Em dúvida entre ser Cientista de Dados ou Engenheiro de Dados? Entenda a diferença entre as carreiras e descubra qual escolher
Em resumo:
Ao se aprofundar no estudo de dados e suas variáveis, muitos profissionais já possuem um objetivo de carreira delimitado: tornar-se um cientista ou um engenheiro de dados.
É aí que começa a confusão: embora esses dois profissionais trabalhem lado a lado nas grandes empresas de tecnologia, suas rotinas, ferramentas e objetivos são bastante distintos.
Entender o limite entre a atuação de cada um é o primeiro passo para escolher o curso correto e direcionar a sua carreira.
Para que um aplicativo, um banco ou uma loja virtual consiga analisar informações, esses dados precisam ser coletados, organizados e armazenados em algum lugar seguro. É exatamente aí que entra o Engenheiro de Dados.
Ele atua como o “construtor” da infraestrutura. O papel desse profissional é criar os chamados pipelines de dados, garantindo que os dados brutos sejam extraídos de diversas fontes, transformados e carregados em bancos de dados eficientes (um processo conhecido como ETL).
Sem o trabalho do engenheiro estruturando as bases e garantindo que o sistema não caia, o resto da equipe simplesmente não tem com o que trabalhar.
Se o engenheiro construiu a infraestrutura e limpou a casa, o Cientista de Dados é quem vai explorar esse ambiente em busca de respostas.
O papel dele é pegar os dados já estruturados e extrair padrões para resolver problemas.
O Cientista de Dados atua como um detetive e estrategista. Ele utiliza muita matemática, estatística avançada e algoritmos de Machine Learning e prevê tendências de mercado, cria sistemas de recomendação e responde às perguntas da diretoria da empresa.
Para facilitar a sua decisão de carreira, listamos de forma prática as principais distinções que separam a atuação desses dois gigantes da tecnologia:
| Critério | Engenheiro de Dados | Cientista de Dados |
| Objetivo principal | Foca na construção da infraestrutura e na movimentação da informação. | Foca em analisar a informação armazenada para gerar soluções para a empresa. |
| Maturidade dos dados | Lida com o dado em seu estado bruto, desorganizado e espalhado em várias fontes. | Assume o trabalho a partir do dado já limpo e estruturado. |
| Perfil técnico | Voltar para o desenvolvimento de software e a arquitetura de sistemas. | Focado em matemática, estatística, pesquisa e modelagem preditiva. |
| Ferramentas do dia a dia | Exige domínio de ferramentas de Big Data (Spark, Hadoop) e computação em nuvem (AWS, Azure). | Exige linguagens focadas em análise (Python, R) e visualização de dados (Power BI, Tableau). |
| Entrega | O resultado é um banco de dados seguro e pronto para uso. | A entrega é um modelo de Inteligência Artificial, sistema de recomendação ou relatório de tendências. |
| Áreas de interface | Atua nos bastidores, resolvendo problemas técnicos e interagindo com a equipe de TI. | Atua na linha de frente, traduzindo resultados em linguagem de negócios. |
A escolha entre as duas áreas vai depender da sua afinidade com o tipo de problema que você gosta de resolver durante o expediente.
Se você tem um perfil mais voltado para a criação de sistemas, gosta de entender como os servidores funcionam nos bastidores, adora otimizar códigos para rodarem mais rápido e prefere o trabalho técnico de infraestrutura, a Engenharia de Dados é o seu lugar.
Por outro lado, se você gosta de matemática, tem curiosidade por probabilidade, adora testar hipóteses, contar histórias baseadas em fatos e tem facilidade para explicar conceitos técnicos para pessoas da área de negócios, você tem o perfil ideal para a Ciência de Dados.
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