Ao final deste artigo, voc\u00ea ter\u00e1 uma s\u00f3lida compreens\u00e3o das diferen\u00e7as centrais entre essas tr\u00eas carreiras para poder tomar uma decis\u00e3o informada sobre qual dire\u00e7\u00e3o tomar em sua carreira.<\/p>\n\n\n\n O que \u00e9 Ci\u00eancia de Dados?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Ci\u00eancia de dados \u00e9 o dom\u00ednio de extrair insights de dados por meio de t\u00e9cnicas estat\u00edsticas e computacionais. Cientistas de dados analisam grandes conjuntos de dados para identificar tend\u00eancias, construir modelos preditivos e otimizar o desempenho dos neg\u00f3cios.<\/p>\n\n\n\n Principais Responsabilidades de um Cientista de Dados<\/strong><\/p>\n\n\n\n Habilidades Necess\u00e1rias<\/strong><\/p>\n\n\n\n Escolaridade M\u00ednima<\/strong><\/p>\n\n\n\n A maioria das fun\u00e7\u00f5es de ci\u00eancia de dados exige diploma de bacharel em um campo quantitativo como ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o, estat\u00edstica, matem\u00e1tica aplicada ou economia. Graus mais elevados como mestrado em ci\u00eancia de dados s\u00e3o preferidos para posi\u00e7\u00f5es mais avan\u00e7adas. Certificados tamb\u00e9m podem complementar a forma\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n O que \u00e9 Engenharia de Machine Learning?<\/strong><\/p>\n\n\n\n A engenharia de machine learning concentra-se em construir e implantar modelos de ML em escala. Engenheiros de machine learning transformam prot\u00f3tipos desenvolvidos por cientistas de dados em sistemas prontos para produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Principais Responsabilidades de Engenheiros de ML<\/strong><\/p>\n\n\n\n Habilidades Necess\u00e1rias<\/strong><\/p>\n\n\n\n Escolaridade M\u00ednima<\/strong><\/p>\n\n\n\n Normalmente, \u00e9 exigido um mestrado em ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o, estat\u00edstica ou aprendizagem de m\u00e1quina. Portadores de bacharelado com ampla experi\u00eancia pr\u00e1tica em ML tamb\u00e9m podem se qualificar para algumas posi\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n O que \u00e9 Pesquisa em IA?<\/strong><\/p>\n\n\n\n A pesquisa em IA concentra-se no desenvolvimento de novas t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina e deep learning para resolver problemas desafiadores em \u00e1reas como vis\u00e3o computacional, processamento de linguagem natural, rob\u00f3tica, mecanismos de recomenda\u00e7\u00e3o, entre outros.<\/p>\n\n\n\n Principais Responsabilidades de Pesquisadores em IA<\/strong><\/p>\n\n\n\n Habilidades Necess\u00e1rias<\/strong><\/p>\n\n\n\n Escolaridade M\u00ednima<\/strong><\/p>\n\n\n\n Normalmente, um doutorado \u00e9 o requisito m\u00ednimo para posi\u00e7\u00f5es iniciais de pesquisa em IA. Os candidatos precisam demonstrar s\u00f3lida experi\u00eancia em pesquisa por meio de publica\u00e7\u00f5es, disserta\u00e7\u00f5es, colabora\u00e7\u00f5es etc.<\/p>\n\n\n\n Ci\u00eancia de dados, machine learning e IA s\u00e3o campos em r\u00e1pido crescimento e com alta demanda. Mas eles diferem na abund\u00e2ncia atual de empregos e nas taxas de crescimento projetadas.<\/p>\n\n\n\n A ci\u00eancia de dados viu um tremendo crescimento na \u00faltima d\u00e9cada, sem sinais de desacelera\u00e7\u00e3o. \u00c0 medida que as organiza\u00e7\u00f5es acumulam mais dados, elas precisam de talentos anal\u00edticos para gerar valor a partir deles.<\/p>\n\n\n\n De acordo com um relat\u00f3rio do Indeed, as vagas para cientista de dados cresceram mais de 650% de 2013 a 2019.