Ciência de dados, machine learning e inteligência artificial representam algumas das carreiras mais quentes e empolgantes em tecnologia hoje. Mas decidir em qual área se especializar pode ser uma escolha desafiadora.
Este guia abrangente vai comparar ciência de dados, machine learning e IA em vários fatores para ajudá-lo a determinar qual carreira é a mais adequada para suas habilidades e interesses.
Nós vamos cobrir tópicos importantes como:
- Visão geral de cada área e principais responsabilidades
- Educação e habilidades necessárias
- Demanda e projeções de crescimento da indústria
- Salários e satisfação no trabalho
- Ambiente e cultura de trabalho
- Prós e contras de cada caminho de carreira
Ao final deste artigo, você terá uma sólida compreensão das diferenças centrais entre essas três carreiras para poder tomar uma decisão informada sobre qual direção tomar em sua carreira.
Indice: Ciência de Dados vs Machine Learning vs IA
Visão Geral de Ciência de Dados
O que é Ciência de Dados?
Ciência de dados é o domínio de extrair insights de dados por meio de técnicas estatísticas e computacionais. Cientistas de dados analisam grandes conjuntos de dados para identificar tendências, construir modelos preditivos e otimizar o desempenho dos negócios.
Principais Responsabilidades de um Cientista de Dados
- Coletar e limpar dados brutos de fontes como bancos de dados, APIs, sensores, etc.
- Processar e padronizar dados para prepará-los para análise
- Realizar análises exploratórias para descobrir padrões e relacionamentos significativos nos dados
- Construir modelos de aprendizado de máquina para tarefas como classificação, previsão, clusterização, etc.
- Desenvolver visualizações e painéis de dados para comunicar insights
- Trabalhar com as partes interessadas dos diversos departamentos para identificar oportunidades de alavancar dados para impulsionar soluções de negócios
- Manter-se atualizado com as metodologias e ferramentas mais recentes de ciência de dados
Habilidades Necessárias
- Habilidades de codificação em linguagens como Python e R
- SQL e habilidades em banco de dados para manipulação de dados
- Modelagem estatística e técnicas de aprendizado de máquina
- Habilidades matemáticas como álgebra linear, cálculo e probabilidade
- Bibliotecas de visualização de dados como Matplotlib, Tableau, etc.
- Habilidades de resolução de problemas e pensamento crítico
- Habilidades de comunicação e apresentação
Escolaridade Mínima
A maioria das funções de ciência de dados exige diploma de bacharel em um campo quantitativo como ciência da computação, estatística, matemática aplicada ou economia. Graus mais elevados como mestrado em ciência de dados são preferidos para posições mais avançadas. Certificados também podem complementar a formação.
Visão Geral de Engenharia de Machine Learning
O que é Engenharia de Machine Learning?
A engenharia de machine learning concentra-se em construir e implantar modelos de ML em escala. Engenheiros de machine learning transformam protótipos desenvolvidos por cientistas de dados em sistemas prontos para produção.
Principais Responsabilidades de Engenheiros de ML
- Trabalhar com cientistas de dados para implementar modelos para uso no mundo real
- Desenvolver pipelines para alimentar dados em tempo real em modelos de ML
- Construir e otimizar arquiteturas de dados e modelos escaláveis
- Monitorar modelos e qualidade de dados após implantação
- Melhorar o desempenho do modelo ajustando hiperparâmetros e algoritmos
- Automatizar processos repetitivos para eficiência
- Manter-se atualizado sobre os avanços em técnicas e ferramentas de ML
Habilidades Necessárias
- Proficiência em bibliotecas de ciência de dados Python como NumPy, Pandas, Scikit-Learn
- Experiência com ferramentas de ML como TensorFlow, PyTorch, Keras
- Conhecimento de plataformas em nuvem – AWS, GCP, Azure
- Habilidades de engenharia de software – CI/CD, testes unitários, otimização
- Computação e arquitetura distribuída
- Habilidades de comunicação para colaborar com as partes interessadas
Escolaridade Mínima
Normalmente, é exigido um mestrado em ciência da computação, estatística ou aprendizagem de máquina. Portadores de bacharelado com ampla experiência prática em ML também podem se qualificar para algumas posições.
Visão Geral de Pesquisa em IA
O que é Pesquisa em IA?
A pesquisa em IA concentra-se no desenvolvimento de novas técnicas de aprendizado de máquina e deep learning para resolver problemas desafiadores em áreas como visão computacional, processamento de linguagem natural, robótica, mecanismos de recomendação, entre outros.
