{"id":413,"date":"2022-06-29T12:00:00","date_gmt":"2022-06-29T15:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.wieczorek.com.br\/novo\/?p=413"},"modified":"2022-06-22T15:01:47","modified_gmt":"2022-06-22T18:01:47","slug":"o-que-sao-data-analytics-big-data-e-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.wieczorek.com.br\/index.php\/2022\/06\/29\/o-que-sao-data-analytics-big-data-e-data-science\/","title":{"rendered":"O que s\u00e3o Data Analytics, Big Data e Data Science\u00a0"},"content":{"rendered":"\n<p>Data Science, Big Data e Data&nbsp;Analytics tratam de an\u00e1lises de dados, por\u00e9m cada uma com sua particularidade, nesse post vamos diferenciar um pouco cada umas das 3 abaixo.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Dados, Dados Dados<\/h3>\n\n\n\n<p>Os dados&nbsp;est\u00e3o em toda parte.&nbsp;Na verdade, a quantidade de dados digitais que existe est\u00e1 crescendo rapidamente \u2013 de fato, mais de&nbsp;2,7 zettabytes de dados&nbsp;existem no universo digital de hoje, e isso dever\u00e1 crescer para&nbsp;180 zettabytes&nbsp;em 2025.<\/p>\n\n\n\n<p>Todos esses dados \u2013 da suas fotos at\u00e9 as finan\u00e7as da bolsa de valores \u2013 come\u00e7aram a ser analisados \u200b\u200bpara obter insights que podem ajudar as organiza\u00e7\u00f5es a melhorar seus neg\u00f3cios.&nbsp;\u00c9 por isso que, a cada dia, mais organiza\u00e7\u00f5es buscam profissionais capazes de trabalhar com dados.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00c9 bastante f\u00e1cil se tornar&nbsp;cientista de dados.&nbsp;Uma vez que voc\u00ea tenha afinidade com an\u00e1lise de dados da forma correta, \u00e9 apenas uma quest\u00e3o de praticar suas habilidades rec\u00e9m-descobertas o suficiente para se tornar proficiente.<\/p>\n\n\n\n<p>Neste artigo, vamos discutir o que \u00e9 Ci\u00eancia de Dados \u2013&nbsp;Data Science; Big Data; e An\u00e1lise de Dados \u2013 Data&nbsp;Analytics, habilidades recomendadas para cada um e sal\u00e1rios em potencial.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ci\u00eancia dos dados |&nbsp;Data Science<\/h3>\n\n\n\n<p>O que \u00e9 um cientista de dados?&nbsp;O que os cientistas de dados fazem?&nbsp;Os cientistas de dados combinam estat\u00edstica, matem\u00e1tica, programa\u00e7\u00e3o, resolu\u00e7\u00e3o de problemas para capturar dados de maneiras engenhosas, com capacidade de olhar os dados de forma diferente para encontrar padr\u00f5es, juntamente com as atividades de limpeza, prepara\u00e7\u00e3o e organiza\u00e7\u00e3o dos dados.&nbsp;Esses dados podem ser Estruturados e N\u00e3o-Estruturados.<\/p>\n\n\n\n<p>Simplificando,&nbsp;Data Science&nbsp;\u00e9 um campo que abrange qualquer coisa relacionada \u00e0 limpeza, prepara\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise de dados. \u00c9&nbsp;um termo abrangente para as t\u00e9cnicas utilizadas a fim de se extrair dados e obter insights atrav\u00e9s de informa\u00e7\u00f5es&nbsp;(conjunto de dados).<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Ci\u00eancia de Dados \u2013 Conhecimento necess\u00e1rio<\/h4>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Conhecimento aprofundado de SAS e \/ ou&nbsp;R. Para Data Science, R&nbsp;\u00e9 geralmente preferido.<\/li><li>Codifica\u00e7\u00e3o Python:&nbsp;Python \u00e9 a linguagem de codifica\u00e7\u00e3o mais comum que \u00e9 usado na ci\u00eancia dos dados, juntamente com Java, Perl, C \/ C ++.<\/li><li>Plataforma Hadoop:&nbsp;Embora nem sempre seja um requisito, \u00e9 importante saber que a plataforma&nbsp;Hadoop&nbsp;\u00e9 preferida para a \u00e1rea.&nbsp;A experi\u00eancia em Hive ou Pig \u00e9 uma grande vantagem.<\/li><li>Banco de dados \/ codifica\u00e7\u00e3o SQL: Embora o NoSQL e o&nbsp;Hadoop&nbsp;sejam o foco principal para cientistas de dados, os candidatos preferenciais podem escrever e executar consultas complexas em SQL.<\/li><li>Trabalhando com dados n\u00e3o estruturados: \u00e9 extremamente importante que um&nbsp;Cientista de Dados&nbsp;possa trabalhar com dados n\u00e3o estruturados, seja de m\u00eddias sociais, feeds de v\u00eddeo, \u00e1udio ou outras fontes.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Big Data<\/h3>\n\n\n\n<p>O que \u00e9 um analista&nbsp;Big Data?&nbsp;De acordo com o&nbsp;Gartner, Big Data pode ser definido como \u201cGrande volume de dados, gerados em alta velocidade e variedade, que necessitam de formas inovadoras e econ\u00f4micas para process\u00e1-los, organiz\u00e1-los e armazen\u00e1-los, a fim de se permitir melhor compreens\u00e3o para a tomada de decis\u00e3o e automa\u00e7\u00e3o de processos.