Data Science vs Data Analytics: Diferença entre Data Science e Data Analytics

O surgimento do Big Data trouxe outras duas palavras-chave na indústria, Data Science e Data Analytics. Hoje, o mundo inteiro contribui para o crescimento maciço de dados em volumes colossais, daí o nome Big Data. O Fórum Econômico Mundial afirma que até o final de 2020, a geração diária de dados globais chegará a 44 zettabytes. Em 2025, esse número chegará a 463 exabytes de dados!

Big Data inclui tudo – textos, e-mails, tweets, pesquisas de usuários (nos mecanismos de busca), conversas em mídias sociais, dados gerados a partir de IoT e dispositivos conectados – basicamente, tudo o que fazemos online. Os dados gerados diariamente pelo mundo digital são tão vastos e complexos que os sistemas tradicionais de processamento e análise de dados não conseguem lidar com eles. Digite Ciência de Dados e Análise de Dados.

Como Big Data, Data Science e Data Analytics são tecnologias emergentes (ainda estão evoluindo), geralmente usamos Data Science e Data Analytics de forma intercambiável. A confusão surge principalmente do fato de que tanto os Cientistas de Dados quanto os Analistas de Dados trabalham com Big Data. Mesmo assim, a diferença entre Data Analyst e Data Scientist é gritante, alimentando o debate Data Science vs. Data Analytics.

Neste artigo, abordaremos o debate Data Science vs. Data Analytics, focando na diferença entre o Data Analyst e o Data Scientist.

Data Science vs. Data Analytics: dois lados da mesma moeda

Data Science e Data Analytics lidam com Big Data, cada um adotando uma abordagem única. Data Science é um guarda-chuva que engloba Data Analytics. A Ciência de Dados é uma combinação de várias disciplinas – Matemática, Estatística, Ciência da Computação, Ciência da Informação, Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial.

Inclui conceitos como mineração de dados, inferência de dados, modelagem preditiva e desenvolvimento de algoritmos de ML, para extrair padrões de conjuntos de dados complexos e transformá-los em estratégias de negócios acionáveis. Por outro lado, a análise de dados está principalmente preocupada com Estatística, Matemática e Análise Estatística.

Enquanto o Data Science se concentra em encontrar correlações significativas entre grandes conjuntos de dados, o Data Analytics foi projetado para descobrir as especificidades dos insights extraídos. Em outras palavras, Data Analytics é um ramo da Data Science que se concentra em respostas mais específicas para as perguntas que a Data Science traz.

A Data Science busca descobrir questões novas e únicas que possam impulsionar a inovação nos negócios. Em contraste, a Análise de Dados visa encontrar soluções para essas questões e determinar como elas podem ser implementadas dentro de uma organização para promover a inovação orientada por dados.

Data Science vs. Data Analytics: funções de Cientista de Dados e Analista de Dados

Cientistas de dados e analistas de dados utilizam dados de maneiras diferentes. Os cientistas de dados usam uma combinação de técnicas matemáticas, estatísticas e de aprendizado de máquina para limpar, processar e interpretar dados para extrair insights deles. Eles projetam processos avançados de modelagem de dados usando protótipos, algoritmos de ML, modelos preditivos e análises personalizadas.

Enquanto os analistas de dados examinam conjuntos de dados para identificar tendências e tirar conclusões, os analistas de dados coletam grandes volumes de dados, organizam-nos e analisam-nos para identificar padrões relevantes. Depois que a parte de análise é concluída, eles se esforçam para apresentar suas descobertas por meio de métodos de visualização de dados, como tabelas, gráficos, etc. Assim, os analistas de dados transformam os insights complexos em uma linguagem de negócios que os membros técnicos e não técnicos de uma organização podem entender .

Ambas as funções executam graus variados de coleta, limpeza e análise de dados para obter insights acionáveis ​​para a tomada de decisões orientada por dados. Portanto, as responsabilidades dos Cientistas de Dados e Analistas de Dados geralmente se sobrepõem.

