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2 de janeiro de 2024 - 6 minutes

Data Science vs. Data Analytics

Descubra a diferença entre estes dois campos relacionados, mas diferentes.

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Data Science & Machine Learning

Numa indústria em constante movimento, não é surpreendente que por vezes confundamos certos termos técnicos, especialmente quando parece que novos tópicos de tecnologia surgem do nada. E no mundo dos big data, que envolve trabalhar com enormes e complicadas quantidades de informação, muita gente ainda confunde conceitos, tarefas e funções encontradas nesta disciplina emergente e em crescimento.

Um dos principais pontos de confusão neste campo é a diferença entre data analytics e data science. Embora algumas pessoas possam usar os dois termos de forma intercambiável, eles são na verdade dois campos diferentes, embora relacionados. E é exatamente por isso que escrevemos este artigo: para te ajudar a entender completamente as diferenças e fazer a melhor escolha para a tua futura carreira tecnológica. Vamos mergulhar de cabeça!

A Diferença entre Data Science e Data Analytics

Embora ambas se encontrem na encruzilhada entre matemática, estatística e desenvolvimento, data science e data analytics servem dois propósitos distintos, o que significa que os perfis dos profissionais que trabalham nos dois campos diferem significativamente.

Mas como, exatamente? Bem, vamos dividir isso:

  • Data science lida com os aspectos mais técnicos dos dados, trabalhando com equipas de tecnologia na criação e manutenção dos programas que orientam a análise de dados, como modelos de IA.

  • Data analytics, por outro lado, foca-se no processo de tomada de decisão que vem do trabalho que os data scientists fazem, transformando os dados em figuras compreensíveis para uma melhor tomada de decisão.

Ainda não está muito claro? Vamos colocar desta forma: em data analytics, estás a dar sentido à informação e a transformá-la em negócio. Em data science, estás a tentar treinar computadores para serem capazes de executar este tipo de análise de dados que é tão necessária para uma tomada de decisão de qualidade.

Agora que tens uma melhor compreensão das diferenças, vamos mergulhar um pouco mais nas complexidades de cada uma para que possas escolher o caminho certo para ti.

O que é Data Science?

Atualmente considerada uma ramificação dos big data, a data science visa extrair e interpretar informações derivadas da enorme quantidade de dados recolhidos por uma determinada empresa, seja para o seu próprio uso ou para operações que possa realizar com terceiros. Para alcançar este objetivo, os data scientists são responsáveis por projetar e implementar algoritmos matemáticos baseados em estatísticas, aprendizagem automática e outras metodologias que permitem às empresas usar ferramentas que lhes proporcionem a base para agir de uma forma ou de outra, de acordo com as circunstâncias e com o timing.

Entre outras coisas, os data scientists em formação vão aprender:

  • Técnicas básicas e avançadas de aprendizagem automática, como deep learning e redes neurais para tarefas específicas e de alta tecnologia com dados

  • Aprendizagem automática supervisionada e não supervisionada

  • Áreas disponíveis para formação especializada, como visão por computador, NPL ou MLOps

  • Como implementar soluções usando computação em nuvem

  • Ferramentas mais avançadas como TensorFlow e Keras para tarefas complexas com dados

Não se trata apenas de obter informações dos dados recolhidos e ser capaz de usá-las; os data scientists também têm a tarefa de garantir que os padrões detectados são visualizados corretamente para que sejam claros e legíveis por todos aqueles que tomam decisões com base nesses dados.

Exemplos práticos de data science

Procuras uma explicação mais aprofundada de como a data science se parece no mundo real? Aqui estão alguns exemplos:

  • Usar data science para detetar padrões incomuns que possam indicar fraude, analisando dados de transações

  • Prever hábitos de compra dos clientes com base em hábitos de compras anteriores e no que clientes semelhantes compraram

  • Usar data science para melhor prever o clima, analisando grandes quantidades de dados climáticos

  • Usar data science para prever a demanda de produtos e otimizar os níveis de inventário, reduzindo desperdícios e custos usando dados de várias fontes

  • Ajudar um consultor financeiro a prever tendências do mercado de ações

O que é Data Analytics?

Quando falamos de data analytics, geralmente estamos a falar de uma aplicação mais específica e precisa de data science. É por isso que nas indústrias que incorporaram data analytics, o papel dos analistas tem sido procurar fontes não processadas de informação para tentar encontrar tendências e métricas que possam ajudar as empresas a tomar decisões mais precisas e obter melhores resultados.

Precisamos ter cuidado para não confundir o seu trabalho com o de alguém em business intelligence, que lida com uma quantidade de dados muito menor, o que significa que a sua capacidade de análise e previsão é mais limitada. Os estudantes que aprendem data analytics irão:

  • Aprender as habilidades básicas e essenciais de data analytics

  • Familiarizar-se com business intelligence através do Tableau

  • Explorar as várias aplicações de análise de dados em diferentes indústrias

Então, enquanto os data scientists são mestres em prever o futuro, baseando as suas previsões em padrões do passado detectados nos dados, os analistas de dados extraem as informações mais relevantes dos mesmos conjuntos de dados. Podes dizer que, se os primeiros fazem perguntas para tentar mapear o que acontecerá nos próximos anos, os últimos são responsáveis por responder a perguntas que já estão na mesa.

Exemplos práticos de Data Analytics

Está com dificuldades em visualizar quais seriam as aplicações reais de Data Analytics? Dê uma olhada em alguns dos exemplos mais comuns aqui:

  • Números de vendas: identificar os produtos ou serviços mais populares que uma empresa oferece

  • Tráfego do site: descobrir de onde vêm os visitantes - e como atrair mais

  • Dados de trânsito: ajustar os tempos dos semáforos e planear melhor os layouts das estradas para reduzir o trânsito

  • Hábitos de visualização: recomendar filmes, programas de TV e conteúdos que os espectadores possam gostar

  • Dados do paciente: usar dados para identificar que tratamentos são mais eficazes e melhorar os cuidados do paciente

Aplicações de Data Science e Data Analytics

Outra grande diferença entre as duas disciplinas é como são aplicadas em várias indústrias. Na verdade, a Data Science teve um enorme impacto nos motores de busca, que usam algoritmos para fornecer melhores respostas às consultas dos usuários no menor tempo possível. Da mesma forma, os cientistas de dados tiveram um impacto significativo no desenvolvimento de sistemas de recomendação. Em termos de conteúdo principalmente visual, como é o caso da Netflix, ou sites de compras como a Amazon, esses sistemas oferecem aos clientes recomendações muito mais precisas, o que enriquece muito a experiência do usuário.

Se estás interessado nos resultados específicos disponíveis para ti quando entrares no mercado de trabalho, dá uma olhada:

  • Funções em Data Science: cientista de dados, engenheiro de IA, engenheiro de dados (posições júnior), engenheiro NLP, engenheiro de machine learning, engenheiro MLOps e engenheiro de visão computacional.

  • Funções em Data Analytics: analista de dados, analista de negócios, inteligência de negócios, consultor de análise de dados, engenheiro de dados e cientista de dados.

Ambos os campos são formas incríveis de entrar na área da tecnologia e encontrar o caminho certo para ti; tira um tempo para rever as diferenças entre os dois, familiariza-te com o que é necessário para cada um, e prepara-te para o sucesso escolhendo o que melhor se alinha com as tuas habilidades e interesses. Agora estamos a oferecer bootcamps tanto em Data Analytics como em Data Science e Machine Learning, permitindo-te escolher o melhor caminho para ti. Estás pronto?

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