Principais Responsabilidades de Pesquisadores em IA
- Desenvolver novas arquiteturas e algoritmos de ML e DL
- Projetar e executar experimentos para testar novas teorias e abordagens
- Publicar artigos detalhando o progresso da pesquisa e resultados
- Avançar o estado da arte em domínios como redes neurais, aprendizado por reforço, computação evolutiva
- Colaborar com outros cientistas e engenheiros para identificar aplicações práticas da pesquisa
- Manter-se atualizado com as inovações mais recentes no campo dinâmico da IA
Habilidades Necessárias
- Conhecimento especializado em matemática, estatística, algoritmos, estruturas de dados, programação
- Criatividade e habilidade para resolver problemas
- Sólido histórico de publicação demonstrando impacto da pesquisa
- Doutorado em ciência da computação, estatística computacional, matemática ou áreas relacionadas
- Paixão por empurrar os limites da inteligência artificial
Escolaridade Mínima
Normalmente, um doutorado é o requisito mínimo para posições iniciais de pesquisa em IA. Os candidatos precisam demonstrar sólida experiência em pesquisa por meio de publicações, dissertações, colaborações etc.
Demanda e Crescimento da Indústria
Ciência de dados, machine learning e IA são campos em rápido crescimento e com alta demanda. Mas eles diferem na abundância atual de empregos e nas taxas de crescimento projetadas.
Demanda por Ciência de Dados
A ciência de dados viu um tremendo crescimento na última década, sem sinais de desaceleração. À medida que as organizações acumulam mais dados, elas precisam de talentos analíticos para gerar valor a partir deles.
De acordo com um relatório do Indeed, as vagas para cientista de dados cresceram mais de 650% de 2013 a 2019. O Departamento de Estatísticas Trabalhistas dos EUA projeta um crescimento de [quase 25% para funções relacionadas à ciência de dados de 2020 a 2030,] (https://www.bls.gov/ooh/math/statisticians.htm) muito acima do crescimento médio dos empregos.
A ciência de dados também oferece flexibilidade para trabalhar em diferentes setores. As principais empresas contratando cientistas de dados incluem Amazon, Microsoft, Facebook, Google, Visa, Walmart, Uber etc. Essa diversidade de empregadores potenciais cria uma boa estabilidade no emprego.
Demanda por Engenheiros de Machine Learning
A natureza especializada da engenharia de machine learning torna as vagas mais limitadas do que na ciência de dados. No entanto, permanece um campo em rápido crescimento à medida que as empresas constroem suas capacidades.
De acordo com dados do LinkedIn, as vagas para engenheiro de machine learning cresceram quase 10x de 2015 a 2020. E o mercado para soluções de ML deve crescer de US$ 7,3 bilhões em 2020 para US$ 30,6 bilhões em 2024, segundo a IDC.
O talento de engenharia de ML é escasso, especialmente experiência em nuvem e escala de produção. As principais empresas contratando incluem Google, Facebook, Apple, Amazon, Netflix, Uber, Salesforce etc. No geral, forte demanda, mas um conjunto de talentos menor do que na ciência de dados.
Demanda por Pesquisa em IA
Os cargos de pesquisa em IA permanecem limitados por vários motivos. Primeiro, conduzir P&D de alto nível requer qualificações excepcionais, mantendo os grupos de candidatos pequenos. As vagas geralmente estão limitadas a universidades e organizações como Google Brain, DeepMind, Meta AI etc.
No entanto, o apetite por inovação em IA permanece muito forte. De acordo com um relatório do Índice de IA da Universidade de Stanford, o financiamento de startups de IA disparou de US$ 6,3 bilhões em 2016 para mais de US$ 54 bilhões em 2021. Portanto, embora competitivo, candidatos adequadamente credenciados podem encontrar grandes oportunidades.
Comparação de Salários e Satisfação no Trabalho
Salários e satisfação no trabalho variam entre ciência de dados, engenharia de ML e pesquisa em IA. Aqui está uma visão geral do potencial de ganhos e dos prós e contras gerais de cada trabalho.
Salários em Ciência de Dados
Cientistas de dados geralmente recebem salários altos, especialmente em empresas de tecnologia ou com experiência sênior. Aqui estão alguns dados comuns:
- De acordo com o Glassdoor, o salário médio de um cientista de dados é de US$ 117.345 por ano nos EUA.
