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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 - 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


Qual a diferença entre Data Science, Data Analytics e Big Data? Essa é a dúvida mais comum na hora de escolher um curso na área de dados, visto que existe um leque de profissões e cada uma possui suas habilidades.

E por mais que a frase "dados são o novo petróleo" faça sucesso, poucos enxergam com clareza o grande volume de dados disponíveis atualmente e que está mudando o mundo, a indústria e a forma como consumidores e empresas se relacionam.

De acordo com uma previsão da International Data Corporation (IDC), estima-se que mais de 103 zettabytes (ZB) de novos dados deverão ser criados até 2023. 

Para ter uma dimensão, você sabe o que é um zettabyte e quanto 1 ZB representa? Um zettabyte é uma unidade de informação ou memória que corresponde a 1.000.000.000.000.000.000.000 (1021). 

O mercado de Data Science, Data Analytics e Big Data

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 a nossa disposição. E isso não é uma tarefa simples.

Data Science, Data Analytics e Big Data 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 a melhor para você, é preciso conhecer a diferença entre as áreas de dados.

Habilidades fundamentais para um profissional de dados 

Para trabalhar em uma das três áreas é preciso ter habilidade com matemática, principalmente estatística. Apesar de lidar com o mesmo objeto, cada setor enxerga e trata os dados de uma maneira específica.

No entanto, há um senso comum de que as três examinam um conjunto de dados brutos para extrair informações de valor

Mas esse conhecimento será aplicado de diferentes formas, enquanto para um analista de dados é indispensável a 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 cientista de dados lida com análises e métodos mais complexos. Por isso, é imprescindível que ele conheça linguagens de programação. 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.

Qual a diferença entre entre Data Science e Data Analytics?

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 outros dois profissionais.

Quem trabalha com Data Science precisa saber fazer as perguntas certas e prever cenários futuros, a partir da análise e extração de dados. 

Afinal, o que significa 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++, além de 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 e o alcance de anúncios em sites e redes sociais.

Ele ainda 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.

Data Analytics

A definição simples de Data Analytics pode ser respondida como 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 possui, o que significa que seu foco é na inferência. 

Cientistas e pesquisadores, por exemplo, utilizam data analytics para verificar ou desacreditar modelos e hipóteses. Já empresas a utilizam para validar tomadas de decisões.

O analista de dados pode 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, geralmente, 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 comunicar adequadamente as informações importantes faz toda a diferença no momento de apresentar resultados. Por isso, é fundamental que um analista não seja só focado na parte exata, mas também consiga exercer criatividade. 

Qual a diferença entre Big data e Data science?

Big Data

A principal diferença entre Big Data de Data Science é o volume de dados. Como o próprio nome sugere, é volumoso. Sendo assim, você não consegue utilizar 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, o Big Data pode se tornar uma grande inundação se não for tratada adequadamente. Existem três "vs" que o definem: volume, velocidade e variedade.

A quantidade de dados gigantesca chega em altíssima velocidade e com uma grande variedade de informações que precisam ser selecionadas. 

Por isso, para ser um profissional da área, existem algumas habilidades comuns necessárias para qualquer um que queira se envolver com dados, sendo o diferencial, capacidade analítica para conseguir determinar quais dados desse grande volume são realmente relevantes.

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, pois elas são as que mais possuem e coletam dados. Pode ser em bancos, empresas de seguro, cartão de crédito, entre outros. Outras áreas comuns que atuam com Big Data são as de Telecomunicações e Varejo. 

Qual é o melhor caminho para você?

Agora que você já sabe qual a diferença entre Data Science, Data Analytics e Big Data, além de suas habilidades específicas e áreas de atuação, é hora de responder qual profissão você quer seguir na área de dados.

É claro que não tem uma resposta correta, mas entender sua criatividade, capacidade de análise e solução de problemas, afinidade com estatística, matemática e programação, vai ajudar. 

Resumindo, a grosso modo, se você quer aprender a coletar, limpar e analisar dados e transformá-los em um relatório, o curso de Data Analytics supri suas necessidades e desejos.

