Nos últimos anos, a ciência de dados se tornou uma das profissões mais promissoras. A alta demanda no mercado, remuneração atrativa, reconhecimento profissional e o título de emprego atraente têm despertado o interesse de recém-formados e daqueles que desejam fazer uma transição de carreira.
No entanto, os títulos de emprego e a alocação de tarefas em uma equipe de dados podem ser confusos. Este artigo tem como objetivo ajudá-lo a entender o que cada um dos papéis faz em uma equipe de dados e ajudá-lo a descobrir os caminhos nesta grande área do conhecimento.
A importância dos três papéis em uma equipe de dados: Analista de Dados, Engenheiro de Dados e Cientista de Dados!
Para ilustrar o que cada papel faz em uma equipe, primeiro precisamos entender a jornada dos dados, desde sua geração até sua apresentação aos tomadores de decisão de negócios. Vamos usar um site de comércio eletrônico como exemplo e percorrer a jornada dos dados em uma visão geral.
Vamos utilizar o caso aplicado de uma empresa de comércio eletrônico para ilustrar o passo a passo de um projeto de ciência de dados e a interação entre os integrantes da equipe: Analista de Dados, Engenheiro de Dados e Cientista de Dados!
Passo 1: Compreender o problema e definir o escopo (multidisciplinar)
A empresa de comércio eletrônico deseja melhorar suas vendas e a experiência do cliente. A equipe de ciência de dados, composta por cientistas de dados, engenheiros de dados e analistas de dados, trabalha em estreita colaboração com os stakeholders do negócio para entender os objetivos de explorar o contexto do problema e os principais requisitos para a solução. Eles identificam que a análise dos comportamentos e preferências dos clientes pode fornecer insights valiosos para marketing personalizado e recomendações de produtos.
Passo 2: Extração de Dados (Engenheiro de Dados)
O engenheiro de dados assume a liderança na extração de dados de várias fontes, como o site da empresa, bancos de dados transacionais e fontes de terceiros. Eles garantem que os dados necessários sejam coletados, transformados e carregados em um repositório central ou data warehouse.
Passo 3: Limpeza de Dados (Engenheiro de Dados)
O engenheiro de dados realiza tarefas de limpeza de dados para remover erros, valores ausentes ou inconsistências nos dados extraídos. Eles garantem que os dados sejam precisos e confiáveis para análises posteriores. Esta etapa é crucial para fornecer dados de alta qualidade aos cientistas de dados e analistas de dados.
Passo 4: Análise Exploratória de Dados (Analista de Dados)
O analista de dados realiza análise exploratória de dados nos dados limpos. Eles utilizam técnicas de análise estatística, visualização de dados e outros métodos analíticos para obter insights e identificar padrões, tendências e relacionamentos nos dados. Essa análise ajuda a formular hipóteses e orientar análises posteriores.
Passo 5: Seleção de Variáveis (Cientista de Dados)
Com base na análise exploratória, o cientista de dados seleciona as variáveis relevantes que provavelmente terão impacto nos resultados desejados. Eles consideram variáveis como padrões de navegação dos clientes, frequência de compra, demografia e atributos do produto. As variáveis selecionadas serão usadas para construir modelos preditivos.
Passo 6: Incorporação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina (Cientista de Dados)
O cientista de dados incorpora algoritmos de aprendizado de máquina na análise. Eles utilizam as variáveis selecionadas e os dados históricos para treinar modelos preditivos. Por exemplo, eles podem usar algoritmos como filtragem colaborativa ou sistemas de recomendação para fornecer recomendações de produtos personalizadas aos clientes.
Passo 7: Teste dos Modelos (Cientista de Dados)
Os modelos treinados são testados usando um conjunto de dados segregados da amostra total (conjunto de teste) para avaliar seu desempenho e precisão. O cientista de dados avalia várias métricas para medir a eficácia do modelo. Eles iteram e ajustam os modelos, se necessário, para garantir um desempenho ideal.
Passo 8: Implantação do Modelo (Engenheiro de Dados e Cientista de Dados):
Uma vez que os modelos foram validados e otimizados, eles são implantados no ambiente de produção. O engenheiro de dados colabora com o cientista de dados para integrar os modelos ao banco de dados de produção. O cientista de dados garante que os modelos gerem previsões e recomendações em tempo real para os clientes.
Passo 9: Implantação das Visualizações (Analista de Dados e Cientista de Dados):
Com os dados coletados e organizados no datawarehouse, incluindo os dados referente ao modelo desenvolvido, os dados são transformados em informações acionáveis para os usuários através de gráficos, tabelas e relatórios. Nesta etapa é comum a integração com o ambiente de BI (business intelligence) do cliente ou outra aplicação como portal ou site, sendo fundamental o trabalho em conjunto com a equipe de desenvolvimento de TI para integrações e acessos as aplicações desenvolvidas.
