Se você está pretendendo iniciar ou até mesmo migrar para a área de dados e tem o objetivo de se tornar um Analista de Dados, então pegue seu café pois esse artigo vai te mostrar tudo que você precisa saber para se tornar um Analista de Dados.
A profissão de Analista de Dados tem crescido de maneira expressiva e cada vez mais pessoas estão migrando ou iniciando sua jornada na área de dados.
No LinkedIn é possível encontrar 17 mil vagas abertas para Analista de Dados, isso apenas no Brasil.
Além de ser um profissional muito requisitado por empresas, a oferta de profissionais qualificados e prontos para atuar de maneira consistente está longe de ser saturada, ou seja, ainda existe muita demanda e com isso diversas oportunidades na área.
Índice
Abaixo o que você aprenderá nesse artigo:
O que o Analista de Dados faz?
De maneira bem direta, o Analista de Dados atua de maneira estratégica com base em dados para responder perguntas e resolver problemas de negócios, em muitos casos utilizando ferramentas de Business Intelligence e Data Visualization para organizar e apresentar suas descobertas.
De um ponto de vista romancista, o Analista de Dados tem a incumbência de traduzir dados em informações, que serão relevantes para as empresas tomarem as melhores decisões para o negócio. Através de técnicas e ferramentas, o Analista de Dados descobre diversas oportunidades e insights que podem impactar o negócio, como perfil do público prioritário, grupos de interesse, cesta de produtos, atribuição de compra, produtos mais vendidos, regiões com maior taxa de conversão, custos desnecessários, ticket médio entre outras frentes.
Qual a função do Analista de Dados?
O Analista de Dados, não se prende apenas em coletar e decifrar dados, o Analista de Dados, tem uma função muito além dessas, que é explicar variações de números em bases comparativas, o Analista de Dados, traz informações de resultados cruzando diversas frentes da empresa como setor de vendas, marketing, e-commerce, ROI, ticket médio por perfil de idade, gênero, região etc.
Além disso, o Analista de Dados é o profissional que melhor entende a composição dos números, e assim, ganha relevância na atuação estratégica para fazer recomendações relevantes aos Stakeholders.
Algumas das principais responsabilidades do Analista de Dados:
Coletar e minerar dados de fontes primárias
Higienizar e organizar dados e descartar informações irrelevantes
Relacionar diferentes bases de dados para encontrar resultados e oportunidades de negócio
Interpretar e analisar dados utilizando ferramentas e técnicas em estatística
Mapear oportunidades e tendências através do conjunto de dados
Projetar e correlacionar resultados para fornecer insumos estratégicos para os clientes internos
Desenvolver relatórios e dashboards para os gestores
Identificar e corrigir problemas relacionados a banco de dados
Prefere conteúdo em vídeo?
Confira esse aula completa do nosso canal do YouTube, sobre Análise de Dados na prática.
Quais Ferramentas um Analista de Dados Precisa Saber?
A questão de conhecimento em ferramentas é muito importante para a atuação consistente de um Analista de Dados. Como sabemos o mundo dos dados está totalmente ligado ao da tecnologia, por isso o Analista de Dados ou qualquer profissional da área precisa estar antenado com as atualizações e novas ferramentas de manipulação e visualização de dados.
Porém, se tratando de uma pessoa Analista de Dados, algumas ferramentas são necessárias e qualquer que seja a empresa, é possível utilizar para executar coleta, tratamento de dados e análises de resultados, que são:
Excel (Microsoft)
Google Planilhas (Google)
Data Studio (Google)
Power Bi (Microsoft)
Power Query (Microsoft)
E se você for um Analista de e-commerce ou plataformas digitais, é fundamental ter noções básicas de:
Maiores Desafios de um Analista de Dados
Por se tratar de uma profissão muito analítica e baseada em tratamento, organização e análise dos dados e resultados, a tendência é que o profissional dê mais foco ao aprimoramento de hard skills, ou seja, habilidades técnicas para desempenhar melhor a função, o que está em linha com o que as atividades e o mercado de trabalho pedem para um Analista de Dados. Entretanto, o segredo está em relação aos soft skills, eles vão apontar os diferenciais entre os Analistas de Dados, embora seja clara a necessidade tecnológica, os soft skills trazem segurança, confiabilidade e melhores atitudes colaborativas para que a o Analista de Dados atue em qualquer tipo de empresa.
Pensando nisso e sabendo que de fato é um fator importante, listamos alguns dos soft skills mais importantes para um Analista de Dados:
Perfil comunicativo
Resiliência
Pensamento crítico
Ser curioso
Perfil colaborativos
Criatividade
Orientação voltada a dados e resultados
Os soft skills estão atrelados à maneira como uma pessoa interage ou se comporta em relação aos outros indivíduos em diversas situações.
O Analista de Dados trabalha e interage com diversas pessoas, tanto do próprio time quanto times de outras áreas.
O Analista de Dados precisa ter uma boa relação e perfil comunicativo aguçado para conseguir as respostas que precisa para entregar projetos relevantes, e para isso é necessário obter e ter bons relacionamentos e se mostrar proativo para que tanto seu trabalho quanto seu perfil sejam constantemente requisitados para ajudar em resolução dos problemas e desafios de negócio.
Qual a diferença entre o Analista de Dados e o Cientista de Dados?
É importante salientar que Analista de Dados e Cientista de Dados são profissionais distintos porém com objetivos semelhantes.
Enquanto que o Analista de Dados tem o objetivo de gerar insights dos dados, fazer análises voltadas ao negócio e entregar relatórios e dashboards estruturados para seus gestores, o Cientista de Dados tem um papel mais específico como criação de modelos de análises com base em aprendizado de máquina, possui conhecimentos estáticos e de programação avançados e atua em projetos um pouco mais específicos, fazendo uso de linguagem de programação em sua maioria em python ou R.
Para ficarem mais claras as funções dos profissionais da área de dados, fizemos uma matriz que ilustra melhor o entendimento:
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