Big data ou data science: qual é a diferença e por que você deveria se importar

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Big data ou data science: qual é a diferença e por que você deveria se importar

dezembro 22, 2023
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Você já ouviu falar em big data e data science? Sabe o que esses termos significam e qual é a relação entre eles? Big data e data science são conceitos que estão cada vez mais presentes no mundo dos negócios, da tecnologia e da sociedade. Eles se referem à forma como lidamos com os dados, que são gerados, coletados, armazenados e analisados em grande quantidade e velocidade, por meio de diversas fontes e formatos. Neste artigo, vamos explicar o que é big data e data science, qual é a diferença e a importância de cada um, e como eles podem impactar o seu negócio, a sua carreira e a sua vida. Acompanhe!

O que é big data?

Big data é o termo usado para se referir ao grande volume de dados que são produzidos e disponibilizados a cada segundo, por meio de diversas fontes, como redes sociais, dispositivos móveis, sensores, câmeras, entre outras. Esses dados podem ser estruturados ou não, e podem conter informações valiosas sobre o comportamento, as preferências, as necessidades e as expectativas dos consumidores, dos concorrentes, do mercado e da sociedade.

O big data é caracterizado por três Vs: volume, variedade e velocidade. O volume se refere à quantidade de dados que são gerados, que pode chegar a zettabytes ou até mesmo yottabytes. A variedade se refere à diversidade de dados que são coletados, que podem ser de texto, imagem, vídeo, áudio, geolocalização, entre outros. A velocidade se refere à rapidez com que os dados são criados, transmitidos e processados, que pode ser em tempo real ou quase real.

O que é data science?

Data science é o termo usado para se referir à ciência que estuda os dados, usando métodos, técnicas e ferramentas de diversas áreas, como matemática, estatística, computação, inteligência artificial, entre outras. O objetivo da data science é extrair conhecimento, insights e valor dos dados, por meio de análises descritivas, exploratórias, preditivas e prescritivas.

A data science é composta por quatro etapas: coleta, limpeza, análise e comunicação. A coleta se refere à obtenção dos dados, que podem vir de diversas fontes e formatos. A limpeza se refere à preparação dos dados, que envolve a remoção de erros, inconsistências e duplicidades. A análise se refere à aplicação de algoritmos, modelos e técnicas para interpretar, visualizar e comunicar os dados, que podem gerar padrões, tendências, correlações e previsões. A comunicação se refere à apresentação dos resultados, que podem ser em forma de gráficos, tabelas, dashboards, relatórios, entre outros.

Qual é a diferença entre big data e data science?

Big data e data science são conceitos que estão relacionados, mas que não são sinônimos. O big data se refere aos dados em si, que são gerados e coletados em grande quantidade e velocidade, por meio de diversas fontes e formatos. A data science se refere à ciência que estuda os dados, usando métodos, técnicas e ferramentas de diversas áreas, para extrair conhecimento, insights e valor dos dados.

Portanto, o big data é o insumo, e a data science é o processo. O big data é o que, e a data science é o como. O big data é o problema, e a data science é a solução.

Por que você deveria se importar com big data e data science?

Você deveria se importar com big data e data science porque eles podem impactar o seu negócio, a sua carreira e a sua vida, de diversas formas, como:

