Uma análise profunda de 13 funções de cientista de dados e suas responsabilidades

 

De todas as funções no mundo da tecnologia, os cientistas de dados provavelmente têm a maior variação de títulos e responsabilidades de trabalho. Um cientista de dados tem que usar muitos chapéus diferentes, e o trabalho diário de um cientista de dados na Amazon pode ser significativamente diferente de um cientista de dados na Microsoft. Desde encontrar áreas de negócios da empresa que poderiam se beneficiar da coleta, análise e compreensão de dados até decidir quais decisões estratégicas devem ser tomadas para melhorar a satisfação do cliente ou as taxas de conclusão de compra, uma empresa pode pedir muitos cientistas de dados.

Espera-se que um cientista de dados tenha conhecimentos estatísticos especializados, aprendizado de máquina e, muitas vezes, habilidades e conhecimentos econômicos. UMA Cientista de dados precisa ser altamente qualificado em matemática, estatística, aprendizado de máquina, visualizações, comunicação e implementação de algoritmos. 

Além disso, um cientista de dados deve entender completamente os aplicativos de negócios de seus dados. Se estiver analisando dados de crescimento de árvores, você deve entender a diferença entre altura e altura até a base da coroa. Esse tipo de conhecimento contextual pode ser desenvolvido no trabalho, mas pode ser uma grande vantagem se você já tiver experiência de trabalho no setor se quiser se tornar um cientista de dados. Se você é banqueiro há cinco anos, suas chances de conseguir uma posição de ciência de dados na fintech são muito melhores do que na área da saúde.

Os chapéus variados que um cientista de dados usa

 

 

A ciência de dados é um campo relativamente novo e pode ser difícil para pessoas que não são cientistas de dados explicarem o que os cientistas de dados fazem aos leigos. Isso leva à variedade às vezes cômica de responsabilidades e títulos que podem ser aplicados a um cientista de dados moderno.

A cientista de dados, dependendo da empresa e do trabalho específico, pode ser responsável pela coleta e limpeza de dados. Você também pode ser obrigado a desenvolver modelos e pipelines de aprendizado de máquina ou servir sua empresa como um guru da visualização. Alguns cientistas de dados são mais voltado para o interior enquanto outros têm muito a ver com equipes internas, não técnicas ou até mesmo com clientes. Se você trabalha com pessoas menos técnicas, terá que ter habilidades de comunicação estelares, tanto para escrever relatórios para resumir suas análises quanto para apresentar suas descobertas e fazer recomendações para ações futuras.

A principal responsabilidade de um cientista de dados (ou como sua empresa chama alguém que coleta, analisa, visualiza ou prevê dados) é informar ao história dos dados. De onde veio, o que podemos aprender com ele sobre o passado e como ele pode nos guiar no futuro? Para fazer isso com sucesso, você precisa ser um especialista na área de negócios ou ter conhecimento contextual para encaixar as peças do quebra-cabeça e explicar às pessoas ao seu redor o significado dos dados e os insights que você obteve deles. 

As responsabilidades exatas no campo da ciência de dados variam muito e há muitos papéis diferentes no campo da ciência de dados. Se você deseja entrar no campo ou deseja mudar de emprego, é muito importante manter a mente aberta em termos de cargo e setor. Vou detalhar as responsabilidades gerais de treze funções diferentes no campo da ciência de dados. 

As empresas geralmente não são boas em dando títulos a pessoas em ciência de dados, por isso é importante que você considere esse detalhamento como regra geral e não como uma definição exata. Se um desses parece perfeito para você, você pode restringir sua pesquisa a esse título, mas se vários deles soarem bem, então eu seria mais flexível com o título que você usa ao pesquisar. (E se o título realmente importa para você, você sempre pode fazer parte de sua negociação quando receber a oferta de emprego!)

Qualquer empresa moderna de qualquer tamanho significativo em todo o mundo tem um departamento de ciência de dados, e um engenheiro de dados em uma empresa pode ter as mesmas responsabilidades que um cientista de marketing em outra empresa. Os trabalhos de ciência de dados não são bem rotulados, portanto, certifique-se de lançar uma ampla rede.
 
 

Detalhamento das responsabilidades do cientista de dados por função

 

 

1 Analista de dados

 
A analista de dados concentra-se mais na coleta, limpeza e agregação de dados. Você deve ser capaz de navegar confortavelmente em consultas SQL complexas. Você será responsável por projetar e entregar relatórios para partes interessadas não técnicas. Você também terá a chance de projetar modelos de dados, visualizações e modelos preditivos.

