Engenheiro de dados, cientista de dados e analista de dados: qual é a diferença?

Vivemos na era dos dados, onde a capacidade de transformar informações em insights valiosos é uma habilidade altamente valorizada. Seja para otimizar operações, entender o comportamento do consumidor ou prever tendências de mercado, dados são essenciais para empresas de todos os setores.

No entanto, dentro desse vasto campo, surgem três profissões principais que desempenham papéis distintos, mas complementares: engenheiro de dados, cientista de dados e analista de dados. Cada um desses especialistas contribui de maneira única para o ciclo de vida dos dados, desde a coleta e armazenamento até a análise e interpretação.

Neste artigo, vamos explorar as diferenças entre essas carreiras, ajudando você a entender qual caminho profissional seguir e como cada um pode agregar valor às organizações.

O que é um engenheiro de dados?

Engenheiro de dados é o responsável por preparar e organizar dados para que possam ser facilmente acessados e analisados por outras equipes, como cientistas de dados e analistas de dados. É um profissional essencial no mundo da tecnologia, especialmente em um cenário onde a quantidade de dados gerada cresce exponencialmente.

O que faz um engenheiro de dados?

As atividades do engenheiro de dados consistem na construção e manutenção de pipelines de dados, integração de dados de diferentes fontes e garantia da qualidade e segurança dos dados.

Construção e manutenção de pipelines de dados

Um dos principais trabalhos de um engenheiro de dados é construir e manter “pipelines de dados”. Esses pipelines são como sistemas de encanamento que coletam, limpam, transformam e transportam dados de várias fontes para um único local, onde podem ser usados para análise. Pense nos pipelines como linhas de produção automatizadas que garantem que os dados certos estejam disponíveis na hora certa.

Integração de dados de diferentes fontes

Os dados podem vir de diversas fontes, como bancos de dados, APIs, arquivos CSV, planilhas e muito mais. A integração desses dados em um formato uniforme e utilizável é uma tarefa crucial. Os engenheiros de dados garantem que todos esses dados diferentes possam ser combinados e trabalhados juntos sem problemas.

Garantia da qualidade e segurança dos dados

A qualidade dos dados é fundamental para qualquer análise precisa. Engenheiros de dados implementam processos para limpar dados, remover duplicatas e corrigir erros. Ademais, eles se preocupam com a segurança dos dados, garantindo que apenas pessoas autorizadas tenham acesso e que eles estejam protegidos contra vazamentos e ataques, conforme a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).

Como se tornar um engenheiro de dados?

Embora não exista uma formação única e obrigatória, tradicionalmente muitos engenheiros de dados possuem diplomas em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática ou em áreas relacionadas. No entanto, já é possível encontrar no Brasil opções de bacharelado em Engenharia de Dados e tecnólogos em Banco de Dados.

Além disso, cursos livres em big data e engenharia de dados também são altamente valorizados, bem como certificações em tecnologias específicas, como Hadoop, Spark e bases de dados SQL/NoSQL. Entre as habilidades essenciais para este profissional, estão a proficiência em linguagens de programação como Python, Java e SQL, e conhecimentos em sistemas de gerenciamento de banco de dados, ferramentas de ETL (Extração, Transformação e Carregamento) e plataformas de big data. Também são cada vez mais importantes habilidades em computação em nuvem, com serviços como AWS, Google Cloud e Azure.

Quanto ganha um engenheiro de dados?

No geral, é uma profissão bem remunerada. Engenheiros de dados com mais experiência, habilidades especializadas ou que trabalham em grandes empresas de tecnologia tendem a ganhar mais. No Brasil, a média salarial pode variar entre R$ 4.000 a R$ 15.000 mensais, mas em mercados mais aquecidos ou no exterior, esses números podem ser ainda mais altos.

O que é um cientista de dados?

Um cientista de dados é um profissional que transforma grandes volumes de dados brutos em informações valiosas e acionáveis. Eles usam suas habilidades em estatística, programação, machine learning e conhecimento do negócio para descobrir padrões e insights que ajudam a orientar as decisões de negócios. Com machine learning, os cientistas de dados fazem previsões precisas e identificam tendências ocultas nos dados, permitindo decisões mais estratégicas.

O que faz um cientista de dados?

As atividades do cientista de dados consistem na análise de grandes volumes de dados, desenvolvimento de modelos preditivos e algoritmos de machine learning e comunicação de insights para stakeholders.

Análise de grandes volumes de dados

Cientistas de dados são responsáveis por examinar e interpretar grandes conjuntos de dados provenientes de diversas fontes. Eles utilizam técnicas estatísticas e de visualização de dados para identificar tendências, padrões e correlações que possam ser relevantes para os objetivos da organização.

Desenvolvimento de modelos preditivos e algoritmos de machine learning

Uma parte crucial do trabalho de um cientista de dados é criar modelos preditivos e algoritmos de machine learning, pois eles ajudam a prever comportamentos e resultados com base em dados históricos. Por exemplo, eles podem prever a rotatividade de clientes, a demanda de produtos ou mesmo resultados de diagnósticos médicos.

