Cientista de Dados ou Analista de Dados: qual carreira seguir?

Com o aumento exponencial do volume de dados nas empresas, as carreiras relacionadas a dados estão em alta. 

Entre os caminhos mais promissores estão os de cientista de dados e analista de dados, duas profissões que, embora conectadas, têm funções e objetivos bem diferentes. 

Neste artigo, vamos explorar as diferenças entre cientista e analista, suas responsabilidades, ferramentas e perspectivas de crescimento, além de apresentar como os cursos de dados DNC podem ser o ponto de partida ideal para ambas as carreiras.

Se você está pensando em seguir na carreira de dados, esse conteúdo é para você!

O que faz um Analista de Dados?

O analista de dados tem como foco transformar dados em relatórios e dashboards que ajudam na tomada de decisões estratégicas. 

Seu trabalho é mais voltado para análise descritiva e acompanhamento de métricas de desempenho.

É importante que esse profissional tenha uma ideia clara dos números e como os resultados possam ser utilizados para a performance do negócio, independentemente do tipo de empresa, seja ela indústria, comércio, tecnologia, entre outras.  

Quais as principais responsabilidades de um Analista de Dados?

• Coletar e organizar dados relevantes para análises.

• Criar relatórios em ferramentas como Tableau e Power BI.

• Monitorar métricas e fornecer insights acionáveis para equipes e líderes.

Ferramentas comuns:

• SQL: para extração e manipulação de dados em bancos de dados.

• Excel: para análises básicas e criação de gráficos.

• Power BI e Tableau: para visualização de dados.

Um analista de dados precisa ser detalhista e possuir habilidades interpessoais para traduzir números e tendências em histórias compreensíveis para stakeholders.

O que faz um Cientista de Dados?

Já o cientista de dados é o responsável por criar modelos preditivos e resolver problemas complexos a partir de grandes volumes de dados. 

Ele utiliza técnicas avançadas de estatística e programação para encontrar padrões e gerar insights estratégicos que impactam diretamente os negócios.

Quais as responsabilidades de um Cientista de Dados?

• Analisar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.

• Criar e otimizar modelos de machine learning para previsões.

• Explorar tendências e padrões para desenvolver soluções baseadas em dados.

Ferramentas comuns:

• Python e R: para análise de dados e modelagem estatística.

• Big Data (Hadoop, Spark): para trabalhar com grandes volumes de dados.

• Machine Learning: uso de IA para criação de sistemas.

Um cientista de dados precisa de habilidades matemáticas avançadas, conhecimento em programação e domínio de estatística. Sua atuação é essencial para empresas que buscam inovações e decisões baseadas em dados preditivos.

Qual a diferença entre um Analista de Dados e um Cientista de Dados?

Embora cientistas e analistas de dados trabalhem com o mesmo objetivo geral — extrair valor dos dados — suas funções apresentam diferenças importantes.

Ao decidir entre essas carreiras, é importante considerar seus interesses e habilidades. Quem gosta de estatística, algoritmos e machine learning pode se identificar mais com a carreira de cientista de dados.

Já quem prefere análises práticas e visuais pode optar pela carreira de analista.

Como escolher a melhor carreira na área de dados?

Para decidir entre as carreiras de cientista de dados vs. analista de dados, é importante avaliar fatores como:

1. Habilidades técnicas: Prefere programar e criar modelos ou interpretar relatórios?

2. Interesses: Gosta de explorar grandes volumes de dados ou focar em análises detalhadas?

3. Perspectivas de crescimento: Ambos os caminhos são promissores, mas a escolha pode influenciar suas metas a longo prazo.

A formação da DNC em ciência e análise de dados é a escolha perfeita para quem deseja ingressar ou avançar na área. 

Com um foco prático e alinhado às demandas do mercado, os cursos preparam você para os desafios reais das duas profissões.

Benefícios dos cursos de dados DNC:

1. Aprendizado prático: projete dashboards, crie modelos e trabalhe em projetos reais.

2. Domínio de ferramentas: aprenda Python, SQL, Power BI e técnicas de machine learning.

3. Suporte à carreira: conexão com o mercado e suporte na transição ou avanço de carreira.

Ainda tem dúvidas em qual carreira seguir? Converse gratuitamente com um Especialista de Carreira da DNC e veja o que faz sentido para o seu momento profissional. 

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