2. Administrador de banco de dados

 
Os administradores de banco de dados gerenciam instâncias de banco de dados, tanto no local quanto na nuvem. Como um administrador de banco de dados, espera-se que você construa, configure e mantenha ambientes de produção. Você também será responsável pelo desempenho, disponibilidade e segurança dos bancos de dados sob sua responsabilidade. Prepare-se para liderar as operações de dados e fornecer suporte de plantão de missão crítica.

3. Modelador de Dados

 
Um modelador de dados cria modelos de dados conceituais, técnicos, lógicos e às vezes físicos. Você terá que selecionar e manter decisivamente padrões de modelagem e design de dados para criar uma visão coesa para os dados de sua empresa.

Modeladores de dados também deve desenvolver modelos de relacionamento de entidade e bancos de dados de design. Pode ser necessário melhorar a coleta de dados e a análise de classes de dados sub-representadas para sua equipe ou empresa para garantir que seus conjuntos de dados sejam representativos.

4. Engenheiro de software

 
Engenheiros de software projetar e manter sistemas de software. Quando você for um engenheiro de software, prepare-se para escrever código escalável, confiável e de alto desempenho. Você terá que traduzir os requisitos de design em código bem documentado e bem testado que dê vida às visões dos designers de produto.

5. Engenheiro de dados

 
Identificar e resolver desafios de qualidade de dados será uma tarefa importante para você como engenheiro de dados. Você também precisará oferecer suporte à ingestão de fontes de dados em soluções de armazenamento de dados. Uma parte emocionante de um trabalho do engenheiro de dados está tendo a chance de arquitetar e projetar soluções de engenharia de dados. Você também deve estar pronto para construir pipelines ETL para extrair, transformar e carregar dados em data warehouses para relatórios downstream. Os engenheiros de dados também são responsáveis ​​pela replicação, extração, carregamento, limpeza e curadoria de dados.

6. Arquiteto de dados

 
Arquitetos de dados são os principais responsáveis ​​por projetar e manter pipelines de dados. Outra parte importante do trabalho de um arquiteto de dados é o gerenciamento de bancos de dados. Como arquiteto de dados, você escreverá consultas eficientes e otimizará as existentes para maximizar a escalabilidade e a economia. Você também converterá dados em relatórios acionáveis, automação e insights.

7. Estatístico

 
Um estatístico entende as necessidades do negócio, desenvolve hipóteses e constrói experimentos estatisticamente sólidos. Como um estatístico, você validará a validade estatística dos planos experimentais de outros grupos de negócios. Você também deverá treinar e treinar diretores de projetos ou estudos para desenvolver experimentos estatisticamente razoáveis ​​e estratégias ou métricas de validação.

Além dos experimentos, um estatístico desenvolve e executa estratégias de relatórios analíticos. Você pode precisar agir como um líder de torcida estatística porque alguns empresas de ciência de dados fazer com que seus estatísticos promovam ativamente métodos estatísticos e descubram novas áreas de negócios que possam se beneficiar de análises estatisticamente sólidas.

8. Analista de Business Intelligence

 
A analista de inteligência de negócios está um pouco no lado mais suave da ciência de dados. Como analista de inteligência de negócios, você precisará coletar requisitos de negócios e funcionais e trabalhar para alinhar soluções técnicas com estratégias de negócios. Você também trabalhará na criação ou descoberta de estratégias de aquisição e processamento de dados.

Você será responsável por extrair e manipular grandes volumes de dados para criar relatórios analíticos a partir deles. Os analistas de inteligência de negócios também relatam, apresentam e comunicam resultados analíticos aos principais interessados.

9. Cientista de Marketing

 
Cientistas de marketing apresentar ideias e descobertas para clientes atuais e potenciais. Eles também aplicam estratégias de mineração e análise de dados aos dados, como dados demográficos ou de marketing. De acordo com Grupo Stone Alliance descrição de um cientista de marketing, você deve “acompanhar e avaliar os esforços de aquisição de clientes, tendências de mercado e comportamento do cliente”. Um cientista de marketing é um cientista de dados que trabalha especificamente em publicidade, marketing ou dados demográficos de usuários/clientes.

10. Analista de negócios

 
Um analista de negócios “analisa as necessidades do negócio e do usuário, documenta os requisitos e projeta as especificações funcionais para sistemas e relatórios”, conforme MaxisIT Inc requisitos. Se você é um analista de negócios ou deseja se tornar um, você precisa entender os requisitos de negócios e do setor e usá-los para formular o escopo do sistema e os objetivos técnicos. Você também será responsável por definir a interação de dados entre diferentes sistemas e bancos de dados.

