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Qual a diferença entre Data Science, Big Data e Data Analytics?

Qual a diferença entre Data Science, Big Data e Data Analytics?
Cássia Nascimento Manoel
mar. 23 - 4 min de leitura
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Os dados estão em toda parte e vem crescendo rapidamente. Estima-se que em 2025, nosso universo digital, conterá 180 zettabytes de dados.
Organizações com o objetivo de melhorar o resultados de seus negócios buscam profissionais capazes de trabalhar com dados e desta necessidade nasceram as buzzwords (chavões) relacionadas a análises de dados, porém cada uma com sua particularidade.

CIÊNCIA DOS DADOS | DATA SCIENCE
Data Science é um campo que abrange qualquer coisa relacionada à limpeza, preparação e análise de dados. É um termo abrangente para as técnicas utilizadas a fim de se extrair dados e obter insights através de informações (conjunto de dados).
O Cientista de dados é capaz de combinar estatística, matemática, programação, resolução de problemas para extrair dados e refiná-los (definir padrões, limpar, preparar e organizar). 

Qual o salário médio para o Cientista de dados? 
Pode variar de R$ 4mil a R$ 25mil.

Quais conhecimentos/habilidades preciso ter?
Linguagens R e Python são as preferidas e as comuns em ciência dos dados, juntamente com Java, Perl, C e C++;
Nem sempre será um requisito, mas é importante saber utilizar as plataformas de armazenamento e processamento de dados. Hadoop, Hive ou Pig são as preferidas para a área. 
Embora o NoSQL e o Hadoop sejam o foco principal para cientistas de dados, há quem prefira escrever e executar consultas complexas em SQL;
É extremamente importante que um Cientista de Dados saiba trabalhar com dados não estruturados, seja de mídias sociais, feeds de vídeo, áudio ou outras fontes.

BIG DATA
De acordo com o Gartner, Big Data pode ser definido como "Grande volume de dados, gerados em alta velocidade e variedade, que necessitam de formas inovadoras e econômicas para processá-los, organizá-los e armazená-los, a fim de se permitir melhor compreensão para a tomada de decisão e automação de processos."
Através deste processo, o papel do Analista Big Data é obter insights que ajudam as organizações na tomada de melhores decisões para o negócio.

Qual o salário médio para o profissional de Big Data? 
Pode variar de R$ 6mil a R$ 35mil.

Quais conhecimentos/habilidades preciso ter?
Ser analítico, isto é, ser capaz de obter insights de enormes quantidades de dados para determinar a resolução de problemas;
Ser capaz de criar novos métodos para reunir, interpretar e analisar dados;
Ser hábil com números (matemática e estatística) e informática. Os computadores estão nos bastidores de cada estratégia de dados e programadores terão a constante necessidade/desafio de criar algoritmos mágicos que transformam dados em insights.
Ter a visão do negócio, conhecer seus processos e todas as cadeias que impulsionam seu crescimento.

ANALISTA DE DADOS | DATA ANALYTICS
Data Analytics é a ciência de examinar dados brutos com o objetivo de encontrar padrões e tirar conclusões sobre essa informação, aplicando um processo algorítmico ou mecânico para obter informações. Permite que as organizações tomem melhores decisões, bem como verifiquem e refutem teorias ou modelos existentes.
O trabalho de um analista de dados reside na inferência, que é o processo de derivar conclusões que são unicamente baseadas no que o pesquisador já conhece; por exemplo, executando uma série de conjuntos de dados para procurar correlações significativas entre si.

Qual o salário médio para o profissional de Big Data? 
Pode variar de R$ 5mil a R$ 16mil.

Quais conhecimentos/habilidades preciso ter?
Linguagens R e/ou Python;
Habilidades estatísticas (descritivas e inferenciais), matemática e projetos experimentais;
Aprendizagem de máquinas (Machine Learning);
Ser capaz de mapear dados brutos e convertê-lo em outro formato que permita um consumo mais conveniente dos dados.


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