Diferença entre Data Science, Big Data & Data Analytics

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Diferença entre Data Science, Big Data & Data Analytics 
 
Data Science, Big Data & Data Analytics, cada uma com sua particularidade. 
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Dados 
Os dados estão em toda parte. Na verdade, a quantidade de dados digitais que 
existe está crescendo rapidamente – de fato, mais de 2,7 zettabytes de 
dados existem no universo digital de hoje, e isso deverá crescer para 180 
zettabytes em 2025. 
Todos esses dados – da suas fotos até as finanças da bolsa de valores – 
começaram a ser analisados para obter insights que podem ajudar as 
organizações a melhorar seus negócios. É por isso que, a cada dia, mais 
organizações buscam profissionais capazes de trabalhar com dados. 
É bastante fácil se tornar cientista de dados. Uma vez que você tenha afinidade 
com análise de dados da forma correta, é apenas uma questão de praticar 
suas habilidades recém-descobertas o suficiente para se tornar proficiente. 
Neste artigo, vamos discutir o que é Ciência de Dados – Data Science; Big 
Data; e Análise de Dados – Data Analytics, habilidades recomendadas para 
cada um e salários em potencial. 
Ciência dos dados | Data Science 
O que é cientista de dados? O que os cientistas de dados fazem? Os cientistas 
de dados combinam estatística, matemática, programação, resolução de 
problemas para capturar dados de maneiras engenhosas, com capacidade de 
olhar os dados de forma diferente para encontrar padrões, juntamente com as 
atividades de limpeza, preparação e organização dos dados. Esses dados 
podem ser Estruturados e Não-Estruturados. 
Simplificando, 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). 
ciência de dados – conhecimento necessário 
 Conhecimento aprofundado de SAS e / ou R. Para Data Science, R é 
geralmente preferido. 
 Codificação Python: Python é a linguagem de codificação mais comum que é 
usado na ciência dos dados, juntamente com Java, Perl, C / C ++. 
 Plataforma Hadoop: Embora nem sempre seja um requisito, é importante saber 
que a plataforma Hadoop é preferida para a área. A experiência em Hive ou Pig 
é uma grande vantagem. 
 Banco de dados / codificação SQL: Embora o NoSQL e o Hadoop sejam o foco 
principal para cientistas de dados, os candidatos preferenciais podem escrever 
e executar consultas complexas em SQL. 
 Trabalhando com dados não estruturados: é extremamente importante que 
um Cientista de Dados possa trabalhar com dados não estruturados, seja de 
mídias sociais, feeds de vídeo, áudio ou outras fontes. 
 
Segundo o a Love Mondays, o salário médio para Cientista de Dados é de R$ 
10.689/mensal. O salário pode variar de R$ 4.000 a R$ 25.000. 
 
BIG DATA 
O que é um analista 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. 
Simplificando, Big Data é uma palavra-chave usada para descrever imensos 
volumes de dados, não estruturados e estruturados, que inunda 
organizações de todos os tamanhos no dia-a-dia. Em outras palavras, Big Data 
refere-se a volumes gigantescos de dados que não podem ser efetivamente 
processados com softwares/tecnologias tradicionais. O processamento de Big 
Data começa com os dados brutos que não são agregados ou organizados – e, 
na maioria das vezes, é impossível armazenar na memória de um único 
computador. 
 
BIG DATA – conhecimento necessário 
Para aqueles que procuram trabalhar com Big Data, você precisará de: 
 Habilidades analíticas: a capacidade de obter insights das enormes 
quantidades de dados que você obterá. Com habilidades analíticas de 
resolução de problemas, você poderá determinar quais dados são relevantes 
para solução de um problema. 
 Criatividade: você deve ter a capacidade de criar novos métodos para reunir, 
interpretar e analisar uma estratégia de dados. 
 Matemática e habilidades estatísticas: Bom, antiquado “crunching numérico” é 
absolutamente necessário. 
 Informática: os computadores são a chave para o trabalho por trás de cada 
estratégia de dados. Os programadores terão uma necessidade constante de 
criar algoritmos para transformar dados em insights. 
 Competências empresariais: os profissionais do Big Data devem ter uma 
compreensão dos objetivos de negócios que estão em vigor, juntamente com 
os processos subjacentes que impulsionam o crescimento do negócio e seu 
lucro. 
Segundo um estudo da Robert Half, o salário médio para o profissional de Big 
Data pode variar de R$ 6.000 a R$ 35.000. 
 
Analista de dados | Data Analytics 
O que é Data Analytics ? 
O 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. Segundo a Forbes, 
o grande mercado de análise de dados superará em breve $ 200 bilhões. 
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. O Data Analytics é usado em várias 
indústrias para permitir que as organizações tomem melhores decisões, bem 
como verifiquem e refutem teorias ou modelos existentes. 
ANALISTA DE DADOS – conhecimento necessário 
Para se exercer a função de Analista de Dados, normalmente exigem o 
seguinte: 
 Habilidades de programação: conhecer as linguagens de programação R e 
Python – extremamente importantes para qualquer analista de dados. 
 Habilidades estatísticas e matemática: as estatísticas descritivas e inferenciais 
e os projetos experimentais são também indispensáveis para os analistas de 
dados. 
 Aprendizagem de máquinas – Machine Learning. 
 Habilidades com dados: capacidade de mapear dados brutos e convertê-lo em 
outro formato que permita um consumo mais conveniente dos dados. 
 Habilidades de comunicação e visualização de dados. 
O salário médio para Analista de Dados é de R$ 4.273/mensal. O salário pode 
variar de R$ 972 a R$ 16.029. Esta estimativa salarial tem base em 53 
salário(s) postados por funcionário(s) no Love Mondays para este cargo. 
 
 
 
Fonte: https://www.cetax.com.br/blog/data-science-vs-big-data-vs-data-analytics/