<\/a> O Departamento de Estat\u00edsticas Trabalhistas dos EUA projeta um crescimento de [quase 25% para fun\u00e7\u00f5es relacionadas \u00e0 ci\u00eancia de dados de 2020 a 2030,] (https:\/\/www.bls.gov\/ooh\/math\/statisticians.htm<\/a>) muito acima do crescimento m\u00e9dio dos empregos.<\/p>\n\n\n\n A ci\u00eancia de dados tamb\u00e9m 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.<\/p>\n\n\n\n A natureza especializada da engenharia de machine learning torna as vagas mais limitadas do que na ci\u00eancia de dados. No entanto, permanece um campo em r\u00e1pido crescimento \u00e0 medida que as empresas constroem suas capacidades.<\/p>\n\n\n\n De acordo com dados do LinkedIn, as vagas para engenheiro de machine learning cresceram quase 10x de 2015 a 2020.<\/a> E o mercado para solu\u00e7\u00f5es de ML deve crescer de US$ 7,3 bilh\u00f5es em 2020 para US$ 30,6 bilh\u00f5es em 2024<\/a>, segundo a IDC.<\/p>\n\n\n\n O talento de engenharia de ML \u00e9 escasso, especialmente experi\u00eancia em nuvem e escala de produ\u00e7\u00e3o. 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 ci\u00eancia de dados.<\/p>\n\n\n\n Os cargos de pesquisa em IA permanecem limitados por v\u00e1rios motivos. Primeiro, conduzir P&D de alto n\u00edvel requer qualifica\u00e7\u00f5es excepcionais, mantendo os grupos de candidatos pequenos. As vagas geralmente est\u00e3o limitadas a universidades e organiza\u00e7\u00f5es como Google Brain, DeepMind, Meta AI etc.<\/p>\n\n\n\n No entanto, o apetite por inova\u00e7\u00e3o em IA permanece muito forte. De acordo com um relat\u00f3rio do \u00cdndice de IA da Universidade de Stanford, o financiamento de startups de IA disparou de US$ 6,3 bilh\u00f5es em 2016 para mais de US$ 54 bilh\u00f5es em 2021.<\/a> Portanto, embora competitivo, candidatos adequadamente credenciados podem encontrar grandes oportunidades.<\/p>\n\n\n\n Sal\u00e1rios e satisfa\u00e7\u00e3o no trabalho variam entre ci\u00eancia de dados, engenharia de ML e pesquisa em IA. Aqui est\u00e1 uma vis\u00e3o geral do potencial de ganhos e dos pr\u00f3s e contras gerais de cada trabalho.<\/p>\n\n\n\n Cientistas de dados geralmente recebem sal\u00e1rios altos, especialmente em empresas de tecnologia ou com experi\u00eancia s\u00eanior. Aqui est\u00e3o alguns dados comuns:<\/p>\n\n\n\n Satisfa\u00e7\u00e3o no Trabalho<\/strong><\/p>\n\n\n\n A ci\u00eancia de dados oferece bom equil\u00edbrio entre trabalho e vida pessoal em compara\u00e7\u00e3o com alguns cargos de tecnologia. A amplitude de empregadores e aplica\u00e7\u00f5es potenciais evita a superspecializa\u00e7\u00e3o. Mas uma infraestrutura de dados prec\u00e1ria pode levar a uma progress\u00e3o frustrante e lenta. Lidar com a pol\u00edtica organizacional em torno da estrat\u00e9gia anal\u00edtica tamb\u00e9m \u00e9 fundamental.<\/p>\n\n\n\n Dada a din\u00e2mica de oferta e demanda por engenheiros de ML, os sal\u00e1rios s\u00e3o altos, especialmente na cena de tecnologia da \u00e1rea da ba\u00eda de San Francisco:<\/p>\n\n\n\n Satisfa\u00e7\u00e3o no Trabalho<\/strong><\/p>\n\n\n\n A engenharia de ML pode ser profundamente tecnicamente gratificante para engenheiros que gostam de desafios de otimiza\u00e7\u00e3o. Mas um design geral de software\/infraestrutura prec\u00e1rio pode limitar o impacto do modelo de produ\u00e7\u00e3o. Os cronogramas de sobreaviso para modelos de produ\u00e7\u00e3o ao vivo tamb\u00e9m podem levar \u00e0 exaust\u00e3o ao longo do tempo.<\/p>\n\n\n\n Os sal\u00e1rios nos laborat\u00f3rios de pesquisa de IA de elite e universidades podem ser extremamente altos para os melhores talentos. Por exemplo:<\/p>\n\n\n\n Observe que os sal\u00e1rios de pesquisa em universidades tendem a ser mais baixos do que em laborat\u00f3rios da ind\u00fastria. Mas professores de prest\u00edgio conferem alto status.