11. Analista Quantitativo

 
Analistas quantitativos desenvolver modelos complexos usando grandes conjuntos de dados para alimentar relatórios internos e produzir insights de negócios. Associados de Desenvolvimento de Recursos tem seus analistas quantitativos “desenvolvendo e liderando a implementação de planos analíticos, delineando metodologia de pesquisa, perguntas, amostragem e planos de iteração”. Os analistas quantitativos também automatizam os fluxos de trabalho e trabalham para validar a integridade dos dados.

12. Cientista de dados

 
Como cientista de dados, espera-se que você extrato, agregar, limpar e transformar dados de várias fontes. Você precisará identificar fatores contextuais importantes para o problema. Os cientistas de dados analisam os dados para produzir insights importantes para a empresa melhorar o desempenho. Dependendo da empresa, pode ser necessário prever tendências de mercado para ajudar a empresa a desenvolver estrategicamente suas filiais.

A ciência de dados trata de encontrar um equilibrar entre orientação analítica de curto prazo e previsões e experimentos de longo prazo. Você precisa comunicar as coisas importantes no momento certo, por isso é crucial que você possa presente descobertas em mídia digerível – visualizações de dados e apresentações cativantes e ponderadas.

Você, como cientista de dados, trará valor e insights dos dados para as partes interessadas não técnicas. Você terá a oportunidade de encontrar proativamente áreas dentro da empresa que podem se beneficiar de decisões baseadas em dados e trabalhar com outras equipes para conseguir isso.

13. Engenheiro de Aprendizado de Máquina

 
Construir modelos de aprendizado de máquina para produção é o foco principal de um engenheiro de aprendizado de máquina. Eles projetam e implementam pipelines e serviços de dados escaláveis, confiáveis ​​e de alto desempenho. Dependendo da empresa e de suas áreas de foco, você pode melhorar a personalização dos produtos ou prever melhor as tendências do mercado no setor aplicando modelos de aprendizado de máquina a dados históricos e ao vivo.

Os papéis e responsabilidades dos cientistas de dados se cruzam, mas as distinções ainda são importantes

 
Há muito cross-over entre todos esses papéis. Alguns estão mais focados na pura análise de números, enquanto outros se concentram mais na aplicação dos insights produzidos pela análise de dados às decisões de negócios. Independentemente do seu cargo exato, se você estiver no campo da ciência de dados, espera-se que você esteja envolvido em muitas etapas diferentes no ciclo de desenvolvimento de produtos orientados a dados. Você deve estar pronto para descobrir novas áreas para otimizar, descobrir as métricas que importam, encontrar os dados para informar essas métricas, projetar e executar experimentos e apresentar os resultados dos experimentos/modelos de maneira concisa, precisa e convincente.

O campo da ciência de dados é jovem e vagamente definido. Muitas vezes, você encontrará descrições de cargos em diferentes cargos que soam surpreendentemente semelhantes dentro do guarda-chuva da ciência de dados. As empresas geralmente percebem que têm dados ou podem coletar dados e usá-los para melhorar seu modelo de negócios. No entanto, essas descrições de trabalho e o cargo que eles escolhem atribuir a elas geralmente são escritas por pessoas não técnicas, o que significa que há muita sobreposição.

Um engenheiro de dados em uma empresa pode estar fazendo o mesmo trabalho que um analista de dados em outra empresa. Todas essas posições abordam a coleta ou validação de dados, a aplicação de alguma forma de análise e a explicação dos resultados para colegas não técnicos, seja por meio de relatórios, previsões ou visualizações.

Se um desses trabalhos parecer perfeito para você, você pode restringir sua pesquisa a esse título, mas se vários deles parecerem bons, eu seria mais flexível com o título que você usa ao pesquisar. Se o título é algo realmente importante para você, você sempre pode fazer parte de sua negociação quando receber a oferta de emprego. Não deixe que esta lista de responsabilidades o afaste de um trabalho que pareça interessante. Se você realmente deseja se tornar um modelador de dados, mas não se sente à vontade para organizar as informações de linhagem, pode procurar cargos de modelador de dados em diferentes empresas ou cargos de arquiteto de dados.

Deixe este detalhamento das treze funções mais comuns de ciência de dados impulsionar sua busca por um emprego em ciência de dados.

 
 
Nate Rosidi é cientista de dados e em estratégia de produto. Ele também é professor adjunto ensinando análise e é o fundador da StrataScratchGenericName, uma plataforma que ajuda os cientistas de dados a se prepararem para suas entrevistas com perguntas reais das principais empresas. Conecte-se com ele em Twitter: StrataScratch or LinkedIn.

Fonte: https://www.kdnuggets.com/2022/01/deep-look-13-data-scientist-roles-responsabilidades.html