Data Science vs Data Analytics
On Dezembro 6, 2021 by adminO mundo de hoje está incompleto sem dados. Uma grande quantidade de dados é gerada pelos usuários todos os dias. Se esses dados puderem ser analisados e interpretados de alguma forma para capturar o que o usuário quer e fazer inovações de acordo, poderíamos trazer um sistema revolucionário onde as empresas podem fornecer soluções de última geração para os problemas enfrentados por um homem comum e isso também a baixos custos. Melhor ainda, este sistema pode improvisar e melhorar a si mesmo para ser mais inovador a cada dia. Esta revolução é ciência de dados e envolve análise de dados, aprendizagem de máquinas e muito mais.
Neste artigo, vamos explorar grandes dados, ciência de dados e depois saber como eles são diferentes uns dos outros.
Um caso de uso comum
Apenas como o nome, grandes dados significam muitos dados – não estruturados ou brutos. Com as crescentes exigências e modelos de negócios interativos, a forma tradicional de coleta de dados não é mais suficiente. A enorme quantidade de dados gerados todos os dias a partir de várias fontes é chamada de grandes dados. A seguir, precisamos de sistemas que possam recolher os dados, filtrá-los para o grupo alvo relevante, aplicar alguns modelos estatísticos e de aprendizagem de máquinas e prever decisões futuras com base nos dados actuais. Pense nisto como um sistema de feedback. A Data Analytics faz uma parte disso – realizar análises estatísticas sobre conjuntos de dados para encontrar respostas a problemas de negócios. O resto – analisar os dados, aprendizagem de máquinas, análise preditiva e visualização – na ciência dos dados.
Você deve ter visto esse tipo de inteligência no seu feed do Facebook. Se você vir um gênero particular de vídeos ou textos, você será mostrado com tipos similares de anúncios no futuro também. Em média, mesmo que você passe cerca de 10 minutos no Facebook, você pode ver alguns vídeos do seu interesse e ‘gostar’ das mensagens de alguém. Bem, todos esses dados (grandes dados) são coletados pelo Facebook para acompanhar os seus interesses e desinteresses.
Quem usa esses dados?
Uma máquina.
Sim. Com base nas suas seleções, o Facebook lhe dá as próximas sugestões semelhantes. Por exemplo, se você gosta de Bournvita, você pode receber um anúncio sobre a Cadbury bebendo chocolate ou algumas outras bebidas similares. Por outro lado, se você optar por não ver o anúncio do Bournvita na primeira tentativa, não lhe será mostrado nenhum outro anúncio semelhante no futuro próximo também.
Imagine o quão complexo o sistema deve ser para que a personalização seja feita a um nível tão minucioso para cada utilizador!
Esta é a mesma forma como as compras online também funcionam!
Tudo isto é feito através da análise de dados e ciência de dados.
No nosso artigo Data Analyst vs Data Scientist, detalhamos as responsabilidades destas funções. Você terá uma idéia justa de como ambos estão relacionados e ainda diferentes.
O que é Data Analytics?
Por meio do exemplo acima, vemos que há muitos dados brutos que são coletados e podem ser analisados de uma forma adequada para obter benefícios comerciais. Tal análise de dados para buscar informações e obter insights significativos para resolver um problema de negócios é chamada de análise de dados.
A análise de dados usa várias ferramentas e técnicas para analisar os grandes dados, em oposição à intervenção humana pura e à organização manual dos dados. A análise de dados envolve os seguintes passos simples –
- Determinando os requisitos e agrupamento de dados. Isto pode ser baseado no grupo alvo ou no problema empresarial. Os dados podem ser agrupados da maneira mais apropriada, por exemplo, idade, localização, sexo, interesses, estilo de vida, etc…
- Coletando dados de várias fontes online e offline – computadores, pesquisas físicas, mídias sociais, etc…
- Organizar os dados para análise. O método mais comum para organizar os dados está em planilhas, embora frameworks como Apache Hadoop e Spark estejam pegando o ritmo para substituir as planilhas.
- Os conjuntos de dados incompletos, inconsistentes e duplicados são removidos e os dados são limpos antes da análise. Nesta etapa, quaisquer erros nos dados são corrigidos e os dados ficam prontos para serem analisados.
Na análise de dados, o analista de dados já tem informações em mãos – por exemplo, um problema de negócio, e trabalha em um conjunto conhecido de dados para fornecer uma análise descritiva, preditiva, diagnóstica ou prescritiva. Leia mais sobre estes aqui.
Análise de dados está se tornando cada vez mais importante em todos os principais domínios como saúde, finanças, varejo, turismo e indústrias de hospitalidade. Comece sua jornada de análise de dados com nossos tutoriais fáceis de aprender.
E sobre ciência de dados?
