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Entenda a diferença entre Data Science, Data Analytics e Big Data

Entenda a diferença entre Data Science, Data Analytics e Big Data
dados
13 de junho de 2019
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Essa é a dúvida mais comum na hora de escolher um curso na área de dados. Mas você vai descobrir a resposta agora


Quem nunca ouviu a frase "dados são o novo petróleo"? A verdade que poucos entendem por trás dessa afirmação é que o grande volume de dados disponíveis hoje está mudando o mundo, a indústria e a forma como consumidores e empresas se relacionam. De acordo com a revista Forbes, a quantidade de dados está crescendo de forma tão rápida que até o ano de 2020 estima-se que 1.7 megabytes de informação será criado a cada segundo para cada pessoa no planeta. Há uma gigantesca transformação na forma como decisões são tomadas, mas para isso é preciso saber coletar, extrair, analisar, classificar, examinar e comparar todos os dados à nossa disposição. E isso não é uma tarefa simples. A alta demanda por quem saiba manejar dados tornou muito valiosas - e rentáveis - as profissões desta área. Mas surge uma grande dúvida para quem busca entrar nesse mercado: qual a diferença entre Data Science, Data Analytics e Big Data? As três são áreas de conhecimento e atuação que trabalham com o mesmo objeto: dados. Mas cada uma tem suas especificidades quando entramos no dia a dia de seus profissionais. Para saber qual destas vertentes é melhor para você, é preciso conhecer cada uma mais a fundo.

O que as une

Para trabalhar com data science, data analytics ou big data é preciso ter habilidade com matemática, principalmente estatística. Esse conhecimento será aplicado de diferentes formas, enquanto para um analista de dados é indispensável habilidade com estatísticas descritivas e inferenciais, para um analista de big data é preciso estar por dentro de "crunching numérico", ou seja, saber processar dados numéricos em larga escala.

O que as separa

Apesar de lidarem com o mesmo produto, cada área enxerga a trata dados de uma maneira específica. Ambas examinam um conjunto de dados brutos para extrair informações de valor, mas o cientista de dados lida com análises e métodos mais complexos. É por isso que é imprescindível para um cientista de dados conhecer linguagens de programação, mas não para um analista de dados. Já para quem trabalha com Big Data, tudo isso é amplificado por um enorme volume de dados que precisam ser tratados. Mas vamos ver com mais detalhes as especificidades de cada área a seguir.

Data Analytics

A definição simples de data analytics é que esta é a ciência de examinar dados brutos para poder extrair conclusões e informações de valores a respeito daquele dado. Geralmente, envolve aplicar um algoritmo ou um processo de automação para extrair esses insights. A análise de dados sempre obtém suas conclusões a partir de conhecimentos que o pesquisador já possui, isso significa que seu foco é na inferência. Cientistas e pesquisadores, por exemplo, utilizam data analytics para verificar ou desacreditar modelos e hipóteses. Já empresas, utilizam para validar tomadas de decisões. O analista de dados podem utilizar ferramentas como SAS e R para extrair dados e procurar informações de valor, mas não é algo mandatório no dia a dia do profissional. Seu trabalho envolve responder questões de rotina, que geralmente são determinadas pela empresa. Para trabalhar com data analytics não é fundamental conhecer linguagens de programação como R e Python. No entanto, é essencial possuir facilidade com números e afinidade com estatística. Para analistas de dados, a habilidade de conseguir transformar os dados em algo que possa ser facilmente visualizado ou de conseguir comunicar adequadamente as informações de valores extraídas faz toda a diferença no momento de apresentar resultados. Por isso, é importante que um analista não seja só focado na parte exata, mas também consiga exercer criatividade. Atualmente, algumas das muitas áreas que mais fazem uso dos conhecimentos e habilidades de um analista de dados são saúde, viagem, jogos e gerenciamento de energia. Coletar e interpretar dados consegue auxiliar desde a eficiência no atendimento de pacientes até a otimização de distribuição de energia elétrica para cidades.