- Salários de nível inicial variam de ~US$ 85 mil a US$ 130 mil. 5+ anos de experiência podem chegar a US$ 150 mil+
- Cientistas de dados seniores e arquitetos podem ganhar mais de US$ 200 mil em grandes empresas de tecnologia
- Bônus, opções de ações e benefícios podem adicionar 10 a 20% à remuneração total
Satisfação no Trabalho
A ciência de dados oferece bom equilíbrio entre trabalho e vida pessoal em comparação com alguns cargos de tecnologia. A amplitude de empregadores e aplicações potenciais evita a superspecialização. Mas uma infraestrutura de dados precária pode levar a uma progressão frustrante e lenta. Lidar com a política organizacional em torno da estratégia analítica também é fundamental.
Salários de Engenheiro de Machine Learning
Dada a dinâmica de oferta e demanda por engenheiros de ML, os salários são altos, especialmente na cena de tecnologia da área da baía de San Francisco:
- De acordo com o Indeed, o engenheiro de ML médio ganha US$ 149.847 por ano.
- Funções de nível inicial ainda podem começar de US$ 130 mil a US$ 160 mil+ nas melhores empresas
- 5+ anos de experiência podem render US$ 250 mil+ nas principais empresas de tecnologia
- Equity pode aumentar significativamente a remuneração total – facilmente mais de US$ 500 mil no alto nível
Satisfação no Trabalho
A engenharia de ML pode ser profundamente tecnicamente gratificante para engenheiros que gostam de desafios de otimização. Mas um design geral de software/infraestrutura precário pode limitar o impacto do modelo de produção. Os cronogramas de sobreaviso para modelos de produção ao vivo também podem levar à exaustão ao longo do tempo.
Salários em Pesquisa em IA
Os salários nos laboratórios de pesquisa de IA de elite e universidades podem ser extremamente altos para os melhores talentos. Por exemplo:
- De acordo com o Levels.fyi, pesquisadores de ML no Google Brain com 5+ anos de experiência podem ganhar US$ 300 mil a US$ 600 mil+
- Pesquisadores de IA do Facebook com apenas 1 a 2 anos possuem remuneração total média de US$ 289 mil
- Um professor associado focado em IA no MIT tem salário mediano de US$ 192 mil
Observe que os salários de pesquisa em universidades tendem a ser mais baixos do que em laboratórios da indústria. Mas professores de prestígio conferem alto status.
Satisfação no Trabalho
Empurrar os limites do conhecimento de IA é profundamente gratificante para pesquisadores. Mas o progresso pode ser lento e muito incerto, o que não é adequado para todos. As demandas de ensino e proposição de subsídios para financiamento de pesquisas também são um grande componente do trabalho.
Comparação de Ambientes de Trabalho
Além de salários e demanda, a experiência do dia a dia de trabalho varia consideravelmente entre essas três carreiras.
Ambiente de Trabalho em Ciência de Dados
Cientistas de dados geralmente trabalham em pequenas equipes multifuncionais que incluem engenheiros, gerentes de produto e stakeholders de negócios.
Eles dividem o tempo entre análise aprofundada e colaboração com outros para refinar abordagens e traduzir insights em impactos nos negócios.
Ambientes de trabalho podem variar substancialmente com base no tamanho da empresa e setor:
- Startups tendem a se mover rapidamente e oferecer mais influência sobre a direção
- Grandes empresas de tecnologia como FAANG têm mais recursos, mas também burocracia
- Funções não técnicas em setores como finanças e saúde tendem a ter ritmo mais lento
Cientistas de dados também precisam ser adaptadores flexíveis, pois as prioridades e tecnologias mudam rapidamente. Comunicar e contar histórias para pessoas não técnicas também é fundamental.
Ambiente de trabalho em Engenharia de ML
Engenheiros de ML trabalham em estreita colaboração com cientistas de dados, mas passam a maior parte do tempo focados em codificar infraestruturas complexas.
Eles tendem a trabalhar em sistemas backend em vez de recursos de produtos voltados ao cliente. A colaboração é focada na depuração de modelos e sistemas após a implantação.
Os ambientes também diferem de acordo com o tamanho e maturidade da empresa:
- Startups oferecem mais oportunidades greenfield mas também caos
- Grandes empresas de tecnologia possuem pilha estabelecida mas também burocracia e plantões
- Empresas não tecnológicas costumam não ter recursos para construir sistemas completos de produção
No geral, a engenharia de ML requer estar confortável com desafios ambíguos e não estruturados de depuração e otimização.
Ambiente de trabalho em Pesquisa de IA
Ambientes de pesquisa em IA podem variar substancialmente dependendo se é em ambiente acadêmico ou industrial.
