Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics

Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics
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Avantika Monnappa

Last updated May 11, 2018


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Os dados estão em todo lugar. Na verdade, a quantidade de dados digitais que existe está crescendo rapidamente, dobrando a cada dois anos e mudando a maneira como vivemos. De acordo com a IBM , 2,5 bilhões de gigabytes (GB) de dados foram gerados todos os dias em 2012.

Um artigo da Forbes afirma que Data está crescendo mais rápido do que nunca e até o ano de 2020, cerca de 1,7 megabytes de novas informações serão criadas a cada segundo para cada ser humano no planeta.

O que torna extremamente importante, pelo menos, saber o básico do campo. Afinal, aqui é onde está o nosso futuro.

Neste artigo, vamos diferenciar entre o Data Science, Big Data e Data Analytics, com base no que é, onde é usado, as habilidades necessárias para se tornar um profissional no campo e as perspectivas salariais em cada campo.

Vamos primeiro começar a entender o que são esses conceitos.

O que eles são

Data Science: lidando com dados não estruturados e estruturados, o Data Science é um campo que compreende tudo o que está relacionado à limpeza, preparação e análise de dados.

Data Science é a combinação de estatísticas, matemática, programação, solução de problemas, captura de dados de maneiras engenhosas, a capacidade de ver as coisas de maneira diferente e a atividade de limpeza, preparação e alinhamento dos dados.

Em termos simples, é o guarda-chuva das técnicas usadas ao tentar extrair insights e informações de dados.

Big Data: Big Data refere-se a enormes volumes de dados que não podem ser processados ​​efetivamente com os aplicativos tradicionais existentes. O processamento de Big Data começa com os dados brutos que não são agregados e, na maioria das vezes, são impossíveis de armazenar na memória de um único computador.

Um chavão que é usado para descrever imensos volumes de dados, não estruturados e estruturados, o Big Data inunda uma empresa no dia-a-dia. Big Data é algo que pode ser usado para analisar insights que podem levar a melhores decisões e movimentos estratégicos de negócios.

A definição de Big Data, fornecida pelo Gartner, é: “O Big Data é um grande volume de informações e ativos de informações de alta velocidade e / ou variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informações que permitem uma visão aprimorada, tomada de decisão, e automação de processos ”.

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Dados Analytics: Dados Analytics a ciência de examinar os dados brutos com o objectivo de tirar conclusões sobre essa informação.

O Data Analytics envolve a aplicação de um algoritmo ou processo mecânico para obter insights. Por exemplo, percorrendo vários conjuntos de dados para procurar correlações significativas entre si.

É usado em vários setores para permitir que as organizações e empresas tomem decisões melhores, além de verificar e refutar teorias ou modelos existentes.

O foco da Análise de Dados está na inferência, que é o processo de obter conclusões baseadas exclusivamente no que o pesquisador já sabe.

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Os aplicativos de cada campo

Aplicações de Data Science:

  • Pesquisa na Internet: os mecanismos de pesquisa usam algoritmos da ciência de dados para fornecer melhores resultados para consultas de pesquisa em uma fração de segundos.

  • Anúncios digitais: todo o espectro do marketing digital usa os algoritmos da ciência de dados - de banners de exibição a outdoors digitais. Esta é a razão média para os anúncios digitais aumentarem a CTR do que os anúncios tradicionais.

  • Sistemas de recomendação: Os sistemas de recomendação não apenas facilitam a localização de produtos relevantes a partir de bilhões de produtos disponíveis, mas também adicionam muito à experiência do usuário. Muitas empresas utilizam esse sistema para promover seus produtos e sugestões de acordo com as demandas do usuário e a relevância das informações. As recomendações são baseadas nos resultados de pesquisa anteriores do usuário.

Aplicações de Big Data:

  • Big Data para serviços financeiros: empresas de cartão de crédito, bancos de varejo, assessoria de gestão de patrimônio privado, seguradoras, fundos de capital de risco e bancos de investimento institucionais usam big data para seus serviços financeiros. O problema comum entre todos eles é a grande quantidade de dados multiestruturados que residem em múltiplos sistemas diferentes e que podem ser resolvidos com big data. Assim, o big data é usado de várias maneiras, como:

    • Análise do cliente
    • Análise de conformidade
    • Análise de Fraude
    • Análise operacional
  • Big Data nas comunicações: conquistar novos assinantes, reter clientes e expandir-se dentro das bases atuais de assinantes são as principais prioridades para os provedores de serviços de telecomunicações. As soluções para esses desafios residem na capacidade de combinar e analisar as massas de dados gerados pelo cliente e dados gerados por máquina que estão sendo criados todos os dias.

  • Big Data para o Varejo: Brick and Mortar ou um e-tailer online, a resposta para manter o jogo e ser competitivo é entender melhor o cliente para atendê-lo. Isso requer a capacidade de analisar todas as fontes de dados diferentes com as quais as empresas lidam diariamente, incluindo os weblogs, dados de transações do cliente, mídia social, dados de cartão de crédito da loja e dados do programa de fidelidade.

