Data Science vs Data Analytics – Qual caminho de carreira de dados seguir?

A questão Data Science vs. Data Analytics e o que escolher entre os dois campos de dados é uma pergunta muito comum.

Os dados são a nova moeda, é o que dizem. Em um mundo orientado por dados como o atual, a maioria das organizações, se não todas, depende muito dos dados para decidir profundamente sobre questões cruciais que afetam suas operações.

Todo o processo de coleta de informações, processamento e análise para produzir dados processados ​​valiosos cria diferentes oportunidades de trabalho para pessoas com habilidades relevantes de manipulação de dados. Nesse caso, Data Science e Data Analytics são as duas principais profissões que lidam com o processamento e a análise de dados.

O que exatamente uma carreira de Data Science e uma carreira de Data Analytics implicam? Eles significam o mesmo? Quão diferentes eles são? Que habilidades preliminares seriam necessárias para seguir qualquer uma dessas profissões como carreira?

Ao responder a essas perguntas, este artigo ajudará você a decidir qual caminho seguir em uma carreira entre Data Analytics e Data Science. Eu sei que você está animado como eu!

Vejamos os principais componentes que você considera antes de decidir sobre um caminho entre os dois.

Esses componentes incluem:

  • Descrição do trabalho de Ciência de Dados versus descrição do trabalho de Análise de Dados.
  • Responsabilidades individuais em Data Analytics e Data Science.
  • Habilidades necessárias em Data Science versus habilidades necessárias em Data Analytics.
  • Seu interesse está alinhado com esses campos.

Descrição do trabalho

Ciência de dados

Os profissionais de ciência de dados buscam dados de várias fontes dentro de um setor. Eles então incorporam ciência da computação, análise preditiva, estatísticas e aprendizado de máquina para analisar esses vastos conjuntos de dados. Isso os ajuda a entender o desempenho do negócio e sua estrutura funcional e encontrar soluções para seus requisitos.

Os cientistas de dados descobrem perguntas que você não percebe; eles exigem respostas em primeiro lugar. Este visa identificar uma potencial plataforma de estudo ou, melhor ainda, de inovação!

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Análise de dados

Este campo envolve o processamento e análise estatística de informações existentes para trazer à luz dados acionáveis. Os analistas de dados desenvolvem técnicas para coletar, processar e organizar dados para entender os problemas em questão.

Os especialistas usam ferramentas de análise de dados como; Python, R, Microsoft Excel e Tableau para atingir seus objetivos. Além disso, eles examinam os dados para precisão e qualidade. Eles analisam ainda mais esses dados antes de desenvolver modelos para relatar os dados e apresentá-los ao público-alvo. O método de apresentação usando modelos permite que o público entenda rapidamente os dados apresentados e tome decisões com facilidade.

Responsabilidades definidas

As responsabilidades de um cientista de dados

Um cientista de dados limpa, processa e manipula os dados brutos obtidos. Eles usam vários dados anaeuferramentas ytics para obter informações valiosas a partir dos dados. Especialistas em ciência de dados projetam processos de modelagem de dados que desenvolvem algoritmos e modelos preditivos para realizar análises personalizadas.

Além disso, a ciência de dados envolve a mineração de dados e a coleta de grandes conjuntos de conjuntos de dados estruturados e não estruturados de várias fontes relevantes. Como cientista de dados, você será responsável por projetar e avaliar modelos estatísticos avançados para interpretar esses dados. Além disso, construir modelos previsíveis e algoritmos de Machine Learning que funcionem em grandes volumes de dados também faz parte das responsabilidades de um cientista de dados.

Os dados processados ​​precisam ser analisados ​​e então representados graficamente em painéis e relatórios usando tabelas e gráficos. A representação visual ajuda as partes interessadas a entender rapidamente tendências e padrões de dados antes de tomar decisões. Esse processo é chamado de visualização de dados. Os cientistas de dados geralmente trabalham com engenheiros de dados e analistas de dados sempre que necessário para formular uma análise dos resultados dos dados.

Responsabilidades de um analista de dados

As responsabilidades no campo da análise de dados não são muito diferentes das da ciência de dados.

Eles usam dados relevantes para preparar relatórios que descrevem padrões e tendências precisos. Um analista de dados precisa entender a função e os requisitos da empresa para que possa otimizar todo o processo de análise de dados. Eles também usam ferramentas automatizadas para buscar esses requisitos de fontes de dados primárias e secundárias.