A ciência de dados tem um escopo mais amplo em comparação com a análise de dados. Podemos dizer que a análise de dados está contida na ciência dos dados e é uma das fases do ciclo de vida da ciência dos dados. O que acontece antes e depois da análise dos dados faz tudo parte da ciência dos dados.
Além do conhecimento de linguagens de programação como Python, SQL, etc., como um analista de dados, a ciência de dados combina conhecimento estatístico e conhecimento de domínio para produzir insights a partir de dados que podem melhorar drasticamente os negócios. Especialistas em ciência de dados usam algoritmos de aprendizagem de máquinas para qualquer tipo de dados – texto, imagem, vídeo, áudio, etc… para produzir sistemas de IA capazes de pensar como um ser humano.
A ciência dos dados tem os seguintes componentes principais –
- Estatistica – A estatística trata da recolha, análise, interpretação e apresentação de dados através de métodos matemáticos.
- Visualização de dados – Os resultados da ciência dos dados são apresentados sob a forma de diagramas, gráficos e gráficos visualmente apelativos, o que torna simples a sua visualização e compreensão. Isto também ajuda na tomada de decisão mais rápida, destacando as tomadas de decisão chave.
- Aprendizagem da máquina – este é um componente essencial onde usamos algoritmos inteligentes que aprendem por si mesmos e predizem o comportamento humano da forma mais precisa possível.
Um especialista em ciência de dados identifica e define potenciais problemas de negócios de várias fontes não relacionadas e obtém dados dessas fontes. Uma vez analisados os dados através da análise de dados, um modelo é formado e testado quanto à precisão iterativamente.
Data Science vs Data Analytics: Comparação cabeça a cabeça
Agora estamos claros com cada campo, vamos fazer uma comparação cabeça a cabeça da ciência de dados e da análise de dados para obter uma imagem mais clara.
| Data Science | Data Analytics |
| Data Science é todo o campo multidisciplinar que inclui conhecimento de domínio, aprendizado de máquina, pesquisa estatística, análise de dados, matemática e ciência da computação. | É uma parte significativa da ciência de dados onde os dados são organizados, processados e analisados para resolver problemas de negócios. |
| O escopo da ciência de dados é dito como macro. | O escopo da análise de dados é micro. |
| Um dos campos mais bem pagos em ciência da computação. | É um trabalho bem remunerado, mas menos do que o de um cientista de dados. |
| Requer conhecimentos de modelagem de dados, estatística avançada, aprendizagem de máquinas e conhecimentos básicos de linguagens de programação como SQL, Python/R, SAS. | Requer conhecimentos sólidos de bases de dados como SQL, conhecimentos de programação como Python/R, Hadoop/Spark. Também requer conhecimento de ferramentas de BI e conhecimento de estatística de nível médio. |
| A entrada é de dados brutos ou não estruturados que são depois limpos e organizados para serem enviados para análise. | A entrada é na sua maioria dados estruturados sobre os quais são aplicados princípios de design e técnicas de visualização de dados. |
| Involve exploração de motores de busca, inteligência artificial, e aprendizagem de máquinas. | O escopo é limitado a técnicas analíticas usando principalmente ferramentas e técnicas estatísticas. |
| O objetivo da ciência de dados é encontrar e definir novos problemas de negócios que levam à inovação. | O problema já é conhecido e com a análise, o analista tenta encontrar as melhores soluções para o problema. |
| Usado para sistemas de recomendação, pesquisa na internet, reconhecimento de imagens, reconhecimento de voz e marketing digital. | Usado em áreas de domínio como saúde, viagens e turismo, jogos, finanças e assim por diante. |
| Involve encontrar soluções para problemas novos e desconhecidos, descobrindo-os e convertendo dados em histórias de negócios e casos de uso. | Os dados só passam por análise e interpretação minuciosas, no entanto, não há um roteiro criado. |
Para resumir
Este diagrama hierárquico resume bastante a diferença entre ciência e análise de dados.
Fonte de imagem aqui.
Como você já deve ter percebido, a ciência de dados é vasta e oferece um futuro mais promissor. Entretanto, se você quiser estar mais próximo da programação, a análise de dados pode ser o seu melhor começo. Uma coisa é clara – ambos os campos estão famintos por dados e você precisa trabalhar extensivamente com dados para entender o quadro completo. A ciência dos dados inclui todo o processo de negócios, desde o envolvimento das partes interessadas, narração de histórias, análise de dados, preparação, construção de modelos, testes e implantação. A análise de dados é uma das etapas da ciência dos dados – e uma grande etapa – onde os grandes dados são analisados e os insights são extraídos e preparados na forma de gráficos, gráficos e diagramas. É mais fácil subir a escada da análise de dados para a ciência dos dados. Leia nossa lista abrangente de perguntas de entrevista de ciência de dados para pegar o trabalho dos seus sonhos hoje.
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