Big Data

A principal característica que difere Big Data de Data Analytics e Data Science é o volume de dados, que aqui, como o próprio nome sugere, é grandioso. Sendo assim, você não consegue usar as mesmas ferramentas e modelos estatísticos que usaria em volumes menores de dados. Como é impossível processar todos esses dados usando a memória de um único computador, os dados brutos podem ser estruturados ou não estruturados. No dia a dia de uma empresa, a Big Data pode se tornar uma grande inundação se não for tratada adequadamente. Existem três "V" que definem Big Data: volume, velocidade e variedade. A quantidade de dados gigantesca chega em altíssima velocidade e com uma grande variedade de informações que precisam ser selecionadas. Para ser um profissional da área, existem algumas habilidades em comum que são necessárias para qualquer um que queira se envolver com dados. Mas o diferencial está na capacidade analítica para conseguir determinar quais dados desse grande volume são de fato relevantes para sua busca. Também é preciso ser criativo, assim como os analistas de dados, para conseguir encontrar novas formas de coletar, interpretar, analisar e organizar sua estratégia. Por fim, é preciso ter visão de negócios, estar por dentro dos objetivos que estão sendo traçados para a empresa e entender os processos que buscam crescimento e aumento de lucros. Isso porque big data é usado para auxiliar na definição de estratégias e tomadas de decisões, e atualmente tem sido fundamental para diminuir gastos e aumentar receitas. O mais comum para quem atua como analista na área de Big Data é trabalhar em grandes instituições financeiras, já que estas são as empresas que mais possuem e coletam dados ao nosso redor. Pode ser em bancos, empresas de seguro, cartão de crédito, entre outros. Outras áreas de atuação comuns são as áreas de telecomunicação e varejo. O desafio está na capacidade de conseguir analisar grandes quantidades de dados gerados todos os dias de fontes diferentes e conseguir extrair o que é mais relevante.

Data Science

O cientista de dados, assim como o analista de big data, também pode lidar com dados estruturados ou não estruturados. Mas o diferencial está em ir além de simplesmente responder perguntas, como fazem os dois profissionais acima. Quem trabalha com data science precisa saber fazer as perguntas certas e prever cenários futuros a partir da análise e extração de dados. Data science é a soma de matemática, programação, estatística, machine learning, solução de problemas e a habilidade de capturar, limpar, preparar e alinhar os dados. Os conhecimentos aplicados e necessários para um cientista de dados são mais específicos e técnicos, como a importância de conhecer linguagens como Python, R, SAS, Java, Perl, C/C++, e plataformas como Hadoop e SQL. As áreas de atuação são inúmeras e os cargos se concentram principalmente em mecanismos de buscas, marketing digital e sistemas de recomendação, quando você recebe uma recomendação baseada em uma pesquisa prévia. É o cientista de dados quem define o algoritmo que entregará a resposta da sua pesquisa no Google em uma fração de segundos. Também é o data science que define o alcance de anúncios em sites e redes sociais, ou que auxilia na experiência do usuário na hora de encontrar um produto ou serviço específico em um oceano de ofertas. Esses são só alguns dos exemplos das muitas possíveis formas de aplicar data science no dia a dia de uma empresa ou de um negócio.

Qual é o melhor caminho para você?

Agora que você já sabe quais são as principais diferenças entre data analytics, big data e data science, suas habilidades específicas e áreas de atuação, é hora de responder qual delas melhor se adequa ao seu perfil. Isso vai depender da sua criatividade, capacidade de análise e solução de problemas, afinidade com estatística, matemática e programação. Também depende de onde você quer atuar, se você prefere construir uma carreira voltada para saúde ou para produtos digitais. O que importa é não perder tempo na sua decisão, pois este é um mercado em expansão e que cada dia precisa de mais profissionais que saibam como analisar e interpretar dados. Se você está pensando em fazer um curso nesta área, veja as soluções que a Digital House Brasil pode oferecer para você.