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Depois de coletar os dados, eles os processam eliminando dados corrompidos, depurando erros de código e quaisquer problemas relacionados.

Os analistas de dados também analisam os dados para avaliar sua qualidade e significado.

Além disso, eles desenvolvem e mantêm bancos de dados para reorganizar os dados em formatos legíveis.

Os analistas de dados usam ferramentas estatísticas para diagnosticar e fazer previsões identificando, analisando e interpretando padrões e tendências em conjuntos de dados complexos.

Esses profissionais atribuem um valor numérico a funções críticas de negócios para avaliar e comparar o desempenho dos negócios ao longo do tempo.

Assim como os cientistas de dados, eles também colaboram com programadores, engenheiros e gerentes para continuar identificando oportunidades de melhoria de processos.

Agora, vamos olhar para as habilidades cruciais que ambos os campos exigem.

Habilidades requeridas

Ciência de dados

Este campo exige que você tenha bons conhecimentos em matemática, estatística avançada, modelagem preditiva, aprendizado de máquina e, claro, conhecimento em habilidades de programação, incluindo:

  • Estar familiarizado com o trabalho com ferramentas de visualização de dados como Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js e QlikeView, entre outras.
  • Conhecimento em linguagens de programação como R, Python e Scala.
  • Você deve ser proficiente no uso do Hadoop e Spark, ferramentas de big data.

Análise de dados

Igualmente importante, um analista de dados precisa conhecer Estatísticas, bancos de dados, modelagem e análise preditiva Nós vamos. Além disso, ajudaria se você fosse um solucionador de problemas e tivesse habilidades como:

  • Excel e projetar e desenvolver bancos de dados SQL para manipular os dados.
  • Linguagens de programação como Python e R para estatísticas.
  • Domínio em Matemática para coletar, medir, organizar e analisar dados.
  • Expertise no uso de pacotes de relatórios como programação, incluindo estruturas JavaScript, XML ou ETL.

Histórico educacional

Além do conhecimento técnico, um diploma de bacharel em um campo relevante de habilidades estatísticas e analíticas ou ciência da computação será útil para um analista de dados. Como alternativa, conclua um curso de certificação em ciência de dados ou um Bootcamp adequado. Trabalhar em projetos pessoais é uma vantagem adicional que o ajudará a se tornar proficiente o suficiente para um cargo.

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Por outro lado, um cientista de dados exige que você tenha diplomas avançados ou mestrado em matemática ou cursos de ciência da computação.

Interesses

Você gosta de trabalhar em computação matemática ou pensamento sistêmico? Geralmente, você gosta de criar sistemas que consomem dados? A ciência de dados seria mais adequada para você. Isso ocorre porque os cientistas de dados constroem principalmente sistemas para análise de dados e usam habilidades de aprendizado de máquina para criar modelos analíticos preditivos. Além disso, eles também projetam o sistema de coleta de dados da empresa e usam uma perspectiva computacional para definir os processos.

Caso contrário, se você gosta de trabalhar para atingir metas explorando amplamente os dados e criando padrões ou tendências a partir desses dados, a análise de dados é a escolha perfeita para você.

Classificação profissional 🕵️‍♂️

Comparado com o Data Analytics, o Data Science tem uma classificação profissional mais alta. Da mesma forma, em termos de salário, os cientistas de dados ganham relativamente mais do que os analistas de dados. Nos EUA, seus salários médios são de US$ 110.000 e US$ 65.300, respectivamente. Campo lucrativo, certo?😊

No entanto, há mais vagas disponíveis para analistas de dados do que para cientistas de dados.

Portanto, o que seria para você? 🤔

Tendo passado pelas diferenças de Data Science e Data Analytics, você está em melhor posição para decidir entre os dois agora.

Provavelmente você vai querer reconsiderar seus principais objetivos de carreira, interesses e, mais importante, habilidades.

Seja qual for o caminho que você escolher, ambos os campos são vantajosos. Além disso, você nunca errará trabalhando com dados, apesar de sua escolha de carreira.

Você pode explorar mais sobre os cursos de Data Analytics disponíveis se optar por esse caminho. Alternativamente, você pode querer conhecer as ferramentas de Data Science que usará, caso opte por seguir o caminho da Data Science.

Boa sorte!