  • Negócio: o big data e a data science podem ajudar o seu negócio a tomar decisões mais inteligentes, baseadas em dados e não em intuição. Eles podem ajudar o seu negócio a conhecer melhor o seu público, o seu mercado e o seu ambiente, e a oferecer produtos, serviços e experiências mais personalizados, relevantes e satisfatórios. Eles podem ajudar o seu negócio a otimizar os seus processos, os seus recursos e os seus custos, e a inovar nos seus produtos, serviços e formatos. Eles podem ajudar o seu negócio a se diferenciar dos concorrentes, a aumentar a sua competitividade, a sua lucratividade e a sua sustentabilidade.
  • Carreira: o big data e a data science podem abrir novas oportunidades, desafios e possibilidades para a sua carreira. Eles podem exigir novas habilidades, competências e conhecimentos, que podem te tornar um profissional mais qualificado, capacitado e valorizado. Eles podem criar novas profissões, funções e áreas, que podem te oferecer mais opções, diversidade e flexibilidade. Eles podem gerar novas demandas, projetos e parcerias, que podem te proporcionar mais crescimento, aprendizado e reconhecimento.
  • Vida: o big data e a data science podem melhorar a sua vida, de forma direta ou indireta. Eles podem facilitar o seu dia a dia, por meio de soluções, aplicativos e dispositivos que usam os dados para te oferecer mais conveniência, conforto e segurança. Eles podem enriquecer a sua cultura, por meio de conteúdos, plataformas e serviços que usam os dados para te oferecer mais informação, entretenimento e educação. Eles podem transformar a sua sociedade, por meio de iniciativas, políticas e ações que usam os dados para te oferecer mais saúde, bem-estar e cidadania.

FAQ

O que é preciso para trabalhar com big data e data science?

Para trabalhar com big data e data science, você precisa basicamente de três elementos:

  • Dados: você precisa ter acesso a uma grande quantidade e variedade de dados, que podem ser obtidos por meio de diversas fontes e formatos. Você também precisa ter cuidado com a qualidade, a veracidade e a segurança dos dados, para evitar erros, fraudes e vazamentos.
  • Tecnologia: você precisa ter ferramentas e plataformas que possam coletar, armazenar, processar e analisar os dados, de forma rápida, fácil e confiável. Você também precisa ter conexão, infraestrutura e capacidade de armazenamento suficientes para lidar com o grande volume de dados.
  • Pessoas: você precisa ter profissionais qualificados e capacitados para interpretar, visualizar e comunicar os dados, de forma clara, objetiva e estratégica. Você também precisa ter uma cultura de dados, que valorize e incentive o uso do big data e da data science no seu trabalho.

Quais são as principais ferramentas de big data e data science?

Existem diversas ferramentas de big data e data science, que podem ser usadas para diferentes fins e etapas. Algumas das principais são:

  • Hadoop: uma plataforma de código aberto, que permite coletar, armazenar e processar grandes volumes de dados, de forma distribuída e escalável, usando o sistema de arquivos HDFS e o modelo de programação MapReduce.
  • Spark: uma plataforma de código aberto, que permite coletar, armazenar e processar grandes volumes de dados, de forma rápida e eficiente, usando o conceito de RDDs (Resilient Distributed Datasets) e o modelo de programação Spark Core, além de oferecer módulos para análise de dados, como Spark SQL, Spark Streaming, Spark MLlib e Spark GraphX.
  • Python: uma linguagem de programação de alto nível, que permite coletar, armazenar e processar dados, de forma simples e intuitiva, usando bibliotecas como NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, entre outras.
  • R: uma linguagem de programação e um ambiente de desenvolvimento, que permite coletar, armazenar e processar dados, de forma estatística e gráfica, usando pacotes como dplyr, tidyr, ggplot2, Shiny, entre outros.
  • SQL: uma linguagem de consulta estruturada, que permite coletar, armazenar e processar dados, de forma relacional e padronizada, usando sistemas de gerenciamento de bancos de dados, como MySQL, PostgreSQL, Oracle, entre outros.

Conclusão

Big data e data science são conceitos que estão revolucionando o mundo dos dados, da tecnologia e da sociedade. Eles se referem à forma como lidamos com os dados, que são gerados e coletados em grande quantidade e velocidade, e como usamos os métodos, as técnicas e as ferramentas de diversas áreas para extrair conhecimento, insights e valor dos dados. Big data e data science podem impactar o seu negócio, a sua carreira e a sua vida, trazendo mais inteligência, eficiência, inovação e competitividade. Por isso, você deveria se importar com big data e data science, e saber como aproveitar as oportunidades e enfrentar os desafios que eles podem oferecer.

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