Análise de dados vs. Ciência de dados: 5 coisas a considerar

No mundo do big data, muitas vezes você encontrará duas disciplinas: ciência de dados e análise de dados. Ambos exigem competências e conjuntos de habilidades diferentes (mas sobrepostos em certas áreas).

No entanto, ambos os campos de estudo são altamente lucrativos e oferecem boas oportunidades para os interessados ​​em ir além.

Se você deseja tomar algumas decisões importantes na carreira, mas não tem certeza de qual opção escolher, continue lendo sobre os principais pontos de diferenciação.

1. Experiência educacional

Os campos de análise de dados e ciência de dados são enriquecedores e especializados. Isso significa que, se você está entrando em qualquer uma das duas profissões, precisa estar bem preparado para enfrentar os desafios educacionais que podem surgir em seu caminho.

Análise de dados

Um diploma de bacharel básico é necessário para iniciar uma carreira como analista de dados. Para embarcar nesta carreira, você precisa optar por um programa de graduação que lhe dará uma compreensão de trabalho de SQL

e desenvolvimento de consultas para RDBMS e operações de esquema de estrutura de dados.

Você também precisará de conhecimento de programação estatística usando R ou Python. Além disso, o conhecimento de aprendizado de máquina (ML), inteligência artificial (AI), desenvolvimento de algoritmos personalizados, gerenciamento de dados em torno da coleta e armazenamento de informações são vantagens extras.

Em suma, você precisa de um diploma de graduação em TI, ciência da computação, matemática ou estatística para iniciar sua carreira em análise de dados.

Ciência de dados

A aposta mais segura de um aspirante a cientista de dados é buscar um bacharelado e mestrado em Ciência da Computação, Tecnologia da Informação, matemática ou estatística. Se você deseja mudar sua trajetória de carreira e adotar uma carreira como cientista de dados, precisa de um diploma menor em qualquer um desses fluxos.

O conhecimento básico necessário para funções de ciência de dados deve prepará-lo para provisionar, coletar, organizar, processar e modelar dados de negócios.

Além disso, você pode ganhar experiência em visualização de dados, coleta de dados baseada em API e preparação. Uma licenciatura em matemática aplicada e estatística irá ajudá-lo ainda mais com a análise exploratória de dados, permitindo que você siga e estabeleça padrões, crie modelos de teste para desafios sob medida e muito mais mais.

Por fim, um conjunto de habilidades adicionais em ML e IA é útil ao estabelecer modelos para previsões baseadas em IA. Assim, um diploma de graduação em ciência de dados, ciência da computação ou engenharia da computação deve colocá-lo na carreira de um cientista de dados.

2. Funções de trabalho e responsabilidades de trabalho

Como analista de dados, suas funções e responsabilidades variam conforme você inicia sua jornada nesses campos. Dependendo do seu nível de especialização, você pode notar algumas mudanças que o ajudarão a enfrentar situações difíceis em seu cargo.

Análise de dados

Na análise de dados, você estará principalmente analisando, visualizando e minerando dados específicos de negócios.

No geral, as funções de análise de dados precisarão de você para lidar com responsabilidades como:

• Limpar, processar, validar e exemplificar a integridade dos dados
• Realizar análise exploratória de dados de grandes conjuntos de dados
• Implementar pipelines ETL e realizar mineração de dados
• Realizar análises estatísticas usando regressão logística, KNN, Random Forest e árvores de decisão
• Crie e gerencie bibliotecas de aprendizado de máquina (ML) enquanto escreve códigos de automação
• Adquira novos insights com ferramentas e algoritmos de ML
• Identifique padrões de dados para fazer previsões baseadas em dados bem informadas

Ciência de dados

A ciência de dados inclui gerar insights e fazer inferências de dados contextuais dentro da empresa.