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Se você decidiu entrar no universo da programação, já está ciente de que essa área contempla inúmeras opções de atuação e diversas linguagens, o que pode deixar tudo um tanto quanto confuso! Quantas vezes você encontrou alguma oportunidade de trabalho na qual você não sabia muito bem qual o papel, como atuar e o que ela significava? Porém, justamente essa diversificação é que faz a carreira de desenvolvedor tão atrativa! E, para esclarecer um pouco e ajudar no seu caminho, vamos falar de uma das maiores dúvidas para quem está começando: o que diferencia o profissional de back-end do profissional front-end? Que habilidades cada um deles requer?O que é Back-EndPara mostrar as diferenças, vale começar com as definições de cada atividade.Basicamente, quando falamos dos “bastidores”, ou seja, o servidor e o banco de dados que ajudam a fornecer as informações ao usuário de uma interface, falamos do back-end. É a parte do site que você não tem contato direto (a não ser que você seja um profissional da área, claro!).O back-end é uma parte fundamental de qualquer site ou aplicação na web. Se você está lendo esse texto, por exemplo, é um sinal de que a comunicação com o servidor obteve sucesso e isso se deve, provavelmente, a um profissional de back-end!Quem prefere se especializar como desenvolvedor back-end vai atuar com lógica, com a funcionalidade do site, regras, segurança e integridade de banco de dados. Ou seja, para viver os “bastidores da internet” requer muita paciência, cuidado e concentração constante!O que é Front-EndSe back-end é o desenvolvimento da parte da web que não vemos, o front-end, por outro lado, é toda a parte visível das aplicações e sites. Essa área não lida diretamente com banco de dados, servidores e todas as aplicações complexas do back-end, mas cuida da usabilidade, efeitos visuais, velocidade de carregamento, etc.De maneira mais direta, o Desenvolvedor de Front-end fica responsável pela interação direta com o usuário, e por isso acaba desenvolvendo cuidando do lado mais visual das aplicações, como o cuidado com cores, botões, links, menus, e tudo o que vemos numa página quando estamos acessando.Justamente por conta disso, um profissional front-end precisa ter um olhar constante para a melhor Experiência do Usuário. Ou seja, as preocupações de front-end e back-end são opostas, porém complementares. Os desenvolvedores de front-end e back-end devem sempre trabalhar em conjunto para que o aplicativo ou site funcione corretamente.Pode atuar com front-end e back-end ao mesmo tempo?Com experiências e habilidades tão opostas, será que é possível trabalhar com interface e servidor ao mesmo tempo? A resposta é sim! Inclusive, uma pessoa qualificada para fazer as duas atividades é bastante demandada no mercado e é bem valorizada!Quando o profissional de programação atua nas mais diversas partes do projeto, ou tem conhecimento tanto de back-end quanto de front-end, ele é chamado de Desenvolvedor Full Stack.O desenvolvedor Full-Stack é um profissional mais flexível, com visão mais completa do negócio, que vai atuar do início ao fim de um projeto. Provavelmente, isso demandará o conhecimento de diferentes tecnologias e linguagens de programação, ainda mais se for o caso de atuar sozinho.Neste caso, a principal dica para quem está começando a programar é estudar muito sobre todas as áreas do Desenvolvimento Web, conhecer as linguagens de programação mais utilizadas atualmente e entender quais habilidades que mais parecem adequadas ao seu perfil.

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Viva a experiência Digital House em São José dos Campos!Nascemos com a missão de capacitar profissionais na área digital. Somos um hub de tecnologia e educação para formação de profissionais de alta performance. Te desafiamos a pensar como realizador de ideias em vez de deixá-las só no papel. Chegamos ao Brasil em 2018 e, nesses 2 anos, já formamos mais de 3 mil alunos em nossos cursos: Marketing Digital, Programação, Dados, UX e Gestão de Negócio Digital. Em 2020, queremos que mais pessoas tenham oportunidade de viver a experiência de ser um aluno Digital House. Chegamos em São José dos Campos com os curso de Programação Web Full Stack e Marketing Digital, em parceria com a Workflex, coworking com ambiente inovador, localizado no coração do Jardim Aquárius, no Edifício Infinity Tower. Os joseenses e vale paraibanos interessados em fazer nossos cursos, que têm início em março, já podem se inscrever no site da Digital House;Acreditamos que a melhor maneira de adquirir habilidades digitais é com a metodologia de “aprender fazendo”, que integra teoria e prática de forma constante. Queremos que os alunos tragam suas ideias e consigam encontrar as respostas para seus desafios. A interação constante com professores que têm experiência real no mercado possibilita que eles sejam orientados no melhor caminho para o sucesso.Preparado para viver essa experiência com a gente?Faça sua inscrição para que possamos entrar em contato com você. #VemSerDigital! 

