É muito comum a dúvida entre engenharia de dados ou ciência de dados. Afinal, apesar de serem complementares, as atividades desenvolvidas por cada profissional e os skills necessários para atuar na área, são distintos.
De acordo com diversas pesquisas, como a do Empregos em Alta do Linkedin, o mercado de Data Science é crescente no Brasil e, cada vez mais, vemos pessoas em busca de profissionalização.
Contudo, existem dois termos que causam bastante confusão para quem ainda não é da área ou para quem está iniciando a carreira, são eles: Ciência de Dados e Engenharia de Dados.
É verdade que os dois termos que circundam o mundo da tecnologia são similares em alguns aspectos e caminham lado a lado, mas engana-se quem pensa que se tratam da mesma coisa.
Diante dessa dúvida tão comum, decidimos criar este conteúdo para explicar a diferença entre Ciência de Dados e Engenharia de Dados e como atuar nessas duas áreas. Vamos lá?
O que é Ciência de Dados?
A Ciência de Dados é uma área multidisciplinar que tem como objetivo a análise de dados a partir de metodologias científicas e sistemáticas nas áreas de matemática e estatística. Em outras palavras, utiliza-se de conhecimentos teóricos e práticos para formular questões/hipóteses que deverão ser respondidas por meio de dados.
Apesar de muitos acharem que essa Ciência nasceu com a revolução tecnológica dos últimos anos, a verdade é que ela sempre esteve presente em qualquer tipo de estudo de análise quantitativa, o que envolve qualquer área de conhecimento: humanas, biológica ou exatas.
O que mudou nos últimos anos com a revolução tecnológica foi a quantidade de dados gerados para análise. Por isso, a Ciência de Dados acabou ganhando uma nova roupagem tornando-se uma das profissões mais promissoras.
Afinal, com tantos dados gerados, é preciso ter um profissional capaz de olhar para esses dados de maneira analítica, fazendo a limpeza e exploração daquilo que realmente vai ser de valia para a sua aplicabilidade.
Qual o salário de um cientista de dados?
De acordo com o Glassdoor, o salário de um cientista de dados no Brasil varia entre R$4.000 a R$13.000 mensais, sendo a média salarial de R$8.395/mês.
Exemplo da aplicabilidade da Ciência de Dados
Agora que você entendeu o que é Ciência de Dados, vamos dar um exemplo prático da sua utilidade no dia a dia.
Pensa só na pandemia desencadeada pela Covid-19 e a quantidade de estudos que foram realizados. Foi graças à Ciência de Dados aplicada na área da saúde que conseguimos acompanhar de perto as projeções de leitos de UTI ocupados, o número real e a porcentagem de infectados, mortes e curas.
Além disso, com milhares de artigos científicos publicados sobre o novo vírus, a Ciência de Dados foi a principal facilitadora para a leitura e análise de tantos dados de forma rápida e eficiente. Por sua vez, isso nos permitiu ter vacinas em tão pouco tempo.
Concluindo o que é Ciência de Dados: uma área voltada para o desenvolvimento teórico-prático para a elaboração e análise de um banco de dados eficiente, que será utilizado na tomada de decisões em qualquer área de conhecimento.
O que é Engenharia de Dados?
A Engenharia de Dados é responsável por executar o projeto metodológico criado pela Ciência de Dados. Ou seja, é a área profissional que vai construir, testar e executar toda a etapa prática do projeto, passando pela criação de sistemas de coleta, armazenagem, processamento e manipulação dos dados (pipeline de dados).
Portanto, é o engenheiro de dados quem propõe as ferramentas e softwares úteis para execução do projeto, de modo a responder às questões que serão colocadas e garantir que os dados coletados sejam realmente fidedignos.
Qual o salário de um engenheiro de dados?
De acordo com o Glassdoor, o salário de um engenheiro de dados no Brasil varia entre R$4.000 a R$12.000 mensais, sendo a média salarial de R$7.400/mês.
Principal diferença entre Ciência de Dados e Engenharia de Dados
A principal diferença entre ciência e engenharia de dados é a sua aplicabilidade teórico-prática. Como mencionado, não há teoria sem prática, assim como não há prática sem teoria.
Enquanto o cientista tem um papel mais teórico para criar metodologias aplicáveis e analíticas de modo a responder às perguntas de uma área de conhecimento ou relacionadas a um negócio, o engenheiro de dados tem o papel mais prático na execução do projeto garantindo que o pipeline seja executado.
Apesar de haver essa diferença teórico-prática, isso não significa que os conhecimentos não sejam compartilhados.
Dependendo do tamanho da empresa, por exemplo, um cientista de dados pode desempenhar a função de um engenheiro e vice-versa. Por isso, o conhecimento teórico-prático é fundamental para ambas as profissões.
< Leia também: Data Science: o guia completo para quem deseja começar na área />
O que faz um Cientista de Dados? E um engenheiro de dados?
De maneira geral, as principais atividades de um Cientista de Dados são:
- Entendimento do projeto: saber quais as dores de um negócio ou da área de conhecimento que deverão ser respondida com análise de dados;
- Metodologia: definição dos métodos utilizados para a coleta e análise de dados;
- Organização: estruturar os dados e identificar padrões;
- Análise: interpretação de dados brutos;
- Relatórios: transformação de dados brutos em linguagem legível.