Laboratórios acadêmicos tendem a operar como um programa de doutorado – pesquisadores têm independência mas também precisam ministrar aulas e conseguir bolsas. Há pressão para publicar.
Laboratórios da indústria removem as demandas de ensino e provêm mais estrutura, colaboração e recursos. Mas também existem mais sigilo e considerações de propriedade intelectual que limitam a abertura.
No geral, a pesquisa avança lentamente, então as pessoas precisam ter paciência e paixão pela descoberta incremental, mesmo que o impacto final não esteja claro.
Comparação de Vantagens e Desvantagens de Carreira
Vamos resumir algumas das principais vantagens e desvantagens de cada caminho de carreira:
Vantagens e Desvantagens da Ciência de Dados
Vantagens
- Forte demanda da indústria em diversos domínios
- Bem remunerado, especialmente em empresas de tecnologia (médias acima de R$120 mil)
- Aplicabilidade ampla de habilidades para funções além de análise
- Ponto de entrada mais acessível para iniciar em dados vs ML/IA
Desvantagens
- Pode ficar preso a relatórios/dashboards
- Conforme o campo amadurece, parte do trabalho inicial é automatizado
- Lidar com infraestrutura de dados bagunçada pode ser frustrante
- Mudanças na estratégia de dados da organização levam a reviravoltas frequentes
Vantagens e Desvantagens da Engenharia de ML
Vantagens
- Em alta demanda em empresas de tecnologia de ponta
- Habilidades especializadas tornam vagas lucrativas e escassas (médias acima de R$150 mil)
- Trabalhar na ponta de tecnologia e modelos
- Ambiente técnico distante dos stakeholders de negócios
Desvantagens
- Pode ser transição difícil partir da ciência de dados
- Requer muita educação avançada em CS/matemática
- Infraestrutura/design de sistemas precários limitam impacto do modelo
- Escala de plantão pode levar à exaustão com o tempo
Vantagens e Desvantagens da Pesquisa em IA
Vantagens
- Trabalhar nos problemas mais avançados na ponta do campo
- Enorme potencial de compensação em empresas de ponta (médias acima de R$300 mil)
- Profundamente satisfatório intelectualmente empurrar fronteiras do conhecimento
Desvantagens
- Extremamente competitivo, maioria das vagas exige PhD
- Pesquisa envolve muita frustração e incerteza
- Progresso é lento e alto risco de fracasso
- Em ambiente acadêmico há requisitos de ensino e captação de recursos
Comparação de Progressão de Carreira
Além de vagas iniciais, ciência de dados, engenharia de ML e pesquisa em IA oferecem caminhos diferentes de progressão de carreira.
Progressão de Carreira em Ciência de Dados
Progressões típicas de carreira em ciência de dados:
- Inicial: Analista de dados
- Após 2-5 anos: Analista/Cientista de dados sênior
- Após 5+ anos: Cientista de dados líder, Cientista de dados principal, Gerente de análise
- Além de IC: Chefe de ciência de dados, Diretor de dados
Cientistas de dados têm oportunidades de se especializar em áreas como:
- Engenharia de análise: Focar em construir infraestrutura de dados
- Engenharia de ML: Migrar para trabalho mais de sistemas de ML
- Pesquisa quantitativa: Chegar mais perto de modelagem de riscos e trading quantitativo
- Gerenciamento: Gerenciar equipes de profissionais de dados
Progressão de Carreira em Engenharia de ML
Caminhos de carreira em engenharia de ML:
- Inicial: Engenheiro de ML júnior
- Após 2-5 anos: Engenheiro de ML, Engenheiro de ML sênior
- Após 5+ anos: Engenheiro de ML staff, Engenheiro principal, Arquiteto
- Além de IC: Diretor de Engenharia de ML, VP de IA/ML
Especializações envolvem:
- Pesquisa científica: Migrar da engenharia de ML aplicada para pesquisa
- Engenharia de software: Arquiteturas de software e design de sistemas gerais
- Especialista em algoritmos: Foco em inovações em teoria/abordagens de ML
- Gerenciamento: Gerenciar equipes de pesquisadores e engenheiros de ML
Progressão de Carreira em Pesquisa de IA
Progredir em uma carreira de pesquisa em IA envolve:
- Estágios iniciais: Estudante de doutorado, pós-doutorado, pesquisador científico
- Após 5+ anos: Pesquisador científico sênior, cientista principal
- Após 10+ anos: Pesquisador distinto/staff, gerente de pesquisa
- Em academia segue a trajetória de professorado com sistema de permanência
Pesquisadores podem se especializar em tópicos como:
- Visão computacional, PNL, aprendizado por reforço, robótica
- Especializar em técnicas – neuroevolução, redes antagonistas generativas
- Migrar para disciplinas adjacentes como neurociência, ciência cognitiva, IHC
Possibilidade de Mudança entre Ciência de Dados, ML e IA
É possível fazer a transição entre ciência de dados, engenharia de ML e pesquisa em IA?