Porém, se está afim de entender sobre inteligência artificial, algoritmos, redes neurais e outros temas mais aprofundados e tecnológicos sobre dados, o curso de Data Science é o certo para você.

Vamos nessa fazer a sua carreira acontecer? O mercado de dados está fervendo :) 

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Smart home: entenda o que é a inteligência artificial funcionando dentro de casa

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Pense que, no passado, por exemplo, muitos afazeres foram facilitados por criações, como geladeiras, máquinas de lavar, entre outros. A agilidade e a praticidade de uma smart home é algo que vem ganhando cada vez mais força e pretende tomar conta de cada vez mais residências.De acordo com um levantamento do IDC Brasil, a previsão é que, nos próximos anos, o mercado brasileiro de casa inteligente tenha um aumento de 30% e que o volume de negócios neste ano supere a marca de US$ 291 milhões.Se antes a presença de computadores e aparelhos sem fio já agradava e encantava muita gente, as coisas que estão surgindo são incomparáveis. 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Cada vez mais os algoritmos de programação se tornam presentes no mercado, moldando determinadas carreiras para o mercado de trabalho do futuro.Confira as grades dos cursos de programação da DH e se torne um especialista pronto para lidar com os principais desafios do dia a dia, garantindo sua estabilidade profissional e a independência financeira almejada por tantas pessoas.Não deixe de conferir também nossa biblioteca de conteúdo e o Blog DH, com diversos outros materiais e artigos sobre as diferentes áreas do futuro, como marketing, dados, negócios digitais, programação e UX.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

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A era do óculos inteligente

Com o avanço da tecnologia, diversos objetos do nosso dia a dia estão se tornando cada vez mais inteligentes e digitais.Há alguns dias a Ray-Ban em conjunto com o Facebook anunciaram um óculos inteligente com o objetivo de tirar fotos e gravar vídeos curtos, ouvir música e até mesmo para fazer chamadas telefônicas sem precisar ter seu celular próximo. Depois do anúncio a Xiaomi também divulgou que está desenvolvendo o seu próprio óculos inteligente que diz ser diferente dos seus concorrentes. A empresa não quer que o dispositivo seja um complemento para smartphones, mas que ele funcione de forma independente para algumas tarefas.Mas o que podemos esperar para os próximos anos com esses novos produtos?Uma época mais digitalHoje em dia, quando ligamos a televisão no noticiário ou acessamos a internet, recebemos uma chuva de novidades tecnológicas. É carro que dirige sozinho, robô que aspira a casa, inteligência artificial que acende a sua luz ou simplesmente conta uma piada para você.Percebemos que o objetivo das grandes empresas é que essas tarefas do cotidiano virem mais automatizadas e artificiais. Será que o filme Wall-E acertou em representar o mundo daquele jeito? Pode ser que sim, mas também pode ser que não!Segurança do UsuárioVoltando ao assunto dos óculos, o que mais preocupa é a segurança do usuário.Com certeza, quem já viu a famosa série Black Mirror usa algo para tampar a webcam, isso porque, através da série, descobrimos que podemos ser monitorados através das nossas câmeras, celulares e outros objetos.Agora imagine estar usando um óculos com câmera e sistema inteligente todos os dias sem se sentir observado e sem privacidade. Mesmo sendo um tema para se aprofundar e meio assustador, é algo que precisa ser pensado e colocado na mesa para uma reflexão.É incrível que o mundo esteja cada vez mais evoluindo tecnologicamente, mas devemos saber olhar o lado bom e também o lado ruim.Inteligência artificial na DH Conheça o Certified Tech Developer, um curso completo de Programação, pensado e desenhado pelo Mercado Livre e Globant em conjunto com a Digital House. Nele, você aprenderá fundamentos digitais, front-end, back-end, infraestrutura, banco de dados, além de learning agility, entre outras coisas.Para mais assuntos como esse, conheça a nossa biblioteca de conteúdo.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

Ciência de dados e inteligência artificial: qual é a relação entre elas? img
#Dados

Ciência de dados e inteligência artificial: qual é a relação entre elas?