\u201d Atrav\u00e9s deste processo, o papel do Analista Big Data \u00e9 obter insights que ajudam as organiza\u00e7\u00f5es na tomada de melhores decis\u00f5es para o neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n<p>Simplificando, Big Data \u00e9 uma palavra-chave usada para descrever imensos volumes de dados, n\u00e3o estruturados e estruturados, que&nbsp;inunda organiza\u00e7\u00f5es&nbsp;de todos os tamanhos no dia-a-dia.&nbsp;Em outras palavras, Big Data refere-se a volumes gigantescos de dados que n\u00e3o podem ser efetivamente processados \u200b\u200bcom softwares\/tecnologias tradicionais.&nbsp;O processamento de Big Data come\u00e7a com os dados brutos que n\u00e3o s\u00e3o agregados ou organizados \u2013 e, na maioria das vezes, \u00e9 imposs\u00edvel armazenar na mem\u00f3ria de um \u00fanico computador.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Big Data \u2013 conhecimento necess\u00e1rio<\/h4>\n\n\n\n<p>Para aqueles que procuram trabalhar com Big Data, voc\u00ea precisar\u00e1 de:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Habilidades anal\u00edticas:<\/strong>&nbsp;a capacidade de obter insights das enormes quantidades de dados que voc\u00ea obter\u00e1.&nbsp;Com habilidades anal\u00edticas de resolu\u00e7\u00e3o de problemas, voc\u00ea poder\u00e1 determinar quais dados s\u00e3o relevantes para solu\u00e7\u00e3o de um problema.<\/li><li><strong>Criatividade:<\/strong>&nbsp;voc\u00ea deve ter a capacidade de criar novos m\u00e9todos para reunir, interpretar e analisar uma estrat\u00e9gia de dados.<\/li><li><strong>Matem\u00e1tica e habilidades estat\u00edsticas:<\/strong>&nbsp;Bom, antiquado \u201ccrunching num\u00e9rico\u201d \u00e9 absolutamente necess\u00e1rio.<\/li><li><strong>Inform\u00e1tica:<\/strong>&nbsp;os computadores s\u00e3o a chave para o trabalho por tr\u00e1s de cada estrat\u00e9gia de dados.&nbsp;Os programadores ter\u00e3o uma necessidade constante de criar&nbsp;algoritmos&nbsp;para transformar dados em insights.<\/li><li><strong>Compet\u00eancias empresariais:<\/strong>&nbsp;os profissionais do Big Data devem ter uma compreens\u00e3o dos objetivos de neg\u00f3cios que est\u00e3o em vigor, juntamente com os processos subjacentes que impulsionam o crescimento do neg\u00f3cio e seu lucro.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Analista de dados | Data Analytics<\/h3>\n\n\n\n<p>O Data Analytics&nbsp;\u00e9 a ci\u00eancia de examinar dados brutos com o objetivo de encontrar padr\u00f5es e tirar conclus\u00f5es sobre essa informa\u00e7\u00e3o, aplicando um processo algor\u00edtmico ou mec\u00e2nico para obter informa\u00e7\u00f5es.&nbsp;Segundo a Forbes, o grande mercado de an\u00e1lise de dados&nbsp;superar\u00e1 em&nbsp;breve&nbsp;$ 200 bilh\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n<p>O trabalho de um analista de dados reside na infer\u00eancia, que \u00e9 o processo de derivar conclus\u00f5es que s\u00e3o unicamente baseadas no que o pesquisador j\u00e1 conhece;&nbsp;por exemplo, executando uma s\u00e9rie de conjuntos de dados para procurar correla\u00e7\u00f5es significativas entre si.&nbsp;O Data Analytics \u00e9 usado em v\u00e1rias ind\u00fastrias para permitir que as organiza\u00e7\u00f5es tomem melhores decis\u00f5es, bem como verifiquem e refutem teorias ou modelos existentes.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Analista de Dados \u2013 Conhecimento necess\u00e1rio<\/h4>\n\n\n\n<p>Para se exercer a fun\u00e7\u00e3o de Analista de Dados, normalmente exigem o seguinte:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Habilidades de programa\u00e7\u00e3o:<\/strong>\u00a0conhecer as linguagens de programa\u00e7\u00e3o R e Python \u2013 extremamente importantes para qualquer analista de dados.<\/li><li><strong>Habilidades estat\u00edsticas e matem\u00e1tica:<\/strong>\u00a0as estat\u00edsticas descritivas e inferenciais e os projetos experimentais s\u00e3o tamb\u00e9m indispens\u00e1veis \u200b\u200bpara os analistas de dados.<\/li><li><strong>Aprendizagem de m\u00e1quinas \u2013\u00a0Machine Learning.<\/strong><\/li><li><strong>Habilidades com dados:<\/strong>\u00a0capacidade de mapear dados brutos e convert\u00ea-lo em outro formato que permita um consumo mais conveniente dos dados.<\/li><li><strong>Habilidades de comunica\u00e7\u00e3o e visualiza\u00e7\u00e3o de dados.<\/strong><\/li><\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Data Science, Big Data e Data&nbsp;Analytics tratam de an\u00e1lises de dados, por\u00e9m cada uma com sua particularidade, nesse post vamos diferenciar um pouco cada umas das 3 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