Para quem acompanha nosso site sabe que o curso de Sistemas de Informação da ESPM agora se chama “Ciência de Dados e Negócios”. A razão dessa mudança é estratégica e está conecatada com a crescente demanda por dados nas empresas que tem impulsionado o crescimento das carreiras de engenheiro de dados e cientista de dados. Embora ambas as profissões trabalhem com dados, elas possuem focos e habilidades distintas. Vamos discutir um pouco as principais diferenças aqui.
Vamos começar pelo engenheiro de dados. Este profissional possui o foco em construção e manutenção da infraestrutura de dados. Entre suas principais responsabilidades podemos destacar: A) a coleta de dados de diversas fontes (bases de dados, APIs, sensores etc.); B) processamento e limpeza dos dados para torná-los utilizáveis; C)
armazenamento dos dados em sistemas de armazenamento eficientes (data warehouses, data lakes etc.); D) desenvolvimento de pipelines de dados para automatizar processos; E) garantia da qualidade, segurança e performance dos dados.
O engenheiro de dados, via de regra, possui como habilidades desajadas o conhecimento de linguagens como SQL e Python, além de
ferramentas de big data como Hadoop e Spark. Sem esquecer que o conhecimento de bancos de dados (relacionais e não relacionais), assim como arquitetura de sistemas distribuídos e cloud computing também são features essenciais.
Já o cientista de dados é um profissional que possui seus esforços focados na extração de insights e conhecimento a partir dos dados. Entre suas várias responsabilidades destacamos: A) a análise exploratória dos dados; B) desenvolvimento de modelos preditivos e de machine learning; C) visualização de dados para comunicar com eficácia os resultados – especialmente utilizando ferramentas como Tableau e Power BI; D) criação de soluções de negócios baseadas nos insights obtidos.
Este profissional precisa de perícia em estatística e probabilidade. Fundamental também para o cientista de dados é o conhecimento de machine learning (com foco em algoritmos de classificação, regressão, clustering etc.) e as linguagens de programação Python e R.
Sintetizando em uma tabela:
A escolha entre engenharia de dados e ciência de dados depende do seu perfil e interesses. Se você gosta de trabalhar com infraestrutura, sistemas e tem habilidades técnicas, a engenharia de dados pode ser uma ótima opção. Se você é apaixonado por estatística, machine learning e gosta de resolver problemas complexos, a ciência de dados pode ser mais adequada.
É importante ressaltar que as duas carreiras são complementares e trabalham em conjunto para gerar valor para as empresas e as habilidades necessárias para ambas as carreiras estão em constante evolução, por isso é importante se manter atualizado.
Outro ponto central dessa discussão: o mercado de trabalho para ambas as profissões está em alta e com perspectivas promissoras.
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