Hoje eu quero tirar uma dúvida que muitos de vocês tem que é a diferença entre análise x ciência de dados e o que cada um faz!
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Essa é uma das perguntas que mais nos fazem nos comentários do YouTube, Instagram, Facebook… que é a diferença entre análise e ciência de dados.
Essa é uma pergunta muito feita e que muitas pessoas têm dúvida em relação a isso, o que é análise de dados? O que é ciência de dados? Por onde eu começo?
Hoje eu vou falar um pouco sobre essas duas áreas para que você entenda melhor o que cada uma delas trabalha e o que você vai fazer dentro de cada uma.
Assim você pode definir se quer ser um cientista de dados ou um analista de dados, caso queira isso como profissão é claro.
Mas mesmo que não queira trabalhar na área, você está aqui porque gosta do conteúdo então é importante saber essa diferença, até porque você pode precisar de um desses profissionais!
Nessas duas imagens nós temos algumas explicações de como a ciência e dados e a análise de dados se diferenciam.
No geral você vai ver que os projetos de ciência de dados são maiores, mais detalhados, possuem mais dados para processamento.
A ideia da ciência de dados é quando temos de fato um projeto para resolver, criar um modelo mais complexo para a resolução de um problema.
A análise de dados é algo menor, que você mesmo já deve ter feito em algum trabalho. É onde pega uma base de dados para verificar como está a produção da empresa.
Como andam os lucros, quais são as previsões, são trabalhos menores onde você geralmente já recebe uma base de dados pronta e só precisa fazer a análise e criar dashboards para facilitar essas análises.
Nas imagens que coloquei você vai ver ponto a ponto a diferença entre cada uma dessas partes para que possa entender melhor o conceito de análise de dados para o conceito de ciência de dados.
Outro ponto que você deve ter notado é que em ciência de dados nós vamos precisar de uma forte base de programação, além de outros conhecimentos.
Agora na parte de análise de dados você vai ter uma pessoa que tem conhecimento em Excel, SQL, Power BI… Que são as ferramentas mais comuns para análise de dados.
Após entender a diferença entre análise de dados e ciência de dados, vou te apresentar o que você precisa aprender e dominar para dar início à sua jornada nessas áreas.
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Se o seu objetivo é se tornar um analista de dados completo, é fundamental que você domine as ferramentas certas. E as primeiras que você precisa aprender são o Power BI e o Excel.
Aprender essas ferramentas é mais rápido do que aprender uma linguagem de programação, e com elas você já será capaz de solucionar alguns desafios. Além disso, elas oferecem flexibilidade e rapidez para construir suas análises e apresentar resultados visuais incríveis.
Após dominar essas importantes ferramentas, seu próximo passo é começar a estudar Python! Com essa linguagem de programação, você terá ainda mais flexibilidade e uma variedade de funcionalidades para auxiliar e otimizar suas análises de dados.
Com Python, você poderá fazer integrações com o Excel e o Power BI, permitindo que trabalhe e analise volumes de dados muito maiores e de forma mais eficiente. Com dedicação, estudos e muita prática, você estará preparado para realizar projetos de análise de dados com confiança e qualidade.
A partir desse ponto, seu foco tem de ser na criação e atualização constante do seu portfólio, trabalhando em projetos cada vez mais variados ou especializados na sua área de interesse, para aumentar sua experiência e conhecimento.
Em algum momento da sua jornada de aprendizado, também será necessário estudar e aprender um pouco de SQL, para que possa realizar integrações com bancos de dados.
Se o seu foco está em se tornar um cientista de dados impressionador, o seu primeiro objetivo deve ser aprender e dominar Python! Com ele, você terá as funcionalidades necessárias para solucionar todos os desafios que essa área apresenta.
Depois de se aprofundar em Python, você estará pronto para avançar e aprender sobre machine learning. Assim, você poderá criar seus próprios modelos ou utilizar modelos prontos para resolver e superar os desafios reais de ciência de dados.
Sempre realize projetos aplicados nessa etapa, como classificação, regressão e outros tipos de machine learning. Isso permitirá que você se familiarize com os termos, abordagens e aplicações, expandindo significativamente o seu conjunto de conhecimentos.
Assim como na análise de dados, você também precisará adicionar na sua caixa de ferramentas o SQL, que será necessário para trabalhar com os bancos de dados.
Por fim, um conhecimento essencial tanto para o cientista de dados quanto para o analista de dados é o storytelling. Essa habilidade fundamental permitirá que você transmita as informações sobre os seus dados e suas análises.
Aprender a contar essa “história” de forma envolvente, de modo que todos possam entender e perceber a importância dos insights e dos resultados do seu projeto é uma competência muito importante a ser desenvolvida e dominada.
A etapa de projetos é extremamente importante tanto para o analista de dados quanto para o cientista de dados. Começando com projetos mais simples e avançando para projetos mais complexos, essa será uma prática constante e essencial.
Ao longo do tempo, você construirá uma base sólida de conhecimentos e possuirá um portfólio de projetos, o que abrirá as portas para surgirem as primeiras oportunidades de trabalho.
É importante ressaltar que tanto a ciência de dados quanto a análise de dados estão em constante evolução. Portanto, seu aprendizado nessas áreas deve ser contínuo, estudando e aplicando seus conhecimentos em cada vez mais projetos, para se manter atualizado e avançar em sua carreira.
Para auxiliá-lo em sua jornada de evolução e desenvolvimento nessas áreas, gostaria de te oferecer alguns materiais para que você possa começar imediatamente a se tornar um profissional impressionador!
Dividirei esses materiais entre gratuitos e cursos completos pagos. Aqui na Hashtag, oferecemos cursos completos e essenciais para você que quer se tornar um analista ou cientista de dados.
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Nessa aula eu te mostrei a diferença entre ciência de dados e análise de dados e com esse conhecimento você vai entender o que cada especialista nessa área é capaz de fazer.
E claro, se tiver interesse em se tornar um cientista de dados ou analista de dados você já vai ter uma noção do que precisa saber ou do que vai fazer no trabalho!
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