Quando uma empresa quer determinar uma linha de ação, confia em analistas de dados para fornecerem provas de dados para os ajudar a tomar uma decisão. A utilização de análises descritivas mantém-te à frente das tendências da indústria. Como data analyst, tens de usar algoritmos complexos, métodos estatísticos e tecnologia de aprendizagem de máquinas para organizares e avaliares os dados. Por vezes, é necessária proficiência na visualização de dados e linguagens de programação de bases de dados para te ajudar na gestão de fontes de dados e bases de dados.
Analista de Dados x Cientista de Dados – Habilidades
O teu trabalho envolverá a recolha, organização e interpretação de dados para resolveres problemas e ajudares as empresas na tomada de decisões. Resumindo, um analista de dados não precisa ter o conhecimento de alto nível de interpretação de dados de um cientista ou as habilidades de um engenheiro de software. Sendo assim, um analista competente é Ciência de dados: Inteligência Artificial se une à big data para criar modelos preditivos responsável por extrair significados e estruturar os dados para encontrar padrões e obter insights inteligentes. Atualmente, empresas de todos os segmentos conseguem minimizar custos, aumentar sua eficiência, identificar novas oportunidades de negócios e ganhar vantagem competitiva no mercado por meio da interpretação e o uso adequado de dados.
Quais as diferenças entre analista de dados e cientista de dados
Os Cientistas de Dados são os alquimistas modernos, transformando dados brutos em ouro puro através de análises complexas, modelagem preditiva e machine learning. Eles não apenas possuem a habilidade técnica para manipular grandes conjuntos de dados, mas também a perspicácia analítica para formular questões relevantes e a criatividade para encontrar insights inovadores que podem impulsionar mudanças estratégicas. Para aqueles procurando navegar ou se especializar em uma dessas rotas de carreira, entender essas diferenças é o primeiro passo para a construção de um futuro promissor no universo de dados.
Como é o mercado de trabalho para o analista de dados e para cientista de dados?
Estes profissionais gastam uma grande quantidade de tempo não apenas coletando e limpando dados, mas também explorando padrões e correlações através de técnicas estatísticas avançadas e algoritmos de machine learning. A Licenciatura em Ciência de Dados proporciona uma experiência de aprendizagem sem igual, onde os alunos se familiarizam com as mais recentes técnicas de inteligência artificial e machine learning. Esta formação foi especificamente desenhada para habilitar os alunos a analisar grandes volumes de dados, conhecidos como Big Data e a extrair conhecimento relevante. O cientista de dado usa algoritmos para criar modelos estatísticos, solucionar problemas e ampliar estratégia de negócios com base em algoritmos de Machine Learning e Big Data. Por outro lado, os analistas de dados têm habilidades avançadas de Excel para armazenar e interpretar os dados coletados. Eles também têm conhecimento proficiente de ferramentas de visualização, como Tableau e Power BI, além de habilidades em linguagem de programação.
Optimizing datasets for BI tools using SQL and Dimensional Modeling
Espera-se que um Analista de Dados use técnicas analíticas em intervalos regulares e apresente relatórios. Por outro lado, um Cientista de Dados lida com estruturas de dados e visa automatizar tarefas para resolver problemas complexos. Pelas frases acima deu para perceber que pode não ser tão simples comparar Cientista de Dados e Analista de Dados. https://www.fm105.com.br/ciencia-de-dados-inteligencia-artificial-se-une-a-big-data-para-criar-modelos-preditivos/ Mas vamos ajudar você a compreender as diferenças e semelhanças entre essas funções, agora neste artigo. Primeiro, eles devem entender os objetivos e requisitos do projeto, bem como identificar as fontes de dados relevantes. Em seguida, eles coletam, limpam e organizam os dados, garantindo que estejam livres de erros e prontos para análise.
- Boas habilidades de comunicação permitem que os analistas de dados transmitam suas descobertas aos membros da equipe e líderes em termos simplistas.
- Isso ocorre porque existem várias diferenças quando se trata de educação, salários e responsabilidades que podem afetar sua decisão.
- Perfis como cientista de dados, engenheiro de dados e analista de dados são, portanto, comuns em todos os sites de emprego de TI.
Analista de dados
Como dito antes, as empresas também precisam pensar no futuro, e é nessa cena que o cientista de dados entra. Além das ferramentas que um analista de BI utiliza, o cientista de dados utiliza uma grande gama de estruturas feitas para big data, como Hadoop, por exemplo. Dentro de uma empresa, analistas de dados são, algumas vezes, pontos importantes para a tomada de decisão, especialmente para validar informações e hipóteses, tendo um objetivo crucial no rumo da empresa. 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.
Além disso, pelo analista de dados ser um profissional que possui constante comunicação com múltiplas áreas, a habilidade e facilidade de transmitir informação cai a toma no momento de apresentar as pesquisas e resultados. Assim que tiveres experiência suficiente como analista de dados, podes evoluir para o papel de engenheiro de dados e, eventualmente, até mesmo para o de cientista de dados. O cientista de dados compartilha desses pré-requisitos, mas também precisa entender de ciência de computação e, principalmente, machine learning. Além disso, o cientista usa outras linguagens, como R e programas como Tableau e Azure Machine Learning. Para as empresas, ter na sua equipe profissionais que sabem transformar dados em informações que ajudem na tomada de decisões já não é mais uma vantagem competitiva; é uma necessidade. Por isso, o mercado para quem quer trabalhar com Ciência de Dados continua mais aquecido do que nunca.