Imagine um mundo onde os dados são muito mais do que meros números em uma planilha. Eles têm o poder de contar histórias intrigantes, revelar tendências ocultas e fornecer insights valiosos que impulsionam o sucesso de empresas e organizações. Bem-vindo ao fascinante à área de análise de dados, onde profissionais habilidosos se tornam verdadeiros contadores de histórias de dados.

No coração desse cenário está o analista de dados, um profissional que desvenda os segredos ocultos no oceano de informações. Mais do que apenas dominar fórmulas e algoritmos, o analista de dados é um detetive curioso que mergulha nos dados, buscando padrões, conexões e oportunidades de crescimento.

Este guia completo é o seu bilhete para saber mais da profissão de analista de dados. Exploraremos as habilidades essenciais, as ferramentas modernas e as melhores práticas necessárias para se destacar nessa área em constante evolução.

Com a crescente quantidade de dados disponíveis, empresas e organizações estão percebendo cada vez mais a necessidade de profissionais qualificados que possam extrair insights valiosos desses dados e transformá-los em informações acionáveis.

As responsabilidades do analista de dados abrangem diversas áreas, desde a coleta e limpeza de dados até a análise e interpretação dos mesmos. Eles atuam como intermediários entre os dados brutos e as tomadas de decisões estratégicas. Algumas das principais responsabilidades desse profissional incluem:

Coleta e preparação de dados: O analista de dados é responsável por identificar e coletar conjuntos de dados relevantes para uma análise específica. Isso envolve a compreensão das necessidades e objetivos do projeto, além da habilidade de filtrar e organizar os dados de maneira eficiente. 

Análise exploratória: Uma vez que os dados estão preparados, o analista de dados realiza análises exploratórias para identificar padrões, tendências e insights ocultos. 

Modelagem e previsão: Em muitos casos, o analista de dados é responsável por desenvolver modelos estatísticos ou algoritmos de aprendizado de máquina para fazer previsões ou estimativas futuras com base nos dados disponíveis. 

Comunicação de resultados: Um aspecto fundamental do trabalho de um analista de dados é a habilidade de comunicar os resultados de forma clara e compreensível para as partes interessadas.

Além das responsabilidades, existem habilidades técnicas necessárias para se destacar como um analista de dados. Algumas delas incluem:

Conhecimento de programação: É essencial ter habilidades de programação para manipular e analisar dados. Linguagens como Python, R, SQL e entre outras são comumente usadas nesse campo.

Conhecimento estatístico: Compreender conceitos estatísticos é fundamental para realizar análises precisas e interpretar os resultados corretamente. Alguns dos conhecimentos estatísticos são: estatística descritiva, probabilidade, teste de hipóteses, regressão, amostragem, distribuição e análise de variância. À medida que você avança em sua carreira, é recomendável aprofundar seu conhecimento em estatística multivariada, técnicas de amostragem mais avançadas e modelos estatísticos mais complexos, de acordo com as necessidades e os desafios específicos que você enfrenta em seu trabalho como analista de dados.

Domínio de ferramentas de análise de dados: O conhecimento e o uso de ferramentas populares, como Tableau, Qlik Sense, Power BI ou Excel avançado, são importantes para realizar análises e visualizações de dados de maneira eficiente.

Em sua busca para se tornar um analista de dados de sucesso, uma das etapas fundamentais é investir em educação e formação acadêmica. Felizmente, existem diversos cursos e programas relevantes disponíveis que podem ajudá-lo a desenvolver as habilidades e competências necessárias nessa profissão em constante evolução. 

Uma das opções mais comuns é optar por uma graduação em áreas como Estatística, Matemática, Ciência da Computação ou disciplinas correlatas. Esses cursos oferecem uma base sólida em conceitos e ferramentas de análise de dados, abrangendo tópicos como programação, banco de dados, probabilidade, estatística, Machine Learning e visualização de dados. Dê uma olhada em algumas sugestões:

• Bacharelado em Estatística pela Universidade de São Paulo (USP)
• Bacharelado em Matemática Aplicada e Computacional pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
• Bacharelado em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)

Se você está buscando uma transição de carreira para o empolgante campo da análise de dados, uma opção altamente recomendada é investir em uma pós-graduação em Análise de Dados, Ciência de Dados, Big Data ou áreas correlatas. Esses programas são especialmente projetados para profissionais que já possuem uma formação prévia e desejam se especializar ou atualizar em técnicas e metodologias avançadas de análise de dados.  Alguns exemplos de cursos de pós-graduação nessa área são:

• Mestrado Profissional em Ciência de Dados pela Universidade Federal do Ceará (UFC)

Além das opções de graduação e pós-graduação, é importante destacar que existem também cursos livres disponíveis, tanto online quanto presenciais, que podem complementar sua formação como analista de dados. Esses cursos são focados em temas específicos ou ferramentas práticas que são relevantes para o trabalho nessa área em constante evolução. Confira alguns exemplos de cursos livres que podem enriquecer seu conhecimento e aprimorar suas habilidades:

