Nos últimos anos, tecnologias como inteligência artificial e chatbots inteligentes se tornaram protagonistas nas mais diversas áreas, e devem ganhar ainda mais destaque nos próximos anos, como mostra o relatório “Futuro do Trabalho”, que trouxe as principais tendências que vão moldar o mercado de trabalho entre 2025 e 2030.
Nesse contexto, algumas funções que desempenham papéis cruciais na transformação digital das empresas e na evolução dessas tecnologias, como os cientistas de dados e analistas de dados, tiveram uma alta significativa na demanda.
Mas você sabe exatamente o que esses profissionais fazem, quanto ganham, como se especializam para ocupar essas funções e qual a diferença entre um cientista de dados e um analista de dados?
Continue lendo este conteúdo para descobrir!
O que faz um analista de dados?
O analista de dados é um profissional que atua na transformação de dados brutos em informações úteis e acionáveis, apoiando as tomadas de decisão estratégicas dentro de uma organização.
Seu trabalho é focado na coleta, organização e análise de grandes volumes de dados, com o objetivo de identificar padrões, tendências e insights que possam contribuir para a melhoria de processos e resultados.
O profissional utiliza softwares específicos para realizar essa coleta, organização e análise, e, ao final desse processo, deve gerar relatórios e dashboards que resumem as descobertas de forma clara e objetiva, e são usados pelos gestores para tomar decisões.
Saiba mais acessando: Análise de dados e métricas: como impactam nas tomadas de decisões?
Qual o salário de um analista de dados?
Segundo o site Glassdoor, um analista de dados ganha de 3 mil reais a 6 mil reais, dependendo da organização em que atua, experiência profissional e região onde trabalha.
Dessa forma, o salário base médio é de 4 mil reais, que também pode variar de acordo com bônus, comissões, participações nos lucros, entre outros fatores.
Como se tornar um analista de dados?
O caminho para se tornar um analista de dados envolve o desenvolvimento de habilidades técnicas e analíticas, além de um bom entendimento do contexto de negócios e das ferramentas necessárias para lidar com grandes volumes de dados.
Embora o percurso para essa profissão possa variar, existem algumas etapas e competências essenciais que podem ajudar a construir uma carreira sólida na área.
1 – Formação acadêmica
A maioria dos analistas de dados possui uma formação acadêmica em áreas como Estatística, Matemática, Computação, Engenharia ou Ciências da Informação.
Embora um diploma universitário seja comum e recomendado, algumas pessoas ingressam na profissão através de cursos técnicos, bootcamps ou treinamentos especializados.
O importante é ter uma base sólida em conceitos matemáticos e estatísticos, além de conhecimentos em análise de dados.
2 – Desenvolvimento de habilidades técnicas
A proficiência em ferramentas e linguagens de programação é fundamental para um analista de dados. Algumas das competências mais demandadas incluem:
- Domínio do Excel e outras ferramentas de planilhas;
- Domínio de SQL (Structured Query Language);
- Domínio de ferramentas de visualização de dados como Tableau, Power BI ou Google Data Studio;
- Domínio de linguagens de programação como Python ou R.
3 – Desenvolver habilidades analíticas
Além das habilidades técnicas, o analista de dados precisa ser capaz de interpretar os dados e identificar tendências e padrões relevantes, pois uma boa análise requer atenção aos detalhes, pensamento crítico e a capacidade de traduzir dados complexos em insights valiosos para a empresa.
4 – Obter experiência prática
A experiência prática é fundamental para solidificar o aprendizado e entender como os conceitos de análise de dados se aplicam no mundo real. Ela pode ser obtida em posições juniores ou estágios, nos quais o profissional tem a oportunidade de trabalhar com dados reais e colaborar com equipes mais experientes.
Além disso, projetos pessoais, como a análise de conjuntos de dados públicos ou a criação de relatórios para amigos ou pequenas empresas, também são ótimas maneiras de ganhar experiência.
5 – Aperfeiçoamento contínuo
Por fim, a área de análise de dados está em constante evolução, com novas ferramentas, metodologias e tecnologias sendo desenvolvidas regularmente, por isso o aprendizado contínuo é crucial. Participar de cursos online, webinars, conferências e workshops são ótimas maneiras de se manter atualizado e melhorar suas habilidades.
Veja também: Análise de dados: métricas para estratégias de vendas.
O que faz um cientista de dados?
O cientista de dados é um profissional altamente especializado, que também tem como função coletar, analisar e interpretar grandes volumes de dados complexos para resolver problemas e gerar insights para a organização.
Embora o trabalho do cientista de dados também envolva muitas das funções de um analista de dados, sua função é mais estratégica e especializada, voltada para a criação de modelos preditivos, algoritmos avançados e soluções baseadas em inteligência artificial e automação.
Criação de modelos preditivos, algoritmos e soluções de automação e IA
O desenvolvimento de modelos preditivos e algoritmos é feito utilizando tecnologias de aprendizado de máquina (machine learning) e inteligência artificial, e técnicas como regressão, classificação, clustering e redes neurais.
Em projetos mais complexos, o cientista de dados pode aplicar algoritmos de deep learning, que são baseados em redes neurais profundas, capazes de analisar grandes volumes de dados não estruturados, como imagens e textos.
Esses modelos preditivos são capazes de fazer previsões sobre dados futuros ou identificar padrões de comportamento que podem ser usados para melhorar a eficiência operacional, personalizar ofertas de produtos ou prever tendências de mercado.