<\/p>\n\n\n\n Satisfa\u00e7\u00e3o no Trabalho<\/strong><\/p>\n\n\n\n Empurrar os limites do conhecimento de IA \u00e9 profundamente gratificante para pesquisadores. Mas o progresso pode ser lento e muito incerto, o que n\u00e3o \u00e9 adequado para todos. As demandas de ensino e proposi\u00e7\u00e3o de subs\u00eddios para financiamento de pesquisas tamb\u00e9m s\u00e3o um grande componente do trabalho.<\/p>\n\n\n\n Al\u00e9m de sal\u00e1rios e demanda, a experi\u00eancia do dia a dia de trabalho varia consideravelmente entre essas tr\u00eas carreiras.<\/p>\n\n\n\n Cientistas de dados geralmente trabalham em pequenas equipes multifuncionais que incluem engenheiros, gerentes de produto e stakeholders de neg\u00f3cios.<\/p>\n\n\n\n Eles dividem o tempo entre an\u00e1lise aprofundada e colabora\u00e7\u00e3o com outros para refinar abordagens e traduzir insights em impactos nos neg\u00f3cios.<\/p>\n\n\n\n Ambientes de trabalho podem variar substancialmente com base no tamanho da empresa e setor:<\/p>\n\n\n\n Cientistas de dados tamb\u00e9m precisam ser adaptadores flex\u00edveis, pois as prioridades e tecnologias mudam rapidamente. Comunicar e contar hist\u00f3rias para pessoas n\u00e3o t\u00e9cnicas tamb\u00e9m \u00e9 fundamental.<\/p>\n\n\n\n Engenheiros de ML trabalham em estreita colabora\u00e7\u00e3o com cientistas de dados, mas passam a maior parte do tempo focados em codificar infraestruturas complexas.<\/p>\n\n\n\n Eles tendem a trabalhar em sistemas backend em vez de recursos de produtos voltados ao cliente. A colabora\u00e7\u00e3o \u00e9 focada na depura\u00e7\u00e3o de modelos e sistemas ap\u00f3s a implanta\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Os ambientes tamb\u00e9m diferem de acordo com o tamanho e maturidade da empresa:<\/p>\n\n\n\n No geral, a engenharia de ML requer estar confort\u00e1vel com desafios amb\u00edguos e n\u00e3o estruturados de depura\u00e7\u00e3o e otimiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Ambientes de pesquisa em IA podem variar substancialmente dependendo se \u00e9 em ambiente acad\u00eamico ou industrial.<\/p>\n\n\n\n Laborat\u00f3rios acad\u00eamicos tendem a operar como um programa de doutorado – pesquisadores t\u00eam independ\u00eancia mas tamb\u00e9m precisam ministrar aulas e conseguir bolsas. H\u00e1 press\u00e3o para publicar.<\/p>\n\n\n\n Laborat\u00f3rios da ind\u00fastria removem as demandas de ensino e prov\u00eam mais estrutura, colabora\u00e7\u00e3o e recursos. Mas tamb\u00e9m existem mais sigilo e considera\u00e7\u00f5es de propriedade intelectual que limitam a abertura.<\/p>\n\n\n\n No geral, a pesquisa avan\u00e7a lentamente, ent\u00e3o as pessoas precisam ter paci\u00eancia e paix\u00e3o pela descoberta incremental, mesmo que o impacto final n\u00e3o esteja claro.<\/p>\n\n\n\n Vamos resumir algumas das principais vantagens e desvantagens de cada caminho de carreira:<\/p>\n\n\n\n Vantagens<\/strong><\/p>\n\n\n\n Desvantagens<\/strong><\/p>\n\n\n\n Vantagens<\/strong><\/p>\n\n\n\n Desvantagens<\/strong><\/p>\n\n\n\n Vantagens<\/strong><\/p>\n\n\n\n Desvantagens<\/strong><\/p>\n\n\n\n Al\u00e9m de vagas iniciais, ci\u00eancia de dados, engenharia de ML e pesquisa em IA oferecem caminhos diferentes de progress\u00e3o de carreira.