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Ciência de Dados vs Ciência da Computação: Diferenças Chave

Inteligência artificial

Ciência de Dados vs Ciência da Computação: Diferenças Chave

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Existem muitos conceitos diferentes que se enquadram nos campos de tecnologia e inteligência artificial. Dois desses conceitos são ciência de dados e ciência da computação, que estão intimamente relacionados. Esses dois conceitos são frequentemente vistos como o mesmo, mas não são. As habilidades necessárias para ser um profissional dentro desses campos também são muito procuradas. 

Antes de desmembrar cada um desses conceitos, é importante reconhecer que a ciência de dados é abrangente, e a ciência da computação é frequentemente incorporada ao processo, e vice-versa.

Vamos definir cada um corretamente antes de mergulhar mais fundo:

 

  • Ciência de Dados: Um campo interdisciplinar, a ciência de dados depende de métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas para extrair ou extrapolar conhecimento e insights de dados estruturados e não estruturados. O conhecimento dos dados é então aplicado em uma ampla gama de domínios.
  • Ciência da Computação: O estudo da computação, automação e informação, a ciência da computação abrange tanto disciplinas teóricas quanto práticas. É geralmente considerada uma área de pesquisa acadêmica que é distinta da programação de computador. 

Diferenças entre Ciência de Dados e Ciência da Computação

Ao estudar dados, os cientistas de dados podem extrair significado deles por meio de uma série de métodos, algoritmos, sistemas e ferramentas. Essa caixa de ferramentas permite que eles extraiam insights de dados estruturados e não estruturados. Dados estruturados são dados que são altamente específicos e armazenados em um formato pré-definido, enquanto dados não estruturados envolvem muitos tipos variados de dados armazenados em seus formatos nativos. 

Os cientistas de dados frequentemente usam suas habilidades para extrair insights valiosos sobre padrões de negócios ou marketing, é por isso que eles estão em alta demanda. Eles podem ajudar o negócio a performar melhor, obtendo insights profundos sobre seus processos e consumidores. A ciência de dados é usada não apenas em negócios, mas também em governos e outros órgãos. 

O campo de ciência de dados de hoje deve muito à proliferação de smartphones e à digitalização de nossas vidas. Nosso mundo está cheio de quantidades incríveis de dados, e mais é produzido a cada dia. A capacidade de processamento também aumentou drasticamente com o tempo, enquanto diminuía em custo relativo, tornando a capacidade de processamento barata amplamente disponível. Ao combinar digitalização e capacidade de processamento barata, os cientistas de dados são capazes de extrair mais insights do que nunca foi possível. 

Quando se trata de ciência da computação e profissionais do campo, eles lidam principalmente com software e sistemas de software, incluindo teoria, design, desenvolvimento e aplicação. 

Algumas das principais áreas de estudo dentro da ciência da computação incluem inteligência artificial, sistemas e redes de computador, segurança, sistemas de banco de dados, interação homem-computador, visão e gráficos, análise numérica, linguagens de programação, engenharia de software e bioinformática. 

Apesar do que muitos acreditam, a programação é essencial para a ciência da computação, mas é apenas um elemento que compõe todo o campo. Os cientistas da computação também projetam e analisam algoritmos que resolvem problemas e estudam o desempenho de hardware e software de computador. Os desafios que eles enfrentam podem incluir tudo, desde determinar quais problemas podem ser resolvidos com computadores até o design de aplicações que performam bem em dispositivos portáteis. 

Nos últimos 30 anos, a ciência da computação desempenhou um papel cada vez mais importante em nossas vidas diárias. Mas também teve um grande impacto em outras áreas da ciência que agora exigem o processamento e análise de conjuntos de dados vastos. Sem a ciência da computação, não seríamos capazes de fazer coisas como capturar e interpretar dados. 

Aqui está uma lista de pontos que descrevem as principais diferenças entre Ciência da Computação e Ciência de Dados:

 

  • A ciência da computação é o campo das computações que consiste em assuntos como Estruturas de Dados e Algoritmos. A ciência de dados compreende conceitos matemáticos como Estatística, Álgebra e Cálculo.
  • A ciência da computação nos ajuda a entender como os processadores são construídos e operam, bem como o gerenciamento de memória em áreas de programação. A ciência de dados nos ajuda a entender como os dados podem ser usados de maneiras valiosas.
  • A ciência da computação abrange a utilização de máquinas de computação e suas aplicações. A ciência de dados nos diz como extrair informações e conhecimento de várias formas de dados.
  • Os subcampos da ciência da computação incluem computações, teorias probabilísticas, raciocínio, estruturas discretas e design de banco de dados. O subcampo da ciência de dados inclui simulação, modelagem, análise, aprendizado de máquina e matemática computacional.
  • A ciência da computação está preocupada com a construção e utilização de computadores de maneira eficiente. A ciência de dados é sobre como lidar com dados de forma segura e extrair insights.
  • A ciência da computação envolve maneiras científicas de encontrar uma solução para um problema, a ciência de dados lida com encontrar maneiras de organizar e processar dados. 

Isso não é uma lista exaustiva das difenças entre os dois conceitos, mas cobre algumas das principais. 

 

Papel e Habilidades de um Cientista de Dados

Os cientistas de dados trabalham em estreita colaboração com stakeholders e executivos em uma organização para entender quais são os objetivos. Eles podem então examinar como os dados podem ser usados para alcançar esses objetivos e impulsionar o negócio para frente. 

Os cientistas de dados devem ser adaptáveis e flexíveis, sempre abertos a novas ideias. Eles também precisam ser capazes de desenvolver e propor soluções inovadoras, especialmente à medida que campos como a inteligência artificial continuam a explodir. 

Geralmente trabalhando com diferentes equipes, os cientistas de dados precisam ter uma consciência das decisões de negócios dentro de diferentes departamentos. Isso permitirá que eles foquem seus esforços em projetos de dados que desempenharão um papel crítico nos processos de tomada de decisão da empresa. Eles também devem ter uma compreensão profunda do tipo de dados que a empresa deve coletar e usar. 

À medida que o papel de um cientista de dados continua a se integrar a um negócio, eles desenvolverão uma compreensão sólida do comportamento do cliente e de como os dados podem ser usados de forma eficaz para melhorar todo o negócio de cima a baixo. 

*Se você está interessado em desenvolver habilidades de ciência de dados, certifique-se de verificar nosso “Top 7 Certificações de Ciência de Dados.” 

Papel e Habilidades de um Cientista da Computação

Os cientistas da computação estão mais envolvidos com matemática e conceitualizando desafios relacionados à computação. Além disso, eles também escrevem código, desenvolvem sites e criam aplicações. Os modelos matemáticos desenvolvidos pelos cientistas da computação são ferramentas interativas que fecham a lacuna entre máquina e humano. 

Profissionais que buscam ter sucesso no campo precisam ser capazes de traduzir teoria em aplicação. Eles também devem ser altamente eficientes em programação, com um conhecimento profundo de várias linguagens de programação.  

Habilidades de ensino e computação não são tudo o que compõe um cientista de dados. Eles também devem possuir habilidades de comunicação e trabalho em equipe fortes, pois não estarão trabalhando sozinhos. 

Os campos de ciência de dados e ciência da computação são dois dos mais importantes em nosso mundo impulsionado por dados. Eles continuarão a se tornar mais avançados e levarão a inovações em vários setores. 

Alex McFarland é um jornalista e escritor de IA que explora os últimos desenvolvimentos em inteligência artificial. Ele colaborou com inúmeras startups de IA e publicações em todo o mundo.