Diferença entre Data Science, Big Data & Data Analytics

Os dados estão em toda parte. Na verdade, a quantidade de dados digitais que existe está crescendo rapidamente – de fato, mais de 2,7 zettabytes de dados existem no universo digital de hoje, e isso deverá crescer para 180 zettabytes em 2025.

Todos esses dados – da suas fotos até as finanças da bolsa de valores – começaram a ser analisados ​​para obter insights que podem ajudar as organizações a melhorar seus negócios. É por isso que, a cada dia, mais organizações buscam profissionais capazes de trabalhar com dados.

É bastante fácil se tornar cientista de dados. Uma vez que você tenha afinidade com análise de dados da forma correta, é apenas uma questão de praticar suas habilidades recém-descobertas o suficiente para se tornar proficiente.

Neste artigo, vamos discutir o que é Ciência de Dados – Data Science; Big Data; e Análise de Dados – Data Analytics, habilidades recomendadas para cada um e salários em potencial.

Ciência dos dados | Data Science

O que é cientista de dados? O que os cientistas de dados fazem? Os cientistas de dados combinam estatística, matemática, programação, resolução de problemas para capturar dados de maneiras engenhosas, com capacidade de olhar os dados de forma diferente para encontrar padrões, juntamente com as atividades de limpeza, preparação e organização dos dados. Esses dados podem ser Estruturados e Não-Estruturados.

Simplificando, Data Science é um campo que abrange qualquer coisa relacionada à limpeza, preparação e análise de dados. É um termo abrangente para as técnicas utilizadas a fim de se extrair dados e obter insights através de informações (conjunto de dados).

ciência de dados – conhecimento necessário

  • Conhecimento aprofundado de SAS e / ou R. Para Data Science, R é geralmente preferido.
  • Codificação Python: Python é a linguagem de codificação mais comum que é usado na ciência dos dados, juntamente com Java, Perl, C / C ++.
  • Plataforma Hadoop: Embora nem sempre seja um requisito, é importante saber que a plataforma Hadoop é preferida para a área. A experiência em Hive ou Pig é uma grande vantagem.
  • Banco de dados / codificação SQL: Embora o NoSQL e o Hadoop sejam o foco principal para cientistas de dados, os candidatos preferenciais podem escrever e executar consultas complexas em SQL.
  • Trabalhando com dados não estruturados: é extremamente importante que um Cientista de Dados possa trabalhar com dados não estruturados, seja de mídias sociais, feeds de vídeo, áudio ou outras fontes.

 

Segundo o a Love Mondays, o salário médio para Cientista de Dados é de R$ 10.689/mensal. O salário pode variar de R$ 4.000 a R$ 25.000.

 

BIG DATA

O que é um analista Big Data? De acordo com o Gartner, Big Data pode ser definido como “Grande volume de dados, gerados em alta velocidade e variedade, que necessitam de formas inovadoras e econômicas para processá-los, organizá-los e armazená-los, a fim de se permitir melhor compreensão para a tomada de decisão e automação de processos.” Através deste processo, o papel do Analista Big Data é obter insights que ajudam as organizações na tomada de melhores decisões para o negócio.

Simplificando, Big Data é uma palavra-chave usada para descrever imensos volumes de dados, não estruturados e estruturados, que inunda organizações de todos os tamanhos no dia-a-dia. Em outras palavras, Big Data refere-se a volumes gigantescos de dados que não podem ser efetivamente processados ​​com softwares/tecnologias tradicionais. O processamento de Big Data começa com os dados brutos que não são agregados ou organizados – e, na maioria das vezes, é impossível armazenar na memória de um único computador.

 

BIG DATA – conhecimento necessário

Para aqueles que procuram trabalhar com Big Data, você precisará de:

  • Habilidades analíticas: a capacidade de obter insights das enormes quantidades de dados que você obterá. Com habilidades analíticas de resolução de problemas, você poderá determinar quais dados são relevantes para solução de um problema.
  • Criatividade: você deve ter a capacidade de criar novos métodos para reunir, interpretar e analisar uma estratégia de dados.
  • Matemática e habilidades estatísticas: Bom, antiquado “crunching numérico” é absolutamente necessário.
  • Informática: os computadores são a chave para o trabalho por trás de cada estratégia de dados. Os programadores terão uma necessidade constante de criar algoritmos para transformar dados em insights.
  • Competências empresariais: os profissionais do Big Data devem ter uma compreensão dos objetivos de negócios que estão em vigor, juntamente com os processos subjacentes que impulsionam o crescimento do negócio e seu lucro.

Segundo um estudo da Robert Half, o salário médio para o profissional de Big Data pode variar de R$ 6.000 a R$ 35.000.

 

AnAlisTA de dados | DATA ANALYTICS

Qual é o papel de um analista de dados? O Data Analytics é a ciência de examinar dados brutos com o objetivo de encontrar padrões e tirar conclusões sobre essa informação, aplicando um processo algorítmico ou mecânico para obter informações. Segundo a Forbes, o grande mercado de análise de dados superará em breve $ 200 bilhões.

O trabalho de um analista de dados reside na inferência, que é o processo de derivar conclusões que são unicamente baseadas no que o pesquisador já conhece; por exemplo, executando uma série de conjuntos de dados para procurar correlações significativas entre si. O Data Analytics é usado em várias indústrias para permitir que as organizações tomem melhores decisões, bem como verifiquem e refutem teorias ou modelos existentes.

ANALISTA DE DADOS – conhecimento necessário

Para se exercer a função de Analista de Dados, normalmente exigem o seguinte:

  • Habilidades de programação: conhecer as linguagens de programação R e Python – extremamente importantes para qualquer analista de dados.
  • Habilidades estatísticas e matemática: as estatísticas descritivas e inferenciais e os projetos experimentais são também indispensáveis ​​para os analistas de dados.
  • Aprendizagem de máquinas – Machine Learning.
  • Habilidades com dados: capacidade de mapear dados brutos e convertê-lo em outro formato que permita um consumo mais conveniente dos dados.
  • Habilidades de comunicação e visualização de dados.

O salário médio para Analista de Dados é de R$ 4.273/mensal. O salário pode variar de R$ 972 a R$ 16.029. Esta estimativa salarial tem base em 53 salário(s) postados por funcionário(s) no Love Mondays para este cargo.

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Sobre o autor

Cetax

Somos uma consultoria de Business Intelligence e Data Warehousing que atua desde 2000, guiando as empresas a transformar seus dados em valiosas informações que transformam os seus negócios.

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