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As palavras-chave do ano são análise de dados e ciência de dados. As profissões de Big Data e Ciência de Dados têm sido uma escolha sólida para aqueles que buscam uma carreira de longo prazo. À medida que a Inteligência Artificial e o Machine Learning e tornam mais incorporados em nossas vidas diárias e na economia, espera-se que essa tendência continue. Hoje os dados são o novo ouro para as organizações, permitindo que elas adquiram insights essenciais e melhorem o desempenho corporativo para se manterem competitivas. Mas quem fará a extração dessas informações? Quem processará todos os dados brutos que foram coletados? Um analista de dados ou um cientista de dados é responsável por tudo. À medida que as empresas de todo o mundo procuram aproveitar ao máximo os dados, esses são os dois títulos de carreira mais populares nesse campo. Data Analytics e Data Science são uma mistura de termos que se entrelaçam e se sobrepõem, mas ainda são distintos um do outro.

Quem é novato nessa área e está apenas começando uma carreira em análise de dados ou ciência de dados geralmente fica perplexo, pois não sabem qual é o melhor caminho. A decisão seria baseada em seus objetivos de carreira, bem como em suas habilidades. Para evitar qualquer mal-entendido e fornecer uma visão clara dessas duas carreiras de ponta, analisaremos a Análise de Dados e a Ciência de Dados separadamente. Este artigo pretende ajudá-lo a entender melhor as diferenças entre as duas disciplinas para que você possa tomar decisões sobre qual caminho de trabalho seria melhor para seus objetivos de carreira.

A análise de dados envolve responder às perguntas feitas para tomar melhores decisões de negócios. Ela revela dados acionáveis, utilizando dados existentes, é um ramo da ciência de dados que se concentra em domínios e objetivos específicos. A ciência de dados, por outro lado, concentra-se em descobrir perguntas que você pode não ter mapeado ainda e que fossem respondidas para impulsionar a inovação. Ao contrário da análise de dados, que se concentra em testar uma hipótese, a ciência de dados visa fazer conexões e enquadrar perguntas para fornecer respostas no futuro. A análise de dados é uma das partes do universo da ciência de dados, que abriga todos os métodos e ferramentas.

A análise de dados está preocupada principalmente em colocar dados históricos em perspectiva, enquanto a ciência de dados está mais preocupada com aprendizado de máquina e modelagem preditiva. A ciência de dados é uma abordagem multidisciplinar para resolver problemas de negócios analiticamente complicados que incluem criação de algoritmos, inferência de dados e modelagem preditiva. A análise de dados, por outro lado, abrange vários campos distintos de estatística e análise.

As diferenças entre ciência de dados e análise de dados

Data Analytics – Conhecimento intermediário de estatística e habilidades de resolução de problemas, bem com:
Destreza em banco de dados Excel e SQL.

  • Trabalhar com tecnologias de BI como a ferramenta de Power BI para geração de relatórios é uma vantagem.
  • Conhecimento de software estatístico como Python, R ou SAS.

Não é necessário ter formação em engenharia para se tornar um analista de dados, embora ter boas habilidades em estatísticas, bancos de dados, modelagem e análise preditiva seja uma vantagem.

Ciência de Dados – Matemática, estatísticas avançadas, modelagem preditiva, aprendizado de máquina e programação.

  • Conhecimento de ferramentas de Big Data como Hadoop e Spark
  • Bancos de dados SQL e NoSQL, como experiência em Cassandra e MongoDB
  • QlikView, D3.js e Tableau são exemplos de ferramentas de visualização de dados.
  • Linguagens de programação como Python, R e Scala requerem destreza.

Qual devo escolher: Data Science ou Data Analytics?

A fórmula secreta de sucesso para se destacar no setor de ciência e análise de dados é ter uma compreensão prática de trabalho e domínio de várias tecnologias analíticas e de banco de dados.

Data Analytics aborda como manipular e analisar grandes quantidades de dados usando ferramentas como Excel e SQL. A análise de dados inclui seções sobre como utilizar o Power BI e o Tableau para criar painéis e visualizações para comunicar os resultados da análise, além de estudar Excel, SQL e Python. A análise pode ser aprendida por qualquer pessoa com pouca ou nenhuma experiência em codificação. Então, se você não tem experiência em engenharia e quer trabalhar no mercado de Big Data, alegre-se. Uma das melhores possibilidades de carreira a considerar é a análise de dados.

Python, é a linguagem de programação de escolha para ciência de dados e uma ferramenta crucial no arsenal de um Cientista de Dados, é usada exclusivamente na Ciência de Dados. A enorme biblioteca de pacotes do Python para aplicativos de estatística, aprendizado de máquina e análise o ajuda a crescer em ciência de dados.

Em termos de adequação à carreira, a análise de dados é para profissionais com 2 a 5 anos de experiência que desejam aprender habilidades de modelagem de dados e data warehouse, bem como usá-los em conjunto com Excel, SQL, Python, Power BI e Tableau para executar tarefas de análise de dados padrão e criar painéis. Ciência de dados, por outro lado, é excelente para profissionais com 1 a 10 anos de experiência que desejam adquirir programação Python significativa para concluir projetos de ciência de dados com sucesso. Profissionais que trabalham como engenheiros de BI, analistas de negócios, engenheiros de aplicativos de TI, arquitetos e analistas de dados que desejam melhorar suas habilidades analíticas em preparação para uma carreira lucrativa no setor de ciência de dados devem fazer o curso de ciência de dados. 

Apesar de suas diferenças, analista de dados e cientista de dados são dois dos cargos mais procurados no negócio, pois as empresas procuram esses indivíduos para ajudá-los a liderar o caminho para o progresso tecnológico e permanecer competitivo. Administradores de banco de dados, profissionais de armazenamento de dados, engenheiros de controle de qualidade e associados em vendas, marketing, finanças, operações e gerenciamento da cadeia de suprimentos que desejam aprender a manipular e processar dados usando Excel e SQL, bem como criar painéis, relatórios e visualizações usando Python, Tableau e Power BI, deve fazer o curso de análise de dados.

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