Já um Engenheiro de Dados tem como competência as principais atividades:
- Captação: modelação de dados estruturados e não estruturados e automatização da captação a partir de diferentes fontes;
- Processamento: definição e configuração da plataforma de processamento de dados, desenvolvimento de rotinas de limpeza, padronização, integração, etc;
- Armazenamento: definição e configuração do banco de dados;
- Acesso: definição e configuração de acesso aos dados, bem como a proteção dos mesmos.
Skills necessárias para a Ciência de dados
É importante ressaltar que os profissionais de engenharia de dados ou ciência de dados precisam ter uma mente orientada para a estatística e a matemática, assim como uma capacidade analítica. Contudo, por se tratar de profissões diferentes, cada uma delas possui os seus respectivos skills.
Veja a lista com os cinco principais habilidades para se tornar um cientista de dados:
- Amplo conhecimento de estatística e matemática;
- Visão de negócio e gestão de projeto;
- Pensamento crítico;
- Proatividade na resolução de problemas;
- Capacidade analítica para visualização e interpretação dos dados.
Skills necessárias para a Engenharia de dados
Ao compreender o que é Engenharia de Dados, percebe-se que há determinadas habilidades imprescindíveis para seguir a carreira.
Sendo uma área mais prática dentro de um projeto de dados, os cinco principais skills de um engenheiro de dados são:
- Noção de estatística e matemática;
- Grande compreensão sobre linguagem e lógica de programação;
- Amplo conhecimento em infraestrutura de Tecnologia da Informação;
- Capacidade de colaboração;
- Curiosidade intelectual para se manter atualizado em um mercado que a cada dia lança uma nova tecnologia.
Como atuar na área de Engenharia de Dados ou Ciência de Dados?
O primeiro passo para começar a atuar na área de Ciência e Engenharia de Dados é buscar por uma formação.
Para quem está em busca de uma profissionalização mais rápida, existem bons cursos de Ciência de Dados EAD que vão permitir a obtenção de um diploma e uma formação de qualidade. Sendo um curso feito a distância, o aluno pode fazer conforme a sua própria disponibilidade e sem precisar de deslocamento.
O curso de Engenharia de Dados EAD também é bastante procurado por quem deseja atuar na área. Em poucas semanas é possível adquirir um bom conhecimento e já iniciar no mercado de trabalho.
Inclusive, como o mercado de trabalho anda bastante aquecido para Engenharia de Dados ou Ciência de Dados, muitas empresas estão contratando pessoas ainda na graduação. As mesmas vêm investindo em cursos técnicos para que o profissional possa se qualificar a nível acadêmico, após ter iniciado a sua trajetória na empresa.
Para ter uma ideia, segundo a revista canadense Towards Data Science Inc, 61% dos cientistas de dados são contratados apenas com o diploma de bacharel e 39% são profissionais com níveis acadêmicos mais elevados.
O mercado de trabalho para Ciência e Engenharia de Dados
Agora que já sabe os conceitos de Engenharia de Dados ou Ciência de Dados, saiba que o mercado de trabalho é promissor!
Segundo o estudo divulgado pelo Programa de Projeções de Emprego da Bureau of Labor Statistics, as profissões na área de matemática e estatística aparecem entre aquelas com maior crescimento até 2030.
O estudo da SEAGATE não deixa dúvidas de quanto esses profissionais são importantes no mundo atual e o quanto serão necessários no futuro:
“A IDC definiu três locais como principais fontes de onde a digitalização está acontecendo e onde o conteúdo digital é criado: o núcleo (tradicional e data centers em nuvem), a borda (infraestrutura reforçada para empresas como celular, torres e filiais), e as extremidades (PCs, smartphones e dispositivos IoT). O somatório de todos esses dados, seja criado, capturado ou replicado, é chamado de Global Datasphere. A IDC prevê que o Global Datasphere crescerá de 33 Zetabytes (ZB) em 2018 para 175 ZB em 2025”.
Ainda de acordo com a pesquisa, uma vez que muitas empresas utilizam dados para melhorar as experiências do consumidor, este também tem adotado recursos personalizados para envio e utilização de dados em tempo real:
“Hoje, mais de 5 bilhões de consumidores interagem com dados todos os dias – em 2025, esse número será de 6 bilhões, ou 75% da população. Em 2025, cada pessoa conectada terá pelo menos uma interação de dados a cada 18 segundos”.
Portanto, a hora de começar a atuar na área de Engenharia de Dados ou Ciência de Dados é agora. O mercado de trabalho está fortemente aquecido e pelas projeções futuras, ele continuará em crescimento.
Se você quer iniciar seus estudos agora mesmo para ser um profissional de Engenharia de Dados ou Ciência de Dados de sucesso, confira os cursos da plataforma por assinatura XPE Multi+, da XP Educação. Basta pagar a mensalidade para ter acesso a dezenas de formações que são focadas nas habilidades técnicas para a atuação imediata no mercado.
