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Você já ouviu falar em Data Science e Data Analytics? São áreas que têm ganhado destaque nos últimos anos, graças ao crescente volume de dados que as empresas e organizações têm acumulado. Mas você sabe qual é a relação entre essas duas áreas?
Em poucas palavras, podemos dizer que Data Analytics é um ramo da Data Science que se concentra em analisar, interpretar e visualizar dados para obter insights e soluções para problemas específicos. Em outras palavras, enquanto Data Science abrange um espectro mais amplo de tarefas, como coleta, armazenamento e processamento de dados, Data Analytics se concentra em extrair valor desses dados por meio de análises avançadas.
Neste artigo, exploraremos mais a fundo sobre cada uma e suas relações. Vamos lá?
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Data Analytics
O que é Data Analytics
Data Analytics é uma área de estudo que tem como objetivo explorar e analisar dados para obter insights e conhecimentos que podem ser usados para tomar decisões estratégicas em empresas e organizações. Essa área é uma subcategoria da Data Science, que envolve a coleta, armazenamento e processamento de grandes volumes de dados, conhecidos como Big Data.
O processo de Data Analytics envolve uma variedade de técnicas, como:
- Mineração de dados;
- Análise estatística;
- Aprendizado de máquina;
- Visualização de dados.
Essas técnicas têm como objetivo descobrir padrões, tendências e informações ocultas em conjuntos de dados complexos. Ao aplicar técnicas de Data Analytics, as empresas podem obter insights valiosos que ajudam a melhorar a eficiência, reduzir custos e aumentar a satisfação do cliente, entre outras vantagens competitivas.
O que é Data Science
Data Science é uma área interdisciplinar que envolve a coleta, processamento, análise e interpretação de volumes de dados com o objetivo de obter insights e soluções para problemas complexos. Essa área inclui técnicas e conceitos de várias áreas, como estatística, matemática, ciência da computação e análise de dados.
Além disso, a Data Science envolve várias etapas, como:
- Identificação de fontes de dados relevantes;
- Coleta de dados;
- Pré-processamento de dados;
- Análise exploratória de dados;
- Modelagem de dados;
- Validação de modelos e comunicação dos resultados.
As etapas de Data Science são fundamentais para garantir que os insights e soluções obtidos a partir da análise de dados sejam confiáveis e precisos. Cada etapa, desde a identificação das fontes de dados até a comunicação dos resultados, desempenha um papel crucial no processo geral de Data Science.
Ao seguir essas etapas de forma sistemática, as empresas podem obter insights valiosos e tomar decisões informadas com base em dados confiáveis, acelerando sua vantagem competitiva.
Como Data Science e Data Analytics andam juntas?
Data Science e Data Analytics estão intimamente relacionados, pois Data Analytics é uma subcategoria da Data Science. Enquanto a Data Science abrange um espectro mais amplo de tarefas, incluindo coleta, armazenamento e processamento de dados, a Data Analytics se concentra na análise e interpretação de dados para obter insights e soluções para problemas específicos.
Em resumo, a Data Analytics é uma aplicação prática da Data Science, usando técnicas para explorar conjuntos de dados complexos. A relação entre Data Science e Data Analytics é complementar, com a Data Analytics sendo uma parte importante do processo geral de Data Science, ajudando a extrair valor dos dados coletados e armazenados, e a criar soluções baseadas em dados para problemas reais.
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