Data Science vs Data Analytics – Qual caminho de carreira de dados seguir?

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Data Science vs Data Analytics e o que escolher entre dois campos de dados é uma pergunta muito comum.

Os dados, dizem eles, são a nova moeda. No mundo atual orientado por dados, a maioria, se não todas, as organizações dependem muito de dados para tomar decisões profundas sobre questões críticas que afetam suas operações.

Todo o processo de coleta, processamento e análise de informações para produzir dados processados ​​valiosos cria diferentes oportunidades de trabalho para aqueles com habilidades relevantes de processamento de dados. Nesse contexto, a ciência de dados e a análise de dados são as duas principais especialidades que lidam com processamento e análise de dados.

O que exatamente uma carreira de ciência de dados e uma carreira de análise de dados exigem? Eles significam a mesma coisa? Como eles são diferentes? Que habilidades iniciais são necessárias para seguir essas carreiras como carreiras?

Ao responder a essas perguntas, este artigo ajudará você a decidir qual caminho seguir em sua carreira entre análise de dados e ciência de dados. Eu sei que você está tão animado quanto eu!

Antes de decidir sobre o caminho entre os dois, vamos dar uma olhada nos principais componentes que você considera.

Esses componentes incluem:

  • Descrição do trabalho de ciência de dados versus descrição do trabalho de análise de dados.
  • Responsabilidades individuais em análise de dados e ciência de dados.
  • Habilidades de ciência de dados necessárias versus habilidades de análise de dados necessárias.
  • Fundo de educação.
  • Seus interesses se alinham com essas áreas.


Descrição do trabalho

Ciência de dados

Os profissionais de ciência de dados buscam dados de várias fontes dentro do setor. Eles então combinaram ciência da computação, análise preditiva, estatística e aprendizado de máquina para analisar esses conjuntos de dados maciços. Isso os ajuda a entender o desempenho do negócio e sua estrutura funcional e encontrar soluções que atendam às suas necessidades.

Os cientistas de dados encontram problemas que você não percebe; eles pedem respostas em primeiro lugar. Este visa identificar uma potencial plataforma de pesquisa, ou melhor ainda, para inovação!

Análise de dados

Este campo envolve o processamento e análise estatística de informações existentes para revelar dados acionáveis. Os analistas de dados desenvolvem técnicas para coletar, processar e organizar dados para entender o problema em questão.

Especialistas usam ferramentas de análise de dados como; Python, R, Microsoft Excel e Tableau para atingir seus objetivos. Além disso, eles verificam a precisão e a qualidade dos dados. Eles analisam ainda mais esses dados antes de desenvolver modelos para relatar os dados e apresentá-los ao seu público-alvo. O uso da apresentação do modelo permite que os espectadores entendam rapidamente os dados apresentados e tomem decisões com facilidade.

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Responsabilidades definidas

Responsabilidades do cientista de dados

Os cientistas de dados limpam, processam e manipulam os dados brutos obtidos. Eles usam várias ferramentas de análise de dados para obter informações valiosas dos dados. Especialistas em ciência de dados projetam processos de modelagem de dados e desenvolvem algoritmos e modelos preditivos para realizar análises personalizadas.

Responsabilidades definidas

Além disso, a ciência de dados envolve a mineração de dados e a coleta de grandes conjuntos de dados estruturados e não estruturados de várias fontes relevantes. Como cientista de dados, você será responsável por projetar e avaliar modelos estatísticos avançados para explicar esses dados. Além disso, construir modelos previsíveis e algoritmos de aprendizado de máquina que possam lidar com grandes quantidades de dados também faz parte das responsabilidades de um cientista de dados.

Os dados processados ​​precisam ser analisados ​​e, em seguida, representados graficamente em painéis e relatórios usando tabelas e gráficos. As representações visuais ajudam as partes interessadas a entender rapidamente tendências e padrões nos dados antes de tomar decisões. Esse processo é chamado de visualização de dados. Os cientistas de dados geralmente colaboram com engenheiros de dados e analistas de dados conforme necessário para analisar os resultados dos dados.

Responsabilidades do analista de dados

As responsabilidades no campo da análise de dados não são muito diferentes daquelas no campo da ciência de dados.

Responsabilidades de um analista de dados

Eles usam dados relevantes para preparar relatórios que descrevem com precisão padrões e tendências. Os analistas de dados precisam entender as funções e necessidades do negócio para que possam otimizar todo o processo de análise de dados. Eles também usam ferramentas automatizadas para capturar esses requisitos de fontes de dados primárias e secundárias.

