MENU

| BR

Campus

Cursos

Programas Executivos

Paises

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 - min de leitura

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.

Outras notícias

Por que profissionais de marketing devem aprender a programar? img
#Marketing
#Tecnologia

Por que profissionais de marketing devem aprender a programar?

Precisamos desmistificar a programação para enxergar o futuro do marketing digitalO Marketing Digital só se sustenta, firme e forte, no mercado das habilidades digitais mais procuradas da década, pois uma das suas bases é a automatização de dados. Portanto, aprender a programar e se especializar em desenvolvimento web é, praticamente, a evolução desta área.O tão sonhado sucesso do marketing, que atualmente envolve coleta, organização e análise de dados, está diretamente ligado à programação. A área de codificação entra em cena criando previsões simples ou automatizando tarefas repetitivas - e cansativas - em suas campanhas. E estes são apenas alguns dos exemplos de como a programação pode ajudar um profissional de marketing digital.Vem com a gente neste artigo que vamos provar, sem muito esforço, como começar a programar, mesmo que em nível iniciante, ajudará no seu trabalho atual e trará um diferencial a sua carreira e ao seu bolso.Vantagens que um profissional de marketing tem ao saber programarNossa era digital está mais para maratona. Cada hora é uma novidade, é uma mudança nos algoritmos do Google ou das redes sociais mais usadas faz os analistas e gestores revisarem suas estratégias rapidamente, mesmo sem muito norte do que mudou.Essa inconstância, embora tensa, serve para cutucar o bichinho da desconstrução de paradigmas no profissional de marketing: e aí, que tal parar de sofrer e aprender a linguagem da programação?Esta habilidade de interpretar todos aqueles números e palavras sem contexto aparente, mas com uma lógica por trás, mostra como as linguagens da programação vão te ajudar a tomar decisões, e até a economizar tempo em suas rotinas.Qual a linguagem de programação ideal para o meu objetivo?Se na geração anterior, dominar o idioma da terra natal dos Beatles era cartão de embarque para o sucesso em muitas profissões, hoje o profissional de marketing precisa entender as linguagem dos códigos. Mas, o primeiro passo é encontrar a linguagem que vai aprender.Nesse ponto, é bacana conversar com um especialista em programação para focar na que vai ao encontro de seus objetivos profissionais. Na sequência, invista no melhor e procure o curso em uma escola capacitada em habilidades digitais, como a Digital House ;-) , E, por último, sem prática não há perfeição. Portanto, mãos à obra - estude e pratique!Principais linguagens de programação voltadas ao marketing digitalComo você chegou até aqui, certamente está interessado em decifrar esse mundo. Para dar um gostinho, vamos trazer as principais linguagens de programação para o marketing e porque elas são tão queridas assim.HTML e CSS são essenciais para boas práticas de SEOInformam ao navegador da web como ele deve definir e exibir um conteúdo. Sacando desta linguagem, é possível encontrar e editar meta descrições, tags de título e palavras-chave. Além disso, você pode criar hiperlinks, títulos, parágrafos e espaçamento, imagens e listas.Com o HTML também dá para fazer conteúdos mais personalizados no WordPress, melhorando seu posicionamento no Google.JavaScript para automatização de marketingUsada no desenvolvimento web, além de HTML e CSS, geralmente, utilizados em animação. Códigos de rastreamento são muito escritos nesta linguagem. Com Java, você pode automatizar tarefas repetitivas do GoogleAds, acompanhamento de páginas, automatizar relatórios entre outras oportunidades.SQL, ou Structured Query Language para extrair dadosEla extrai informações sobre um banco de dados, como o Google Analytics, por exemplo. Se aprofundar nesta linguagem ajuda a mensurar a jornada, o histórico de compras e o interesse nos produtos dos websites de seus clientes. Com ela, você cria campanhas com pouca ou nenhuma ajuda de um desenvolvedor.Python para análise preditiva ou projeto de aprendizadoSua maior vantagem em marketing é que tem muitas extensões analíticas para a tarefa de ciência de dados. Se você deseja executar uma análise preditiva ou um projeto de aprendizado de máquina, trabalhará em Python. Além disso, poderá determinar quando receber um fluxo de clientes e criar uma jornada que incentive leads a comprar, tudo com base em dados.Como saber programar pode otimizar o seu tempoQualquer um pode aprender programação simples e, para o profissional de marketing acompanhar a evolução de seu setor, precisa aprender para ontem. Por quê? Além de pensar no futuro e do que já dissemos até aqui, vamos pensar neste exato momento. Já parou para pensar que excesso de ferramentas de marketing pode ser ruim, sem a prática dessa habilidade? Olha só:➜Dificuldade de gerenciar muitas ferramentas da equipe; ➜Dados espalhados para análises, sem agilidade nas conclusões; ➜Muitas demandas para o time = pouco tempo para a criatividade; ➜Tarefas repetitivas, desgaste do analista e pouca produtividade.Convencido? Ok, agora, vamos ao último passo: você estudar programação na melhor escola de habilidades digitais. No curso de programação da Digital House, os professores, especialistas em linguagens de programação, estarão te motivando do começo ao último dia de aula. Como Hendy Almeida, professora de Full Stack da Digital House, bem define. “Motivamos e empoderamos pessoas a evoluírem junto com a tecnologia, mostrando o impacto que podem causar no mundo”. Sim, isso é inovação na prática.Temos um portfólio de cursos de cair o queixo, passando pelas áreas de Marketing, Programação, UX, área de negócios e dados. Que tal embarcar rumo ao futuro do mercado com a gente? 

