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Você sabe qual é a diferença entre Big Data e Data Science? Sabia que um desses conceitos não poderia existir sem o outro?
Nos últimos anos os conceitos de Big Data e Data Science têm se tornado cada vez mais fomentados, principalmente porque há uma estimativa de que são gerados mais de 2,5 quintilhões de bytes em dados diariamente.
Por mais que ambos se relacionem, cada um tem suas atribuições e exigem conhecimentos específicos dos profissionais que atuam em cada área.
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Big Data
O que é Big Data?
Big data é o conjunto de dados variados obtidos através de diversas fontes, de forma crescente e volumosa. Esses dados podem ser estruturados ou não, armazenados em uma mesma estrutura de dados ou em estruturas diferentes, sendo organizados e analisados através de softwares.
O que é Data Science?
Data Science é o estudo dos dados e informações realizado de forma disciplinada, envolvendo captura, transformação, geração e análise. O principal objetivo é extrair valor dos dados, fornecendo informações e insights valiosos para a tomada de decisão.
A diferença entre Big Data e Data Science
A principal diferença entre Big Data e Data Science está na forma como os dados são trabalhados. Enquanto Big Data é o conjunto bruto dos dados e envolve o processo de obtenção e armazenamento, em Data Science esses dados são estudados com profundidade para a extração de informações e insights.
Relação entre Big Data e Data Science
Não existe Data Science sem Big Data, logo, a relação é forte e juntos oferecem uma oportunidade de crescimento para empresas e profissionais.
Do lado da empresa, o uso em conjunto de Big Data e Data Science proporciona informações consistentes, capazes de melhorar a tomada de decisão e possibilitar uma melhor relação com colaboradores, fornecedores e clientes.
Do lado dos profissionais da área, é possível atuar tanto em Big Data quanto em Data Science. Para quem gosta de infraestrutura, o trabalho com Big Data se encaixa perfeitamente, pois ele envolve softwares, arquitetura de dados e computação em nuvem.
Já para quem é mais analítico e prefere colocar a mão nos dados para extrair informações relevantes, o caminho é por Data Science, onde trabalhará com extração, organização, análise e geração de relatórios baseado em Big Data.
