Ciência de Dados e Big Data: qual a relação?

Roberto Dezorzi
Colaborador do Hora Da Facul
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Crédito: Canva.

Dados!

Quer saber a resposta simples e direta para a pergunta do nosso post? Simplesmente, dados. Essa é a relação fundamental entre Ciência de Dados e Big Data 

Independente do conceito de cada um, o que os mantém próximos são as bases de dados em diferentes quantidades. Porém, existem muito mais coisas que os diferem do que os aproxima. 

Basicamente é sobre isso que vamos falar hoje.

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Porém, antes de começar. Que tal visitar a página do curso de Ciência de Dados e entender um pouco sobre do que ela trata ou com o que trabalham os especialistas da área? É só clicar aqui e conferir.

Agora, mãos à obra que a leitura agora vai começar.

Ciência de Dados e Big Data: qual é a relação?

Resumindo, como falamos na introdução do post a relação que existe entre a Ciência de Dados e Big Data reside nos dados. Este é o objeto e o motivo da existência de cada um. Porém, a ligação entre ambos para por aí. Afinal, são áreas muito diferentes de conhecimento e os profissionais ligados a cada uma delas atuam de maneiras também diversas.

Logo, para você entender melhor as peculiaridades de cada uma das áreas de atuação as quais estamos falando vamos descrever uma por uma. 

Ciência de Dados

Basicamente, a Ciência de Dados trabalha com uma quantidade imensa de informações, arquivos, imagens, fotos e dezenas de outros formatos de dados – o que também ocorre com Big Data. 

Entretanto, os profissionais de Data Science possuem um grande e importante diferencial: eles projetam cenários e criam possibilidades futuras para negócios e situações a partir de uma análise e interpretação dessa abundância de dados.

Ou seja, se você for ingressar no curso de Ciência de Dados da Academia Tech saiba que a graduação vai capacitar você para usar códigos e linguagens para organizar e saber projetar cenários futuros. Seja dentro de um segmento de mercado, seja nos próximos passos de crescimento de uma empresa e, quem sabe, em qual tipo de produto investir mais dinheiro.

Em suma, é sobre todas essas possibilidades e muito que subsiste a área de Data Science.

Algumas aplicações práticas de Ciência de Dados

Definitivamente, estudar e trabalhar com a área de dados vai exigir de estudantes e profissionais uma rotina ligada à lógica, análise de situações, matemática e estatísticas. E por aí segue: linguagens de programação e códigos diversos, etc.

Apesar de serem todas funções muito específicas, elas englobam apenas uma pequena porcentagem do que faz um especialista desses. Uma das atividades mais importantes do cientista de dados é o machine learning, o que permite a compreensão de dados a partir de uma máquina – o que é implementado por esse profissional.

Já que tanto criador como criatura. Melhor dizendo, entre o cientista de dados e um dispositivo realizam a organização e compilação dos dados. Posteriormente, promover sua limpeza e seleção. Logo, após tantas etapas, a grande nuvem de dados passa a ser interpretada conforme os objetivos de um projeto para então fornecer um aprendizado. 

Inteligência Artificial

Vale a pena citar que uma das aplicações mais interessantes da Ciência de Dados é a Inteligência Artificial. Resumindo, ela traz a possibilidade de criar, projetar e habilitar dispositivos ou programas com características de análise e projeções futuras. 

Além disso, Data Science lida com algoritmos e padrões de dados visando uma melhor visualização de seus significados.

Dados são como ouro e petróleo

Consequentemente, temos aqui a projeção de cenários e possibilidades futuras através da obtenção de vários dados através de múltiplas fontes. 

Em suma, os dados chegam passam pelo cientista de dados para então mostrarem a sua verdadeira utilidade e significados para empresas e clientes. Por isso, é comum falar que dados e informações são tão valiosos quanto, petróleo ou ouro.

Big Data

Enfim, agora chegamos no momento de explicar e falar mais sobre Big Data. Como a própria terminologia dele afirma: Big Data, ou seja, “grande quantidade de dados”.

Se você acredita que os dados trabalhados pela Ciência de Dados contém uma quantidade grande de informações é porque você não viu o Big Data.

Grandes poderes, grandes responsabilidades

Em suma, realmente é isso. Estruturas de Big Data são como universos de dados que quando bem organizados e interpretados fornecem aos seus usuários grandes poderes. Isto é, com uma boa arquitetura e organização, além de profissionais capacitados, as informações contidas nesse local (físico ou nuvem) fornecem caminhos, subsídios e estratégias bastante assertivas para tomadas de decisões. 

Logo, o profissional que atua diretamente com essa tecnologia projeta cenários futuros assim como o cientista de dados. Porém, em uma escala muito maior e englobando múltiplos conhecimentos aplicados tais como: noções de administração de empresas e negócios, habilidades de planejamento, visão estratégica de negócios e conhecimento profundo de mercado.

Ciência de Dados e Big Data: o que há em comum?

Definitivamente, a resposta é sim.

Primeiramente, ambas trabalham e existem devido aos dados. É comum falar que elas se diferenciam pela quantidade, mas já mostramos que não é bem assim.

Enquanto diferem, também chamam atenção para algumas semelhanças. Entre elas destacam-se:

  • Ambas processam e recebem dados estruturados e não estruturados;

  • As duas áreas permitem transformam dados em informações úteis;

  • Ciência de Dados e Big Data exigem profissionais com poder de análise;

  • Ambas exigem conhecimento de linguagem de programação;

  • As duas exigem noções de exatas e estatística.

Algumas boas práticas para futuros cientistas de dados

Independente da área, Data Science ou Big Data é fato que dados e análise dos mesmos farão parte do dia a dia.

Tenha para você, seja um estudante ou futuro profissional uma mente aberta e muitas vezes ampla para visualizar o que um universo de dados pode te mostrar. Afinal, ler dados é saber interpretar. E muitas vezes, eles vão mostrar para você, sua equipe ou outros departamentos da empresa, informações surpreendentes ou até não esperadas.

Portanto, uma das grandes dicas que podemos colocar na profissão de cientista de dados é não criar expectativas. Já que elas causam frustração e somente os dados concretos podem lhe fornecer planos para os projetos futuros ou um olhar estratégico de determinada situação e momento.

Enfim, estudo muito e tenha atenção redobrada na hora de organizar e ler tudo que está escrito nas entrelinhas de códigos, dados e informações de todos os tipos.

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