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Por mais que estejamos imersos num projeto, entendendo o briefing e conhecendo o problema, é de vital importância ouvir o usuário, reconhecer suas necessidades e validar o projeto justamente com quem vai utilizar o produto ou serviço.Antes de tomar qualquer decisão sobre um produto, é necessário investigar o cenário. Por isso, a UX Research ajuda na identificação do problema e também é essencial para refutar ou comprovar as hipóteses de um projeto. Ou seja, a pesquisa é uma parte fundamental do trabalho de User Experience.Por isso, vamos nos aprofundar um pouco mais nesse tema, entendendo como funciona, quais habilidades são necessárias e como planejar uma pesquisa em UX. Afinal, o que é UX Research?A pesquisa é uma etapa pouco compreendida e valorizada em Experiência do Usuário, mas também é a mais crítica para o processo. Muitas vezes, é deixada de lado, ou considerada um luxo desnecessário, mas em momentos críticos, faz muita falta!Traduzindo a definição da Interaction Design Foundation, UX research é a investigação sistemática dos usuários e seus requisitos, contextualizando e buscando insights para o processo de user experience. A pesquisa emprega diversas técnicas, ferramentas e metodologias para chegar a conclusões, estabelecer fatos e encontrar problemas, revelando, dessa forma, informações valiosas para o processo de design.Ou seja, é a maneira de reconhecer um problema, confirmar ou refutar hipóteses, além de reconhecer as principais necessidades e objetivos do público-alvo, por meio de diferentes pontos de vista e contextos, melhorando ainda mais todo o trabalho de experiência do usuário. Para quem está começando a carreira nessa área, vale ter a consciência da importância da pesquisa desde já! As vantagens de uma pesquisa de UXEntender o público para trazer soluções que aumentem a satisfação dele já é, por si só, uma grande vantagem, certo? Pois além disso, incorporar a pesquisa no dia a dia dos processos de UX tem outros pontos positivos!Na prática, isso traz melhorias de tempo e dinheiro. De tempo, pois a investigação ajuda a identificar erros e tomar decisões mais acertadas num tempo mais curto, economizando esforços de retrabalho, por exemplo. E solucionar os problemas antes de desenvolver o projeto sairá muito mais barato do que refazer tudo quando o mesmo já estiver em funcionamento!Ah, e sem contar a vantagem competitiva, pois quando você busca o feedback do usuário, você o entende e, por isso, melhora a sua experiência interativa. Isso te colocará sempre um passo à frente dos seus concorrentes e mantém seu cliente sempre satisfeito, sendo mais um passo na busca pela fidelização.No final das contas, com um trabalho de pesquisa de UX, você garante um produto que tenha não só um design bonito, mas que também tem usabilidade e inteligência.Como planejar uma pesquisa de usuário?O planejamento deve começar sempre pela questão mais fundamental: qual dúvida queremos que seja respondida? Qual o objetivo? Além disso, é importante considerar as hipóteses, ou seja, quais as possibilidades de respostas. Com o resultado da pesquisa, será possível entender se essas suposições foram confirmadas ou refutadas.Também é fundamental entender com quem a marca quer falar, ou seja, definir quais dos stakeholders serão parte da pesquisa. Afinal, o público questionado deve ser exatamente o mesmo que se beneficiará dos resultados da investigação, por isso é tão importante definir essa questão com clareza.Entenda também qual metodologia será utilizada. Os métodos qualitativos mostram comportamentos e explicam porque um usuário age de uma maneira ou de outra, enquanto os métodos quantitativos trazem dados numéricos e estatísticas. Dentre os métodos, temos as entrevistas, teste de usabilidade, estudo etnográfico, entre outros. Se você não tem muita certeza de qual é o ideal, retorne à questão que precisa ser respondida. Se, por exemplo, você quer entender como as pessoas utilizam seu app, o método mais adequado deveria ser um teste de usabilidade. Mas se, por outro lado, você quer entender por que alguns usuários clicaram num botão e outros não, aí pode ser o caso de uma entrevista, algo mais qualitativo.Definitivamente, a pesquisa é uma parte essencial a ser executada em qualquer projeto. Observar e compreender o usuário demonstra empatia e é de vital importância para criar produtos e serviços que o cliente realmente necessita.