Qual a diferença entre um cientista de dados e um engenheiro de dados?

A diferença entre um cientista de dados e um engenheiro de dados está no foco de suas atividades. Enquanto o cientista de dados se concentra na análise de dados e na extração de insights valiosos, o engenheiro de dados é responsável pela infraestrutura e pela criação de sistemas para gerenciar os dados.

O cientista de dados é um profissional responsável por coletar, analisar e interpretar dados. Ele usa suas habilidades estatísticas, matemáticas e computacionais para identificar padrões e tendências nos dados, e para gerar insights que podem ser usados para melhorar os negócios ou tomar decisões mais informadas. As principais responsabilidades de um cientista de dados incluem: A) coletar e preparar dados; B) analisar dados usando técnicas estatísticas e de machine learning; C) visualizar dados para comunicar insights; D) desenvolver modelos de machine learning; E) implementar modelos de machine learning em produção.

Já o engenheiro de dados é um profissional responsável por construir e manter a infraestrutura de dados. Ele usa suas habilidades em ciência da computação, engenharia de software e arquitetura de dados para criar sistemas que permitem coletar, armazenar, processar e distribuir dados de forma eficiente.
As principais responsabilidades de um engenheiro de dados incluem: A) projetar e implementar arquiteturas de dados; B) desenvolver e gerenciar pipelines de dados; C) trabalhar com cientistas de dados para implementar modelos de machine learning; D) garantir a segurança e a governança dos dados.

No entanto, vale ressaltar que as funções de cientista de dados e engenheiro de dados podem se sobrepor em alguns casos. Por exemplo, um cientista de dados pode precisar desenvolver suas próprias habilidades de engenharia de dados para implementar seus modelos de machine learning em produção. Da mesma forma, um engenheiro de dados pode precisar desenvolver suas próprias habilidades de ciência de dados para entender os requisitos de análise de dados dos negócios.

Na imagem a seguir, temos uma síntese dessas ideias arquitetadas de uma maneira lúdica. 😁

Diferenciando protótipo de MVP

Embora frequentemente confundidos, o protótipo e o MVP (Produto Mínimo Viável) assumem funções distintas no processo de desenvolvimento de produtos, especialmente no contexto de