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Trabalhei como analista de dados profissional (Data Analyst) e como cientista de dados (Data Scientist). Eu acho que seria útil compartilhar experiências para cada posição, destacando as principais diferenças nas tarefas do dia a dia. Espero que meu artigo o ajude a decidir o que é certo para você. E quem já está trabalhando pode, depois de ler, querer mudar de posição. Alguns começam como analistas de dados e depois avançam para os pesquisadores. Não é tão popular, mas não menos interessante é o caminho de um pesquisador em posições baixas a um analista em uma posição sênior. Ambas as posições têm características próprias e exigem certas habilidades que você precisa conhecer antes de dar o próximo grande passo no desenvolvimento profissional.
Abaixo, com base em minha experiência, vou dizer o que significa ser um analista de dados e cientista de dados, e responderei em detalhes as perguntas mais comuns sobre cada posição.
Analista de informações
Se você deseja descrever dados para o período passado ou o momento atual e apresentar os principais resultados de pesquisa às partes interessadas, uma visualização completa das mudanças e tendências, a posição de um analista de dados é ideal para você. As posições mencionadas têm semelhanças que descrevi em outro artigo, cobrindo as semelhanças e diferenças entre as habilidades necessárias para essas posições. Agora, quero mostrar como o papel do analista de dados versus o papel do cientista de dados é sentido. É muito importante entender o que esperar desses especialistas em seu trabalho diário. O analista irá interagir com pessoas diferentes, comunicar-se bastante e manter um alto ritmo de conclusão de tarefas - mais alto do que o cientista de dados precisa.
Portanto, as impressões recebidas em cada uma das posições podem variar bastante.
Abaixo, você encontrará respostas para as perguntas mais comuns sobre o que os analistas de dados enfrentam.
- Com quem você terá que trabalhar?
Principalmente com as partes interessadas da empresa que solicitam resumo de dados, visualização de descobertas e relatórios de resultados. A comunicação é geralmente canais verbais ou digitais: email, Slack e Jira. Na minha experiência, você precisa trabalhar em estreita colaboração com o lado humano e analítico dos negócios, não com a engenharia e a fabricação.
- A quem são fornecidos os resultados?
Muito provavelmente para as partes interessadas acima mencionadas. No entanto, se você tem um gerente, você se reporta a ele, e ele já transfere os dados para as partes interessadas. Também é possível que você colete um conjunto de solicitações, compile um relatório sobre elas e as apresente às partes interessadas. Para fins de geração de relatórios, você pode ter ferramentas como o Tableau, o Google Data Studio, o Power BI e o Salesforce que fornecem acesso fácil a dados como arquivos CSV. Outras ferramentas exigem mais esforço técnico - criando consultas avançadas ao banco de dados usando SQL.
- Qual será o ritmo do trabalho no projeto?
Significativamente maior que os cientistas de dados. Você pode preparar vários conjuntos de dados (consultas) ou relatórios diariamente e grandes apresentações com saídas semanais. Como você não está construindo modelos ou fazendo previsões (geralmente), e os resultados são bastante descritivos e ad-hoc, as coisas acontecem mais rapidamente.
Cientista de dados
Os cientistas de dados são bem diferentes dos analistas de dados. Eles podem usar as mesmas ferramentas e linguagens, mas o pesquisador precisa trabalhar com outras pessoas em projetos maiores (como criar e implementar um modelo de aprendizado de máquina) e gastar mais tempo com ele. Os analistas de dados geralmente trabalham sozinhos em seus projetos: por exemplo, uma pessoa pode usar o painel do Tableau para apresentar os resultados. Os cientistas de dados têm o poder de envolver vários engenheiros e gerentes de produto para realizar tarefas de negócios com eficiência, com as ferramentas e soluções de qualidade certas.
- Com quem você terá que trabalhar?
Ao contrário de um analista de dados, você interagirá apenas com as partes interessadas em alguns problemas, enquanto que para outros problemas relacionados a modelos e resultados de seu uso, entrará em contato com engenheiros de dados, engenheiros de software e gerentes de produto.
- A quem são fornecidos os resultados?
Você pode compartilhá-los com as partes interessadas, bem como com os engenheiros que precisam ter uma idéia do produto acabado para, por exemplo, desenvolver uma interface do usuário (interface do usuário) de acordo com suas previsões.
- Qual será o ritmo do trabalho no projeto?
Provavelmente, a maior diferença na percepção e no funcionamento dessas posições é a quantidade de tempo para cada projeto. A velocidade dos analistas de dados é bastante alta e os cientistas de dados podem levar semanas ou até meses para concluir um projeto. O desenvolvimento de modelos e a preparação de projetos de cientistas de dados são processos demorados, pois envolvem coleta de dados, análise exploratória de dados, criação de modelo mestre, iteração, ajuste de modelo e recuperação de resultados.
Conclusão
Foto do site Unsplash . Por Markus Winkler
Analistas e cientistas de dados usam as mesmas ferramentas como Tableau, SQL e até Python, mas suas tarefas profissionais podem ser muito diferentes. As atividades diárias de um analista de dados incluem mais reuniões e interações cara a cara, exigem habilidades avançadas e rápida execução do projeto. O trabalho do pesquisador envolve processos mais longos, comunicação com engenheiros e gerentes de produto, além da construção de modelos preditivos que compreendem novos dados ou fenômenos em seu desenvolvimento, enquanto os analistas se concentram no estado passado e atual.
Espero que o artigo tenha sido interessante e útil. Agradecimentos para sua atenção!