<\/p>\n\n\n\n Progress\u00f5es t\u00edpicas de carreira em ci\u00eancia de dados:<\/p>\n\n\n\n Cientistas de dados t\u00eam oportunidades de se especializar em \u00e1reas como:<\/p>\n\n\n\n Caminhos de carreira em engenharia de ML:<\/p>\n\n\n\n Especializa\u00e7\u00f5es envolvem:<\/p>\n\n\n\n Progredir em uma carreira de pesquisa em IA envolve:<\/p>\n\n\n\n Pesquisadores podem se especializar em t\u00f3picos como:<\/p>\n\n\n\n \u00c9 poss\u00edvel fazer a transi\u00e7\u00e3o entre ci\u00eancia de dados, engenharia de ML e pesquisa em IA?<\/p>\n\n\n\n Mudar entre ci\u00eancia de dados e engenharia de ML \u00e9 bastante comum, especialmente no in\u00edcio da carreira. Aprender habilidades de ML de produ\u00e7\u00e3o como cientista de dados, ou vice-versa, complementa seu conjunto de habilidades.<\/p>\n\n\n\n Pular da engenharia de ML para a pesquisa em IA \u00e9 mais desafiador. Voc\u00ea provavelmente precisar\u00e1 se especializar em um subcampo de ML e, idealmente, ter alguns artigos acad\u00eamicos revisados por pares publicados para justificar a transi\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Para cientistas de dados, migrar diretamente para vagas de pesquisa em IA seria muito dif\u00edcil sem obter primeiro um diploma avan\u00e7ado como um doutorado.<\/p>\n\n\n\n No geral, algum movimento entre os campos \u00e9 certamente poss\u00edvel, mas espere desafios quanto mais distantes estiverem as fun\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n Ent\u00e3o, com toda essa vis\u00e3o geral, como escolher em qual dessas carreiras se especializar? Aqui est\u00e3o algumas considera\u00e7\u00f5es importantes:<\/p>\n\n\n\n N\u00e3o h\u00e1 uma resposta certa – avalie todos esses fatores frente a seus pontos fortes e interesses.<\/p>\n\n\n\n Obter alguma experi\u00eancia pr\u00e1tica por meio de cursos, projetos pessoais ou est\u00e1gios em cada \u00e1rea pode ajudar a tangibilizar as diferen\u00e7as. N\u00e3o tenha medo de experimentar diferentes fun\u00e7\u00f5es, especialmente no in\u00edcio da carreira.<\/p>\n\n\n\n Decidir entre se especializar em ci\u00eancia de dados, engenharia de ML ou pesquisa em IA \u00e9 um cruzamento importante na carreira para aspirantes tecnol\u00f3gicos. Aqui est\u00e3o alguns pontos-chave:<\/p>\n\n\n\n No geral, avalie seus interesses, habilidades e metas profissionais para determinar qual campo \u00e9 o melhor para voc\u00ea. N\u00e3o h\u00e1 uma resposta certa – cada caminho tem compensa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n Quanto mais experi\u00eancia voc\u00ea obtiver, melhor sentido ter\u00e1 da realidade cotidiana de cada fun\u00e7\u00e3o. N\u00e3o tenha medo de explorar oportunidades diferentes, especialmente no in\u00edcio da carreira.<\/p>\n\n\n\n Com o cont\u00ednuo crescimento de dados e IA, n\u00e3o faltar\u00e1 demanda por talentos principais em ci\u00eancia de dados, engenharia de ML e pesquisa em IA. Espero que este guia forne\u00e7a uma base \u00fatil para decidir qual dessas carreiras emergentes \u00e9 adequada para voc\u00ea.<\/p>\n\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Interessado en descubrir a melhor oporunidade de carreria para ti? Ci\u00eancia de Dados vs Machine Learning vs IA: Qual \u00c1rea deves Seguir?