Além disso, os cientistas de dados desempenham um papel crucial no desenvolvimento e aprimoramento de tecnologias que tornam os sistemas mais inteligentes e eficientes. Eles criam soluções que podem ser aplicadas em diversas áreas, atuando na otimização de processos e automação de atendimento, com o uso de chatbots, por exemplo.
Qual o salário de um cientista de dados?
Por ocuparem uma função mais especializada, o salário de um cientista de dados é consideravelmente maior, se comparado com um analista de dados.
Segundo o site Glassdoor, um cientista de dados ganha de 6 mil reais a 12 mil reais, dependendo da organização em que trabalha, experiência e localização. Ou seja, o salário base médio desse profissional é de 9 mil reais.
Como se tornar um cientista de dados?
A jornada para se tornar um cientista de dados é similar à de um analista de dados, e inclui formação acadêmica, desenvolvimento de habilidades técnicas e analíticas, aprimoramento de habilidades de comunicação e interpessoais, construção de experiências práticas e de um portfólio robusto e aperfeiçoamento contínuo.
A principal diferença entre a jornada de um cientista e de um analista de dados é que o cientista de dados deve se especializar mais, especialmente em linguagens de programação, técnicas de machine learning, tecnologias de IA e Big Data.
Isso pode ser feito através de pós-graduações e cursos específicos da área.
Qual a diferença entre o analista e cientista de dados?
Embora as profissões de analista de dados e cientista de dados compartilhem algumas semelhanças, principalmente no que diz respeito à manipulação e análise de dados, elas se distinguem em vários aspectos, como as habilidades técnicas, o foco do trabalho e a complexidade das tarefas realizadas.
Enquanto o analista de dados é responsável por coletar, organizar e analisar dados com o objetivo de gerar relatórios, o cientista de dados vai além, atuando na criação de modelos preditivos e algoritmos que podem prever comportamentos futuros ou automatizar processos.
Para realizar essa função, o cientista de dados deve ter os conhecimentos do analista de dados e também habilidades mais profundas em programação, estatísticas avançadas, modelagem preditiva, machine learning, deep learning e inteligência artificial, além de familiaridade com ferramentas de Big Data e computação em nuvem.
Em resumo, enquanto o analista de dados se concentra em organizar e interpretar dados para apoiar decisões empresariais no curto prazo, o cientista de dados trabalha com soluções mais complexas e avançadas, criando modelos preditivos que visam transformar e melhorar os processos de longo prazo. Ambas as funções são essenciais, mas cada uma desempenha um papel distinto dentro de uma estratégia de dados.
Áreas de atuação dos cientistas e analistas de dados
Os cientistas e analistas de dados desempenham papéis fundamentais em diversas áreas, desde tecnologia até saúde, finanças e marketing. Algumas das principais são:
Automação de atendimento
A automação de atendimento ao cliente tem se tornado uma tendência crescente, especialmente com a utilização de chatbots com IA, como o Contato Inteligente.
Esse tipo de tecnologia é capaz de simular conversas humanas e atender a uma grande quantidade de pessoas simultaneamente, melhorando a eficiência e a experiência do cliente.
Nessa área, os cientistas e analistas de dados são responsáveis por criar e treinar os modelos de IA utilizados nos chatbots, utilizando processamento de linguagem natural (PNL), deep learning e machine learning.
Além disso, eles também atuam no aprimoramento contínuo dessas ferramentas, analisando os dados coletados por elas para tornar o atendimento cada vez mais personalizado, humanizado e eficiente.
O trabalho desses profissionais pode ser facilitado com o uso de plataformas como a Blip, que já possui ferramentas de IA Conversacional embutidas, além de diversas integrações com plataformas de CRM, e-commerce, produtividade e análise de dados.
Otimização de processos
Os analistas e cientistas de dados também podem usar a IA e o machine learning para otimizar e automatizar processos dentro de organizações.
Como citado anteriormente, eles podem desenvolver modelos preditivos e algoritmos baseados em IA para automatizar processos e aumentar a eficiência operacional de diversas áreas, como:
- Marketing digital: A análise de dados de comportamento do consumidor permite que as empresas criem campanhas de marketing mais eficazes e personalizadas, aumentando a taxa de conversão e a fidelização de clientes. Elas podem fazer isso utilizando plataformas como a Blip, que possui soluções para toda a jornada do consumidor, do marketing ao pós-venda;
- Saúde e medicina: No setor de saúde, os cientistas de dados podem trabalhar com dados médicos para desenvolver modelos de previsão de doenças, análise de imagens médicas e ajudar na criação de medicamentos;
- Finanças: A análise de dados no setor financeiro é crucial para prever tendências de mercado, avaliar riscos de crédito, detectar fraudes e otimizar estratégias de investimento;
- Indústria e logística: O uso de dados para otimizar operações de manufatura, controlar qualidade e melhorar processos logísticos tem se tornado cada vez mais importante. Cientistas e analistas de dados ajudam a prever falhas em máquinas, otimizar rotas de transporte e melhorar a eficiência da produção.
Resumindo, os cientistas e analistas de dados estão no centro da transformação digital das empresas, atuando em diversas áreas e utilizando tecnologias avançadas, como chatbots e IA, para melhorar a experiência do cliente, otimizar processos e apoiar a tomada de decisões estratégicas.
Se você quer saber mais sobre como melhorar a experiência do cliente utilizando tecnologias inovadoras, confira: Como os agentes de IA estão revolucionando o atendimento.
