Ciência de dados x análise de negócios: qual carreira você deve escolher?

Data Science vs Business Analytics como um domínio de trabalho é uma confusão com a qual todo estudante de ciência e análise de dados luta, e é compreensível. Esses termos são frequentemente usados ​​de forma intercambiável no discurso popular quando, na realidade, existem diferenças fundamentais entre esses dois domínios.

Neste artigo, vamos detalhar a diferença entre ciência de dados e análise de negócios para ajudar você a entender melhor cada uma.

Vamos começar entendendo os problemas que os analistas de negócios e cientistas de dados resolvem.

Analistas de negócios x cientistas de dados – os tipos de problemas que eles resolvem

Aqui está um exemplo interessante para entender isso.

Suponha que você gerencie um banco – você é responsável pela implementação de dois projetos importantes. Com você está uma equipe de cientistas de dados e analistas de negócios. Os dois projetos são:

• Crie uma estratégia de plano de negócios para identificar o número de funcionários necessários para fazer negócios no valor de $ XXXXX.
• Desenvolva um modelo para identificar transações fraudulentas ou potencialmente fraudulentas no sistema.

Qual deles você acha que deve ser mapeado para qual equipe?

Se você pensar profundamente, perceberá que a pergunta do primeiro problema é mais sobre fazer suposições de negócios e modificar a estratégia fazendo mudanças macro. Para fazer isso com sucesso, é claro que é necessário um bom entendimento de negócios e habilidades de tomada de decisão. Por outro lado, o segundo é sobre encontrar padrões de dados e tomar decisões significativas.

Assim, enquanto o primeiro projeto mapeia justamente para a equipe de análise de negócios, o segundo para a equipe de ciência de dados.

Com isso resolvido, vamos nos aprofundar nesses dois domínios e entender as habilidades necessárias para se destacar neles.

Analista de negócios

A função do Business Analytics é atuar como uma lacuna entre as operações de negócios e a TI, usando técnicas de análise e fornecendo sugestões baseadas em dados. Como resultado, os analistas de negócios devem ter uma boa compreensão do negócio e as habilidades de dados necessárias – como estatística, ciência da computação, programação, etc.

O que faz um Analista de Negócios?

Um analista de negócios atua como um mediador entre a TI e os domínios de negócios. Seu objetivo é encontrar as melhores maneiras de melhorar os processos e aumentar a produtividade usando dados, tecnologia e análises.

Habilidades necessárias para Business Analytics

Aqui estão algumas habilidades importantes necessárias se você deseja se destacar em Business Analytics:

• Interpretação de dados: as empresas lidam com uma pilha cada vez maior de dados.Os analistas de negócios devem entender e interpretar esses dados, limpá-los adequadamente e obter insights a partir deles.
• Contação de histórias e visualização: comunicar as descobertas é outra tarefa importante dos analistas de negócios.Eles agem como uma ponte entre a TI e os negócios e devem ser capazes de comunicar suas conclusões perfeitamente a todas as partes envolvidas. Isso inclui o uso de recursos visuais como tabelas, gráficos e assim por diante.
• Raciocínio analítico: os analistas de negócios precisam ser tomadores de decisão rápidos, o que requer pensamento crítico, pensamento lógico, análise etc.
• Habilidades estatísticas e matemáticas: a capacidade de descrever adequadamente os dados é importante para a análise de negócios.Isso requer conhecer ferramentas estatísticas e matemáticas relevantes. Essa habilidade também é útil durante cenários em que são necessários para modelar, inferir, estimar ou prever com base nos dados atuais.
• Habilidades decomunicação: As habilidades de comunicação verbal e escrita são importantes para um analista de negócios.Como eles preenchem a lacuna entre dois domínios importantes, eles atuam como comunicadores primários e provedores de informações. Nesse cenário, torna-se mais importante ser claro e conciso em sua comunicação.

ciência de dados

A ciência de dados é um termo abrangente que inclui algoritmos, estatísticas, ciência da computação e tecnologia aliada para mergulhar profundamente no big data e encontrar padrões a partir dele. O objetivo da ciência de dados é fazer previsões baseadas em dados, estudando tendências anteriores, hábitos, etc.

O que faz um Cientista de Dados?

Os cientistas de dados trabalham com diferentes algoritmos – desde algoritmos nativos a algoritmos de aprendizado de máquina até dados de negócios e identificam padrões. Esses padrões são úteis para prever comportamentos ou resultados futuros. Eles também criam diferentes hipóteses, testam-nas com base nos dados disponíveis e as aceitam ou rejeitam com base nos resultados do teste. O objetivo geral é fazer previsões melhores que levem a metas de negócios gerais.

Habilidades necessárias para Ciência de Dados

As principais habilidades necessárias para uma carreira de sucesso em ciência de dados incluem:

• Estatísticas e análise estatística: como a formação e o teste de hipóteses são partes importantes dessa função, os cientistas de dados devem trabalhar com diferentes testes estatísticos, estimadores de probabilidade etc.
• Programação e ciência da computação: as habilidades em ciência da computação são extremamente relevantes para os cientistas de dados, pois trabalham com diferentes algoritmos.Seria bom poder otimizar esses algoritmos ou estudá-los profundamente do ponto de vista da ciência da computação. Além disso, eles precisam de habilidades de programação para lidar com dados de negócios e encontrar padrões. Algumas linguagens de programação importantes incluem – Python e R.
• Aprendizado de máquina: os cientistas de dados devem estar familiarizados e até mesmo práticos com o aprendizado de máquina.Isso inclui trabalhar com diferentes algoritmos de ML e analisá-los e otimizá-los conforme necessário. O aprendizado de máquina ajudou os cientistas de dados a descobrir muito mais dos dados do que nunca, tornando-o uma ferramenta insubstituível no kit de ferramentas de um cientista de dados.
• Visualização de dados: No final do dia, os cientistas de dados também são obrigados a comunicar suas descobertas.Isso requer habilidades de visualização de dados para converter dados técnicos em informações facilmente compreensíveis.

Análise de negócios x ciência de dados – uma comparação abrangente

Planos de carreira em análise de negócios e ciência de dados

Os analistas de negócios tendem a progredir em funções estratégicas mais voltadas para os negócios, que também envolvem empreendedorismo. Ao contrário, os cientistas de dados estão mais interessados ​​em pesquisa e programação, o que os torna mais adequados para serem gerentes de projeto ou cientistas-chefe de dados.

Aqui está uma tabela concisa listando as diferentes opções de carreira disponíveis no campo Business Analytics e Data Science. Observe que as funções de trabalho estão aumentando em seu nível de posição de cima para baixo.

Conclusão

Tanto Business Analytics quanto Data Science são campos extremamente convidativos e inovadores. Se você estiver interessado em entender os dados, ficará satisfeito em qualquer um desses campos. No entanto, existem diferenças sutis entre os dois – esperamos ter esclarecido isso para você neste artigo!

Se você está procurando uma carreira em Business Analytics, confira nosso programa de Pós-Graduação Executiva em Business Analytics . Tudo o que você precisa é aptidão para matemática, e nosso corpo docente experiente cuidará do resto para você. Nosso curso o guiará por todos os conceitos e ferramentas importantes, incluindo Python, Tableau, Excel, MySQL etc. E, com nossa assistência profissional, garantimos que sua jornada conosco seja significativa para sempre.