Homem sentado em frente a um notebook e duas telas de computador com códigos de programação

Qual a diferença entre Engenharia, Análise e Ciência de Dados?

Três papéis distintos e que se completam: entenda as responsabilidades e atividades de engenheiros, analistas e cientistas de dados

Views: 1206

Written by:

Quem diria que o seriado a que você assiste, o sapato que você compra e até o sabor de Coca-Cola que você bebe seriam um dia desenvolvidos e recomendados com base em um monte de números sem lógica inicial aparente?

Os dados são hoje o norte de muitas empresas na hora de tomar decisões quanto aos seus produtos e campanhas. Mas, para que os 2,5 quintilhões de bytes processados façam algum sentido, precisamos de certos profissionais especializados.

É aqui que entram o engenheiro de dados, o analista de dados e o cientista de dados: os heróis responsáveis por traduzir isso tudo (uma bala para quem tiver na ponta da língua quantos zeros há em 2,5 quintilhões) e que precisam aguentar ser confundidos o tempo todo.

Sim, às vezes até as empresas se referem a seus papéis erroneamente. Por isso, aqui, vamos esclarecê-los de uma vez por todas.

Homem de costas utilizando códigos de programação

O mercado

As profissões são jovens, mas já mostraram o impacto que podem causar. Nos EUA, aproximadamente 40% das empresas possuem pelo menos um especialista em dados. Não por acaso, em 2012 a Harvard Business Review elegeu a Ciência de Dados como a área mais sexy do século 21 para se trabalhar.

Em terras brasileiras, o crescimento começou mesmo em 2017 e há uma alta procura por esses experts no mercado. Isso se reflete também nos salários: segundo a Love Mondays, cientistas de dados, por exemplo, ganham em média R$ 9.328 por mês. Esse valor chega a mais que dobrar para um cargo sênior.

Negócios usam engenheiros, analistas e cientistas de dados para diferentes propósitos. Isso inclui extrapolar dados de clientes para gerar conclusões e recomendar decisões, usar dados para identificar pontos de desenvolvimento e compreender performances abaixo do esperado, encontrar padrões e até realizar predições. Qualquer que seja o motivo, cada um dos três tem sua contribuição distinta.

Engenheiro de dados

Mãos mexendo em um notebook prata

Quando se tem dados em alta escala, é o engenheiro que reúne e prepara o que precisa ser analisado e trabalhado — inclusive corrigindo erros, sejam de humanos ou de máquinas.

Seu papel é formatar dados para que tudo possa ser utilizado sem estresse: ele está conectado ao desenvolvimento e manutenção de arquiteturas que facilitam as tarefas desempenhadas por outros profissionais de dados.

Como agrega valor: constrói e otimiza sistemas que permitem que cientistas e analistas de dados realizem seu trabalho.

Responsabilidades: garantir que dados sejam devidamente recebidos, apurados, transformados, armazenados e que estejam acessíveis a outros.

Atividades comuns: construção e gerenciamento de pipeline de dados, manutenção de bases de dados, construção de APIs para consumo de dados, constante monitoramento e teste de sistemas.

Analista de dados

Notebook com códigos de programação

Um analista de dados carrega o potencial de transformar um negócio comum em um negócio orientado por dados. Como um profissional de marketing pode usá-los para lançar sua próxima campanha? Como um representante de vendas pode identificar melhor em que grupo demográfico mirar? Como um CEO pode apontar os motivos pelos quais houve crescimento?

Por isso, analistas são também comunicadores, além de técnicos. Muitas vezes, aliás, eles fazem a ponte entre times de dados e diversas outras equipes, eliminando a possibilidade de embasar passos estratégicos em “eu acho que…” e substituindo-os por “evidências mostram…”

Como agrega valor: analisa os dados, responde questões de negócio e comunica os resultados para ajudar na tomada de decisões.

Responsabilidades: acompanhar progresso e otimizar o foco dos demais times.

Atividades comuns: limpeza de dados, análise, estatística e visualização de dados.

Cientista de dados

Computador com gráficos

Os cientistas de dados trazem uma outra abordagem para as dores e as delícias de compreender dados. Isto é, se um analista foca principalmente e entender os dados de uma perspectiva de passado e presente, o cientista de dados é aquele que olha para frente — não só prevendo o futuro, como gerando novas perguntas.

Portanto, além de criar algoritmos e lidar com um volume grande de dados, também se espera deles que tenham a capacidade de interpretar seus achados e inferir conclusões. Suas habilidades precisam ser avassaladoras não só do lado técnico: eles devem ser perspicazes também quanto à estratégia de negócios, fazendo com que os dados contem uma história coerente que sirva às necessidades da empresa.

Como agrega valor:produz predições confiáveis para guiar o futuro do negócio.

Responsabilidades: encontrar padrões precisos, aplicar estatística avançada e modelos de machine learning para responder (e levantar outras) questões-chave de negócios.

Atividades comuns: cálculo de modelos estatísticos e matemáticos para realização e validação de análises complexas, criação de algoritmos preditivos, teste e melhoria constante de modelos de machine learning, visualização de dados.

Melhores juntos

Especialmente em empresas que processam grandes quantidades de dados, colaboradores dos três papéis trabalham em conjunto.

Por causa do engenheiro e sua atuação no back-end, os dados que chegam bagunçados se tornam facilmente utilizáveis quando precisarem ser acessados. Sem ele, o analista e o cientista teriam que ocupar um tempo desproporcional em coleta e organização, muito provavelmente atingindo resultados inferiores e sem poder se preocupar com o médio-longo prazo.

Então, o analista pode extrair um agrupamento de dados, utilizando ferramentas desenvolvidas pelo engenheiro, para começar a identificar tendências e analisar comportamentos. Por conta disso, times não-técnicos têm uma compreensão mais aprofundada do que estão fazendo e dosar onde podem ser mais cautelosos ou agressivos.

Finalmente, o cientista usará essas análises para incrementar a pesquisa e adicionar ainda mais possibilidades a esses achados. Utilizando sua expertise altamente técnica, ele trará perspectivas de futuro e, eventualmente, proporá novos estudos a serem realizados pelo time de dados, iniciando um novo ciclo.

Independentemente do caminho a ser seguido, a carreira de um especialista de dados está em constante evolução. Novas surgem, outras se reinventam, a procura aumenta e o aprendizado não pode parar.

Se alguma delas — e principalmente a de ciências de dados — te interessou, vale a pena conhecer o bootcamp em Data Science & Machine Learning for Business da Tera. Essa é uma formação desenhada para aplicar sua curiosidade nata a conhecimentos em tecnologia, negócios e análise de dados para identificar e resolver problemas no mundo de dados. Criado lado a lado com alguns dos melhores data scientists do mercado, o curso leva os alunos por uma jornada de mais de 130 horas de conhecimento com dados e problemas reais de negócios reais.

Qual a diferença entre Engenharia, Análise e Ciência de Dados?

by Kaique Paes tempo de leitura: 5 min
0