Possuir a habilidade de extrair informações de valor dos dados que uma empresa coleta e saber o potencial e os possíveis usos da ciência de dados e inteligência artificial pode diferenciar uma empresa no mercado e o profissional em sua carreira.Neste artigo, você entenderá esses conceitos e a relação existente entre eles. Continue acompanhando.Qual a relação entre ciência de dados e inteligência artificial?A ciência de dados e a inteligência artificial são áreas aplicadas de forma intercambiável nas empresas. É importante saber que, embora os dados possam necessitar de alguns aspectos da IA, eles não refletem tudo. A inteligência artificial está em um processo constante de evolução e ainda há muito o que mudar e explorar.A ciência de dados é uma tecnologia que vem conquistando indústrias em todo o mundo e contribuiu para a quarta revolução industrial que ouvimos tanto falar.Isso é uma consequência da explosão maciça de informações disponíveis na internet e a crescente necessidade das organizações de se basear nos dados, para criar produtos melhores ao mercado. Isso porque é a partir deles que os negócios tomam decisões cuidadosas em suas estratégias de atuação.As várias fases e procedimentos na ciência de dados envolvem coleta, manipulação, visualização e gerenciamento de dados para prever tendências e a ocorrência de eventos futuros. Sendo assim, o profissional precisa ter um conhecimento sobre os algoritmos de aprendizado de máquina. E é aí que entra a inteligência artificial. As empresas precisam que os cientistas de dados ajudem a tomar as decisões necessárias, baseadas em dados. Eles auxiliam a entender e analisar os seus próprios desempenhos de operação e também sugerem as melhorias necessárias para impulsionar seus resultados. E também ajudam a equipe de desenvolvimento de produtos a aplicar melhorias para os clientes finais, analisando seu comportamento a partir das informações.Quanto ganha um cientista de dados e inteligência artificial?O salário de um cientista de dados inicia em R$ 4.585,00 e pode chegar até R$ 8.170,00. Sendo assim, a média salarial no Brasil é de R$ 6.144,00, dependendo das habilidades técnicas e experiências, lembrando que essas habilidades também incluem a manipulação de algoritmos de IA.Já o salário médio do profissional que decide trabalhar focado 100% na inteligência artificial, como um engenheiro de machine learning, por exemplo, segundo o site Glassdoor, é de R$ 6.772 por mês, podendo chegar a R$ 16.000,00, para nível sênior, aqui no Brasil. Os valores costumam variar conforme o porte da empresa e a experiência do trabalhador.Como é o curso de ciência de dados e inteligência artificial?Atualmente, o grande desafio dos profissionais é acompanhar as mudanças da tecnologia. Não são só os cientistas de dados e especialistas em inteligência artificial, pois essas transformações afetam todo o mercado de trabalho de uma forma geral.Os profissionais que dominam as habilidades de interpretar dados ou usá-los para promover mudanças e basear suas decisões serão sempre essenciais e ainda mais valorizados se houver o pleno domínio da inteligência artificial, para poupar tempo e o gasto de recursos.O Brasil carece de profissionais qualificados em tecnologia, formando anualmente 46 mil novas pessoas para trabalhar nas diferentes carreiras. É um número baixo de acordo com estudos que preveem a necessidade de 420 mil novos trabalhadores até 2024.Sendo assim, a recomendação é para que você não se preocupe com as mudanças do mercado de trabalho, mas invista no seu conhecimento e entendimento das novas tecnologias.O curso de Inteligência Artificial da Digital House (DH) é voltado para profissionais que já possuem experiência na área, além da familiarização com cálculos, probabilidade e estatísticas e conhecimentos básicos de machine learning.A maioria dos profissionais que optam por escolher a jornada são cientistas de dados que querem aprender novos conceitos e processos. Confira os principais:• Fundamentos da aprendizagem profunda.• Como construir redes neurais e liderar com sucesso projetos de machine learning.• Redes convolucionais, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm etc.A DH é a maior referência de instituição para aprendizado de habilidades digitais da América Latina e entende a importância da inteligência artificial para o crescimento da tecnologia e o sucesso das empresas no mercado.Inscreva-se no curso e seja um especialista capaz de lidar com os desafios atuais e, consequentemente, do futuro, desenvolvendo diversas soluções inovadoras para processos organizacionais, entre outros campos.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)