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Um profissional da área de tecnologia da informação que se especializou em dados sabe muito bem a diferença entre Data Science e Data Analytics. Porém, aqueles que estão começando as suas pesquisas sobre o campo ou considerando mudar de atuação podem se deparar com essa questão que não é tão fácil de responder.
Afinal, qual é a diferença entre Data Science e Data Analytics? Será que podemos usar esses dois termos da mesma forma? Ou estamos fazendo referência a conceitos totalmente diferentes? Entenda a definição de cada um deles a seguir e a diferença que existe entre essas duas abordagens.
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SOBRE DATA SCIENCE
O que é Data Science?
A Ciência de Dados é um campo de estudo abrangente e que compreende diversas metodologias e ferramentas. O seu objetivo é extrair e interpretar informação de uma quantidade variada de fontes e que podem se encontrar de forma massiva (o que chamamos de Big Data).
Para atingir esse objetivo, os cientistas de dados utilizam conceitos de matemática, estatística e lógica, além de programação, algoritmos e outras tecnologias, como Machine Learning. Nos últimos anos, Data Science tem se tornando o alvo de muitos profissionais da área de tecnologia exatamente por conta do crescimento exponencial na geração de dados das empresas.
Contudo, é importante destacar que o profissional de dados precisa ir além da atividade de obter informações a partir dos dados brutos. Ele também precisa ter a capacidade de detectar padrões e auxiliar a organização a enxergar as soluções nesse mar de informações. Portanto, a apresentação dos dados também é uma responsabilidade desse cientista.
O que é Data Analytics?
Diferente da Ciência de Dados – que é mais abrangente e generalista –, a Análise de Dados é um pouco mais específica e faz referência a uma abordagem dentro do campo de Data Science. Os cientistas utilizam Data Analytics como uma ferramenta para interpretar os dados e tirar deles as conclusões necessárias para o negócio ou problema em questão.
A Análise de Dados foca no processamento e performance estatística de bases existentes. O trabalho do profissional que utiliza essa abordagem é criar métodos de captura, processamento e organização dos dados capturados, além de também colaborar para melhorar a apresentação das informações.
Da mesma forma que a própria Ciência de Dados, a parte de análise também tem como objetivo solucionar problemas e oferecer insights para as organizações. Portanto, um profissional que se especializa em Data Analytics certamente está fazendo uma boa escolha para o seu futuro profissional e carreira na área de tecnologia da informação.
Data Science e Analytics: qual é a diferença?
Com base nas definições acima, podemos entender que Data Science e Data Analytics, embora estejam relacionados ao mesmo tema, fazem referência a aspectos diferentes dos dados. A Ciência de Dados é mais abrangente e foca em levantar novas questões para a organização, além de direcionar a inovação para o mercado de uma forma geral.
Já a Análise de Dados, um campo específico, envolve responder diretamente as perguntas geradas pelo negócio através da interpretação dos dados. Podemos dizer que o profissional utiliza dados já existentes (talvez tratados por um cientista) para transformar em informações valiosas para uma organização ou negócio.
Portanto, Data Science abraça o conceito de Data Analytics e ambos precisam ser compreendidos (e talvez utilizados) para que um profissional na área de dados tenha sucesso. Mas onde aprender mais sobre esses temas e começar (ou continuar) uma formação em dados?
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SOBRE DATA SCIENCE
Onde aprender mais sobre o tema
A resposta para a pergunta acima está no Instituto Infnet, uma organização fundada em 1994 e que hoje é referência na formação de profissionais na área de tecnologia da informação. Os interessados em migrar ou se especializar em dados podem contar com graduações e pós-graduações em Data Science e especializações em Data Analytics, excelentes opções para aprimorar o currículo.
Também fizemos uma lista com outros cursos e pós-graduações de Data Science que podem atender bem quem busca essa migração. Não se esqueça de avaliar a modalidade que melhor se encaixa no seu objetivo profissional!
Se você tem dúvidas sobre como iniciar a sua carreira, entre em contato com a Escola Superior de Tecnologia da Informação do Instituto Infnet para ser orientado com relação às opções que você tem à disposição.
