As equipas de ciência de dados e inteligência artificial dependem de uma estrutura clara de funções e de uma hierarquia de necessidades que define como uma empresa evolui desde a recolha de dados até criar produtos com machine learning e deep learning. Entender essa pirâmide e os papéis envolvidos é essencial para qualquer pessoa que queira entrar na área.

Quando a ciência de dados começou, uma só pessoa fazia tudo. Hoje, o trabalho está dividido em quatro funções principais: cientista de dados, analista de dados, engenheiro de dados e engenheiro de machine learning. Cada uma intervém num momento distinto do processo.

Como funciona a hierarquia das necessidades da ciência de dados?

A pirâmide foi criada por Monica Rogati e publicada no Hacker News, inspirada na pirâmide de Maslow. A ideia é simples: não dá para saltar etapas. Antes de treinar modelos sofisticados, precisas de infraestrutura, cultura e dados limpos.

¿O que é a hierarquia das necessidades da ciência de dados? É um modelo em pirâmide que organiza as etapas necessárias para que uma empresa consiga implementar machine learning e IA, começando pela recolha de dados e terminando em produtos de deep learning.

Quais são as etapas da pirâmide de dados?

A base sustenta tudo o que vem em cima. Cada nível alimenta o seguinte.

• Recolha de dados: vêm de instrumentação, sensores, interações em sites e fontes externas.
• Armazenamento e movimentação: aqui entra o pipeline ETL, que transporta os dados entre sistemas.
• Exploração e transformação: limpeza, deteção de anomalias e preparação para análise.
• Análise e agregação: métricas, segmentações e características para treino.
• Análise de dados aplicada: criação de dashboards com gráficos e visualizações para apoiar decisões.
• Machine learning: algoritmos simples para gerar previsões e antever resultados.
• Deep learning e produtos de IA: o topo da pirâmide, onde nascem os produtos mais sofisticados.

É por isso que tantas empresas tentam fazer IA e falham: querem começar pelo topo sem ter os dados limpos nem a infraestrutura pronta.

Que funções existem numa equipa de ciência de dados?

Cada função encaixa numa parte específica do fluxo que leva os dados desde a sua origem até um produto em produção. Vamos ver como elas se conectam.

O que faz um engenheiro de dados?

O engenheiro de dados trabalha na parte esquerda do processo: ingestão, validação e preparação dos dados. É quem garante que a recolha, transformação, limpeza e armazenamento em bases especializadas funcionam sem falhas. Sem este trabalho, ninguém mais consegue avançar.

O que faz um cientista de dados?

O cientista de dados é quem interage primeiro com os modelos de machine learning. Treina-os, avalia-os e valida-os. É a ponte entre os dados preparados e a primeira versão de um modelo preditivo.

O que faz um analista de dados?

O analista de dados vive mais perto do negócio. Pega nos dados já preparados pelos engenheiros de dados e procura insights de valor. Esses insights alimentam estratégias e ações dentro da empresa.

Qual é a diferença entre analista de dados e cientista de dados? O analista foca-se em interpretar dados existentes para gerar decisões de negócio. O cientista de dados constrói e valida modelos preditivos com machine learning.

O que faz um engenheiro de machine learning?

O engenheiro de machine learning trabalha em estreita colaboração com os cientistas de dados. Também participa na avaliação e validação do modelo, mas o seu objetivo é torná-lo robusto e colocá-lo em produção. Para isso, alia-se a developers e engenheiros de software, garantindo que o modelo funcione numa aplicação real, com interface para os utilizadores.

Que outras funções estão a surgir na área?

Além das quatro funções principais, há papéis que ganham espaço à medida que a área amadurece.

• Programador ou engenheiro de software: integra os modelos nos sistemas e aplicações finais.
• Investigador: dedica-se a estudar novos algoritmos e formas inovadoras de aplicar inteligência artificial dentro da empresa.

¿Preciso de ser cientista de dados para trabalhar com IA? Não. Engenheiros de dados, analistas, engenheiros de machine learning e investigadores também participam diretamente no processo de criar produtos com inteligência artificial.

E tu, qual destas funções te parece mais interessante? Conta nos comentários por onde queres começar o teu caminho.