Quais as diferenças entre ANALISTA de Dados e CIENTISTA de Dados!

seja muito bem-vindo meu nome é Karine Lago e no vídeo de hoje vamos esclarecer de uma vez por todas uma dúvida que aparece para quem está começando e entrando na área de dados que é qual é a diferença entre um analista e um cientista de dados Eles parecem fazer a mesma coisa e trabalham com dados de fato é a mesma coisa mas a verdade é que cada um tem um foco bem diferente eu vou explorar os conhecimentos necessários de cada um deles os softwares e vou mostrar exemplos práticos de como como esses papéis se complementam

em suas diferenças primeiro Vamos começar com o que faz um analista de dados e ele vai trabalhar muito próximo dos dados operacionais da empresa ele precisa ter habilidades em organizar limpar e interpretar dados para depois gerar relatórios e dashboards que geralmente respondem a perguntas como o que aconteceu e por aconteceu esse papel é muito voltado pro suporte a tomada de decisões diárias de um gestor de um executivo e acompanhamento de performance de equipes e projetos vamos ver um exemplo prático Imagina que uma empresa de e-commerce quer entender porque que as vendas caíram no último mês

por exemplo o analista de dados ele vai extrair esses dados do sistema transacional normalmente de um banco de dados com ferramentas como o SQL vai limpar esses dados para remover inconsistências e depois usar o Power bi ou o Excel para criar gráficos que mostrem por exemplo que a queda nas vendas está relacionada com uma campanha de marketing que não foi tão eficaz quanto o esperado sobre sobre os softwares e ferramentas utilizadas por analista de dados nós temos o Excel que é muito usado para análises rápidas criação de relatórios mais simples e indicado para baixo volume

de dados e cenários que exigem muitas alterações nos dados como criação de metas e planejamentos e cálculos pontuais também temos os software de bi por exemplo o Power bi ou tablô Esses são os principais para criar dashboards mais profissionais e que vão ter uma vida mais longa dentro da empresa aqui o analista monta um dashboard que pode ser acessado por diferentes departamentos para acompanhar kpis e indicadores E é claro também temos uma outra ferramenta que é o skl essencial para trabalhar com bancos de dados um analista de dados vai usar o SQL para fazer consultas

e extrair informações necessárias para suas análises sem precisar ficar por exemplo exportando manualmente da interface dos sistemas esses relatórios vai otimizar bastante o trabalho dele e agora falando de conhecimentos mais amplos necessários o primeiro deles é é o conhecimento de negócio não adianta só entender de dados um bom analista de dados também precisa entender do negócio da empresa isso significa saber quais são os principais desafios e objetivos da empresa e como que os dados podem ajudar a alcançar esses objetivos o analista deve sempre estar em contato com os líderes e os times para tentar entender

o contexto dessas análises um outro conhecimento muito fundamental é a manipulação de dados um dos primeiros passos do trabalho jornalista de dados é saber como manipular e limpar esses dados Muitas vezes os dados brutos que chegam nas mãos dos analistas estão incompletos ou então desorganizados inconsistentes e até com erros saber como identificar e tratar essas inconsistências é essencial outra competência muito importante é a visualização de dados que é uma habilidade chave para o analista de dados saber como transformar esses dados em visualizações que vão facilitar a compreensão dos tomadores de decisão e não basta ter

números tabelas você precisa apresentá-los de uma forma que qualquer pessoa da empresa mesmo que não tenha conhecimento técnico na área de dados consiga entendê-los eu foquei mais nos conhecimentos e habilidades técnicas Mas é claro que existem muitas outras relacionadas com habilidades comportamentais como visão sistêmica comunicação atenção aos detalhes e muitas outras mas esse outro assunto que é relacionado com soft Skills que são as habilidades comportamentais nós podemos deixar para um outro vídeo agora vamos ver o que que que um cientista de dados faz o primeiro passo de o trabalho de um cientista de dados é