Como aplicar um teste AB eficiente e aumentar conversões img
#Marketing

Como aplicar um teste AB eficiente e aumentar conversões

O marketing digital já é uma realidade para empresas de todos os setores que sacaram a mina de ouro que esta ferramenta de captação de leads pode ser. É dessa luz que o teste AB dá sua graça, sendo, segundo especialistas, a melhor forma de otimizar a taxa de conversão de suas páginas e melhorar resultados em campanhas de marketing.Como funciona o teste AB? O AB leva a fama de eficiente, pois consiste em dividir o tráfego de uma determinada página em duas versões, ou seja, a atual e uma outra com modificações. E para ficar mais tranquilo para o profissional que faz ou pretende fazer os testes, traçamos um exemplo de teste AB para você aplicar e alavancar suas campanhas muito mais rápido. Partiu aprender?Passo a passo para um teste AB eficienteO que vamos testar hoje?O primeiro ato, antes de colocar a mão na massa, é estar ciente que não se deve testar mais de um elemento por vez, já que dessa forma fica difícil saber qual mudança foi a responsável pelos resultados. Não exatamente nesta ordem, mas, geralmente, os elementos que você pode testar em um teste A/B prioritariamente são:> Headline (título em destaque) da página;> Call-to-Action (botões para conversão);> Imagens ou vídeos;> Descrição da oferta; > Tamanho e campos do formulário; > Indicadores de confiabilidade (testemunhos, certificados etc);> Alteração das posições dos elementos, cores ou mesmo aspectos da própria oferta;Volume certo para dar certo Para dar ainda mais certo, você precisa ter um bom volume de acessos. Caso contrário, estatisticamente falando, este teste não terá muita consistência. A falta de volume também leva ao risco de decisões prematuras e - o que ninguém quer nesta brincadeira toda - incorretas. Portanto, determine a amostragem do seu teste.Uma mão na roda Para realizar com eficiência um teste AB, você precisará de uma ajudazinha na automatização. Olha só algumas das melhores ferramentas para teste AB que podem ajudar bastante neste processo, agilizando com o uso da tecnologia:Google Optimize Optimizely VWO RD Station Uma com, outra sem e assim por diante O próximo passo será desenvolver duas variações com apenas um elemento de diferença do mesmo material trabalhado. Traduzindo, se for para testar a eficácia de uma imagem na Landing Page (LP), por exemplo, é preciso criar uma com imagem e a outra sem a imagem, sendo que o restante dos elementos devem continuar os mesmos.A hora do vamos ver... Agora, depois de separar os grupos para testar as duas variações, é hora de cortar o bolo… ou melhor (está parecendo uma receita, nós sabemos, mas vem na nossa), identificar qual a variação que deu mais certo e, bon apetit, a implementação!… mas sem afobaçãoImplementar é uma arte estratégica. Pois bem, o mercado disponibiliza ferramentas que verificam se o teste já recebeu o tráfego suficiente para ter a tal significância estatística. Só com base nelas é que você saberá qual foi a variação mais eficiente, implementando automaticamente a que gerou mais resultados.A riqueza dos detalhes Com base nos resultados deste teste, fique ligado aos pequenos ajustes da página e em que exatamente eles podem aumentar o número de vendas e leads da empresa. Para muitas pessoas, é difícil acreditar que remover um único campo do formulário seja capaz de aumentar as conversões em mais de 150%. Mas sim, é vero.Estude opções Analise opções. Entenda, por exemplo, qual é a melhor cor para um botão de CTA, optando por duas variações, e defina qual delas atendeu o seu objetivo. Tente esta estratégia em outros campos. Portanto, estude os resultados e parta para a ação, mas vá mesmo, pois a taxa média de conversão da página precisa ser seu foco.Respira e pegue um café Monitorar o seu teste de 1 em 1 minuto não vai ajudar a entender o resultado real, além de te deixar paranóico(a). Calma. É importante respeitar o período de tempo que um teste AB leva para mostrar resultados, que pode ser horas ou dias para chegar em uma conclusão mais assertiva.Dica camarada: Essa não faz parte do passo a passo e nem é um conselho - que se fosse bom, você já sabe, né? - é uma dica de parça, mesmo.  Se deu tanto trabalho para ser feito, então não jogue fora os testes anteriores, não é mesmo? Ao invés disso, guarde todos. Tenha um olhar para cada um deles de aprimoramento de resultados que deram certo, faça novos com essa base e descubra novas informações e fatores. Organize todos em uma planilha, com classificação por tipo, métrica, período e resultado.Como se tornar um profissional de marketing digital e expert em testes A/BNo curso de Gestão de Marketing da maior escola de habilidades digitais da América Latina, a nossa Digital House, você vai entender detalhes sobre teste AB, contextualizado com várias ferramentas de marketing.Mas como este tipo de tática é apenas uma pontinha do que é o marketing digital, nosso curso completo sobre Marketing Digital também te ensina sobre storytelling, planejamento de campanhas, estratégias, SEO, Ads, mídia programática e mais. Entenda mais sobre os diferenciais da Digital House.Vem com a gente! Antecipe-se e se prepare para o mercado com a ajuda de experts em marketing digital e também um empurrãozinho da nossa webserie DH Series, focada em transformação digital.

