Nesta geração orientada a dados hoje, quando se fala de ciência de dados ou análise de dados, ambos os termos parecem intercambiáveis. Embora tenham muitas semelhanças, os dois campos variam amplamente em lugares em que vão e o que significam para o crescimento da carreira. Quanto mais você entende esses dois ramos diferentes, mais felizes você será, especialmente se estiver pensando em se matricular em um Curso de Ciência de Dados. Neste guia, e aqui, descompactaremos a diferença real entre cientistas de dados e analistas de dados, o trabalho que eles fazem, as ferramentas que usam, as habilidades necessárias e como escolher a carreira certa que o levará mais perto de seus objetivos.
O que é ciência de dados?
A Ciência dos Dados é um campo que se baseia em métodos científicos, algoritmos, processos e sistemas para encontrar conhecimentos ou insights de dados de qualquer forma, estruturados ou não estruturados. Estatísticas, ciência da computação, matemática e experiência em domínio são combinadas na ciência de dados para fornecer soluções para problemas complexos reais e na tomada de decisões informadas por dados em vários setores.
Com todas as suas facetas, Ciência dos dados é fundamentalmente sobre dados: sua coleta e preparação, análise e conclusões ou previsões sobre padrões. Os dados podem ser gerados a partir de uma infinidade de fontes: transações comerciais, mídias sociais, sensores de temperatura e atividade on -line. Ao combinar várias técnicas analíticas e estatísticas, um cientista de dados fará informações significativas a partir de dados brutos.
Outra parte essencial da ciência de dados é o aprendizado de máquina que permite que um sistema aprenda e melhore com a experiência sem ser explicitamente programado e, com ele, o cientista de dados cria modelos empregando aprendizado de máquina para identificação de tendências, prevendo resultados ou simplesmente classificar informações.
Além disso, os cientistas de dados utilizam visualização de dadosque é a representação gráfica das descobertas de dados, na ciência de dados para informar as partes interessadas com mais eficiência sobre tendências e insights. Tableau, Power BI e programação interna, como Matplotlib ou Seaborn, são amplamente utilizados.
Indústrias e setores, como saúde, finanças, marketing, comércio eletrônico e esportes, dependem muito da ciência de dados para uma vantagem competitiva. As análises são usadas ainda mais pelas empresas para prever o comportamento do cliente, para otimização de cadeias de suprimentos, personalizar recomendações ou até detectar fraudes.
Responsabilidades centrais dos cientistas de dados:
- Projetando modelos de dados
- Algoritmos de aprendizado de máquina de construção
- Trabalhando com Ferramentas de big data (como Hadoop, Spark)
- Dados de limpeza e pré -processamento
- Conduzindo uma análise estatística profunda
- Comunicação de descobertas às partes interessadas
Ferramentas e tecnologias comuns:
- Python, r
- SQL, Nosql
- Tensorflow, Keras
- Hadoop, Spark
- Tableau, Power Bi
Habilidades -chave:
- Proficiência em programação
- Matemática e Estatística Avançada
- Aprendizado de máquina e aprendizado profundo
- Disputa de dados
- Narrativa de dados
O que é análise de dados?
A análise de dados é então um processo de investigação dos conjuntos de dados, o que leva às conclusões sobre as informações contidas dentro deles. Assim, as técnicas estatísticas e as ferramentas de software são usadas para encontrar padrões, tendências, correlações ou outras idéias que permitam que as organizações tomem decisões informadas. Embora exista uma relação significativa entre ciência e análise de dados, a análise de dados tende a ser mais sobre a análise dos dados atuais para responder a perguntas específicas relacionadas a problemas, em oposição ao desenvolvimento de modelos preditivos ou algoritmos complexos.
Insight acionável é o objetivo principal de análise de dados. Empresas e outras organizações o usam para entender as performances atuais, otimizar as operações, melhorar as experiências dos clientes e identificar novas oportunidades ou ameaças.
A análise de dados é normalmente dividida em quatro tipos principais:
- Análise descritiva – Respostas “O que aconteceu?” resumindo dados históricos. Por exemplo, um relatório de vendas mostrando as tendências de receita do último trimestre.
- Análise de diagnóstico – Respostas “Por que isso aconteceu?” Ao cavar mais fundo em dados para encontrar causas ou relacionamentos. Por exemplo, analisar por que as vendas caíram em uma determinada região.
- Análise preditiva – Respostas “O que provavelmente acontecerá?” usando modelos estatísticos e aprendizado de máquina para prever resultados futuros.