Comunicação de insights para stakeholders

Além de analisar e modelar dados, cientistas de dados devem ser capazes de comunicar seus achados de maneira clara e eficaz para diferentes públicos dentro da empresa, como gestores, equipes de marketing e operações. Eles criam visualizações de dados e relatórios que ajudam a traduzir dados complexos em insights que podem ser facilmente compreendidos e utilizados na tomada de decisões.

Como se tornar um cientista de dados?

Para se tornar um cientista de dados, é fundamental ter uma base sólida em áreas como ciência da computação, matemática e negócios. Para isso, você pode realizar um bacharelado ou tecnólogo em Ciência de Dados. Mas também pode ingressar na área com formações correlatas, como Ciência da Computação, Engenharia, Matemática e Estatística, e até mesmo por meio de cursos livres, desde que domine as ferramentas demandadas pelo mercado.

Dentre as habilidades essenciais para um cientista de dados, estão a proficiência em linguagens de programação como Python e R, o conhecimento em bibliotecas e frameworks de machine learning, como TensorFlow e Scikit-Learn, e habilidades em manipulação e visualização de dados com ferramentas como Pandas, Matplotlib e Seaborn. Além disso, é crucial ter conhecimento em estatística avançada e habilidades de comunicação para interpretar e apresentar dados de maneira eficaz.

Para aqueles que desejam uma formação completa e prática, a Trilha Data Science e Machine Learning, da Asimov Academy, é uma excelente opção. Esta trilha de cursos foi cuidadosamente projetada para levar o aluno do básico ao avançado e conta com suporte dos professores, atualizações constantes no conteúdo e certificação.

Quanto ganha um cientista de dados?

No Brasil, um cientista de dados pode ganhar entre R$ 4.000 a R$ 15.000 mensais, com profissionais mais experientes e aqueles que trabalham em grandes empresas de tecnologia podendo ganhar ainda mais. Internacionalmente, especialmente em mercados como os Estados Unidos e Europa, os salários podem ser significativamente mais altos.

O que é um analista de dados?

Um analista de dados é um profissional que examina e interpreta dados para ajudar as empresas a tomar decisões baseadas em evidências. Eles desempenham um papel crucial na coleta, processamento e análise de dados, criando insights valiosos para várias áreas do negócio.

O que faz um analista de dados?

As atividades do analista de dados consistem na coleta e análise de dados, criação de relatórios e dashboards e identificação de tendências e padrões.

Coleta e análise de dados

Analistas de dados são responsáveis por coletar dados de diversas fontes, organizá-los e analisá-los para extrair informações relevantes. Eles utilizam ferramentas de análise de dados para limpar e preparar os dados, garantindo que sejam precisos e completos antes de realizar qualquer análise.

Criação de relatórios e dashboards

Uma parte importante do trabalho de um analista de dados é criar relatórios e dashboards que apresentem os dados de forma visual e fácil de entender. Esses relatórios ajudam os gestores e outras partes interessadas a visualizar o desempenho da empresa e tomar decisões informadas com base nos dados.

Identificação de tendências e padrões

Analistas de dados identificam tendências e padrões nos dados que podem indicar oportunidades ou problemas potenciais. Eles analisam métricas de desempenho, comportamento do cliente e outras variáveis para fornecer insights que podem melhorar processos, produtos e estratégias de negócios.

Como se tornar um analista de dados?

Para se tornar um analista de dados, há diversas opções de formação. Cursos tecnólogos e pós-graduações específicas são ótimos caminhos, assim como formações correlatas em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Estatística ou Adminstração. Além disso, qualificar-se por meio de cursos livres, como a Trilha Análise e Visualização de Dados, da Asimov Academy, que oferece uma formação prática e direta ao ponto, é uma excelente escolha.

Diferentemente dos engenheiros e cientistas de dados, os analistas podem iniciar sem saber programar, desde que dominem softwares como Excel, Power BI ou Tableau. No entanto, saber Python é um grande diferencial, já que essa linguagem é gratuita e permite realizar tarefas avançadas que vão além das capacidades dos softwares prontos. Abordamos mais sobre isso no artigo Python ou Power BI: qual ferramenta é melhor para criar dashboards? e neste vídeo:

No mais, para crescer e se tornar um analista de dados pleno ou sênior, o conhecimento em programação se torna essencial.

Quanto ganha um analista de dados?

Uum analista de dados pode ganhar entre R$ 3.000 a R$ 11.000 mensais no Brasil. Experiência, habilidades especializadas e certificações adicionais podem aumentar significativamente o potencial de ganhos. Em mercados internacionais, como os Estados Unidos e Europa, os salários tendem a ser mais altos, refletindo a alta demanda por habilidades analíticas.

Colaboração entre engenheiro de dados, cientista de dados e analista de dados: um estudo de caso

A colaboração entre a equipe de dados é essencial para maximizar o valor dos dados em uma organização. Vamos explorar um exemplo prático de como esses profissionais trabalham juntos para resolver um desafio comum.

