Quais São as Diferenças Entre Data Science e Data Analytics

A ciência de dados é um termo amplo que se refere ao estudo de dados, sua coleta, processamento e uso, o termo tem sido usado para se referir a uma ampla gama de atividades desde então.

A ciência de dados é um termo abrangente para muitas disciplinas diferentes que usam dados para responder a perguntas ou fazer previsões sobre algo, os cientistas de dados geralmente trabalham com grandes volumes de conjuntos de dados de várias fontes que são difíceis de acessar ou interpretar por conta própria.

A ciência de dados pode ser dividida em três áreas principais: estatísticas, aprendizado de máquina e sistemas de gerenciamento de banco de dados.

Estatística é o processo de coleta e análise de pontos de dados numéricos para chegar a uma conclusão, a principal tarefa dos estatísticos é projetar e planejar pesquisas ou experimentos estatísticos.

Os dados estatísticos podem ser usados em aprendizado de máquina, sistemas de gerenciamento de banco de dados, análise preditiva e outros campos.

O aprendizado de máquina é o estudo de algoritmos de computador que aprendem a partir de vários exemplos sem serem programados.

Os sistemas de gerenciamento de banco de dados são os softwares que armazenam, organizam e recuperam dados, a principal diferença entre estatística e aprendizado de máquina é que a estatística procura entender ou prever um único resultado, enquanto o aprendizado de máquina procura otimizar todo um processo.

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O que é um Cientista de Dados

Os cientistas de dados são a nova geração de profissionais que usam dados, algoritmos e aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios, eles são frequentemente chamados de novas estrelas do rock no mundo da tecnologia porque seu conjunto de habilidades está em alta demanda.

O papel de um cientista de dados é usar dados para fornecer insights sobre como as empresas podem se tornar mais eficientes, mais lucrativas e mais eficazes, os cientistas de dados trabalham com outras equipes, como marketing, vendas, desenvolvimento de produtos e engenharia, eles também trabalham de forma independente em projetos com clientes ou agências.

As carreiras de cientista de dados podem ser divididas em duas categorias, autônomo ou empregado por uma organização, a ciência de dados é uma profissão em crescimento com muitas oportunidades para pessoas que procuram uma mudança de carreira ou que desejam trabalhar remotamente em casa.

Quais linguagens de programação aprender para começar carreira em ciência de dados?

A ciência de dados é um campo que requer muitas habilidades e conhecimentos, para se tornar um cientista de dados, você precisa ter uma compreensão de matemática, estatística, linguagens de programação e análise de dados.

A melhor linguagem de programação para trabalhos de ciência de dados é o Python, é usado na indústria para análise de big data e aprendizado de máquina, há também muitos recursos disponíveis online que ensinam como codificar com Python.

Existem muitas outras linguagens de programação que também podem ser usadas para aspirantes a cientistas de dados, algumas das escolhas mais populares incluem R, SAS, Java e Scala.

Melhor forma de aprender data science

A ciência de dados é o processo de extrair significado dos dados, é o processo de coleta e análise de dados para tirar conclusões, fazer previsões e tomar decisões de negócios.

A ciência de dados é um campo amplo que tem muitas aplicações, ele pode ser aplicado a muitos setores diferentes, como marketing, finanças, saúde e muito mais, existem muitas maneiras de aprender ciência de dados, como por meio de cursos online.

O que é Data Analytics

A análise de dados é o uso de dados para entender e melhorar os processos de negócios, ele ajuda as empresas a tomar melhores decisões, aumentar a receita e diminuir os custos indiretos.

Abaixo estão exemplos de uso comuns da análise de dados nos negócios.

Suporte à decisão: a análise de dados pode ser usada para ajudar as empresas a tomar melhores decisões, isso significa que eles podem analisar seus dados históricos e identificar tendências que lhes darão uma vantagem competitiva no mercado.

Otimização de receita: o uso de análise de dados permite que as empresas coletem mais informações sobre seus clientes para que possam adaptar suas ofertas de acordo. Isso é feito criando modelos de segmentação que os ajudam a entender como diferentes grupos de pessoas se comportam de forma diferente uns dos outros.

Otimização de Processos: a análise de dados pode ser usada para otimizar os processos existentes de uma empresa, por exemplo, pode ajudar os gerentes a identificar novas oportunidades e eliminar gastos desnecessários em seus negócios.

Eficiência Operacional: as organizações que usam a análise de dados para otimizar seus processos terão um aumento nos lucros devido à redução de despesas gerais.

O que faz um Analista de Dados

Um analista de dados é uma pessoa que usa métodos e ferramentas estatísticas para analisar dados, eles usam análises preditivas e algoritmos de aprendizado de máquina para obter insights que podem ajudar as empresas a tomar decisões.

Um dia típico para um analista de dados começa com a coleta das informações corretas de várias fontes, como internet, mídia social, bancos de dados, etc, depois, eles usam essas informações para criar modelos e algoritmos.

Por fim, eles apresentam suas descobertas em um relatório ou apresentação para que os empresários tomem decisões com base nele.

Melhores maneiras de aprender análise de dados

A análise de dados é uma habilidade importante para quase qualquer profissional, é o estudo dos dados e sua interpretação para entender as tendências do mercado, prever resultados futuros e prever oportunidades.

Existem algumas maneiras de aprender análise de dados:

Treinamento no trabalho: esta é a maneira mais comum de as pessoas aprenderem essa habilidade, eles podem trabalhar com alguém que tenha experiência em análise de dados e aprender com eles.

Cursos on-line: os cursos on-line são projetados para indivíduos que desejam aprender sobre análise de dados, mas não têm experiência anterior neste campo.

Data Science VS Data Analytics, quais são as diferenças

A análise de dados é um subconjunto da ciência de dados que tem como objetivo se concentrar em inteligência de negócios, previsão e otimização.

Data Science é um campo que usa métodos estatísticos e matemáticos para analisar grandes quantidades de dados para descobrir padrões e extrair significado das informações.

A análise de dados é o ato de examinar junções entre variáveis para fazer as melhores decisões ou escolhas.

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Conclusão

Data Science é um campo que usa matemática e estatística para estudar dados enquanto Data Analytics é o processo de análise de dados com o objetivo de melhorar a tomada de decisões.