Entenda a Diferença Entre Data Science, Data Analytics e Big Data

Você sabe a diferença entre Data Science, Data Analytics e Big Data?

Hoje muitas pessoas e especialmente grandes empresas falam muito sobre dados, sendo esses considerados os bens mais preciosos atualmente, e que podem fazer com que fortunas sejam acumuladas.

Por este motivo o debate acerca de Data Science, Data Analytics e Big Data e principalmente os investimentos nessas áreas têm crescido bastante, se tornando motivo de corridas intermináveis.

A seguir vou trazer mais informações sobre cada uma dessas áreas, com todos os detalhes e suas especificações que fazem dele algo tão importante e motivo de pesquisas e pesquisas feitas por pessoas ligadas à área.

Por Que os Dados São Importantes?

Com o crescimento e avanço da tecnologia muitos processos do dia a dia passaram a ser digitais, como por exemplo pagar contas, fazer uma compra ou simplesmente acessar à vagas de emprego disponíveis.

O que tem em comum em tudo isso? Em todos esses procedimentos é necessário inserir dados pessoais, que vão de certa forma dar a sua identidade e direcionar para você todas as informações selecionadas.

Sendo assim você vai estar gerando dados, que compilados com tantos outros vão traçar perfis utilizados para fins de propaganda, o principal foco hoje em dia, e o que acaba sendo fonte de muitos retornos financeiros.

Quais Habilidades os Dados Exigem de Modo Geral

Mesmo tendo diferenças entre Data Science, Data Analytcs e Big Data, entender o processo de como fazer a análise e o processamento desses dados é muito importante, sendo essencial ter algumas habilidades.

Não tem como trabalhar com  dados se não existe uma proximidade com matemática, e especialmente a estatística, além de um olhar técnico e pensamento lógico que vão ser exigidos.

Essas são características fundamentais de toda pessoa que quer trabalhar com dados, e são técnicas ou habilidades que devem ser desenvolvidas a fim de ajudar no trabalho feito especificamente na área de dados.

Por Que Saber a Diferença Entre Data Science, Data Analytcs e Big Data?

Mas se de um modo geral só é preciso saber e entender matemática, estatística e ter um olhar analítico, por que então saber a diferença entre Data Science, Data Analytcs e Big Data?

Bom, apesar de serem bem similares e até trabalharem com o mesmo produto, cada área vai realizar um trabalho diferente com isso, tendo caminhos que nem sempre vão ser os mesmos nesses processos.

A seguir vou falar mais sobre a diferença de cada uma dessas modalidades de leitura de dados, e quais as exigências fazem para os profissionais que desejam, de algum modo, estarem mais próximos desse universo dos dados.

Data Science / Ciência dos dados

Data Science, ou ciência de dados, consiste em reunir informações e combinar estatísticas, matemática, resolução criativa de problemas e muita análise de detalhes para entregar um determinado produto.

Em resumo, quem trabalha com Data Science faz a análise de todos os dados, estruturados e não estruturados, encontram um tipo de padrão, e entregam determinado produto que é pedido para eles.

Podemos dizer que é um dos primeiros processos e também é um dos que mais exige de tais pessoas, já que demanda um olhar bastante crítico com relação aos padrões que são encontrados nesse tipo de trabalho.

Conhecimentos Necessários

Para conseguir dar conta de um trabalho tão complexo, um profissional de Data Science precisa de alguns conhecimentos como:

• Codificação Python – Linguagem mais comum em Data Science, junto com Java, Perl e C/CC++
• Conhecimento em SAS ou R
• Plataforma Hadoop – É uma das plataformas mais utilizadas
• Banco de dados  Codificação SQL
• Trabalhar com dados não estruturados – Investir em trabalhos com mídias sociais, vídeos, áudios e outros componentes semelhantes

Segundo o site Love Mondays, o salário médio para Cientista de Dados é R$ 7.476 / mês, podendo variar de R$ 4.000,00 a R$ 13.000,00.

Data Analytics / Analista de dados

O Data Analytics tem como principal objetivo o exame de dados brutos, a fim de encontrar padrões e saber o que fazer com essas informações que estão dispostas e que vão trazer essas respostas.

