Machine Learning Engineer ou Data Scientist?

Nos últimos anos, as carreiras em Ciência de Dados e Engenharia de Machine Learning têm se destacado como algumas das mais procuradas e bem remuneradas na indústria de tecnologia. Embora essas duas profissões compartilhem algumas semelhanças, elas têm objetivos e focos distintos.

Data Scientist: O Detetive dos Dados

Os Data Scientists são profissionais especializados em extrair insights e conhecimentos valiosos a partir de dados. Eles desempenham um papel fundamental na interpretação e análise de informações para orientar as decisões de negócios.

É claro, muitas das atividades e responsabilidades irão variar a depender a área de especialização, nível de senioridade e tamanho da empresa e qeuipe. Mas, em linhas gerais, podemos listar algumas diferentes etapas e habilidades, como:

Coleta e Limpeza de Dados

Os Data Scientists são responsáveis por adquirir dados de várias fontes, desde bancos de dados até APIs e arquivos CSV. Eles devem lidar com dados brutos e muitas vezes ruidosos, realizando tarefas de limpeza e pré-processamento para torná-los adequados para análise.

Essa costuma ser a primeira etapa prática de um projeto de Ciência de Dados.

Exploração de Dados

A exploração de dados envolve a geração de visualizações, gráficos e estatísticas descritivas para entender melhor os padrões e tendências presentes nos dados. Isso ajuda a identificar perguntas relevantes e hipóteses a serem testadas.

Modelagem Estatística e Machine Learning

Os Data Scientists aplicam técnicas estatísticas e algoritmos de Machine Learning para construir modelos preditivos e descritivos. Eles usam bibliotecas como Scikit-Learn e TensorFlow para criar modelos que possam prever o futuro com base nos dados históricos.

É aqui que mora, para alguns, a principal diferença entre Analistas e Cientistas de Dados. Cientistas de Dados buscam usar algoritmos de Machine Learning para fazer previsões, enquanto Analistas trabalham mais focados em entender o que aconteceu, do que em prever o que irá acontecer.

Comunicação de Resultados

Uma parte essencial do trabalho de um Data Scientist é comunicar seus resultados de maneira clara e compreensível para os tomadores de decisão. Eles traduzem análises complexas em insights acionáveis que podem influenciar estratégias de negócios.

Essa é uma etapa extremamente importante do processo. É aqui que o seu trabalho poderá render frutos reais e palpáveis, ajudando negócios a terem melhores resultados.

Machine Learning Engineer: O Construtor de Modelos

Os Machine Learning Engineers, por outro lado, estão focados na construção e implementação de sistemas de Machine Learning em produção. Eles são responsáveis por desenvolver pipelines de treinamento de modelos e garantir que esses modelos funcionem de maneira eficiente e escalável.

Sua responsabilidade é levar à frente o trabalho feito até aqui, e fazer implementações em produção dos modelos de Machine Learning.

Desenvolvimento de Modelos

Os Machine Learning Engineers projetam e treinam modelos de Machine Learning usando uma variedade de algoritmos, desde regressão linear até redes neurais profundas. Eles se concentram em otimizar o desempenho dos modelos, ajustando hiperparâmetros e realizando validação cruzada.

Essa parte também pode ser feita por Cientistas de Dados, especialmente em empresas com times menores, onde os profissionais carregam uma quantidade maior de responsabilidades.

Engenharia de Recursos

Uma parte crítica do trabalho de um Machine Learning Engineer é a engenharia de recursos. Isso envolve a criação de features (variáveis) relevantes para alimentar os modelos, muitas vezes envolvendo a extração de informações úteis dos dados brutos.

Implantação e Manutenção

Os modelos de Machine Learning precisam ser implantados em produção, onde podem fazer previsões em tempo real. Os Machine Learning Engineers são responsáveis por essa implantação e pela manutenção contínua dos modelos, garantindo que eles funcionem de maneira confiável.

Escalabilidade e Desempenho

À medida que as empresas lidam com grandes volumes de dados, os Machine Learning Engineers precisam garantir que os sistemas de Machine Learning sejam escaláveis e capazes de lidar com cargas de trabalho cada vez maiores. Isso envolve otimizações de desempenho e o uso de infraestrutura adequada.

Qual o melhor caminho para VOCÊ?

Enquanto Data Scientists exploram, analisam e comunicam insights valiosos a partir de dados, os Machine Learning Engineers projetam, treinam e implementam modelos de Machine Learning em ambientes de produção. Ambos desempenham papéis complementares na jornada de dados de uma organização, e dependendo da empresa, um único profissional pode acabar acumulando as duas responsabilidades.

É importante notar que as fronteiras entre essas duas profissões podem ser flexíveis, e muitos profissionais têm habilidades que abrangem ambos os campos. A escolha entre se tornar um Data Scientist ou um Machine Learning Engineer depende dos interesses e das habilidades individuais. No entanto, em um mundo cada vez mais orientado por dados, ambas as profissões desempenham papéis cruciais na tomada de decisões informadas e na criação de produtos e serviços inovadores.

Com isso, a decisão depende da sua preferência pessoal, background e predisposição para ser um generalista (Data Scientist) ou um Especialista (Machine Learning Engineer).