<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1615,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[88,78,106],"tags":[108,110],"class_list":["post-1608","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ciencia-de-dados","category-data-datos","category-ia","tag-ciencia-de-datos","tag-ia"],"blocksy_meta":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/e928cfdc7rs.exactdn.com\/info\/uploads\/sites\/4\/2023\/09\/PT_Ciencia-de-Dados-vs-Machine-Learning-vs-IA-Qual-Area-deves-Seguir.jpg?strip=all","jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p2TFLw-pW","jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack-related-posts":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.danielparente.net\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1608","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.danielparente.net\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.danielparente.net\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.danielparente.net\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.danielparente.net\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1608"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.danielparente.net\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1608\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1616,"href":"https:\/\/www.danielparente.net\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1608\/revisions\/1616"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.danielparente.net\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1615"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.danielparente.net\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1608"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.danielparente.net\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1608"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.danielparente.net\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1608"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}![\"Ci\u00eancia](\"https:\/\/e928cfdc7rs.exactdn.com\/info\/uploads\/sites\/4\/2023\/09\/47489033841_c5acbe0779_c.jpg?strip=all&w=2560\")
<\/a>Indice: Ci\u00eancia de Dados vs Machine Learning vs IA<\/h2>\n\n\n\n\n\n
Vis\u00e3o Geral de Ci\u00eancia de Dados<\/h2>\n\n\n\n
\n
\n
<\/a>Vis\u00e3o Geral de Engenharia de Machine Learning<\/h2>\n\n\n\n
\n
\n
<\/a>Vis\u00e3o Geral de Pesquisa em IA<\/h2>\n\n\n\n
\n
\n
<\/a>Demanda e Crescimento da Ind\u00fastria<\/h2>\n\n\n\n
Demanda por Ci\u00eancia de Dados<\/h3>\n\n\n\n
Demanda por Engenheiros de Machine Learning<\/h3>\n\n\n\n
Demanda por Pesquisa em IA<\/h3>\n\n\n\n
Compara\u00e7\u00e3o de Sal\u00e1rios e Satisfa\u00e7\u00e3o no Trabalho<\/h2>\n\n\n\n
Sal\u00e1rios em Ci\u00eancia de Dados<\/h3>\n\n\n\n
\n
Sal\u00e1rios de Engenheiro de Machine Learning<\/h3>\n\n\n\n
\n
Sal\u00e1rios em Pesquisa em IA<\/h3>\n\n\n\n
\n
Compara\u00e7\u00e3o de Ambientes de Trabalho<\/h2>\n\n\n\n
Ambiente de Trabalho em Ci\u00eancia de Dados<\/h3>\n\n\n\n
\n
Ambiente de trabalho em Engenharia de ML<\/h3>\n\n\n\n
\n
Ambiente de trabalho em Pesquisa de IA<\/h3>\n\n\n\n
Compara\u00e7\u00e3o de Vantagens e Desvantagens de Carreira<\/h2>\n\n\n\n
Vantagens e Desvantagens da Ci\u00eancia de Dados<\/h3>\n\n\n\n
\n
\n
Vantagens e Desvantagens da Engenharia de ML<\/h3>\n\n\n\n
\n
\n
Vantagens e Desvantagens da Pesquisa em IA<\/h3>\n\n\n\n
\n
\n
Compara\u00e7\u00e3o de Progress\u00e3o de Carreira<\/h2>\n\n\n\n
Progress\u00e3o de Carreira em Ci\u00eancia de Dados<\/h3>\n\n\n\n
\n
\n
Progress\u00e3o de Carreira em Engenharia de ML<\/h3>\n\n\n\n
\n
\n
Progress\u00e3o de Carreira em Pesquisa de IA<\/h3>\n\n\n\n
\n
\n
Possibilidade de Mudan\u00e7a entre Ci\u00eancia de Dados, ML e IA<\/h2>\n\n\n\n
Como Escolher entre Ci\u00eancia de Dados, ML e IA<\/h2>\n\n\n\n
Estilo de Resolu\u00e7\u00e3o de Problemas<\/h3>\n\n\n\n
\n
Prefer\u00eancias de Ambiente de Trabalho<\/h3>\n\n\n\n
\n
Contexto Educacional e Experi\u00eancia<\/h3>\n\n\n\n
\n
Compara\u00e7\u00e3o de Pr\u00f3s e Contras<\/h3>\n\n\n\n
\n
Interesses e Paix\u00f5es<\/h3>\n\n\n\n
\n
Conclus\u00e3o e Pontos-Chave<\/h2>\n\n\n\n
\n