Dentro do universo de Data Science, existe uma série de campos de estudo que são importantes para o trabalho do cientista de dados. Compreender bem essas áreas, bem como a diferença entre elas, pode ajudar no desenvolvimento de novas soluções para os problemas do dia a dia.
Alguns campos de estudo são especialmente utilizados por esse profissional. Esse é o caso de Big Data, Machine Learning e Data Analytics, áreas que precisam ser dominadas. A seguir, vamos explicar como esses conhecimentos se relacionam e como são usados no trabalho do profissional de dados.
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SOBRE DATA SCIENCE
O que é Big Data?
Traduzido como Aprendizado de Máquina, esse campo de estudo utiliza a inteligência artificial para solucionar problemas sem qualquer intervenção humana. A ideia por trás do Machine Learning é alimentar um sistema com dados e permitir que ele aprenda por conta própria a partir de algumas premissas pré-estabelecidas.
Trata-se de uma técnica muito utilizada em Data Science para a solução de problemas complexos e que dispõem de uma grande quantidade de dados. O método se vale da identificação de padrões e utiliza teorias do aprendizado computacional para oferecer as respostas necessárias.
O que é Machine Learning?
Traduzido como Aprendizado de Máquina, esse campo de estudo utiliza a inteligência artificial para solucionar problemas sem qualquer intervenção humana. A ideia por trás do Machine Learning é alimentar um sistema com dados e permitir que ele aprenda por conta própria a partir de algumas premissas pré-estabelecidas.
Trata-se de uma técnica muito utilizada em Data Science para a solução de problemas complexos e que dispõem de uma grande quantidade de dados. O método se vale da identificação de padrões e utiliza teorias do aprendizado computacional para oferecer as respostas necessárias.
O que é Data Analytics?
Já a Análise de Dados faz referência à ciência de examinar os dados brutos de forma inteligente. O profissional que se especializa nessa área geralmente precisa ter mais afinidade com estatística e matemática, embora programação e algoritmos (mais ligados à Ciência de Dados) também sejam importantes.
O objetivo da análise de dados é gerar insights e envolve o processo de limpar, inspecionar, modelar e transformar os dados para que se tornem informações valiosas. A diferença principal entre Data Analytics e Machine Learning é como cada uma lida com os dados.
Big Data vs Data Science vs Machine Learning
Em Ciência de Dados, todos os campos de estudo acabam se relacionando em algum momento. Isso não é diferente com as três abordagens destacadas aqui. No trabalho de um cientista, a Análise de Dados (Data Analytics) pode ser o método utilizado para encontrar insights e solucionar o problema de uma corporação.
Quando há muitos dados envolvidos e o trabalho é encontrar padrões, o Aprendizado de Máquina (Machine Learning) pode tomar a frente e se tornar a ferramenta ideal. Para fazer isso com uma quantidade massiva de dados, ferramentas de Big Data podem ser necessárias, especialmente na parte de coleta e processamento.
Um cientista de dados pode acabar precisando utilizar esses três campos de estudo em seu trabalho para resolver problemas específicos. Além de contar com esses conhecimentos, o profissional também pode recorrer à inteligência artificial, ao business intelligence e a outras áreas.
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Para se aprofundar nestes temas, você pode estudar no Infnet. Fundado em 1994, o instituto tem se tornado referência na formação de profissionais da área de tecnologia da informação, negócios e para a indústria criativa.
Se você se interessa pela área de Ciência de Dados e quer estudar os temas abordados neste artigo, você tem algumas opções:
- Graduação presencial em Ciência de Dados e Inteligência Artificial;
- Graduação Live (à distância) em Banco de Dados (BI e Big Data);
- Pós-graduação presencial MBA em Data Science (Ciência de Dados);
- Pós-graduação Live (à distância) MBA em Data Science (Ciência de Dados);
- Curso de formação em Data Science & Big Data;
- Curso de formação em Inteligência Artificial (IA) & Machine Learning;
- Curso de formação em Microsoft Certified: Data Analyst Associate;
- Curso de formação em Microsoft Certified: Azure Database Administrator Associate;
- Bootcamp em Data Science, Data Analytics & Machine Learning.
Como você pode ver, não faltam opções para você que quer começar a estudar Data Science e outros campos de estudo, ou se especializar em alguma área!
