O incrível mundo dos dados, apesar de toda a autonomia que essa tecnologia possui, não se faz nem avança sozinho. Muito pelo contrário. Com toda essa nova demanda por ferramentas de Big Data, cada vez mais o mercado necessita de mão-de-obra capacitada para lidar com tanta informação. E assim, novas profissões vão surgindo.

Você já ouviu falar em Data Scientist, Data Analyst e Data Engineer? Sabe o que essas carreiras significam? Acha que é tudo a mesma coisa ou, se não, desconhece quais são as suas semelhanças e diferenças? Se você está meio perdido nesses novos termos, fica tranquilo que no post de hoje nós explicamos tudo!

Data Scientist

Em português, a tradução é cientista de dados. Considerando que o imenso universo dos dados pode ser sim chamado de ciência, esse cara é praticamente o comandante do navio, que consegue capturar e dar sentido às milhares de informações desorganizadas que constam nesse imenso oceano.

De um bom cientista de dados se espera que possua alta capacidade de análise, domínio sobre ferramentas estatísticas, consistente know-how tecnológico e uma excelente habilidade de comunicação. O ideal é que ele possua expertise nessas três áreas: Ciências e Tecnologias Analíticas Avançadas, Negócios e Tecnologia da Informação. A partir delas, será possível utilizar a convergência desse grupo de competências não só na solução de questões, como também no desenvolvimento de novas formas de trabalhar os dados como matéria prima.

Como um bom minerador de dados, o trabalho do Data Scientist é ser um GPS entre essas milhões de informações, sendo ele quem organiza, encontra, extrai e interpreta o que é e o que pode vir a ser relevantes para as empresas.

Data Analyst

A definição de analista de dados é bastante similar a de cientista de dados, tão parecidas que muitas vezes eles são apelidados de “cientistas de dados júnior”. De forma geral, a função de ambos é transformar dados brutos em informações úteis para o negócio, nas quais os gestores se basearão para tomar as melhores decisões. A diferença está em alguns pontos bastante sutis, mas que no dia a dia da função fazem diferença.

Os analistas de dados também são responsáveis por coletar, processar e analisar estatísticas de dados. No entanto, suas aptidões podem não ser tão desenvolvidas quanto às de um cientista. O analista, em alguns casos, não é capaz de desenvolver novos algoritmos, sendo restringidos a trabalhar utilizando ferramentas pré-existentes, sistemas e conjuntos de dados definidos por outros profissionais.

Contudo, no fim do dia o objetivo de ambos é o mesmo: desvendar como as informações presentes nos dados podem ser utilizadas para atender demandas e resolver problemas.

Data Engineer

O engenheiro de dados é o responsável por desenvolver e manter a arquitetura e infraestrutura dos dados. Voltando à metáfora do comandante do navio, é como se o engenheiro de dados fosse o construtor da embarcação.

Sem o trabalho dele, as funções de Data Scientist e Data Analyst seria impossível. O engenheiro é o responsável pela criação, design, construção e manutenção dos ambientes de dados, seus sistemas de processamento e armazenamento. Normalmente engenheiros de dados são formados em engenharia de softwares.

O trabalho do Data Engineer vai depender da empresa em que ele trabalha e do seu ramo de atuação. Na verdade, quem manda na organização da casa é o cientista de dados, que dita quais tipos de dados devem ser armazenados e com que finalidade. A partir dessas orientações, o engenheiro é o responsável por viabilizar o melhor ambiente possível para que a empresa consiga extrair as informações mais relevantes para o seu negócio.

O propósito do trabalho de um Data Engineer é proporcionar a organização de dados, de forma que elas estejam prontas para serem utilizadas por quem precisar delas, tornando o trabalho do cientista e do analista de dados mais efetivos.

BigDataCorp