Data Analytics é o processo de analisar informações (dados) com um propósito específico. Isto é, pesquisar e responder perguntas com base em dados e com uma metodologia clara para todos os participantes.
Para quem deseja iniciar no Big Data Analytics, seja para se tornar um profissional do ramo, ou para fazer esse trabalho em sua empresa, precisa adquirir conhecimento em algumas coisas, como programação, análise de dados, machine learning, pensamento lógico, storytelling e até mesmo a criatividade para cruzar e ...
A diferença entre Data Science e Data Analytics se dá basicamente em relação ao conhecimento técnico. Enquanto o cientista de dados entende de programação e sabe usar plataformas específicas, o analista de dados precisa ter uma capacidade analítica muito desenvolvida e afinidade com números e estatísticas.
Inteligência analítica (em inglês, analytics) é um campo abrangente e multidimensional que se utiliza de técnicas matemáticas, estatísticas, de modelagem preditiva e machine learning para encontrar padrões e conhecimento significativos em dados. ... Esse é o poder do analytics.
O big data analytics é o próximo passo dentro do estudo do grande volume de dados. Ou seja, se o big data diz respeito às informações agregadas, o big data analytics se trata do processo de extrair, organizar, processar e analisá-los.
De maneira geral, o Big Data Analytics atua de forma a auxiliar as empresas a explorar os seus dados a fim de criar novas oportunidades. Para se ter uma maior noção da sua importância, aempresa e com previsão de mais crescimento até 2022!
Quanto ganha um Data Analyst em Brasil? O salário médio nacional de um Data Analyst é de R$ 6.011 por mês em Brasil.
As 5 fases de um projeto de Data Science
Quem deseja aprender Data Science deve saber que para se tornar um profissional cobiçado no mercado é necessário ter uma base sólida em: Matemática: álgebra linear, função polinomial do 1º e 2° grau, trigonometria, função logarítmica, etc.
O Data Analytics surgiu para suprir essa necessidade, e setor de marketing, por exemplo, é um dos principais beneficiados do seu uso. A estratégia desempenha um papel essencial na gestão organizacional, conferindo uma série de vantagens a um negócio — como se diferenciar da concorrência e ajudar na tomada de decisões.
Um projeto de Analytics pode ser executado de maneira individual, contudo, dependendo da dinâmica e complexidade das questões e dos dados disponíveis, é comum que o trabalho seja colaborativo, com diversos indivíduos atuando em papéis diferentes ao longo de cada etapa.
Para ajudar a coordenação dos projetos de analytics, a Aquarela disponibiliza gratuitamente o e-book – Business Canvas analytics. Falar da história do analytics e não citar Florence Nightingale ( confira aqui ) é como falar de computador e não citar Alan Turing.
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