Neste caso aplicado, a equipe de ciência de dados, composta por cientistas de dados, engenheiros de dados e analistas de dados, desempenha um papel crucial na extração, limpeza, análise e modelagem dos dados para fornecer insights acionáveis e melhorar os resultados do negócio. A colaboração entre os membros da equipe e outros stakeholders, como gestores de negócios e profissionais de TI, é essencial para garantir a implementação bem-sucedida de estratégias e soluções baseadas em dados.
Características principais: Analista de Dados, Engenheiro de Dados e Cientista de Dados
Como vimos em nosso exemplo um projeto de ciência de dados é um campo multidisciplinar focado em encontrar insights a partir de conjuntos de dados brutos até a geração de painéis de informações que apoiem tomada de decisão e resultados para o negócio.
Agora que entendemos o passo a passo e a complexidade de um projeto de ciência de dados, vamos explorar detalhadamente os três papéis principais em uma equipe de dados:
- Data Analyst (Analista de Dados): Os analistas de dados são responsáveis por coletar, organizar e limpar os dados brutos, além de realizar análises exploratórias para identificar tendências, padrões e insights relevantes. Eles têm habilidades sólidas em estatística, manipulação de dados e visualização, usando ferramentas como Python, R, SQL e Excel. Os analistas de dados desempenham um papel crucial na interpretação dos dados e na criação de relatórios ou painéis interativos para a equipe de liderança ou outros stakeholders. Eles são frequentemente envolvidos na resolução de problemas de negócios específicos, respondendo a perguntas analíticas e fornecendo recomendações com base nos dados.
- Data Engineer (Engenheiro de Dados): Os engenheiros de dados são responsáveis por projetar, construir e manter a infraestrutura de dados necessária para coletar, armazenar e processar grandes volumes de informações. Eles desenvolvem pipelines de dados eficientes (custo, performances e escalabilidade), garantem a qualidade e a integridade dos dados e implementam soluções de segurança e privacidade. Os engenheiros de dados têm habilidades em programação, bancos de dados, tecnologias de armazenamento e computação distribuída, como Hadoop e Spark. Eles trabalham em estreita colaboração com cientistas de dados e analistas de dados para garantir que os dados estejam prontos e disponíveis para análise.
- Data Scientist (Cientista de Dados): Os cientistas de dados são responsáveis por realizar análises avançadas e construir modelos preditivos ou prescritivos usando técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina. Eles exploram os dados, identificam padrões, desenvolvem hipóteses, testam modelos e comunicam os resultados de forma clara e compreensível. Os cientistas de dados têm conhecimentos em programação, estatística, aprendizado de máquina e ferramentas de visualização, como Python, R, TensorFlow e ferramentas de BI. Eles trabalham em problemas complexos de negócios, desenvolvem algoritmos e aplicam modelos para prever tendências, segmentar clientes, otimizar processos e tomar decisões baseadas em dados.
Tabela Resumo: Papéis e Habilidades dos profissionais de Dados
| Cargo | Descrição | Principais habilidades | Principais responsabilidades |
|---|---|---|---|
| Analista de Dados | Analisa dados numéricos e os utiliza para auxiliar empresas a tomarem decisões melhores. Realiza análises estatísticas, cria visualizações de dados e identifica padrões e tendências. |
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| Engenheiro de Dados | Está envolvido na preparação dos dados. Desenvolve, constrói, testa e mantém uma arquitetura completa para o armazenamento, processamento e recuperação de dados. Implementa pipelines de dados e garante a integridade e segurança dos dados. |
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| Cientista de Dados | Analisa e interpreta dados complexos para extrair insights e tomar decisões estratégicas. Utiliza técnicas avançadas de modelagem estatística e machine learning. Realiza a limpeza e transformação dos dados e desenvolve algoritmos para resolver problemas complexos. |
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Embora os três papéis tenham sobreposições em suas habilidades e responsabilidades, cada um deles desempenha um papel específico na equipe de dados e contribui para o sucesso da empresa na utilização de dados para tomada de decisões estratégicas. A colaboração entre esses profissionais é fundamental para obter insights valiosos, construir modelos confiáveis e obter resultados significativos a partir dos dados.
Em resumo, a ciência de dados e a análise de dados são disciplinas inter-relacionadas, mas distintas. A ciência de dados está mais voltada para a construção de modelos preditivos e prescritivos, enquanto a análise de dados se concentra na interpretação e comunicação dos dados existentes. Os analistas de dados, engenheiros de dados e cientistas de dados desempenham papéis complementares em uma equipe de dados, trazendo suas habilidades únicas para coletar, organizar, analisar e extrair insights dos dados. Juntos, eles impulsionam a tomada de decisões baseada em dados e ajudam as empresas a obter vantagem competitiva em um mundo orientado por dados.
