A análise de dados e a ciência de dados geralmente se misturam entre os recém-chegados no campo. Embora haja muita sobreposição entre os dois, também existem algumas diferenças importantes. Neste artigo, abordaremos as diferenças (e semelhanças) entre análise de dados e ciência de dados.
Primeiro, vamos entrar na análise de dados. O objetivo de um analista de dados é usar dados pré-existentes para resolver problemas de negócios atuais. Normalmente, a principal responsabilidade de um analista de dados é usar os dados para criar relatórios e painéis. Os analistas de dados fazem isso usando ferramentas como Microsoft Excel, linguagem de consulta estruturada (SQL) e software de visualização como Tableau ou Microsoft Power BI.
Quanto à ciência de dados, as coisas ficam um pouco mais complicadas. O objetivo de um cientista de dados é desenvolver modelos de aprendizado de máquina e métodos analíticos. Os cientistas de dados ajudam a coletar dados, que eles revisam posteriormente, para encontrar tendências e padrões que possam afetar os negócios. Outra grande responsabilidade de um cientista de dados é a limpeza de dados e o teste de dados. Os cientistas de dados também usam Excel, SQL e ferramentas de visualização – no entanto, eles também dependem muito de linguagens de programação como Python e R.
Ler: Python versus R para análise de dados
Cientista de Dados versus Analista de Dados
Dependendo do setor e/ou empresa, a área cinzenta entre um analista de dados e um cientista de dados geralmente se torna grande o suficiente para que os dois títulos se tornem praticamente intercambiáveis. Por exemplo, os analistas de dados podem acabar limpando os dados ou entrando no processo de extração, transformação e carregamento (ETL). Por outro lado, um cientista de dados pode ser responsável por criar painéis ou codificar consultas SQL para dados já existentes.
Em um mundo perfeito, porém, existe uma equipe dedicada de análise de dados e uma equipe de ciência de dados. De um modo geral, os cientistas de dados precisam conhecer a maioria das responsabilidades de um analista de dados, com a adição de aprendizado de máquina (ML). O aprendizado de máquina é um método avançado de análise de dados que utiliza inteligência artificial (IA) para prever resultados. Por esse motivo, a ciência de dados geralmente é vista como um passo acima da análise de dados.
Vale ressaltar que a palavra “analista” é muito usada nos dias de hoje. Nem todo mundo que trabalha no Excel é analista de dados. No entanto, existem algumas exceções quando se trata de cargos de analista de dados menos técnicos que geralmente recebem nomes diferentes, como analista de negócios ou analista de marketing. Esses tipos de funções quase nunca farão nenhum tipo de análise avançada de dados, como aprendizado de máquina.
Para se tornar um analista de dados, geralmente requer um diploma de bacharel em STEM. No entanto, não é inédito que alguém faça a transição para a análise de dados de outro campo, especialmente se tiver amplo conhecimento de domínio em um setor específico. Na verdade, não é impossível se tornar um analista de dados sem nenhum diploma (sem dizer que será fácil). Contanto que você conheça as três ferramentas principais do Excel, SQL e uma ferramenta de visualização - você pode ter uma chance de se tornar um analista de dados. Quanto a se tornar um cientista de dados, é quase garantido que você precisará de um diploma de bacharel em STEM, com mestrado preferencial na maioria dos casos.
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A diferença entre análise de dados e ciência de dados é significativa. Ironicamente, a diferença entre um analista de dados e um cientista de dados não é tão significativa. Como mencionado anteriormente, as responsabilidades de cada um podem ser bastante fluidas às vezes, por isso pode criar alguma confusão quanto ao papel que realmente é. Felizmente, este artigo esclareceu algumas das diferenças entre análise de dados e ciência de dados. No entanto, não se prenda tanto a rótulos – se você estiver interessado em ambos, tente primeiro aprender as principais habilidades do Excel, SQL e ferramentas de visualização. A partir daí, você pode decidir se quer ir além e aprender uma linguagem de programação que se destaque em manipulação de dados e estatísticas, como Python ou R. De qualquer forma, conhecer as diferenças entre essas duas disciplinas ajudará muito em sua jornada no mundo dos dados!
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