Depois de coletar os dados, eles os processam, eliminando dados corrompidos, depurando erros de código e quaisquer problemas relacionados.

Os analistas de dados também analisam os dados para avaliar sua qualidade e significado.

Além disso, eles desenvolvem e mantêm bancos de dados para reorganizar os dados em formatos legíveis.

Os analistas de dados usam ferramentas estatísticas para diagnosticar e prever identificando, analisando e interpretando padrões e tendências em conjuntos de dados complexos.

Esses profissionais atribuem um valor numérico às principais funções de negócios para avaliar e comparar o desempenho dos negócios ao longo do tempo.

Assim como os cientistas de dados, eles também trabalham com programadores, engenheiros e gerentes para continuar procurando oportunidades para melhorar os processos.

Agora, vamos analisar as principais habilidades necessárias em ambos os campos.

Habilidades necessárias

Ciência de dados

Este campo exige que você tenha bons conhecimentos de matemática, estatística avançada, modelagem preditiva, aprendizado de máquina e, claro, conhecimento de habilidades de programação, incluindo:

  • Bancos de dados SQL e NoSQL, incluindo MongoDB e Cassandra.
  • Familiaridade com ferramentas de visualização de dados como Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js e QlikeView.
  • Familiarizado com linguagens de programação como R, Python, Scala, etc.
  • Você deve ser proficiente no uso do Hadoop e Spark, ferramentas de big data.

Análise de dados

Tão importante quanto isso, os analistas de dados precisam ser proficientes em estatísticas, bancos de dados, modelagem e análise preditiva. Além disso, ajuda se você for um solucionador de problemas e tiver as seguintes habilidades:

Excel e projetar e desenvolver bancos de dados SQL para manipular dados.
Use ferramentas de business intelligence (BI) que relatam dados, como o Power BI.
Linguagens de programação como Python e R para estatísticas.
Domine a matemática para coletar, medir, organizar e analisar dados.
Expertise no uso de pacotes de relatórios como programação, incluindo frameworks JavaScript, XML ou ETL.

Histórico educacional

Historico educacional

Além do conhecimento técnico, um diploma de bacharel em habilidades estatísticas e analíticas ou um campo relacionado à ciência da computação também é útil para analistas de dados. Como alternativa, conclua um curso de certificação em ciência de dados ou um treinamento adequado. Trabalhar em projetos pessoais é um bônus adicional que o ajudará a se tornar habilidoso o suficiente para uma função.

Por outro lado, um cientista de dados exige que você tenha um diploma avançado ou mestrado em matemática ou cursos de ciência da computação.

Interesse

Você gosta de trabalhar em computação matemática ou pensamento sistêmico? Em geral, você gosta de construir sistemas que consomem dados? Data Science seria melhor para você. Isso ocorre porque os cientistas de dados constroem principalmente sistemas de análise de dados e usam habilidades de aprendizado de máquina para criar modelos de análise preditiva. Além disso, eles projetaram o sistema de coleta de dados da empresa e usaram uma perspectiva computacional para definir os processos.

Caso contrário, se você deseja atingir seus objetivos explorando dados extensivamente e criando padrões ou tendências a partir desses dados, a análise de dados é perfeita para você.

Classificação Profissional 🕵️‍♂️

Em comparação com a análise de dados, a ciência de dados tem uma classificação profissional mais alta. Além disso, em termos de salário, os cientistas de dados ganham relativamente mais do que os analistas de dados. Nos EUA, seus salários médios são de US$ 110.000 e US$ 65.300, respectivamente. Campo lucrativo, certo? 😊

No entanto, há mais empregos para analistas de dados do que para cientistas de dados.

Como isso é bom para você? 🤔

Tendo passado pelas diferenças entre ciência de dados e análise de dados, agora você pode decidir melhor entre os dois.

Você pode precisar reconsiderar seus principais objetivos de carreira, interesses e, mais importante, habilidades.

Seja qual for o caminho que você escolher, ambos os campos são vantajosos. Além disso, apesar de sua escolha de carreira, você nunca pode errar com os dados.

Se você optar por seguir esse caminho, poderá explorar mais sobre os cursos de análise de dados disponíveis. Ou, se você optar por seguir o caminho da ciência de dados, talvez queira aprender sobre as ferramentas de ciência de dados que usará.

Boa sorte!

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brayan

Brayan Monteiro

Bacharel em Sistemas de Informação pela Faculdade Maurício de Nassau e desenvolvedor PHP. Além de programador, produzo conteúdo e gerencio blogs. Sou especialista em desenvolvimento de software, SEO de sites e em negócios digitais.