Com o grande volume de dados gerados diariamente, a necessidade de profissionais especializados em análise de dados tem crescido exponencialmente. Entretanto, muitas vezes há uma confusão entre os termos Data Science, Data Analytics e Big Data.
Neste artigo, vamos explicar as principais diferenças entre cada uma dessas áreas, como se relacionam, e como pode ingressar numa destas áreas através de um curso de Data Analyst.
Data Science, Data Analytics e Big Data: o que são?
Data Science
A Data Science é um campo interdisciplinar que envolve estatística, programação e conhecimento de negócios para resolver problemas complexos usando dados.
Os cientistas de dados recolhem, analisam e interpretam dados usando algoritmos e técnicas avançadas de Machine Learning para extrair insights e informações valiosas à tomada de decisões.
Um cientista de dados deve ter conhecimentos de programação, matemática e estatística de forma a interpretar dados e encontrar soluções para problemas que possam surgir.
A ciência de dados pode ser aplicada na previsão de previsão(demand forecast), na análise de sentimento em redes sociais, assim como na visão computacional e reconhecimento de comandos de voz.
Data Analytics
A Data Analytics é um ramo da análise de dados que se concentra na exploração e interpretação de dados para identificar padrões e tendências.
Os analistas de dados trabalham com conjuntos de dados menores e menos complexos do que os cientistas de dados, geralmente usando ferramentas estatísticas e visualizações de dados para encontrar insights, ou “visões”.
Os analistas de dados devem dominar as ferramentas de análise de dados, como Excel, SQL e Power BI, e possuir habilidades estatísticas e de visualização de dados.
Algumas das aplicações da análise de dados incluem a análise de vendas, monitorização de desempenho de produtos e previsão (ou projeção) do fluxo de caixa.
Big Data
Big Data refere-se a conjuntos de dados extremamente grandes e complexos que não podem ser processados usando ferramentas de processamento de dados tradicionais. Isso inclui dados de redes sociais, registos de transações financeiras e dados de sensores.
Os profissionais da Big Data trabalham com o intuito de criar sistemas de gestão de dados capazes de lidar com grandes volumes de dados, de forma a poderem extrair informações valiosas a partir destes. Para tal, recorrem a tecnologias como Hadoop, Spark e NoSQL.
Data Science, Data Analytics e Big Data: requisitos de acesso
Para se tornar um cientista de dados, geralmente é necessário ter uma formação em matemática, estatística ou ciência da computação.
Além disso, é importante ter experiência em programação e em análise de dados. Alguns cursos de especialização em ciência de dados incluem os cursos de pós-graduação em estatística, ciência da computação ou engenharia de dados.
Já para se tornar um analista de dados, ou data analyst, é possível ter uma formação em qualquer área, desde que se tenham conhecimentos elementares de estatística e matemática.
Alguns cursos de especialização em análise de dados incluem cursos de pós-graduação em análise de dados e cursos de análise de dados em Excel e Power BI.
Por fim, para se tornar um profissional de Big Data, é necessário ter habilidades em programação e em tecnologias como Hadoop, Spark e NoSQL.
Alguns cursos de especialização em Big Data incluem cursos de pós-graduação em ciência da computação com foco em Big Data e cursos de especialização em Big Data.
Relativamente aos cursos de especialização, estes são oferecidos em escolas com programas de formação, em formato presencial, híbrido ou remoto, com duração inferior aos cursos e pós-graduações que as universidades oferecem.
Curso de Data Analyst
Por exemplo, a Wild Code School, escola tecnológica líder na Europa que oferece programas de formação em mais de 20 campus, onde se incluí o curso de Data Analyst, com duração de 3 meses, e que pode ser frequentado presencialmente no Bootcamp da Wild Code School ou de forma remota.
O curso é projetado para ensinar as habilidades necessárias para tornar-se um analista de dados, incluindo tópicos como estatística, visualização de dados, SQL, Python e Excel.
Os alunos também aprendem a trabalhar com ferramentas de análise de dados como Power BI e Tableau, bem como a realizar análises de dados num ambiente de negócios.
Para ser elegível no curso de Data Analyst da Wild Code School, é necessário ter pelo menos 18 anos de idade e dominar o idioma inglês, porque além das aulas serem lecionadas nesta língua os alunos serão preparados para o mercado internacional.
Não há requisitos específicos de formação ou experiência prévia em análise de dados, tornando o curso acessível a uma ampla gama de candidatos.
Em resumo, Data Science, Data Analytics e Big Data são áreas relacionadas à análise de dados, mas com diferenças significativas em relação aos conjuntos de dados que trabalham, às ferramentas que utilizam e às habilidades necessárias para se tornar um profissional em cada área.
