Data Analytics vs Data Science - Comparação

Os termos ciência de dados e análise de dados não são estranhos aos indivíduos que atuam no campo da tecnologia. De fato, esses dois termos parecem iguais e a maioria das pessoas os usa como sinônimos um do outro. No entanto, uma grande proporção de indivíduos não está ciente de que existe realmente uma diferença entre ciência de dados e análise de dados .

É pertinente que indivíduos cujo trabalho gira em torno desses termos ou das indústrias de informação e tecnologia saibam como usar esses termos nos contextos apropriados. A razão para isso é bastante simples: o uso correto desses termos tem impactos significativos no gerenciamento e na produtividade de um negócio, especialmente no mundo atual, que depende rapidamente de dados.

Tendo esclarecido por que a disparidade entre ciência de dados e análise de dados é necessária, a parte restante deste artigo esclarecerá você sobre o respectivo conceito desses dois termos e a principal diferença entre análise de dados e ciência de dados.

• Definição de ciência de dados
• Definição de análise de dados
• Diferença entre Data Analytics e Data Science

O que é Ciência de Dados?

O conceito de ciência de dados é, sem dúvida, muito amplo. Refere-se simplesmente aos vários meios e processos pelos quais a informação é derivada para fins específicos. O conceito envolve ramos da ciência da matemática e estatística, entre outros modelos que são empregados na avaliação e análise de dados. Portanto, em resumo, qualquer forma de modelo ou ferramenta utilizada na derivação, processamento e/ou análise de dados e informações pode ser categorizada no escopo mais amplo.

A ciência de dados é um assunto muito interessante que explora dados desconhecidos para estudar, entender ou desenvolver padrões úteis para o crescimento de um negócio. Não se trata apenas de perguntas, mas de transcender para descobertas perspicazes, explorando inovações mais recentes que até então eram imperceptíveis em dados específicos.

(Leia também: O que é ciência de dados? Tudo o que você precisa saber)

O que é Análise de Dados?

Na linguagem do leigo, a análise de dados é simplesmente um ramo do conceito mais amplo de ciência de dados. Tem laços estreitos com o conceito de ciência de dados, mas é, no entanto, mais específico e estreito. O trabalho dos analistas de dados é se concentrar em objetivos específicos e deliberados ao analisar os dados. Realmente, é simplesmente mais concentrado e focado.

A análise de dados envolve uma investigação sobre uma hipótese com o objetivo principal de descobrir insights que apoiariam e expandiriam um negócio em uma área específica. Os analistas de dados tratam de estratégias que impactarão uma organização para materializar suas metas.

( Leia também: The Big Hoopla Surrounding Big Data Analytics)

Diferenças entre Data Science e Data Analytics

Ao contrário da análise de dados, que envolve a análise de um resultado hipotético, a ciência de dados se concentra em avaliar e manipular resultados para um propósito futuro. A diferença entre análise de dados e ciência de dados será discutida em 7 guarda-chuvas abaixo:

1. Alcance

   A ciência de dados é muito mais ampla em escopo em comparação com a análise de dados. O escopo envolve a criação de questões relativas a uma fonte de dados.

   O escopo da análise de dados é estreito. Na verdade, ele pode ser categorizado sob o guarda-chuva da ciência de dados. Não envolve habilidades altamente técnicas.

2. Meta

   Os cientistas de dados prosperam para avaliar os padrões passados ​​de dados para projetar insights e expectativas futuras.

   

   Por outro lado, o objetivo principal da análise de dados é fazer consultas significativas em detalhes que estão inicialmente ocultos, de modo a desvendá-los e transformá-los em insights executáveis ​​que sejam potencialmente praticáveis. Aqui, os analistas de dados trabalham para fornecer respostas para a série preexistente de perguntas.

3. Campos principais

   Os campos mais proeminentes envolvidos na ciência de dados são aprendizado de máquina, análise corporativa, engenharia de mecanismos de pesquisa e inteligência artificial.

   Análise de dados: os principais campos aqui incluem basicamente vários setores com necessidade urgente de dados, alguns dos campos são; agências de viagens, empresas de jogos, prestadores de serviços de saúde e alguns outros. O campo dos analistas de dados consiste em analistas de operações, analistas de vendas, analistas de banco de dados, analistas de preços, analistas de pesquisa de mercado, analistas de táticas internacionais e analistas de marketing e publicidade.

4. Conjunto de habilidades

   A ciência de dados requer conhecimento no seguinte conjunto de habilidades: matemática, estatística e hacking. Envolve uma base de conhecimento para calcular o resumo. Um cientista de dados estaria bem fundamentado em programação, tendo conhecimento confiável de Python, Scale, R, SAS, codificação de banco de dados SQL, aprendizado de máquina e outras múltiplas habilidades analíticas que demonstram a capacidade de analisar dados não estruturados de várias fontes diferentes.

   Análise de dados: um analista de dados deve ter as habilidades de fazer uma investigação aprofundada dos dados, ao mesmo tempo em que demonstra uma boa compreensão de matemática e estatística, PIG/HIVE, Python e R e manipulação de dados.

5. Exploração

   Os Cientistas de Dados exploram métodos de modelagem(1), algoritmos criativos e design de dados para descobrir as informações necessárias que seriam úteis para resolver os problemas de um negócio ou organização.

   Do outro lado da moeda, os analistas de dados exploram sistemas de dados e bancos de dados para encontrar soluções inovadoras que impulsionam os negócios.

6. Usando big data

   A Data Science está envolvida na coleta, recuperação, avaliação e processamento de grandes quantidades de dados, coletivamente conhecidos como big data. Os cientistas de dados avaliam big data para modelar e produzir análises personalizadas, algoritmos e outros modelos de dados.

   Os analistas de dados também avaliam big data. No entanto, sua avaliação é direcionada ao desenvolvimento de apresentações visuais que permitirão que uma organização tome melhores decisões táticas.

7. Interesses

   Os interesses dos cientistas de dados variam ligeiramente dos analistas de dados. O interesse de um cientista de dados geralmente seria na avaliação estatística

   Por outro lado, os interesses de um analista de dados geralmente tendem a se alinhar com o amor pelos números, a análise abrangente e, claro, o gosto pelo setor de negócios.

Pensamentos finais

Em conclusão, a ciência de dados é apenas uma incorporação de várias disciplinas diferentes, incluindo análise de dados, aprendizado de máquina, engenharia de dados, análise preditiva, inteligência artificial, análise corporativa e engenharia de software, entre outras.

Uma informação importante a ter em mente é que a ciência de dados e a análise de dados são altamente exigidas no setor de negócios hoje. Eles trabalham de mãos dadas; complementando e consolidando os esforços uns dos outros para dar um resultado desejado.

Ciência de dados versus análise de dados são campos muito importantes que estão sendo explorados atualmente para criar um futuro melhor, onde a utilização de dados seja otimamente eficiente. Portanto, o conhecimento em qualquer área pode ajudá-lo a estabelecer uma carreira lucrativa para si mesmo.

Outros recursos úteis:

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