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Qual é a diferença entre Data Science e Big Data Analytics?
A indústria de big data está dominando o mercado de tecnologia. Os volumes de dados provavelmente crescerão amplamente ao longo de 2020.
A previsão diz que cerca de 2,72 milhões de empregos na área de ciência de dados e análise de big data estarão disponíveis até o final de 2020, diz a IBM.
A disponibilidade de oportunidades de trabalho significa simplesmente que mais e mais organizações precisarão de profissionais de análise de big data para ajudá-los a lidar com grandes volumes de dados.
Sem dúvida, os dados provaram ser um dos maiores ativos para a maioria das organizações. Os dados podem ser coletados de qualquer lugar e estão mudando drasticamente a maneira como vivemos hoje.
De acordo com o 🔗 DASCA , há um requisito de dois a cinco engenheiros de Big Data para cada cientista de dados em uma organização.
👉 Vamos nos aprofundar no assunto
Ciência de dados trata de determinar os aspectos dos dados. Desde a preparação dos dados para limpar os dados e posterior análise dos dados. Como cientista de dados, o indivíduo tem experiência na condução de métodos científicos usando diferentes ferramentas e tecnologias em ciência de dados.
Estatística, matemática, habilidades de resolução de problemas, conhecimento de negócios e habilidades de comunicação estão entre as outras habilidades-chave que vêm dentro de seu âmbito.
A análise de big data refere-se à aplicação de processos algorítmicos para derivar insights positivos e percorre vários conjuntos de dados em busca de correlações significativas entre si.
Esse processo já está sendo usado por várias empresas e organizações para ajudá-las a tomar melhores decisões. Saúde, viagens, jogos e gerenciamento de energia são alguns dos setores influenciados pela ciência de dados e análise de big data .
As aplicações de Big Data Analytics e Data Science
👉 Aplicativos de ciência de dados:
- Pesquisa na Internet – os mecanismos de pesquisa com a ajuda de algoritmos de ciência de dados tendem a fornecer as melhores consultas do mecanismo de pesquisa em segundos.
- Sistemas de recomendação – neste, a maioria das empresas utiliza este sistema para promover produtos e recomendações com base nas informações relevantes e na demanda do usuário. Os sistemas de recomendação não apenas aumentam a experiência do usuário, mas também tornam mais simples encontrar produtos ou serviços relevantes entre bilhões de opções disponíveis.
- Publicidade digital – o domínio completo do marketing digital usa algoritmos de ciência de dados como tais, de outdoors digitais a banners de exibição.
- E Muito mais!
👉 Aplicativos de análise de dados grandes:
- O setor de saúde – com a ajuda de análises de big data, o setor de saúde pode realizar várias tarefas, como rastrear ou otimizar o fluxo do paciente ou mesmo acompanhar o uso de equipamentos / medicamentos em diferentes instalações e até mesmo organizar as informações dos pacientes.
- Setor de viagens – a experiência de compra de diferentes canais pode ser otimizada usando análises de big data. Com a ajuda de análises de big data, as empresas de viagens podem facilmente extrair o desejo do consumidor e vice-versa.
- Setor de jogos – percepções como like, deslike e relacionamentos do usuário podem ser obtidos com a ajuda de análises de big data.
- E Muito mais!
Os conjuntos de habilidades exigidos em ciência de dados e análise de big data
👉 Para se tornar um profissional de ciência de dados, você deve ter os seguintes conjuntos de habilidades:
- Excelentes habilidades analíticas
- Habilidades de gerenciamento de dados
- Matemática e Estatística
- Conhecimento em uma dessas linguagem quanto mais melhor Python, R, C, C ++, Java, SAS e Pearl
- Habilidades técnicas, como análise de dados, visualização de dados, aprendizado de máquina, mineração de dados, técnicas de dados não estruturados, habilidades de gerenciamento de dados
- Conhecimento de sistemas de banco de dados
- Habilidades de comunicação
- Visão de negócios
- Saber traduzir linguagem técnica para linguagem dos usuários
👉 Um profissional de análise de big data deve ter um conhecimento sólido de:
- Linguagens de programação R e Python
- Matemática e Estatística
- Disputa de dados
- Habilidades de machine learning, visualização de dados e habilidades de comunicação
👉Responsabilidades do trabalho do cientista de dados
De acordo com a indústria, um cientista de dados pode desempenhar várias responsabilidades. No entanto, a principal responsabilidade do trabalho desses especialistas é realizar uma análise exploratória para obter percepções acionáveis de diferentes fontes de dados.
Com a ajuda de algoritmos de aprendizado de máquina, as ocorrências futuras de incidentes podem ser identificadas. Seu foco é principalmente baseado na identificação de padrões ocultos, tendências de mercado e correlações desconhecidas.
👉Responsabilidades do trabalho de Analista de Big Data
Sua principal responsabilidade é lidar com grandes volumes de dados coletados de várias fontes. Eles são os únicos responsáveis por descrever o comportamento e a estrutura das soluções de big data e como elas podem ser fornecidas com a ajuda de tecnologias de big data, como Hadoop e Apache Spark.
👉 Salários
Um profissional de ciência de dados ganha um pacote salarial médio de cerca de US $ 113.436 por ano, enquanto um profissional de análise de big data poderia ganhar cerca de US $ 66.000 por ano.
Embora a ciência de dados e a análise de big data caiam no mesmo domínio, os profissionais que trabalham nessa área recebem uma remuneração salarial um pouco diferente.
Pavimentando o caminho da carreira
Ciência de dados e análise de big data, embora pareçam intercambiáveis, não são.
👉 Etapas simples para começar na ciência de dados
- Familiarize-se com as linguagens de programação mais utilizadas, como Python, R e Java. Além disso, você precisa atualizar seus conhecimentos de matemática e estatística. Isso ajuda você a entender se a função de trabalho da ciência de dados é adequada para você.
- Como a estatística e a matemática são a base principal da ciência de dados, é crucial que todo aspirante a profissional de ciência de dados tenha amplo conhecimento em ambos os campos.
- Comece a construir conexões usando redes profissionais como o LinkedIn.
- Muitos profissionais estão agora obtendo 🔗 programas de certificação em ciência de dados (Em Inglês), pois eles comprovam ser um caminho confiável para conseguir um emprego inicial.
- Além disso, é sempre ideal obter curso superior, como um mestrado ou doutorado.
👉 Etapas simples para começar na análise de big data:
- Você pode querer estudar estatísticas com gerenciamento de banco de dados e gerenciamento de projetos.
- Sem experiência, pode ser difícil conseguir um emprego de nível básico sem experiência anterior. Portanto, é recomendável se tornar um profissional certificado de Big Data ou obter alguns estágios, criar um portfolio etc.
- Você pode optar por treinamento interno em áreas como gerenciamento de big data e programas de software analítico.
- Um diploma complementar complementar talvez possa ajudá-lo a obter mais oportunidades de emprego.
A indústria de big data está em constante crescimento, e ganhar uma carreira nessa área pode ser promissor.
Créditos: Medium