- Análise prescritiva – Respostas “O que devemos fazer?” recomendando ações baseadas na análise e previsões de dados.
O processo de análise de dados geralmente inclui as seguintes etapas:
- Coleta de dados – reunir dados de várias fontes, como bancos de dadosservidores da Web, sensores ou feedback do cliente.
- Limpeza de dados – Remoção de erros, duplicados ou informações irrelevantes para garantir a precisão.
- Análise de dados – Usando ferramentas como Excel, SQL, PythonR ou bi plataformas para explorar e analisar os dados.
- Visualização de dados e relatórios -Apresentando descobertas através de gráficos, gráficos, painéis ou relatórios para apoiar a tomada de decisões.
A análise de dados é um fator importante entre as indústrias. Na publicidade, ele se traduz em conhecer o comportamento do cliente e o movimento de ações das empresas. Projetar e melhorar o atendimento ao paciente, o desempenho operacional em hospitais, estão entre as áreas de impacto na saúde. Nas finanças, a análise de dados realizada é de contratar atividades de gerenciamento de riscos e detecção de fraude.
Em poucas palavras, a análise de dados implica entender os dados para uma melhor tomada de decisão. Ele informa as organizações formando uma imagem clara do que está acontecendo e por que está acontecendo, tudo com base nos dados reais. Os benefícios do uso da análise de dados incluem operações suaves, mantendo a competitividade e ser dinâmico o suficiente para se adaptar às mudanças com os desafios. É muito importante no mundo moderno, pois oferece benefícios quando os recursos são mais valiosos, e os dados hoje são o melhor recurso.
Carreira: Qual você deve escolher entre ciência e análise de dados?
A tomada de decisão entre uma carreira na ciência de dados ou na análise de dados dependeria de seu interesse, habilidades e aspirações. Enquanto ambos trabalham em dados e se sobrepõem em muitos casos, eles são bem diferentes nas áreas de foco, responsabilidades e habilidades.
1. Foco de função
- A análise de dados é mais sobre examinar dados anteriores para entender o que aconteceu e por quê. Os analistas trabalham em estreita colaboração com os dados existentes, a criação de relatórios e painéis, descobrem tendências e oferecendo informações de negócios acionáveis.
- A ciência dos dados, por outro lado, vai um passo adiante. Muitas vezes, envolve a construção de modelos preditivos, algoritmos de aprendizado de máquina e trabalho com dados grandes e não estruturados para prever tendências futuras ou automatizar a tomada de decisões.
2. Habilidades necessárias
- Analistas de dados precisam de habilidades fortes em ferramentas como Excel, SQL, QuadroPower BI e algum conhecimento de Python ou R. devem se sentir confortáveis em criar relatórios e visualizações, interpretar dados e comunicar descobertas às partes interessadas.
- Os cientistas de dados exigem experiência técnica mais profunda. Eles geralmente precisam dominar as estruturas de aprendizado de máquina (r, como scikit-learn, tensorflow), modelagem estatística e conceitos de engenharia de dados.
3. Bachandation Background
- Os analistas de dados normalmente possuem diplomas em negócios, economia, estatística ou outros campos analíticos.
- Os cientistas de dados geralmente têm diplomas avançados (mestrado ou doutorado) em ciência da computação, matemática, estatística ou áreas relacionadas, embora isso esteja se tornando mais flexível com a experiência prática e os bootcamps.
4. Oportunidades de carreira e crescimento
- As funções de análise de dados incluem analista de dados, analista de negócios, analista de marketing e analista de operações. Essas funções são ideais para quem gosta de contar histórias com dados, resolver problemas de negócios e trabalhar em estreita colaboração com os tomadores de decisão.
- As funções de ciência de dados incluem cientista de dados, engenheiro de aprendizado de máquina, especialista em IA e engenheiro de dados. Isso é ótimo para quem gosta de codificar, experimentar e construir sistemas inteligentes.
5. Potencial salarial
Em geral, cientistas de dados Ganhe mais do que analistas de dados, dados: a complexidade técnica de seu trabalho e agora a IA e o conjunto de habilidades de aprendizado de máquina. Dito isto, analistas experientes em indústrias de nicho, como finanças ou saúde, também podem comandar altos salários.
