Cientista de Dados vs. Engenheiro de Dados

Conheça as diferenças e as principais funções de um Engenheiro de Dados e de um Cientista de Dados.


Desde que o big data e a análise de dados se popularizaram e se tornaram lucrativos, não só para as empresas, mas também para os profissionais que as auxiliam, vários papéis e diferentes carreiras foram surgindo dentro das necessidades da organização de coletar e utilizar os dados da melhor forma. Conforme o mercado foi amadurecendo o trabalho foi segmentado e novas posições como a de “engenheiro de dados” foram criadas, pois percebeu-se que era necessário um conjunto de habilidades exclusivas para diferentes partes dos projetos de dados.

É comum que haja ainda uma dúvida sobre dois papéis de destaque que é o de engenheiro de dados e o de cientista de dados, este é um tópico importante que trataremos no artigo de hoje, e é relevante principalmente para quem quer montar um time para trabalhar na área de dados ou pra quem quer ingressar no mercado e precisa escolher o que mais gosta, quais habilidade já possui e quer adquirir futuramente.

Apesar de haver uma significativa sobreposição de habilidades e responsabilidades nas duas posições, o engenheiro de dados e cientista de dados divergem no seu foco e objetivo final. Vamos conhecer um pouco mais sobre cada um desses papéis.

 

Engenheiro de Dados

Os engenheiros de dados estão focados em construir a infraestrutura e arquitetura para o processamento de dados, usualmente eles possuem um background de engenharia de software e são experientes em desenvolver e gerenciar sistemas distribuídos para análise de uma grande quantidade de dados.

Os engenheiros de dados criam uma infraestrutura que é escalável e de alto desempenho para fornecer percepções claras de negócio a partir de fontes de dados brutos, implementar projetos analíticos complexos com foco na coleta, gerenciamento, análise e visualização de dados e desenvolver soluções analíticas em lote e em tempo real (batch e streaming). Os engenheiros de dados também escrevem consultas complexas para garantir que os dados sejam facilmente acessíveis.

Eles são considerados os encanadores na cadeia de produção de valor dos dados, e como acontece com qualquer infraestrutura, embora os encanadores não sejam frequentemente exibidos no centro das atenções, sem eles ninguém pode realizar qualquer trabalho.

 

Cientista de Dados

Os cientistas de dados estão focados em matemática e na análise estatística dos dados gerados. Embora o cargo de cientista de dados não seja exatamente novo, agora ele é considerado como um nível avançado de analista de dados. Antes de surgir o papel de engenheiro de dados, os cientistas de dados costumavam acumular a responsabilidade de construir toda a infraestrutura e arquitetura de processamento de dados.

Os cientistas de dados estão envolvidos em uma interação constante com a infraestrutura de dados que é construída e mantida pelos engenheiros de dados, mas eles não são mais os responsáveis por construir e manter essa infraestrutura. Em vez disso, eles são clientes internos, encarregados de conduzir pesquisas de alto nível de mercado e operações de negócios para identificar tendências e relações, coisas que exigem que eles usem uma variedade de métodos sofisticados, como por exemplo machine learning, para interagir e agir com a base de dados.

Eles também tendem a se envolver bem mais com os líderes de negócios para entender suas necessidades específicas e apresentar descobertas complexas, tanto verbal quanto visualmente, de uma maneira que pode ser entendida para um público geral de negócios.

 

Considerações Finais

Os dois conjuntos de habilidades, o de um engenheiro de dados e o de um cientista de dados, são essenciais para o funcionamento adequado da equipe de dados, e apesar de terem habilidades em comum, na verdade, esses papéis se complementam. É altamente improvável que você consiga encontrar um “unicórnio”, ou seja, um único indivíduo que é um engenheiro de dados habilidoso e um cientista de dados especialista. Portanto, você precisará formar uma equipe, onde cada membro complementa as habilidades do outro, e é fundamental que eles trabalhem bem juntos.

No dia a dia da equipe de dados a comunicação entre engenheiros e cientistas é muito importante, já que são funções que se conectam, por exemplo, é preciso que os engenheiro tenham claro quais os casos de uso dos dados pelos cientistas para que tudo esteja otimizado e funcionando conforme esperado, ter uma compreensão clara de como esse aperto de mão ocorre entre as duas áreas é importante para reduzir o componente de erro humano do pipeline de dados.

Bom, espero que tenha ficado claro quais os papéis de um engenheiro de dados e de um cientista de dados, e também como essas funções se relacionam e são fundamentais para garantir melhores entregas e insights para as empresas. Deixe nos comentários se tiverem alguma sugestão e até a próxima!

 

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