (CAGED), a média salarial em 2019 foi de R$ 7.059,77, sendo R$ 16.803,67 o salário máximo desse profissional com carteira assinada. Como foi dito anteriormente, essa graduação pode ser considerada um bacharel ou um tecnólogo.
Cientista de Dados ou Analista de Dados: Entenda as Diferenças e como Escolher a Carreira Certa no Mundo Tech
Em ambos os casos, porém, adquirir novos conhecimentos é a melhor forma de evoluir profissionalmente. Como falamos, a tecnologia está em constante transformação e esses profissionais estão à frente disso. Embora os cargos pareçam iguais, há uma grande diferença prática entre o analista e o cientista de dados. Isso porque um deles tem um olhar mais focado para o presente, enquanto o outro trabalha possibilidades para o futuro.
- Eles aplicam técnicas de análise estatística, mineração de dados e aprendizado de máquina para descobrir padrões, tendências e insights ocultos nos dados.
- Inicialmente, o seu objetivo não era trabalhar como analista de dados, já que buscou por vagas em ciência da computação.
- Esse é também um ponto importante na discussão cientista de dados vs analista de dados.
- Cientistas de dados estão espalhados por diversas indústrias, cada uma com suas peculiaridades e desafios.
- Imagine que você possui uma pequena empresa que vende um tipo específico de café.
Prosseguindo em nossa exploração sobre a carreira de cientista de dados, é crucial entender a formação educacional e as habilidades necessárias para prosperar neste campo. A trajetória educacional e o desenvolvimento de habilidades específicas são fundamentais para quem deseja seguir carreira e se tornar extremamente competente e requisitado. Sem essa análise profissional, curso de cientista de dados os dados são apenas dados, e a empresa pode perder insights importantes como formas de melhorar a qualidade de um produto, de satisfazer o cliente, dentre outras decisões importantes para o futuro de um negócio. Os cientistas de dados ajudam as empresas e os responsáveis a extrair informações do grande volume de dados coletados diariamente em seus sistemas.
Cientista e engenheiro de dados estão em alta e têm salário que pode passar de R$ 20 mil; veja como entrar
Muitas vezes usamos variáveis com alta correlação que não fazem sentido no projeto final por estarem carregando informações muito próximas ou duplicadas. Nesse momento é importante testar pelo menos dois modelos diferentes e entender quais são seus pontos altos, como tempo de processamento e eficácia dos resultados. Depois de decidir quais colunas manteríamos, outra parte importante foi a identificação dos outliers, mesmo depois de feita a limpeza dos dados, já que muitas vezes os removemos sem entender quais são os impactos em uma predição.
- E para nos ajudar a entender tudo isso, nós vamos contar com expertise da nossa convidada especial Sthefanie Monica Premebida que é Cientista de Dados Senior na Heineken e vai responder algumas perguntas sobre atuação profissional da pessoa cientista de dados.
- Mais do que um departamento na empresa, a Análise de Dados passou a ser uma competência.
- Elas abarcam uma combinação de educação formal, aprendizado contínuo e desenvolvimento de competências interpessoais.
- Aprenda a realizar análises estatísticas, implementar dashboards e visualizações de dados, a gerar insights quantitativos e reportá-los por meio de data storytelling por meio de Python, SQL, Pandas, Power BI e muito mais.
Já trabalhei como cientista de dados em algumas empresas diferentes e com problemas diferentes. Os problemas que enfrentamos no dia a dia acabam se parecendo muito com os que estudamos. Ainda em bibliotecas, se você quer aprender mais sobre machine learning e demais modelos estatísticos, a Scikit-learning https://pordentrodeminas.com.br/noticias/gerais/2024/04/analista-de-qa-tecnologias-ferramentas-e-qual-curso-escolher/ é a biblioteca ideal para aprender e reforçar conhecimentos. Os modelos de machine learning permitem a generalização das informações a partir de uma base de dados. Algumas empresas podem centralizar o processo de análise de dados em softwares como o Excel ou Google Planilhas.
