Cientista vs. Engenheira de Dados, qual carreira escolher?
Tags: datascience
Published: 2020-03-07 22:43:57

> Vem entender a diferença entre o que faz uma Cientista de Dados e uma Engenheira de Dados e escolher qual caminho seguir.

Você começou a ler sobre **Data Science** e a área tem feito seus olhinhos brilharem, mas ainda não sabe qual profissão seguir?

Vem cá que eu te ajudo a entender a diferença entre o que faz uma **Cientista** e uma **Engenheira** de Dados. Assim fica mais fácil escolher um caminho para focar nos estudos na área que mais gostar! Bora?!

## Dados, dados e mais dados

A última década que vivemos trouxe uma **explosão de dados**. Quase tudo o que fazemos no dia-a-dia se converte em dados: desde o nosso comportamento em um *e-commerce* às maratonas no *Netflix*, passando pelos *tweets*, transações usando *Nubank* e os passeios de *Uber*.

E junto a essa quantidade gigantesca de informações, que cresce exponencialmente, vem a necessidade de **profissionais** que sejam capazes de extrair, organizar, analisar e entregar valor a partir desses dados. Isso, junto às tecnologias que surgiram recentemente, tem levado à atualização de carreiras existentes e à criação de outras.

## Data Science Team
Um time de Data Science normalmente é composto por profissionais das áreas de ciência de dados, engenharia de dados, estatística e engenharia de software. Mas vamos focar nas duas primeiras.

Frequentemente você vai se deparar com descrições de vagas de emprego que **misturam** ou **confundem** as funções e habilidades de cientistas de dados e engenheiras de dados. Apesar de as profissões estarem intimamente ligadas a dados, há diferenças entre o trabalho que desempenham e é isso que vamos ver a seguir.

<center><img src="https://media.giphy.com/media/CjmvTCZf2U3p09Cn0h/giphy.gif" width="480" alt = "Estou pronta"></center>

### Engenheira de dados
Uma engenheira de dados é uma **engenheira hardcore** que ama brincar com bases de dados e sistemas de processamento em larga escala. É responsável por criar o **pipeline** dos dados, desde a coleta até a entrega destes de forma organizada e limpa para serem utilizados pelas cientistas de dados.

As engenheiras de dados desenvolvem, constroem, testam e dão manutenção em arquiteturas, como os sistemas de processamento de dados em larga escala citados acima.

É necessário que você tenha conhecimentos sólidos de **SQL** (“Structured Query Language”, ou “Linguagem de Consulta Estruturada”, em pt-br. É uma linguagem de programação para trabalhar com banco de dados estruturados.) e **NoSQL** (banco de dados não relacionais.), técnicas de **modelagem de dados** e **ETL** ("extract, transform, load": extrair os dados "crus", transforma-los em conjuntos de dados organizados e carregar esses dados em um repositório tendo certeza de que o processo será o mais eficiente possível.).

Além disso, é preciso se manter atualizada nas ferramentas, bibliotecas, plataformas e outros recursos disponíveis, para que possa tomar a melhor decisão sobre quais tecnologias usar e como entregar o melhor com aquilo que se tem acesso e dominar arquiteturas de microsserviços e segurança de dados.

### Cientista de Dados
As cientistas de dados são **fadas** que transformam os dados extraídos pelas maravilhosas engenheiras em **soluções** para os mais diversos desafios. Para isso precisam limpar, tratar, organizar os dados e aplicar suas capacidades analíticas para criar modelos preditivos.

Uma cientista de dados utiliza seus conhecimentos em matemática, estatística, programação, computação distribuída e inteligência artificial para levantar insights e suas habilidades em apresentar visualmente os dados para relatar esses insights às partes interessadas.

Se o trabalho das engenheiras de dados é baseado em ETL, o das cientistas é baseado em **DAP** ("discover, access, predict", ou "descobrir, acessar e predizer" em pt-br), que seria explorar e identificar fontes de dados e suas métricas, acessar e investigar esses dados e com base em análises estatísticas, apresentar insights com ações a serem tomadas em forma de gráficos e tabelas para melhor visualização.

Uma analogia interessante usada por Vik Paruchuri no seu artigo "[What is a Data Engineer?](https://www.dataquest.io/blog/what-is-a-data-engineer/)" (em tradução livre) é comparar uma engenheira de automóvel e uma pilota de carros de corrida: a pilota sente a emoção da alta velocidade e a vibração do público que foi assistir à corrida, já a engenheira que projetou aquele carro sente o prazer de ajustar os motores, experimentar diferentes escapamentos, e criar máquinas fodas.

Então, se você gosta de **projetar** e **construir** algo de valor para ser usado pelo time, o caminho da engenharia de dados é o ideal para você, mas se você prefere **investigar** e **apresentar** algo de valor para ser usado pela ponta, o caminho é o da ciência de dados.

<center><img src="https://media.giphy.com/media/Vhu0WVzU9kLyqDa6TW/giphy.gif" width=480 alt = "Não consigo escolher um favorito"></center>

Se você está começando agora, minha dica é: inicie os estudos por **python** e **SQL**, pois serão úteis para ambas carreiras e você poderá amadurecer sua decisão e seguir pelo caminho que mais te agradar!

Até uma próxima,

AI Girl


Escritora: [Luíza Bizoni](linkedin.com/in/bizoniluiza)


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