Apesar de serem áreas praticamente idênticas e muito correlatas, existem diferenças muito importantes que podem ajudar os ingressantes na área de Ciência e Engenharia de Dados e entender melhor em qual das carreiras suas skills se encaixam perfeitamente.

Por isso, o Blog DataEX apresenta neste artigo um compilado que explica de forma didática as diferenças e como você pode descobrir em qual lugar você se encaixa melhor no Universo dos Dados.

Como funciona a Engenharia de Dados?

A Engenharia de Dados se concentra na parta prática e técnica do gerenciamento de dados. Engenheiros de Dados estão envolvidos em todo processo de coleta, armazenamento, processamento e disponibilização de dados utilizados para análise.

Por isso, entre as atribuições da área, nós temos:

• Coleta de Dados: Aqui o profissional é capacitado para identificar fontes de dados relevantes para um projeto e pode criar processos para extrair esses dados de várias fontes, como banco de dados, sistemas de arquivos, APIs, entre outros.
• Limpeza e Transformação: Aqui é possível garantir que todos os dados analisados sejam consistentes, completos e estejam em um formato adequado para futuras análises. Esse conceito envolve a identificação e correção de erros, remoção de valores ausentes ou inconsistentes e aplicação de transformações necessárias.
• Armazenamento de Dados: Projetar e implementar infraestruturas e armazenamento de dados eficientes, como banco de dados relacionais, bancos de dados NoSQL, sistemas de arquivos distribuídos, armazenamento em nuvem entre outros.
• Processamento de Dados: Trata-se da evolução e desenvolvimento de pipelines e fluxos de trabalho para processar dados em larga escala, utilizando tecnologias como Hadoop, Spark e outras ferramentas que trabalham com processamento distrubuído.
• Garantia da qualidade da mineração dos Dados: Implementação de processos voltados para monitorar a qualidade de dados, identificar e corrigir problemas e garantir a integridade e a confiabilidade dos dados ao longo do tempo.

Além disso, algumas das tecnologias comumente usadas na Engenharia de Dados incluem bancos de dados SQL (Structured Query Language), bancos de dados NoSQL (Not Only SQL), como MongoDB e Cassandra, ferramentas de processamento distribuído, como Hadoop e Spark, sistemas de armazenamento em nuvem, como Amazon S3 e Google Cloud Storage, e tecnologias de integração de dados, como Apache Kafka.

E a área de Ciência de Dados?

A Ciência de Dados é um campo interdisciplinar que combina habilidades em matemática, estatística, programação e conhecimento do domínio para extrair insights valiosos de dados.

Suas responsabilidades podem incluir:

• Exploração de dados: Os cientistas de dados investigam e exploram os dados para entender sua estrutura, distribuição, tendências e padrões ocultos. Eles usam visualizações e técnicas estatísticas para extrair informações iniciais e formular hipóteses.
• Modelagem preditiva e análise estatística: Trata-se do desenvolvimento de modelos preditivos e estatísticos para prever eventos futuros, identificar tendências, encontrar correlações e descobrir relações causais nos dados.
• Aprendizado de máquina e análise de dados: Aqui são aplicados algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas avançadas de análise de dados para resolver problemas específicos, como classificação, regressão, agrupamento, recomendação, processamento de linguagem natural, entre outros.
• Visualização de dados: Além disso, todo cientista de dados deve saber comunicar seus resultados de maneira clara e eficiente.

Em resumo, a Engenharia de Dados concentra-se na infraestrutura e no processamento dos dados, enquanto a Ciência de Dados se concentra na análise, interpretação e extração de insights dos dados para apoiar a tomada de decisões informadas. Ambas as áreas são complementares e desempenham um papel importante no ciclo de vida dos dados.

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