Kanban: a metodologia ágil mais simples para implementar no dia a dia img
#UX
#Marketing
#Tecnologia

Kanban: a metodologia ágil mais simples para implementar no dia a dia

Seja para colecionadores compulsivos de post-its coloridos, para os mais minimalistas, com lousas monocromáticas, ou mesmo pelo meio eletrônico, fato é que a metodologia Kanban é ninja, e não é só pela origem do termo ser da terra dos samurais, mas por seus resultados rápidos e precisos.O que é a metodologia Kanban?Em japonês, Kanban significa cartão ou sinalização.É uma das metodologias ágeis, criada para organizar as tarefas de uma empresa, seja com post-its coloridos ou softwares virtuais, deixando visíveis para todos os envolvidos cada etapa das atividades. Mas como funciona a metodologia agile? A divisão destas etapas, normalmente, segue em pelo menos três colunas, desta forma:To do/para fazer: atividades que não começaram mas precisam ser feitas;Doing/em execução: atividades que estão em andamento;Done/concluídas: atividades que foram finalizadas pela equipe.Além dessas três colunas, as empresas têm como customizar suas etapas, criando as que façam sentido para seus times. Essa metodologia pode ser aplicada em departamentos de marketing, desenvolvedores, indústrias de varejo e uma infinidade de outras áreas. Basta o desejo de agilizar processos, organizando por partes de execução, escancarando aos cérebros humanos envolvidos, pelos recursos visuais, e mostrando que a engrenagem só anda se todos fizerem ela girar. Como implementar a metodologia agile na sua empresaComo estamos em plena era da sustentabilidade, hoje em dia há o Kanban virtual (e-Kanban), que veio para substituir aquele bando de papeizinhos. Essa ferramenta de metodologia ágil evita alguns problemas como a perda (imagine com uma ventania, o estrago que faz!), além da praticidade na atualização do quadro de tarefas. Além disso, o Kanban, aliado ao Trello - plataforma de gestão de equipes e projetos pela web - torna-se uma super mão na roda! É uma ótima dica para agilizar o seu negócio e aumentar a performance do time, sem papel, aliás. O que acontece é que o Trello foi desenvolvido com base na metodologia Kanban, portanto, suas tarefas são apresentadas em um quadro, de forma bastante visual também.As vantagens em aplicar a metodologia KanbanCom tantas mudanças acontecendo ao mesmo tempo, toda empresa será obrigada a passar pela transformação digital, mas existem meios menos doloridos de reinventar o negócio, e aplicar o conceito do agile pode ser um deles. Na metodologia ágil o que importa, realmente, é a assimilação do método por todos os envolvidos, que contarão muito lá, nos resultados finais. Não, isso não é provérbio japonês, mas sim, a resposta de por quê uma metologia de mais de meio século atrás se aplica tão bem, em plena era digital.A origem da Kanban foi na década de 1940, na fábrica de automóveis Toyota, e o objetivo era controlar o estoque de materiais para que os produtos não excedessem ou faltassem, equilibrando então a linha de produção. E foi sucesso. A Toyota teve um resultado excelente e descobriu na prática as vantagens em usar a metodologia Kanban:> Evita a procrastinação e o tempo ocioso dos colaboradores;> Economiza tempo;> É prático e fácil de ser implementado;> Ajuda na hierarquização de tarefas;> Reduz custos e desperdícios;> Ajuda a mensurar a produtividade;> Facilita a comunicação entre os funcionários, já que o mapa de atividades mostra aquelas que já foram realizadas e as que ainda serão produzidas.A jornada de mil milhas que começa com um pequeno passoSim, este é um provérbio japonês. Não só por que não conseguimos nos conter, mas porque se adequa ao contexto. Lendo este artigo você deve ter ficado curioso não apenas para conhecer mais sobre metodologia agile mas, em saber como dar o primeiro passo em sua direção.Se você faz parte de uma equipe, lidera pessoas, quer começar a empreender ou mesmo iniciar a carreira, começar a usar a metodologia ágil para gestão e planejamento de projetos pode render ótimos resultados, em curtos e médios prazos.Na Digital House, maior escola de habilidades digitais da América Latina, temos um curso de Agile, incluindo Kanban. Nele, você aprende as principais metodologias e frameworks para criar, experimentar e testar seus projetos, colocando seus clientes no centro e descobrindo o que torna uma empresa ágil.Empresas já descobriram o valor destas metodologias no dia a dia, e pagam salário médio de R$ 5.000,00 para um profissional de agile master da área. Conheça mais sobre nossos cursos. Ajudamos a agilizar sua jornada ;-)