Contexto do projeto

Imagine que uma empresa de e-commerce deseja melhorar suas recomendações de produtos personalizados para os clientes. Para isso, eles precisam entender melhor o comportamento dos usuários em seu site e desenvolver modelos preditivos para sugestões mais precisas.

Atribuições do engenheiro de dados

O engenheiro de dados é responsável por coletar, armazenar e processar os dados brutos do sistema de e-commerce. Ele configura pipelines de dados eficientes para capturar informações de navegação dos usuários, históricos de compras e interações com produtos. Neste caso, o engenheiro de dados utiliza big data e cloud computing para garantir o armazenamento dos dados de forma escalável e segura.

Atribuições do cientista de dados

O cientista de dados entra em cena para realizar uma análise exploratória dos dados coletados pelo engenheiro de dados. Ele utiliza técnicas estatísticas e de visualização para identificar padrões de comportamento dos clientes, como preferências por categorias de produtos, sazonalidade de compras e tendências de mercado. Com base nessa análise, o cientista de dados desenvolve modelos de machine learning, como sistemas de recomendação, para prever quais produtos os clientes estão mais propensos a comprar.

Atribuições do analista de dados

Enquanto isso, o analista de dados foca na interpretação dos resultados gerados pelos modelos desenvolvidos pelo cientista de dados e cria dashboards interativos para comunicar insights para as equipes de marketing e vendas. Ele também colabora com o engenheiro de dados para garantir a qualidade dos dados e otimizar o processo de análise.

Resultados e impacto do time de dados

Com essa colaboração integrada, a empresa de e-commerce consegue oferecer recomendações de produtos mais relevantes e personalizadas para seus clientes. Isso resulta num aumento significativo nas taxas de conversão e na satisfação do cliente, além de estratégias futuras de marketing e desenvolvimento de produtos.

Essa sinergia entre os profissionais demonstra como cada um contribui com suas habilidades distintas para alcançar objetivos comuns numa organização orientada por dados.

Resumo das diferenças entre os profissionais de dados

Para facilitar a compreensão das diferenças entre engenheiros, cientistas e analistas de dados, criamos uma comparação visual com as principais características de cada profissão.

	Engenheiro de dados	Cientista de dados	Analista de dados
Funções	Projetar e manter infraestrutura de dados	Analisar e interpretar grandes volumes de dados	Coletar, organizar e analisar dados
Responsabilidades	Criar pipelines de dados, garantir qualidade dos dados	Desenvolver modelos preditivos, comunicar insights	Criar relatórios e dashboards, identificar tendências
Ferramentas	Python, Hadoop, Spark, Kafka, SQL, NoSQL, AWS, Azure, GCP	Python, R, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn	Python, Excel, SQL, Tableau, Power BI, Google Data Studio
Tecnologias	Big data, ETL, cloud computing, arquitetura de dados	Machine learning, IA, análise preditiva, modelagem	Visualização de dados, análise descritiva e diagnóstica
Habilidades	Programação, bancos de dados, big data, ETL, cloud	Programação, estatística, machine learning, comunicação	Programação, Excel, SQL, visualização de dados, estatística básica
Formações relacionadas	Engenharia de Dados, Ciência da Computação, Engenharias em geral, Sistemas de Informação, Banco de Dados	Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Ciência da Computação	Análise de Dados, Administração, Estatística, Ciência da Computação
Salário júnior*	R$ 4.000 – R$ 6.000	R$ 4.000 – R$ 7.000	R$ 3.000 – R$ 5.000
Salário pleno*	R$ 7.000 – R$ 10.000	R$ 7.000 – R$ 10.000	R$ 5.000 – R$ 8.000
Salário sênior*	R$ 10.000 – R$ 15.000	R$ 10.000 – R$ 15.000	R$ 8.000 – R$ 11.000

Conclusão

Compreender as diferenças entre engenheiros, cientistas e analistas de dados é fundamental tanto para profissionais que desejam ingressar na área de dados quanto para empresas que buscam vantagem competitiva.

A demanda por engenheiros de dados está crescendo rapidamente à medida que empresas de todos os setores coletam grandes volumes de dados e precisam de profissionais para gerenciá-los e garantir sua qualidade e integridade. Da mesma forma, a necessidade de cientistas e analistas de dados aumenta conforme as empresas reconhecem o valor dos dados para a tomada de decisões estratégicas.

Além disso, os salários na área de dados são atrativos. Profissionais brasileiros que dominam outros idiomas, especialmente o inglês, têm a oportunidade de trabalhar remotamente para empresas internacionais, o que pode alavancar ainda mais seus ganhos.

Ou seja, com o avanço das tecnologias de big data, machine learning e inteligência artificial, a necessidade dos profissionais de dados só tende a crescer. As três áreas são altamente demandadas, refletindo a importância cada vez maior dos dados na nossa sociedade e nos negócios.