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Já não resta nenhuma dúvida de que os dados são o principal motor das decisões estratégicas da contemporaneidade, razão pela qual se torna essencial compreender a diferença entre Data Science e Data Analytics.
Estas áreas, embora próximas, possuem finalidades e perfis distintos, sendo fundamentais para empresas que procuram atribuir primazia à inovação, à competitividade e à eficiência.
Na Universidade Europeia, existem várias opções formativas que satisfazem as necessidades do mercado atual, como, por exemplo, a Licenciatura em Ciência de Dados e Gestão, cujo objetivo é desenvolver competências fundamentais em análise, programação e pensamento crítico.
Por sua vez, o Mestrado Online em Ciência de Dados e Análise de Negócios permite ao estudante aprofundar conhecimentos e alinhar a sua carreira com as necessidades das organizações.
Seguidamente, abordar-se-ão as principais diferenças entre Data Science e Data Analytics, as competências adjacentes a ambas as áreas e o tipo de formação mais adequado a cada perfil profissional.
A Data Science (ou Ciência de Dados, em português) é uma área que combina múltiplos ramos do conhecimento, como Estatística, Programação, Matemática e Gestão Empresarial, e cujo objetivo primordial é explorar grandes volumes de dados, identificar padrões e criar modelos preditivos.
Esta abordagem permite antecipar comportamentos, automatizar processos e criar soluções baseadas em Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML). A sua complexidade técnica é substancialmente elevada, o que requer uma base sólida em disciplinas como Álgebra Linear, Cálculo, Programação em Python ou R e Estruturas de Dados.
Entre os principais temas estudados na área, destacam-se os seguintes:
A Ciência de Dados é, por isso, essencial em contextos nos quais as previsões e as automatizações de decisões são prioritárias, tal como acontece nos setores da banca, da saúde, da logística ou do marketing digital.
A Data Analytics (Análise de Dados) foca-se na interpretação de dados existentes para gerar perspetivas acionáveis. O seu objetivo não é prever o futuro, mas sim compreender o presente e o passado, identificar tendências e apoiar decisões estratégicas mediante relatórios e painéis de instrumentos.
As ferramentas proeminentemente utilizadas são, em regra, mais acessíveis para quem está a iniciar-se na área, destacando-se:
O seu âmbito de atuação recai, sobretudo:
Trata-se de uma área particularmente valorizada em contextos de marketing, vendas, recursos humanos ou gestão de operações, em que o acompanhamento de resultados e a medição de desempenho são fulcrais.
Embora ambas partilhem a análise de dados como ponto de partida, existem diferenças claras entre os seus objetivos, ferramentas e complexidade.
A principal finalidade da Data Science é desenvolver modelos preditivos e automatizados, recorrendo a técnicas como ML e algoritmos complexos.
Já a Data Analytics procura interpretar dados históricos e atuais para apoiar decisões, sendo mais descritiva e operacional.
A complexidade técnica de cada uma é igualmente variável: a Data Science exige competências mais avançadas em Programação, Estatística e manipulação de grandes volumes de dados.
Por sua vez, a Data Analytics é mais acessível para perfis com formação em Gestão, Economia ou Marketing, privilegiando ferramentas de visualização e análise como Power BI, Tableau ou Microsoft Excel avançado.
No que toca às ferramentas utilizadas, a Data Science recorre frequentemente a linguagens como Python e R, além de bibliotecas e plataformas como TensorFlow, Hadoop ou Amazon Web Services (AWS).
Em contraste, a Data Analytics baseia-se em ferramentas orientadas para o utilizador final, facilitando a criação de relatórios e painéis de instrumentos, a par da análise de indicadores de negócio.
Relativamente à abordagem temporal, a Ciência de Dados olha para o futuro, ou seja, prevê comportamentos, identifica oportunidades e antecipa riscos.
A Análise de Dados, por outro lado, concentra-se no presente e no passado, procurando entender o que aconteceu, porquê e o que pode ser ajustado.
Por fim, em termos de perfil profissional, os Data Scientists (Cientistas de Dados) são frequentemente responsáveis por construir soluções automatizadas e inovadoras para problemas complexos.
Já os Data Analysts (Analistas de Dados) atuam como facilitadores da decisão, traduzindo dados em ações concretas em equipas de marketing, vendas, operações ou recursos humanos.
A escolha entre Data Science e Data Analytics deverá considerar o perfil académico e os objetivos profissionais de cada pessoa.
Para quem procura uma formação de base sólida, orientada para uma carreira futura no mundo dos dados, a Licenciatura em Ciência de Dados e Gestão da Universidade Europeia é o ponto de partida indicado, uma vez que este curso proporciona uma compreensão abrangente dos fundamentos matemáticos, estatísticos e computacionais que sustentam ambas as áreas.
Se o objetivo for desenvolver competências avançadas já com uma base académica consolidada, o Mestrado em Ciência de Dados e Análise de Negócios permite integrar a análise de dados com uma visão estratégica de negócio, preparando profissionais para liderar projetos num contexto empresarial.
Para os profissionais que procuram especializar-se ou requalificar-se, a Universidade Europeia disponibiliza diferentes programas no âmbito da formação executiva, incluindo:
Existem ainda outras opções, como o Executive Master’s Online em Data Analytics for Business, cujo escopo é a aplicação estratégica de dados em contexto empresarial.
Segundo o relatório Future of Jobs 2023, do World Economic Forum, os cargos de Data Analyst e Data Scientist encontram-se entre os perfis profissionais com o maior crescimento até 2027, com um aumento estimado superior a 30% a nível global.
Em Portugal, estudos da IDC Portugal têm destacado que a Análise de Dados é uma das competências mais procuradas pelas organizações no processo de transformação digital. Por exemplo, num inquérito realizado em 2020, as competências em Análise de Dados figuravam entre as maiores prioridades definidas pelas empresas.
As saídas profissionais no âmbito destas áreas incluem:
Estes perfis são requisitados em setores tão diversos como os da banca, do retalho, da tecnologia, da saúde, da energia, dos transportes ou da consultoria.
Optar entre Data Science e Data Analytics não depende apenas do interesse pessoal, mas também do percurso académico, da experiência profissional e do tipo de impacto que se deseja gerar nas organizações.
A Universidade Europeia disponibiliza formações que respondem a diferentes perfis e objetivos, de programas de formação inicial, como as licenciaturas, a cursos de formação avançada, como os mestrados, já para não falar das formações especializadas para profissionais em atividade.
Com metodologias atualizadas, orientação ao mercado e flexibilidade no modelo de ensino, estas formações constituem uma oportunidade concreta de evolução profissional num dos setores mais dinâmicos da atualidade.