Algumas responsabilidades adicionais podem incluir:

• Coletando e interpretando dados
• Identificando padrões relevantes em um conjunto de dados
• Executando Consultas e subconsultas de dados baseadas em SQL
• Consultar dados usando ferramentas RDBMS como SQL, Python, SAS e muitas outras
• Ganhar fluência em ferramentas para análises preditivas, prescritivas, descritivas e de diagnóstico
• Adquirir habilidades em ferramentas de visualização como Tableau, IBM Cognos Analytics e outras

3. Conjuntos de habilidades essenciais

Como ambas as funções são especializadas, elas exigem conjuntos de habilidades específicas antes que você possa se destacar em qualquer um dos campos. Para tirar o máximo proveito de qualquer profissão, você precisa aprimorar seus conjuntos de habilidades e aproveitar ao máximo o que puder.

Análise de dados

A análise requer conhecimento avançado de estatísticas intermediárias com habilidades de resolução de problemas.

Além disso, é melhor se você puder se aprimorar no seguinte:

• Bancos de dados MS Excel e SQL para fatiar e cortar dados
• Ferramentas de inteligência de negócios para dominar os relatórios
• Aprenda ferramentas como Python, R e SAS para gerenciar, manipular e trabalhar com conjuntos de dados

Apesar de ser uma função orientada a TI, tornar-se um analista de dados não exige que você tenha formação em engenharia.

Em vez disso, vale a pena aprender estatísticas, gerenciamento de banco de dados e modelagem de dados, juntamente com análises preditivas, para dominar os truques do comércio.

Ciência de dados

Em ciência de dados, você precisa ser experiente em matemática, estatística avançada, modelagem preditiva, aprendizado de máquina e programação nos seguintes campos:

• Conhecimento em ferramentas de Big Data em Hadoop e Spark
• Conhecimento em SQL, NoSQL e PostgreSQL bancos de dados
• Conhecimento de ferramentas de visualização de dados e algumas linguagens como Scala e Python

Uma ou mais dessas ferramentas são essenciais para dominar funções de análise de dados e ciência de dados. Para ser o melhor no que faz, aconselhamos que você aprenda o máximo possível.

Análise de dados

• Visualização de dados: Splunk, QlikView, Power BI e Tableau
• ETL: Talend
• Processamento de Big Data: Spark, RapidMiner
• Análise de dados: Microsoft Excel, R e Python

Ciência de dados

• Ciência de dados aplicada: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
• ETL: Apache Kafka
• Processamento de Big Data: Apache Hadoop, Spark
• Visualização de dados: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy e Google Analytics
• Análise de dados: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab e SPSS
• Programação: R, Julia e Python
• Bibliotecas de programação: TensorFlow para modelagem de dados baseada em Python

5. Oportunidades de carreira

Independentemente do campo escolhido, a ideia é conseguir um emprego bom e bem remunerado. Dependendo de qual função você escolher, as funções de trabalho também serão alteradas de acordo.

Aqui estão algumas escolhas de carreira populares para se esperar em análise de dados e ciência de dados.

Análise de dados

• Analista de Business Intelligence
• Analista de informações
• Analista Quantitativo
• Consultor de análise de dados
• Analista de Operações
• Analista de marketing
• Gestor de projeto
• Analista de Sistemas de TI
• Especialista em Logística de Transportes

Ciência de dados

• Analista de informações
• Engenheiros de dados
• Administrador de banco de dados
• Engenheiro de aprendizado de máquina
• Cientista de dados
• Arquiteto de dados
• Estatístico
• Analista de negócios
• Gerente de dados e análises

Ciência de dados vs. Análise de dados: o veredicto final

Em suma, os cientistas de dados têm um conjunto de habilidades mais avançado. Como resultado, o cientista de dados médio ganha mais do que o analista de dados médio. Mas você sempre pode começar sua carreira como analista de dados e depois se dedicar à ciência de dados mais tarde.

Além de análise de dados e ciência de dados, alguns outros domínios estão disponíveis se você estiver interessado em funções centradas em dados. Para começar, você pode analisar as posições de arquitetura de dados e engenharia de dados. Existem muitos cursos disponíveis no mercado, que podem ajudá-lo a aprimorar suas habilidades nesses campos.

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