Aplicações de Análise de Dados:

  • Assistência médica: O principal desafio para os hospitais com pressões de custo é o de tratar o maior número de pacientes possível, tendo em mente a melhoria da qualidade do atendimento. Os dados de instrumentos e máquinas estão sendo usados ​​cada vez mais para rastrear e otimizar o fluxo, o tratamento e o equipamento dos pacientes usados ​​nos hospitais. Estima-se que haverá um ganho de eficiência de 1% que poderá render mais de US $ 63 bilhões na economia global da saúde.

  • Viagens: a análise de dados é capaz de otimizar a experiência de compra através do mobile / weblog e da análise de dados de mídia social. Os locais de viagem podem obter insights sobre os desejos e preferências do cliente. Os produtos podem ser vendidos por meio da correlação das vendas atuais com a navegação subsequente, aumentando as conversões de pesquisa para compra por meio de pacotes e ofertas personalizadas. Recomendações de viagens personalizadas também podem ser fornecidas por análise de dados com base em dados de mídia social.

  • Jogos: o Data Analytics ajuda na coleta de dados para otimizar e gastar tanto dentro como fora dos jogos. As empresas de jogos ganham insights sobre os desgostos, os relacionamentos e os gostos dos usuários.

  • Gerenciamento de energia: A maioria das empresas está usando análise de dados para gerenciamento de energia, incluindo gerenciamento de rede inteligente, otimização de energia, distribuição de energia e automação predial em empresas de serviços públicos. A aplicação aqui é centrada no controle e monitoramento de dispositivos de rede, equipes de despacho e gerenciamento de falhas de serviço. As concessionárias têm a capacidade de integrar milhões de pontos de dados no desempenho da rede e permitem que os engenheiros usem as análises para monitorar a rede.

As habilidades que você precisa

Para se tornar um cientista de dados:

  • Educação: 88% têm mestrado e 46% têm doutorado

  • Conhecimento aprofundado de SAS e / ou R: Para Data Science, R é geralmente preferido.

  • Codificação em Python: Python é a linguagem de codificação mais comum que é usada na ciência de dados junto com Java, Perl, C / C ++.

  • Plataforma Hadoop: Embora nem sempre seja um requisito, conhecer a plataforma Hadoop ainda é o preferido para o campo. Ter um pouco de experiência em Hive ou Pig também é um grande ponto de venda.

  • SQL banco de dados / codificação: Embora o NoSQL e o Hadoop tenham se tornado uma parte importante do plano de fundo da Data Science, ainda é preferível se você pode gravar e executar consultas complexas no SQL.

  • Trabalhando com dados não estruturados: É muito importante que um Data Scientist possa trabalhar com dados não estruturados, seja em mídias sociais, feeds de vídeo ou áudio.

Para se tornar um profissional de Big Data:

  • Habilidades analíticas: a capacidade de compreender as pilhas de dados que você obtém. Com habilidades analíticas, você será capaz de determinar quais dados são relevantes para sua solução, mais como solução de problemas.

  • Criatividade: você precisa ter a capacidade de criar novos métodos para coletar, interpretar e analisar uma estratégia de dados. Esta é uma habilidade extremamente adequada para possuir.

  • Matemática e habilidades estatísticas: Bom, antigo “processamento de números”. Isso é extremamente necessário, seja em ciência de dados, análise de dados ou big data.

  • Ciência da Computação: Computadores são os burros de carga por trás de toda estratégia de dados. Os programadores terão uma necessidade constante de criar algoritmos para processar dados em insights.

  • Habilidades de negócios: os profissionais de Big Data precisarão ter uma compreensão dos objetivos de negócios que estão em vigor, bem como dos processos subjacentes que impulsionam o crescimento do negócio, bem como seu lucro.

Para se tornar um analista de dados:

  • Habilidades de programação: Sabendo que as linguagens de programação são R e Python são extremamente importantes para qualquer analista de dados.

  • Habilidades estatísticas e matemática: estatística descritiva e inferencial e desenhos experimentais são uma obrigação para os cientistas de dados.

  • Habilidades de aprendizado de máquina

  • Competências de manipulação de dados: a capacidade de mapear dados brutos e convertê-los em outro formato que permita um consumo mais conveniente dos dados.

  • Habilidades de comunicação e visualização de dados

  • Intuição de Dados: é extremamente importante que o profissional possa pensar como um analista de dados.

Agora vamos falar sobre salários!

Embora no mesmo domínio, cada um desses profissionais, cientistas de dados, especialistas em Big Data e analistas de dados, ganham salários variados.

A média que um cientista de dados ganha hoje, de acordo com a Indeed.com, é de US $ 123.000 por ano. De acordo com Glassdoor , o salário médio de um cientista de dados é de 113.436 dólares por ano.

O salário médio de um especialista em Big Data, de acordo com a Glassdoor, é de US $ 62.066 por ano.

O salário médio de um analista de dados de acordo com a Glassdoor é de US $ 60.476 por ano.

Agora que você conhece as diferenças, qual você acha que é mais adequado para você - Data Science? Big Data? Ou análise de dados?

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Assista a este vídeo no Data Science vs Big Data vs Data Analytics

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About the Author

A project management and digital marketing knowledge manager, Avantika’s area of interest is project design and analysis for digital marketing, data science, and analytics companies. With a degree in journalism, she also covers the latest trends in the industry, and is a passionate writer.

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