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Diferença entre programação para web e para ciência de dados

por Emanuel Rodrigues da Penha
| 264.8k xp | 14 posts

Gostaria de saber no contexto de programação com o que cada área se preocupa. Se eu estiver interessado em seguir uma carreira em ciência de dados ou análise de dados é interessante estudar cursos com linguagens e frameworks utilizados para desenvolvimento de aplicações web (back-end)? Orientação a objetos? Ou só bibliotecas utilizadas para análise de dados basta? Quais as preocupações e problemas que ambos resolvem?

E aproveitando outra pergunta também. Existe alguma ligação entre desenvolvimento web (back-end) e engenharia de dados? algum conhecimento pode ser reaproveitado de dev para engenharia de dados? Qual o propósito de ambas as profissões?

Não sei se fui muito abrangente nas perguntas, mas como sou estudante iniciante na área de dados tenho um pouco dessas dúvidas tendo em vista que já tenho alguma experiência em dev web com java e spring (faculdade, cursos alura e projetos pessoais) e estou provando um pouco de cada área pra ver com qual me identifico mais.

1 resposta
por Érika Pinter Marchi
| 96.7k xp | 66 posts
Alura Scuba Team

Boa noite Emanuel, tudo bem com você?

Legal a sua iniciativa! Acho interessante que você esteja experimentando um pouquinho de cada área para saber com qual você mais se identifica.

No meu caso, trabalhei um bom tempo com desenvolvimento web, programei em java e .net, e agora estou me especializando em Data Science.

Existem vários caminhos para seguir, o que está funcionando para mim é a bagagem de backend, linguagem de programação e estar habituada a ler a documentação para utilizar frameworks. Outro fator que tem me ajudado é cursar licenciatura em Matemática, embora não seja necessário a formação, em Data Science você vai utilizar várias matérias de matemática e estatística. Então, se você tiver alguma afinidade com essas matérias vai te ajudar bastante.

De um modo bastante geral, o backend é responsável por construir APIs. Ele pode ajudar tanto na produção de dados (brutos) que vão ser utilizados pela equipe de Data Science, quanto disponibilizar de dados (tratados) por meio de APIs para o frontend.

O papel de engenheiro de dados costuma ser construir uma plataforma escalável que liga a informação do backend com a equipe de DataScience.

Tenha em mente que essa é uma visão bem simples e a nomenclatura e o papel podem variar de empresa para empresa.

O João Miranda do Alura Scuba Team preparou um plano de estudos legal, se você quiser dar uma olhadinha está aqui Data Science.

Espero ter ajudado, mas qualquer coisa é só mandar mensagem viu?!

Abraço, boa jornada e bons estudos!

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