Ciência de dados (ou data science em inglês) é um estudo que tem como objetivo extrair de dados brutos insights para auxiliar na tomada de decisões dos gestores em uma organização.
Ciência de dados é o termo utilizado para determinar uma combinação de várias ferramentas, algoritmos e princípios de aprendizado de máquina responsáveis pela descoberta de padrões e insights a partir de dados brutos.
A importância disso é que as empresas passam a entender que os dados têm muito valor e podem gerar insights valiosos para os negócios. A partir disso, torna-se possível uma visão mais holística do tratamento e da governança na gestão dos dados, para que, se possa fazer ciência de dados.
Data Science é o estudo disciplinado dos dados e informações inerentes ao negócio e todas as visões que podem cercar um determinado assunto. É uma ciência que estuda as informações, seu processo de captura, transformação, geração e, posteriormente, análise de dados. ... Conhecimento do Negócio.
Esse profissional é responsável por coletar, gerenciar e transformar dados não-estruturados em modelos utilizáveis. ... O cientista de dados é responsável por lidar com o big data, um grande massa de dados. Por isso, ele deve ter conhecimento das técnicas de inteligência artificial e inteligência de negócios e mercado.
"O engenheiro de dados é a pessoa que faz toda a preparação, a engenharia para os dados serem organizados e coletados da empresa; é ele quem prepara tudo, coleta, organiza", explica. Já o cientista fica encarregado de analisar os dados.
De acordo com a definição do DataCamp, um engenheiro de dados desenvolve, constrói, testa e mantém arquiteturas, como bancos de dados e sistemas de processamento em larga escala. Ele trabalha em conjunto com o cientista de dados para prover insights para embasar as decisões empresariais.
O Data Engineer é o profissional responsável por garantir que os dados (informações) estejam fluindo das origens até os destinos corretos, trabalhando no desenvolvimento de fluxos de dados ( data flows ) ou também chamados como pipelines.
Enquanto para o cientista de dados é importante ter uma boa base de aprendizado em matemática e estatística, para o engenheiro de dados, uma formação superior em curso de TI é o primeiro passo recomendado. Graduações em ciências da computação, análise de sistemas e sistemas de informação, entre outros, têm muito a ver.
Data Science, Data Analytics e Big Data são áreas de conhecimento e atuação que trabalham com o mesmo objeto: dados. Mas cada uma tem suas especificidades quando entramos no dia a dia de seus profissionais. Para saber qual destas vertentes é a melhor para você, é preciso conhecer a diferença entre as áreas de dados.
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