Big data, data science e analytics: o que significam esses termos do mercado de tecnologia
Quem se qualifica para atuar com big data, data science ou analytics encontra um campo profissional que demanda raciocínio lógico, conhecimento técnico e capacidade de interpretar informações em diferentes contextos.
Nesse cenário, áreas como big data, data science e analytics ganharam relevância estratégica.
Organizações utilizam essas ferramentas para tomar decisões com base em informações concretas, aumentar a eficiência operacional, melhorar a experiência do cliente e identificar tendências de mercado.
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Essas áreas oferecem possibilidades de atuação em diversos segmentos, como finanças, saúde, varejo, indústria, governo, telecomunicações e marketing.
Quem se qualifica para atuar com dados encontra um campo profissional que demanda raciocínio lógico, conhecimento técnico e capacidade de interpretar informações em diferentes contextos.
Big data: refere-se ao conjunto de dados que é gerado em grande volume, com alta velocidade e variedade de formatos. Esses dados, por si só, não têm utilidade sem as ferramentas adequadas para coleta, armazenamento, processamento e análise.
A área de big data foca em desenvolver soluções para lidar com essa complexidade, garantindo que os dados possam ser usados de maneira eficaz pelas organizações.
Data science: é o campo que reúne conhecimentos de estatística, programação e domínio do negócio para extrair valor dos dados.
Profissionais de data science constroem modelos preditivos, identificam padrões e geram insights a partir de dados estruturados e não estruturados.
Essa área se apoia em técnicas de machine learning e inteligência artificial.
Analytics: é o processo de analisar dados com o objetivo de obter respostas para perguntas específicas do negócio.
Pode ser dividido em três tipos: descritivo (o que aconteceu), preditivo (o que pode acontecer) e prescritivo (o que deve ser feito).
A área de analytics costuma trabalhar com dados organizados e ferramentas de visualização para apoiar a tomada de decisões.
Cursos superiores indicados
Para atuar com big data, data science e analytics, existem diversas formações possíveis. Entre os cursos de nível superior que preparam profissionais para essas áreas, destacam-se:
Ciência de Dados: curso focado em programação, estatística, inteligência artificial e fundamentos de negócios. Forma profissionais com conhecimento técnico e analítico.
Engenharia da Computação: oferece base sólida em algoritmos, programação, banco de dados e arquitetura de sistemas.
Sistemas de Informação: prepara o aluno para lidar com o desenvolvimento e a gestão de sistemas computacionais voltados ao uso de dados.
Estatística: concentra-se na modelagem matemática, análise de dados e uso de ferramentas quantitativas.
Matemática Aplicada: desenvolve habilidades de modelagem e solução de problemas a partir de métodos matemáticos.
Engenharia de Dados: forma profissionais voltados ao design, construção e manutenção de pipelines de dados.
Durante a formação, os estudantes aprendem fundamentos de programação (em linguagens como Python e R), estruturas de dados, modelagem estatística, bancos de dados relacionais e não relacionais, machine learning, ferramentas de visualização (como Power BI e Tableau) e conceitos de governança e ética no uso de dados.
Para quem já possui formação superior e deseja se especializar nas áreas de big data, data science e analytics, há diversas opções de pós-graduação que aprofundam os conhecimentos técnicos e ampliam as possibilidades de atuação. Entre as mais comuns, estão:
Pós-graduação em Ciência de Dados: voltada para profissionais de TI, estatística ou áreas afins, oferece capacitação em machine learning, big data, bancos de dados, linguagens de programação e análise preditiva.
Pós-graduação em Big Data: foca no tratamento, armazenamento e análise de grandes volumes de dados. O curso aborda arquiteturas distribuídas, cloud computing, bancos NoSQL e ferramentas como Hadoop e Spark.
Pós-graduação em Analytics e Business Intelligence: indicada para quem atua ou pretende atuar com dados aplicados à gestão e tomada de decisões. Os temas abordam visualização de dados, indicadores de desempenho, ferramentas de BI e análise de negócios.
Pós-graduação em Engenharia de Dados: direcionada à construção e manutenção de estruturas para processamento e transporte de dados em larga escala. Aborda pipelines de dados, modelagem, governança e integração de sistemas.
MBA em Data Science e Analytics: voltado a profissionais com experiência em negócios, traz uma abordagem aplicada para o uso de dados na estratégia empresarial, unindo aspectos técnicos e de gestão.
Esses cursos de especialização são oferecidos tanto presencialmente quanto na modalidade a distância, e normalmente exigem conhecimentos prévios em programação, matemática ou estatística, dependendo da ênfase do curso.
A carga horária varia entre 360 e 480 horas, com duração média de um a dois anos.
Profissionais dessas áreas costumam ter domínio de lógica de programação, conhecimento em estatística, habilidade para resolver problemas e interpretar dados de forma crítica.
Também é comum a necessidade de trabalhar com equipes multidisciplinares e compreender o funcionamento do negócio. A atualização constante é uma exigência, já que as tecnologias e ferramentas evoluem com frequência.
O trabalho com dados envolve também atenção à qualidade das informações, segurança e conformidade com normas legais.
Por isso, a capacidade de seguir procedimentos e entender implicações éticas é valorizada no exercício dessas funções.
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