Qual a Diferença Entre o Analista de BI e o Cientista de Dados?

Bom dia, ambos aplicam técnicas de análise aos dados, mas a sua abordagem, tecnologia e função diferem de diversas maneiras. O Analista de BI analisa dados históricos a fim de saber o que aconteceu, enquanto o Cientista de Dados também analisa dados históricos com o objetivo de prever o que pode acontecer.

Fonte: http://datascienceacademy.com.br/blog/qual-a-diferenca-entre-o-analista-de-bi-e-o-cientista-de-dados/

A principal tarefa de um analista de BI é encontrar padrões e tendências nos dados históricos da sua empresa. Isso faz da BI, em grande parte, uma exploração das tendências do passado, enquanto a ciência de dados encontra os fatores preditivos e significativos por trás dessas tendências. Ambas as visões são, em última análise, valiosas e complementares. A agregação de dados e a transformação que os analistas de BI conduzem colocam os dados em um formato que os cientistas de dados podem facilmente reutilizar ao criar modelos. O kit de ferramentas típico do analista consiste em softwares como painéis de BI - que facilitam a visualização do desempenho dos negócios (embora os painéis não tenham flexibilidade e capacidade de codificação) - e linguagens de programação como SQL para manipular dados e bancos de dados de consulta. 

Usando essas ferramentas, os analistas de BI podem avaliar o impacto de determinados eventos no resultado financeiro de uma empresa ou comparar o desempenho de uma empresa com o de outras empresas no mesmo mercado.

Os cientistas de dados, por outro lado, têm um conjunto de ferramentas de algoritmos que eles usam para entender e prever o desempenho de um negócio. Entender que o desempenho requer um conjunto de habilidades mais técnicas com base em estatísticas, aprendizado de máquina e programação. Além de linguagens como SQL, espera-se que um cientista de dados saiba codificar em linguagens projetadas para análise matemática como R, Python ou Scala. Usando essas linguagens de programação, um cientista de dados pode criar uma estrutura que aproveita dados históricos - assim como os dados que estão sendo criados atualmente - para prever quanto dinheiro os clientes de uma empresa gastarão durante um certo período, quando esses clientes podem desertar ou outros Métricas.

Fonte: http://datascienceacademy.com.br/blog/qual-a-diferenca-entre-o-analista-de-bi-e-o-cientista-de-dados/

A principal tarefa de um analista de BI é encontrar padrões e tendências nos dados históricos da sua empresa. Isso faz da BI, em grande parte, uma exploração das tendências do passado, enquanto a ciência de dados encontra os fatores preditivos e significativos por trás dessas tendências. Ambas as visões são, em última análise, valiosas e complementares. A agregação de dados e a transformação que os analistas de BI conduzem colocam os dados em um formato que os cientistas de dados podem facilmente reutilizar ao criar modelos. O kit de ferramentas típico do analista consiste em softwares como painéis de BI - que facilitam a visualização do desempenho dos negócios (embora os painéis não tenham flexibilidade e capacidade de codificação) - e linguagens de programação como SQL para manipular dados e bancos de dados de consulta.

Usando essas ferramentas, os analistas de BI podem avaliar o impacto de determinados eventos no resultado financeiro de uma empresa ou comparar o desempenho de uma empresa com o de outras empresas no mesmo mercado.

Os cientistas de dados, por outro lado, têm um conjunto de ferramentas de algoritmos que eles usam para entender e prever o desempenho de um negócio. Entender que o desempenho requer um conjunto de habilidades mais técnicas com base em estatísticas, aprendizado de máquina e programação. Além de linguagens como SQL, espera-se que um cientista de dados saiba codificar em linguagens projetadas para análise matemática como R, Python ou Scala. Usando essas linguagens de programação, um cientista de dados pode criar uma estrutura que aproveita dados históricos - assim como os dados que estão sendo criados atualmente - para prever quanto dinheiro os clientes de uma empresa gastarão durante um certo período, quando esses clientes podem desertar ou outros Métricas.

Fonte: http://datascienceacademy.com.br/blog/qual-a-diferenca-entre-o-analista-de-bi-e-o-cientista-de-dados/