Responsabilidades dos cientistas de dados

• Para processar, limpar e validar a integridade dos dados.
• Para realizar a Análise Exploratória de Dados em grandes conjuntos de dados.
• Para executar mineração de dados criando pipelines ETL.
• Para realizar análises estatísticas usando algoritmos de ML como regressão logística, KNN, Random Forest, Decision Trees, etc.
• Para escrever código para automação e criar bibliotecas de ML engenhosas.
• Para obter insights de negócios usando ferramentas e algoritmos de ML.
• Identificar novas tendências em dados para fazer previsões de negócios.

Responsabilidades dos analistas de dados

• Para coletar e interpretar dados.
• Para identificar padrões relevantes em um conjunto de dados.
• Para realizar consultas de dados usando SQL.
• Para experimentar diferentes ferramentas analíticas, como análise preditiva, análise prescritiva, análise descritiva e análise de diagnóstico.
• Usar ferramentas de visualização de dados como Tableau, IBM Cognos Analytics, etc., para apresentar as informações extraídas.

Leia: Carreira em Ciência de Dados

Ciência de dados versus análise de dados: habilidades essenciais

Os cientistas de dados devem ser proficientes em matemática e estatística e conhecimentos em programação (Python, R, SQL), modelagem preditiva e aprendizado de máquina. Os analistas de dados devem ser qualificados em mineração de dados, modelagem de dados, armazenamento de dados, análise de dados, análise estatística e gerenciamento e visualização de banco de dados. Cientistas de dados e analistas de dados devem ser excelentes solucionadores de problemas e pensadores críticos.

Um Analista de Dados deve ser:

• Conhecimento em Excel e banco de dados SQL.
• Proficiente no uso de ferramentas como SAS, Tableau, Power BI, para citar algumas.
• Proficiente em programação R ou Python.
• Adepto em visualização de dados.

Um Cientista de Dados deve ser:

• Bem versado em Probabilidade e Estatística e Cálculo Multivariado e Álgebra Linear.
• Proficiente em programação em R, Python, Java, Scala, Julia, SQL e MATLAB.
• Adepto em gerenciamento de banco de dados, manipulação de dados e aprendizado de máquina.
• Experiência no uso de plataformas de Big Data como Apache Spark, Hadoop, etc.

Checkout: Habilidades em Ciência de Dados

Data Science vs. Data Analytics: Perspectiva de Carreira

O caminho de carreira para Data Science e Data Analytics é bastante semelhante. Os aspirantes a Ciência de Dados devem ter uma base educacional sólida em Ciência da Computação, Engenharia de Software ou Ciência de Dados. Da mesma forma, os analistas de dados podem cursar uma graduação em Ciência da Computação, Tecnologia da Informação, Matemática ou Estatística.

Ciência de dados versus análise de dados: qual é a certa para você?

Normalmente, os cientistas de dados são muito mais técnicos, exigindo uma mentalidade matemática, e os analistas de dados adotam uma abordagem estatística e analítica. Do ponto de vista da carreira, o papel de um analista de dados é mais uma posição de nível de entrada. Aspirantes com uma sólida experiência em estatística e programação podem conseguir empregos de Analista de Dados nas empresas.

Normalmente, ao contratar analistas de dados, os recrutadores preferem candidatos que tenham de 2 a 5 anos de experiência no setor. Pelo contrário, os Cientistas de Dados são especialistas experientes com mais de dez anos de experiência.

Quando se fala em salário, tanto Data Science quanto Data Analytics pagam extremamente bem. O salário médio dos cientistas de dados na Índia varia entre Rs. 8.13.500 – 9.00.000 , enquanto o de um Analista de Dados é de Rs. 4.24.400 – 5.04.000 . E a melhor parte de escolher construir uma carreira em Data Science ou Data Analytics é que sua trajetória de carreira é positiva, aumentando continuamente. Leia mais sobre o salário do cientista de dados na Índia.

Aqui estão as diferenças entre ciência de dados e análise de dados. Para concluir, embora a Ciência de Dados e a Análise de Dados sigam linhas semelhantes, aqui está uma boa parte das diferenças entre as funções de Analista de Dados e Cientista de Dados. E a escolha entre esses dois depende muito de seus interesses e objetivos de carreira.

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