Data science e data analytics: entenda o que são e como se diferenciam

No mundo atual, dominado por dados e tecnologia, termos como data science e data analytics estão cada vez mais presentes nas estratégias das empresas. Embora relacionados, esses conceitos possuem diferenças significativas em termos de abordagem, escopo e aplicações.

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Mas afinal, qual a diferença entre data science e data analytics? A seguir, entenda o que significa cada um, quais são suas funções práticas e como escolher a formação ideal para atuar em cada uma dessas áreas.

O que é Data Science?

Data Science, ou Ciência de Dados, é uma área multidisciplinar que combina estatística, matemática, programação e conhecimento de negócios para extrair informações e gerar valor a partir de grandes volumes de dados. O objetivo principal é transformar dados brutos em conhecimento acionável, contribuindo para a tomada de decisões estratégicas.

Entre as ferramentas mais comuns da área estão técnicas de machine learning, modelagem preditiva, big data e visualização de dados. O cientista de dados atua de forma analítica e preditiva, antecipando cenários e propondo soluções baseadas em evidências extraídas dos dados.

Principais aplicações da Data Science

A Ciência de Dados tem se consolidado como uma ferramenta essencial para a inovação e eficiência em diversas áreas.

Sua aplicação vai muito além da análise de dados tradicional, pois permite antever comportamentos, prever resultados e automatizar decisões complexas. Veja como ela é utilizada em diferentes segmentos:

• Marketing: Permite identificar perfis de consumidores, segmentar campanhas, prever tendências de consumo e personalizar a experiência do cliente com base em dados de comportamento e preferências.
• Finanças: É utilizada para detectar fraudes em transações, prever oscilações de mercado, avaliar riscos de crédito e automatizar investimentos.
• Saúde: Auxilia no diagnóstico de doenças, análise de prontuários eletrônicos, descoberta de medicamentos e previsão de epidemias com base em dados clínicos e ambientais.
• Logística: Otimiza o transporte de cargas, gestão de frotas e estoques, prevê demandas e melhora a eficiência em toda a cadeia de suprimentos.
• Ciência e tecnologia: Contribui para a modelagem de fenômenos naturais, simulações complexas, análise de dados experimentais e desenvolvimento de inteligência artificial aplicada.

Essas aplicações demonstram como a Data Science pode transformar setores inteiros, tornando os processos mais eficientes, personalizados e baseados em evidência.

O que é Data Analytics?

Data Analytics, ou Análise de Dados, é o processo de explorar e interpretar conjuntos de dados para encontrar padrões, relações e tendências. Foca na análise descritiva e diagnóstica dos dados, geralmente com o objetivo de apoiar a tomada de decisões táticas ou operacionais.

O profissional da área, o Analista de Dados (Data Analyst), atua na coleta, organização, limpeza e interpretação de dados, utilizando técnicas estatísticas e ferramentas de visualização para comunicar resultados de forma clara e eficiente.

Tipos de Data Analytics

Data Analytics pode ser classificada em diferentes tipos, cada um com um propósito específico dentro do processo de análise.

Conhecer essas categorias ajuda a entender como os dados podem ser usados em diferentes momentos da tomada de decisão:

• Análise descritiva: Visa entender o que aconteceu no passado. Utiliza dados históricos para gerar relatórios, dashboards e indicadores que ajudam a visualizar a performance de um produto, serviço ou processo. É muito usada para o acompanhamento de resultados.
• Análise diagnóstica: Investiga as causas por trás de determinados resultados. A partir dos dados, busca responder “por que isso aconteceu?”, comparando variáveis e identificando correlações. É muito utilizada em auditorias, avaliação de campanhas e solução de problemas.
• Análise preditiva: Usa modelos estatísticos e algoritmos para prever eventos futuros. A partir de dados anteriores, estima comportamentos e resultados prováveis, sendo essencial em planejamento estratégico e gestão de riscos.
• Análise prescritiva: Vai além da previsão e recomenda ações com base nos dados. Responde “o que fazer?” ao propor alternativas para atingir objetivos, considerando cenários e probabilidades. É uma das formas mais avançadas de análise de dados.

Diferenças entre Data Science e Data Analytics

Apesar de ambas atuarem no universo dos dados, Data Science e Data Analytics têm abordagens distintas, complementares em muitos contextos.

Enquanto Data Analytics se foca na interpretação de dados existentes e na explicação de acontecimentos passados, Data Science trabalha para construir modelos preditivos e explorar possibilidades futuras. Confira a seguir uma comparação entre as duas áreas:

Critério	Data Science	Data Analytics
Objetivo	Geração de insights e previsões	Interpretação de dados existentes
Abordagem	Exploratória, preditiva e experimental	Descritiva e diagnóstica
Ferramentas	Python, R, Hadoop, machine learning	Excel, SQL, Power BI, Tableau
Foco temporal	Presente e futuro	Passado e presente
Complexidade	Alta, com algoritmos e IA	Média, com dashboards e relatórios
Perfil profissional	Cientista de dados	Analista de dados

Em resumo, o cientista de dados busca responder “o que vai acontecer?” e “o que devemos fazer?”, enquanto o analista de dados ajuda a entender “o que aconteceu?” e “por que aconteceu?”. Ambas as funções são essenciais para empresas orientadas por dados.

Como se preparar para atuar nas áreas

A formação em Data Science e Data Analytics exige uma base técnica sólida, mas também uma compreensão estratégica de negócios e comunicação de dados. A escolha entre uma área ou outra depende do perfil do profissional e dos objetivos de carreira.

Quem deseja seguir em Data Analytics pode iniciar por formações mais acessíveis e técnicas, como cursos livres, tecnólogos ou certificações em ferramentas de BI (como Excel avançado, Power BI e SQL). A evolução natural pode incluir uma pós-graduação em Análise de Dados.

Veja: Quais ferramentas um analista de dados precisa dominar?

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Já a carreira em Data Science tende a exigir maior aprofundamento em matemática, estatística e programação. Por isso, é comum que os profissionais venham de cursos como Ciência da Computação, Engenharias, Matemática, Física ou Estatística, complementando com pós-graduação, MBAs ou cursos específicos em machine learning e IA.

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