Diferença entre Data Science e Data Analytics
A ciência de dados é o estudo de onde a informação vem, o que representa e como pode ser transformada em um recurso valioso. A ciência de dados tem tudo a ver com descobrir dados de descobertas por meio de um processo, ferramentas e técnicas diferentes envolvidos para identificar padrões a partir de dados brutos. Esses dados brutos são basicamente Big Data na forma de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. O Data Analytics, ou análise de dados, é semelhante à ciência de dados, mas de maneira mais concentrada. O objetivo da análise de dados é gerar insights a partir dos dados, conectando padrões e tendências aos objetivos organizacionais. O Data Analytics usa expressões básicas de consulta como SQL para fatiar e cortar dados.
Ciência de Dados
"Ciência de dados é quando você lida com Big Data, grandes quantidades de dados".
- A Data Science está minerando grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados para identificar padrões.
- A Ciência de dados inclui uma combinação de programação, habilidades estatísticas, algoritmos de aprendizado de máquina.
- Data Science é a arte e a ciência de extrair informações acionáveis de dados brutos. Podemos definir ciência de dados como uma mistura multidisciplinar de inferência de dados, desenvolvimento de algoritmos e tecnologia para resolver problemas analiticamente complexos.
- A mineração de grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados para identificar padrões pode ajudar uma organização a reduzir custos, aumentar a eficiência, reconhecer novas oportunidades de mercado e aumentar a vantagem competitiva da organização.
- O trabalho do cientista de dados depende de um requisito, necessidades de negócios, requisitos de mercado e exploração de mais negócios a partir de dados em preto.
Análise de dados
- A análise de dados lida menos com IA, aprendizado de máquina e modelagem preditiva e mais com a visualização de dados históricos em contexto.
- Os analistas de dados não são geralmente responsáveis por criar modelos estatísticos ou implantar ferramentas de aprendizado de máquina.
- Comparar ativos de dados com hipóteses organizacionais é um caso de uso comum da análise de dados, e a prática tende a se concentrar nos negócios e na estratégia.
- É menos provável que os analistas de dados sejam versados nas configurações de big data.
- Os analistas de dados agrupam dados localizados ou com dimensões menores.
Os analistas de dados têm menos liberdade no escopo e na prática e praticam uma abordagem mais focada na análise de dados. Eles também estão muito menos envolvidos na cultura do trabalho com dados.
Comparação direta entre ciência de dados e análise de dados (infográficos)
Abaixo está a comparação dos 14 principais entre Data Science e Data Analytics 
Principais diferenças entre ciência de dados e análise de dados
Data Science vs Data Analytics são escolhas populares no mercado; vamos discutir algumas das principais diferenças entre a ciência de dados e a análise de dados:
Dados gerados de diferentes fontes, como registros financeiros, arquivos de texto, formulários multimídia, sensores e instrumentos são Big Data. As ferramentas simples de Business Intelligence não são capazes de processar esse enorme volume e variedade de dados. É por isso que precisamos de ferramentas e algoritmos analíticos mais complexos e avançados para processar, analisar e extrair insights significativos.
- Os cientistas de dados analisam essencialmente conjuntos amplos de dados onde uma conexão pode ou não ser feita facilmente, enquanto o Data Analytics analisa um determinado conjunto de dados para se comunicar mais.
- O campo de ciência de dados emprega disciplinas de matemática, estatística e ciência da computação e incorpora técnicas como aprendizado de máquina, análise de cluster, mineração de dados e visualização, enquanto o Data Analytics trabalha na linguagem de consulta de estrutura como SQL / Hive para obter resultados finais.
- O papel do cientista de dados é ter forte perspicácia nos negócios e habilidades de visualização de dados para converter o insight em uma história de negócios, enquanto não se espera que um analista de dados possua perspicácia nos negócios e habilidades avançadas de visualização de dados.