explorar e entender os dados de uma maneira mais profunda ele começa analisando os dados brutos e vai buscar encontrar padrões anomalias e insights que não estão imediatamente à vista visíveis para depois identificar o tipo de análise ou algoritmo que ele vai usar ao contrário de uma analista de dados que geralmente lida com dados já estruturados o cientista de dados às vezes também vai precisar lidar com dados não estruturados ou semiestruturados como textos imagens e até vídeos e ele tem algoritmos capazes de interpretar essas informações vamos para um exemplo prático imagina que aquela mesma empresa de

e-commerce do exemplo anterior não quer apenas saber porque que as vendas caíram mas também prever quais são os produtos que terão mais demanda no próximo trimestre o cientista de dados vai entrar em Ação ele vai usar Python pode aplicar um modelo de machine learning que analisará o comportamento de compra dos clientes nos últimos meses e vai prever quais são os produtos que terão a maior demanda com base em padrões sazonais e dados do mercado outro trabalho muito demandado de cientistas de dados é análise de fraude por exemplo se ele trabalhar em um banco dá para

fazer análise em relação ao perfil do cliente o consumo de compras um cartão de crédito e se uma compra foge do padrão Ou não para identificar realmente se aquilo foi uma fraude ou se é uma compra legítima agora vamos falar dos softwares e ferramentas utilizadas por um cientista de dados normalmente é muito AD o Python ou o r sendo o Python o queridinho do cientistas de dados usado para aplicar modelos estatísticos e de machine learning além de tratamento de dados e automações de processos mais complexos e a linguagem R que é outra opção é focada

mais em análise estatísticas e criação de gráficos para usar o Python a maioria vai usar também um ambiente de desenvolvimento e aí pode ser utilizado por exemplo o Júpiter notebook o Google cab e outros é lá que o cientista de dados vai fazer Os experimentos explorar os dados testar hipóteses e criar os seus modelos e a partir dessas linguagens algumas bibliotecas também serão usadas por esses cientistas como pandas num pai Mat plot Lib tensor Flow plotly P Cut learning entre muitas outras de conhecimentos necessários para um cientista nós temos a programação com o domínio do

Python ou do R para trabalhar com esses algoritmos a estatística A modelagem matemática que é essencial para criar previsões e encontrar padrões e é claro lidar com grandes volumes de dados como Big Data e tirar insights deles vamos agora Fazer uma comparação direta entre analistas de dados e cientistas de dados começando com o objetivo principal de um analista de dados que é responder perguntas sobre o passado e sobre o presente o que aconteceu e por aconteceu agora um cientista de dados ele vai prever o futuro e criar soluções inteligentes por exemplo o que vai acontecer

e como nós podemos melhorar aquilo que nós já fizemos no passado exemplo de atividade diária é que um analista de dados vai fazer relatórios mensais de performance de vendas usando Power bi para mostrar as variações de vendas já um cientista de dados vai criar um modelo preditivo para recomendar produtos aos clientes com base em suas compras anteriores usando Python e machine learning e agora que você já viu as diferenças vamos falar sobre um problema real a confusão entre Essas funções muitas empresas ainda não sabem diferenciar o que que é um analista de dados e um

cientista de dados e eles acabam esperando de um único profissional para fazer as duas coisas e isso é claro vai gerar um grande desentendimento no mercado porque as exigências de cada papel são bem diferentes contratam um analista mas pedem que ele tenha habilidades de um cientista de dados saiba Python avançado R avançado estatística as empresas colocam expectativas irreais em vagas de analistas de dados pedindo essas habilidades avançadas que não é o foco desse profissional é por isso que é importante ao buscar uma vaga que você entenda o que a empresa realmente espera e se posicione

de uma forma Clara se você é um analista de dados seu foco deve serem visualização de dados relatórios e o uso de ferramentas como Power bi Excel e SQL agora se você tá mais interessado em fazer previsões e machine learning e tem conhecimento de estatística aí o seu caminho ideal pode ser cientista de dados agora me fala se você entendeu de uma vez por todas o que esses dois profissionais fazem aqui nos comentários e é claro se você tiver sugestão de de algum outro vídeo para fazer pode comentar aqui embaixo não se esqueça de se

inscrever no canal deixar seu like Compartilhar esse vídeo com outras pessoas para aprenderem também a diferença desses dois profissionais eu vou ficando por aqui Um grande abraço e até a [Música] próxima n [Música]