Mudar entre ciência de dados e engenharia de ML é bastante comum, especialmente no início da carreira. Aprender habilidades de ML de produção como cientista de dados, ou vice-versa, complementa seu conjunto de habilidades.
Pular da engenharia de ML para a pesquisa em IA é mais desafiador. Você provavelmente precisará se especializar em um subcampo de ML e, idealmente, ter alguns artigos acadêmicos revisados por pares publicados para justificar a transição.
Para cientistas de dados, migrar diretamente para vagas de pesquisa em IA seria muito difícil sem obter primeiro um diploma avançado como um doutorado.
No geral, algum movimento entre os campos é certamente possível, mas espere desafios quanto mais distantes estiverem as funções.
Como Escolher entre Ciência de Dados, ML e IA
Então, com toda essa visão geral, como escolher em qual dessas carreiras se especializar? Aqui estão algumas considerações importantes:
Estilo de Resolução de Problemas
- Ciência de dados envolve iteração rápida e análise ad hoc para desafios de negócios.
- Engenharia de ML requer otimização metódica de sistemas complexos.
- Pesquisa em IA precisa de experimentação incansável e descoberta incremental.
Preferências de Ambiente de Trabalho
- Ciência de dados equilibra colaboração e trabalho técnico.
- Engenharia de ML envolve construção de sistemas focada.
- Pesquisa em IA enfatiza liberdade, mas pode ser isolado.
Contexto Educacional e Experiência
- Ciência de dados é acessível para novos entrantes com graduação.
- Engenharia de ML requer educação de mestrado/doutorado mais avançada.
- Pesquisa em IA precisa de doutorado e publicações sólidas.
Comparação de Prós e Contras
- Avalie demanda, compensação, cultura de trabalho, opções de crescimento.
- Oportunidades vs educação e experiência necessárias.
Interesses e Paixões
- Aplicar dados para problemas do mundo real vs inovar técnicas.
- Ajudar sucesso de negócios vs avançar conhecimento científico.
Não há uma resposta certa – avalie todos esses fatores frente a seus pontos fortes e interesses.
Obter alguma experiência prática por meio de cursos, projetos pessoais ou estágios em cada área pode ajudar a tangibilizar as diferenças. Não tenha medo de experimentar diferentes funções, especialmente no início da carreira.
Conclusão e Pontos-Chave
Decidir entre se especializar em ciência de dados, engenharia de ML ou pesquisa em IA é um cruzamento importante na carreira para aspirantes tecnológicos. Aqui estão alguns pontos-chave:
- A ciência de dados oferece acessibilidade para novos entrantes, mas pode engessar com o tempo. Ótimo para interessados em análise de negócios.
- A engenharia de ML fornece potencial lucrativo, mas requer habilidades técnicas avançadas. Ideal para construtores de sistemas que gostam de desafios de otimização.
- A pesquisa em IA permanece um campo de elite reservado para aqueles que buscam avanços revolucionários. Longa educação, mas grande potencial de crescimento.
- A demanda da indústria é mais forte em ciência de dados, depois ML, depois IA. Mas todos os campos estão evoluindo rapidamente.
- Os ambientes de trabalho variam de análise colaborativa, engenharia técnica a pesquisa isolada.
- Os salários são bons em todas as áreas, especialmente nas melhores empresas de tecnologia. Pesquisa em IA tem potencial de compensação especialmente alto.
- A progressão de carreira pode envolver gerenciamento, especialização ou movimento entre domínios. Experiência determina viabilidade.
No geral, avalie seus interesses, habilidades e metas profissionais para determinar qual campo é o melhor para você. Não há uma resposta certa – cada caminho tem compensações.
Quanto mais experiência você obtiver, melhor sentido terá da realidade cotidiana de cada função. Não tenha medo de explorar oportunidades diferentes, especialmente no início da carreira.
Com o contínuo crescimento de dados e IA, não faltará demanda por talentos principais em ciência de dados, engenharia de ML e pesquisa em IA. Espero que este guia forneça uma base útil para decidir qual dessas carreiras emergentes é adequada para você.