Tendências salariais e mercado de trabalho
A demanda por profissionais de dados está crescendo entre as indústrias. No entanto, os papéis e a compensação diferem:
Salário do cientista de dados (Índia e média global):
- Nível de entrada: ₹ 6-12 LPA
- Nível médio: ₹ 12-25 LPA
- Nível Sênior: ₹ 25 LPA+
Salário do analista de dados (Índia e média global):
- Nível básico: ₹ 4-8 LPA
- Nível médio: ₹ 8-15 LPA
- Nível Sênior: ₹ 15 LPa+
Caminho de aprendizado: por onde começar?
É definitivamente um bom primeiro passo para fazer um curso de ciência de dados se você deseja ser um cientista de dados ou analista de dados no futuro. Esses cursos o treinam em habilidades importantes como Python, SQLVisualização de dados, aprendizado de máquina e estudos de caso da vida real que o prepararão para o setor.
Os principais módulos a serem procurados em um curso de ciência de dados:
- Programação Python
- Disputa de dados e pré-processamento
- Análise Estatística
- Algoritmos de aprendizado de máquina
- Big Data Technologies
- Ferramentas de visualização de dados
- Projetos de Capstone e estágios
Muitas instituições líderes oferecem opções híbridas ou on -line com orientação, projetos do setor e assistência de colocação.
Demanda da indústria por setor
Setores de alta demanda para cientistas de dados:
- Tecnologia
- Financiar
- Assistência médica
- Varejo
- Transporte
Setores de alta demanda para analistas de dados:
- Comércio eletrônico
- Marketing
- Recursos Humanos
- Seguro
- Mídia
Perguntas frequentes: Ciência de dados vs Analytics de dados – Suas perguntas respondidas
Q1. A ciência dos dados é a mesma que a análise de dados?
A: Não, eles não são os mesmos. Enquanto a ciência de dados se envolve na modelagem preditiva, aprendizado de máquina e criação de algoritmos, a análise de dados analisa principalmente dados anteriores para obter informações acionáveis para os negócios.
Q2. Quais têm melhores perspectivas de carreira: ciência ou análise de dados?
R: Ambos os campos estão em tendência e, geralmente, a ciência de dados paga mais e envolve mais funções na IA/ml, enquanto a análise de dados significaria uma entrada mais rápida no setor e é amplamente usada em inteligência e relatórios de negócios.
Q3. Posso fazer a transição da análise de dados para a ciência de dados?
A: Definitivamente! Muitos profissionais começam suas carreiras como analistas de dados, fazem uma certificação completa de ciência de dados e depois passam para as funções de ciência de dados.
Q4. De que qualificações eu preciso para ciência e análise de dados?
R: Ajuda a ter experiência em matemática, estatística ou ciência da computação em qualquer um desses dois campos; No entanto, você também pode entrar em certificações profissionais ou em um curso de ciência de dados de estrutura sem um diploma formal nesses campos.
Q5. Quais ferramentas devo aprender primeiro para ciência e análise de dados?
R: Na ciência de dados, as tecnologias iniciais são bibliotecas de python, SQL e aprendizado básico de máquina. A análise de dados pode ser iniciada com o Excel, SQL e Tableau ou Power BI.
Q6. A codificação é necessária para a análise de dados?
R: Alguma codificação básica como SQL ou Python seria útil na análise de dados, embora nem sempre seja obrigatória, a codificação é obrigatória para a ciência de dados.
Q7. Existem cursos de ciência de dados para iniciantes disponíveis?
R: Sim, vários institutos oferecem cursos de ciência de dados para iniciantes, cobrindo tópicos como Python, estatísticas, aprendizado de máquina e alguns projetos do mundo real, ajudando a desenvolver uma base de som.
Pensamentos finais
Fora da infinidade de carreiras na economia de dados, Ciência de dados e análise de dados são Bespoken para futuros promissores. Se você estiver interessado em aprendizado de máquina, design de algoritmo e desenvolvimento preditivo de modelos, a ciência de dados é para você. Se você gosta de resolver problemas de negócios usando idéias derivadas dos dados, a análise de dados pode ser sua carreira melhor.
De qualquer maneira, o início da jornada é a educação. Um bom curso em ciência de dados pode servir como uma forte camada de lançamento, oferecendo as habilidades técnicas, experiências práticas e exposição do setor para prosseguir.
Como epílogo, digamos que a ciência de dados e a análise de dados são dois lados da mesma moeda. Ambos são necessários para melhorar a tomada de decisões, incentivar inovações e moldar um novo futuro. O caminho que você segue deve estar sincronizado com seus objetivos, então deixe essa carreira baseada em dados nascer!
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