Análise de dados ou ciência de dados: quais são as diferenças?

Onde trabalham os profissionais de dados? Analistas e cientistas de dados podem atuar em diferentes setores, como saúde, finanças, comércio, indústria, educação, tecnologia e administração pública. Como os dados estão presentes em processos de gestão e operação, crescem as possibilidades de aplicar esses conhecimentos.

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Um analista de dados, por exemplo, pode acompanhar as vendas de uma empresa, identificar alterações no comportamento dos consumidores e preparar relatórios que apoiem decisões comerciais. Em um hospital, pode acompanhar indicadores de atendimento e taxas de ocupação de leitos.

Um cientista de dados, por sua vez, pode criar um modelo para estimar a demanda futura por determinado produto ou investigar padrões ligados à ocorrência de um evento. Na saúde, um projeto pode envolver a estimativa do volume de atendimentos esperado em períodos específicos.

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Esses exemplos mostram possibilidades, não atribuições exclusivas. Os dois profissionais podem participar da investigação de um problema, desde a preparação das informações até a interpretação dos resultados e a comunicação das conclusões.

Há também a Engenharia de Dados, área dedicada à construção e à manutenção de estruturas e processos que permitem coletar, organizar, armazenar e disponibilizar dados para diferentes usos. Apesar de ter foco próprio, ela se conecta ao trabalho de analistas e cientistas de dados.

Qual faculdade escolher: Análise de Dados ou Ciência de Dados?

A escolha depende dos conteúdos que se deseja estudar e das atividades profissionais que se pretende desenvolver. Em vez de decidir apenas pelo nome da graduação, compare as propostas curriculares e identifique quais conhecimentos recebem mais atenção em cada curso.

Se o interesse é interpretar indicadores, investigar resultados e apresentar informações para apoiar decisões, vale observar as disciplinas de estatística aplicada, bancos de dados, visualização e análise de negócios.

Se a intenção é aprofundar os estudos em programação, métodos matemáticos, estatística e desenvolvimento de modelos, examine com atenção as disciplinas de Ciência de Dados relacionadas a esses conteúdos. Isso não quer dizer que tais conhecimentos estejam ausentes dos cursos de Análise de Dados, mas que a distribuição e a profundidade das disciplinas podem variar.

Antes de se matricular, procure responder às seguintes perguntas:

  • Qual é o grau acadêmico oferecido e qual diploma o curso concede?
  • Quais disciplinas de estatística, matemática e programação fazem parte da matriz?
  • O curso inclui bancos de dados, consultas e ferramentas de visualização?
  • Como são abordados aprendizado de máquina e modelagem preditiva?
  • Há projetos práticos, atividades integradoras ou estágio?
  • Qual é a duração da graduação e como as disciplinas estão distribuídas?
  • A instituição e o curso estão regulares nos cadastros oficiais aplicáveis?

A consulta às ementas, além da lista de disciplinas, também é útil. Duas graduações podem ter matérias com nomes semelhantes, mas apresentar diferenças no conteúdo, na carga horária e nas atividades desenvolvidas.

Outras formações e caminhos para atuar com dados

Análise de Dados e Ciência de Dados não são os únicos caminhos para entrar na área. Dependendo da formação e dos objetivos profissionais, graduações como Estatística, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Matemática, Economia e Engenharias também podem oferecer conhecimentos úteis.

A escolha deve considerar a relação entre o conteúdo estudado e o tipo de trabalho desejado. Uma formação em Estatística, por exemplo, pode fornecer uma base quantitativa importante, enquanto cursos de computação podem aprofundar conhecimentos de programação e desenvolvimento de sistemas. Graduações de outras áreas também podem permitir atuação com dados quando combinadas com conhecimentos específicos.

Quem já concluiu uma faculdade pode avaliar cursos livres, certificações e outras formações complementares para desenvolver habilidades em ferramentas e métodos de análise. Antes de iniciar uma segunda graduação, vale identificar quais competências já possui e quais precisa adquirir.

Não existe uma trajetória obrigatória para trabalhar com dados. O importante é buscar uma formação compatível com os objetivos profissionais, desenvolver conhecimentos técnicos e adquirir experiência na aplicação desses recursos.

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