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Engenharia, Ciência e Análise de dados: entenda as diferenças

Os termos Inteligência Artificial, Ciência de dados, Análise de dados e Engenharia de dados estão sendo vistos com uma frequência cada vez maior na atualidade.

O motivo está diretamente ligado ao alcance que a tecnologia trouxe para todos e as estratégias das empresas em entender como funciona a expectativa de determinado público.

Afinal, através da Inteligência Artificial, é possível que os profissionais que trabalham com essas áreas, conseguir traçar estratégias nos mais diversos setores de atuação. Isso é válido para as áreas, muito conhecidas pelos seus termos em inglês, Data Science, Data Analysis e Data Engineering.

Assim, os objetivos e empresas envolvidas podem ser muito diversas e o público é o mais antenado com a atualidade e envolvimento direto com a internet.

Portanto, veja a seguir o que cada termo significa, as diferenças entre eles e como estão inseridos no dia a dia das pessoas e das empresas atualmente.

Dados na atualidade

Hoje em dia alguns termos antes desconhecidos, fazem parte do dia a dia das pessoas: Inteligência Artificial, Ciência, Análise e Engenharia de dados, entre outros.

Ainda assim, existem dúvidas sobre as diferenças entre todos esses termos. Porém, algo em comum é que todas essas áreas da tecnologia estão baseadas neste compilado de informações.

Nesse sentido, vale destacar que a Inteligência Artificial se faz presente em diversos aspectos na vida das pessoas. Desde os celulares e aparelhos de televisão usados em casa, como nos equipamentos industriais.

Todo esse sistema é conhecido como big data, e tem o objetivo de obter informações através de dados que são disponibilizados em grandes quantidades.

Um exemplo do uso desse sistema são as indústrias, que antes de lançar um novo produto no mercado conseguem entender as demandas dos clientes e adequar a sua produção.

Por esse motivo, cada vez mais esse tipo de compilado de informações está presente na atualidade. E como consequência, existem sistemas e pessoas que trabalham para interpretar esse emaranhado de informações e transformá-las em conhecimento útil.

Para compreender o que cada área relacionada com dados no âmbito industrial faz, acompanhe os tópicos a seguir.

O que é Engenharia de Dados?

A Engenharia de dados, também conhecida como Data Engineering, é a área que cuida da transformação das informações brutas de determinada empresa.

Ou seja, todo o imenso conteúdo que chega nos sistemas é processado por algoritmos pelo profissional chamado de Data Engineer.

Assim, a Engenharia de dados trabalha em um campo complexo para atender a demanda crescente de informações que nunca para de chegar.

E embora os termos Data Science, Data Analysis e Data Engineering sejam de certa forma parecidos, cada um possui uma função distinta. E, é claro, se entrelaçam por ser parte da tecnologia de forma geral.

O que é Ciência de Dados?

Resumidamente, a Ciência de Dados é uma área que estuda diversos setores da atualidade. Dentre eles podemos citar a economia, o setor financeiro e a sociedade.

Sua principal função é obter padrões das informações brutas que foram reunidas pelo Data Engineer.

Por isso, ao compararmos o Data Engineer com o Data Analyst e o Data Scientist, podemos perceber as diferenças dos trabalhos de cada um.

Isso porque o Cientista de dados é o responsável por identificar as informações mais relevantes que foram coletadas pelo Engenheiro de dados.

Já o Analista de dados, atua de uma outra forma. Embora também utilize os dados disponibilizados pelo Engenheiro de dados, enquanto o primeiro analisa ações relacionados as informações que já aconteceram, o segundo as analisa e cria estratégias para o que está por vir.

O que é Análise de Dados?

Data Analysis é o compilamento de diversas informações brutas que também foram disponibilizadas pelo Data Engineer.

O profissional da área trabalha principalmente em departamentos de marketing e de vendas, pois analisa as ações desenvolvidas através daquilo que foi coletado através dos sistemas interligados.

Esse estudo e análise traz as principais variantes e estratégias que possam ser geradas para a melhoria de determinada empresa.

Sendo assim, embora o Data Scientist, o Data Analyst e o Data Engineer tenham funções diferenciadas, é fundamental que trabalhem em conjunto.

E isso é importante porque toda a estratégia gerada pela equipe foi realizada com base em um compilado inicial. Afinal, é através da Inteligência Artificial e os sistemas que conectam diversas áreas de uma única empresa que as áreas mais específicas conseguem executar o seu trabalho.

Principais diferenças entre Engenharia de dados, Ciência de dados e Análise de dados

  • A Data Engineering cria os algoritmos que trazem as informações brutas de determinado segmento;
  • A Data Science estuda diversos setores da atualidade trazendo as informações mais relevantes que foram coletadas pelo Engenheiro de Dados;
  • A Data Analysis também compila informações relevantes para determinado setor conforme os algoritmos que foram trazidos pelo Engenheiro;
  • O Analista de Dados analisa ações que já aconteceram enquanto o Cientista de Dados cria ações e estratégias após a análise feita pelo Analista.

Como podemos perceber, apesar das diferenças de cada um dos setores, Artificial Intelligence, Data Science, Data Analysis e Data Engineering, todos se complementam.

Qual é a importância de tudo isso?

A grande importância dos setores de Inteligência Artificial, Ciência, Análise e Engenharia de dados, é que todos estão ligados à tecnologia a fim de desenvolver melhores empresas no presente e no futuro.

Mesmo porque, antes de termos acesso fácil à internet, não existiam as estratégias de vendas online que hoje são tão comuns. E menos ainda, operações tão precisas como as que conhecemos atualmente.

Todos esses trabalhos são de fundamental importância para a sociedade que não se vê mais sem a internet.

Com isso, passamos constantemente por uma transformação no mundo digital, e tudo isso é visto com a tecnologia presente hoje na maioria das empresas.

E assim como tudo isso é importante para a sociedade, as empresas sempre buscam melhorias através da Data Science. Sendo capaz de conseguir isso através do estudo e análise dos profissionais que trabalham focados em desenvolver cada vez mais estes negócios.

Por isso, de forma exponencial, empresas de diversos setores usam a Inteligência Artificial e a contratação de profissionais capacitados para as ações necessárias. Consequentemente, departamentos e profissionais focados em Artificial Intelligence, Data Science, Data Analysis e Data Engineering, são grandes diferenciais para as empresas na atualidade.

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