A diferença para o Data Science é a aplicação de algoritmos para a exploração dessas informações, conseguindo ir mais além e detalhando ainda mais os passos que podem ser dados.

Em resumo, trata-se de uma tomada de decisão, ou uma solução, a partir dos dados gerados e analisados, que vão trazer repostas precisas para um determinado problema ou passo que a empresa precisa fazer.

Conhecimentos Necessários

Ter habilidades específicas para a Data Analytics é fundamental para que um bom trabalho seja realizado e para que o profissional consiga exercer bem o seu papel, entregando bons indicadores.

O profissional precisa:

• Ter habilidades de programação – Dominar a linguagem de programação Python e R.
• Ter habilidades com estatística e matemática – É essencial possuir facilidade com números.
• Saber Aprendizagem de Máquinas – Machine Learning
• Ter habilidade com dados – Transformar os dados em algo que possa ser facilmente visualizado.
• Desenvolver habilidade com dados e com visualização de dados.

Segundo o site Love Mondays, o salário médio de um Analista de Dados é R$ 4.000,00 / mês. O salário pode variar de R$ 1.000,00 a R$ 16.000,00. Há casos que o salário pode ultrapassar o valor dos R$ 50.000,00.

Big Data

Por fim, o Big Data consiste em um grande volume de dados sendo gerado e processado em alta velocidade, com qualquer tipo de informação disponibilizada e que também oferece grandes caminhos a serem percorridos.

Fazer a organização, compilação e leitura desses dados é portanto o desafio em questão, e por isso é necessário um profissional que saiba lidar especificamente com grandes volumes e variedades de dados.

Diferente do Data Science, o profissional de Big Data deve sempre estar atento à quantidade de informação e saber como trabalhar com o filtro correto, atendendo exatamente ao que de fato precisa.

Conhecimentos Necessários

Para lidar bem com o Big Data e tudo o que ele traz como desafio, algumas habilidades são necessárias e devem ser desenvolvidas, tais como:

• Habilidades Analíticas – Com tantos dados é preciso saber exatamente o que fazer e pensar rápido para entender como lidar com tantas informações.
• Criatividade – Para conseguir pensar em estratégias de reunir e trabalhar com os dados gerados.
• Matemática e estatística – Essa é uma habilidade comum a todo o trabalho feito com dados, e por isso também é interessante ter essa habilidade nesse trabalho.
• Informática – Ter conhecimento em informática é fundamental, como trabalho com códigos e criação de programas para gerar alguns insights é sempre necessário.

Segundo o site EducaMaisBrasil, o salário de um profissional de Big Data varia de R$ 2.407,72 a R$ 9.934,19.

Como Saber Qual Escolher?

Com tantas semelhanças, você pôde entender quais as principais diferenças entre Data Science, Data Analytics e Big Data, e como essas diferenças atuam na prática e no dia a dia do profissional.

De uma maneira geral é preciso entender uma linha comum, como é o caso de matemática e estatística, linguagens de programação e até mesmo ter um olhar analítico, voltado para a principal atividade.

Além disso o desenvolvimento de habilidades específicas vai muito de acordo com o seu dia a dia, com o foco que você quer dar e também com o que você tem maior facilidade, seja no tratamento de dados complexos, ou na busca criativa por soluções.

De qualquer maneira o trabalho na área de tecnologia, e especialmente na área de dados, tem sido algo muito importante, e que vem trazendo uma carga cada vez maior de conhecimento, de modo que você aprenda enquanto trabalha.

Para isso é preciso saber que o trabalho, seja ele em Data Science, Data Analytics e Big Data, não faz com que você tenha que parar de estudar, ou que simplesmente pode se acomodar.

A área de tecnologia vem se desenvolvendo muito rápido, e saber como trabalhar com esses dados de uma maneira mais eficiente faz com que você tenha um diferencial no mercado.

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Vamos nessa fazer a sua carreira acontecer? O mercado de dados está fervendo! 

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Um forte abraço!

Robson dos Santos