- O cientista de dados explora e examina dados de várias fontes desconectadas, enquanto um analista de dados geralmente analisa dados de uma única fonte, como o sistema CRM ou um banco de dados
- Um analista de dados resolverá as perguntas dadas pelos negócios, enquanto um cientista de dados formulará perguntas cujas soluções provavelmente beneficiarão os negócios
Habilidades necessárias para se tornar um cientista de dados:
- Habilidades de programação
- Limpeza de dados sujos (dados não estruturados)
- Mapa Reduzir o desenvolvimento do trabalho
- Habilidades de aprendizado de máquina
- Habilidades analíticas
- Percepções dos clientes
- Fortes habilidades de visualização de dados
- Habilidades de contar histórias usando visualizações
- EDA (análise exploratória de dados)
- Identifique tendências em dados usando aprendizado de máquina não supervisionado
- Faça previsões com base nas tendências dos dados usando aprendizado de máquina supervisionado
- Escreva um código para ajudar na exploração e análise de dados
- Fornecer código para a tecnologia / engenharia para implementar nos produtos
Habilidades necessárias para se tornar um Data Analytics:
- EDA (análise exploratória de dados)
- Adquirindo dados de fontes de dados primárias ou secundárias e mantendo bancos de dados
- Habilidades e ferramentas de armazenamento e recuperação de dados
- Limpeza de dados sujos (dados não estruturados)
- Gerenciar data warehousing e ETL (Extract Transform Load)
- Desenvolver KPIs para avaliar o desempenho
- Exposição aprofundada a SQL e análises
- Desenvolver representações visuais dos dados, através do uso de plataformas de BI
- Interpretando dados, analisando resultados usando técnicas estatísticas
- Desenvolvimento e implementação de análises de dados, sistemas de coleta de dados e outras estratégias que otimizam a eficiência e a qualidade estatística
- Os analistas de dados devem ter familiaridade com os conceitos de data warehouse e inteligência de negócios
- Forte entendimento do Hadoop Cluster
- Perfeito com as ferramentas e componentes da arquitetura de dados.
Tabela de comparação Data Science vs Data Analytics
Estou discutindo os principais artefatos e distinguindo entre Data Science e Data Analytics.
| A base da comparação entre ciência de dados e análise de dados | Ciência de Dados | Análise de dados |
| Objetivo fundamental | Fazer perguntas comerciais corretas e encontrar soluções | Analisando e minerando dados comerciais |
| Quantum of Data | Um amplo conjunto de dados (Big Data) | Conjunto limitado de dados |
| Vária tarefa | Limpeza de dados, análise de preparação para obter insights | Consulta de dados, agregação para encontrar um padrão |
| Definição | Data Science é a arte e a ciência de extrair informações acionáveis de dados brutos | Os analistas de dados não são geralmente responsáveis por criar modelos estatísticos ou implantar ferramentas de aprendizado de máquina |
| Experiência Substantiva | Necessário | Não é necessário |
| Não técnico | Necessário | Não é necessário |
| Foco | Dados pré-processados | Dados processados |
| Largura de banda | Mais liberdade no escopo e na prática | Menos liberdade no escopo e na prática |
| Objetivo | Localizando informações de dados brutos | Localizando informações de dados processados |
| Tipos de dados | Dados estruturados e não estruturados | Dados Estruturados |
| Benefícios | Cientista de dados explora e examina dados de várias fontes desconectadas | o analista de dados geralmente analisa dados de uma única fonte como o CRM |
| Inteligência artificial | Lida mais com Inteligência Artificial | Lida menos com inteligência artificial |
| Machine Learning | Lida mais com Machine Learning | Lida menos com Machine Learning |
| Análise Preditiva | Lida mais em Análise Preditiva | Lida menos na análise preditiva |
Conclusão - Data Science vs Data Analytics
As diferenças aparentemente diferenciadas entre ciência de dados e análise de dados podem realmente ter um grande impacto em uma empresa. A Data Science é uma nova tecnologia de software interessante, usada para aplicar análises críticas, fornecer a capacidade de desenvolver modelos sofisticados, para conjuntos de dados massivos e impulsionar os insights de negócios. Ciência de dados é um termo genérico usado para descrever como o método científico pode ser aplicado aos dados em um ambiente de negócios. A ciência de dados também está desempenhando um papel crescente e muito importante no desenvolvimento da inteligência artificial e do aprendizado de máquina. Embora existam diferenças, tanto a ciência de dados quanto a análise de dados são partes importantes do futuro do trabalho e dos dados. Os analistas de dados tomam a direção dos cientistas de dados, enquanto o primeiro tenta responder às perguntas colocadas pela organização como um todo. Tanto a ciência de dados quanto a análise de dados devem ser adotadas por empresas que desejam liderar o caminho para as mudanças tecnológicas e entender com êxito os dados que fazem suas organizações funcionarem. Uma empresa precisa de ciência de dados e análise de dados em seu projeto. Tanto a ciência de dados quanto a análise de dados fazem parte do crescimento da empresa.
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