• Curso de Python para Análise de Dados pela Data Science Academy (DSA)
• Curso de Power BI para Análise de Dados pela Udemy
• Curso de SQL para Análise de Dados pela Alura

Algumas das ferramentas e tecnologias populares utilizadas pelos analistas de dados são:

É uma ferramenta desenvolvida pela Microsoft que permite criar relatórios e dashboards personalizados a partir de seus dados de negócios. Você pode conectar a ferramenta a diferentes fontes de dados, como bancos de dados, planilhas e serviços na nuvem. Você também pode compartilhar seus relatórios e dashboards com outras pessoas em sua organização ou na web.

É uma plataforma de análise de dados em nuvem moderna que permite que pessoas com qualquer nível de habilidade tomem decisões baseadas em dados no momento certo. Ele oferece uma ampla variedade de casos de uso, incluindo visualizações e painéis de controle, IA poderosa e análises ativas. A plataforma é baseada na tecnologia associativa exclusiva da Qlik, que permite aos usuários explorar livremente os dados na velocidade do pensamento com cálculos ultra-rápidos, sempre no contexto e em escala. Além disso, o Qlik Sense pode ser implementado como uma solução SaaS em toda a empresa ou usando opções de implementação híbrida.

É uma ferramenta de visualização de dados interativa e intuitiva, que permite criar dashboards e relatórios dinâmicos. Você pode arrastar e soltar seus dados para criar gráficos, mapas, tabelas e outros tipos de visualizações. Você também pode publicar seus trabalhos no Tableau Server ou no Tableau Online para colaborar com outras pessoas.

O gerenciamento eficiente de grandes volumes de dados é fundamental para os analistas de dados. Bancos de dados relacionais, como MySQL, PostgreSQL e Oracle, são amplamente utilizados para armazenar e organizar dados estruturados. Já os bancos de dados NoSQL, MongoDB e Cassandra, são ideais para dados não estruturados ou semiestruturados, como documentos e dados de sensores.

É uma ferramenta de mineração de dados e aprendizado de máquina, que usa programação visual e widgets para facilitar a análise de dados. Você pode arrastar e soltar os widgets para criar fluxos de trabalho que realizam diferentes tarefas, como pré-processamento, clusterização, classificação, regressão e visualização. Você também pode estender o Orange com seus próprios scripts em Python ou R.

Uma plataforma de computação numérica e científica, que permite realizar cálculos complexos e visualizar dados de forma gráfica. Você pode usar o Matlab para resolver problemas de engenharia, ciência, matemática e finanças com uma sintaxe simples e expressiva. Você também pode usar o MatLab para desenvolver algoritmos, interfaces gráficas, aplicações web e aplicativos móveis.

É uma linguagem de programação e um ambiente para análise estatística e gráfica. Você pode usar o R para manipular, explorar, visualizar e modelar dados com uma grande variedade de pacotes e funções. O R é amplamente utilizado por acadêmicos, pesquisadores e profissionais de diversas áreas.

É uma linguagem de programação versátil e poderosa, que permite realizar análises de dados com bibliotecas como pandas, numpy e matplotlib. O Python também suporta aprendizado de máquina, deep learning, mineração de texto e outras aplicações avançadas de análise de dados.

O Machine learning  (ML) e a Inteligência Artificial são áreas essenciais para os analistas de dados. Bibliotecas como TensorFlow, Keras e scikit-learn fornecem algoritmos e ferramentas para desenvolver modelos de ML e realizar tarefas como classificação, regressão e clustering. Essas tecnologias permitem a criação de modelos preditivos e de aprendizado de máquina que auxiliam na tomada de decisões e na descoberta de padrões nos dados.

Essas são apenas algumas das ferramentas e tecnologias populares utilizadas pelos analistas de dados. É importante lembrar que a escolha das ferramentas certas depende das necessidades específicas de cada projeto e do contexto em que os dados estão sendo analisados. 

No vasto oceano de certificações, a busca por reconhecimento e validação de habilidades se torna cada vez mais importante para os profissionais, e o campo da análise de dados não é exceção. A certificação surge como um dos critérios para observar a competência de um candidato, mas é preciso navegar com sabedoria, pois existem inúmeros fornecedores de certificados, alguns mais respeitados do que outros.

Se você está considerando obter uma certificação como analista de dados, é essencial entender qual certificado é o mais relevante e valioso para a sua carreira. Afinal, a certificação não é apenas um pedaço de papel, ela é um testemunho do seu conhecimento e habilidades adquiridas.

Nesse vasto oceano de opções, selecionamos as 04 certificações mais valiosas para um analista de dados, de acordo com nossa avaliação:

O Certificado Profissional de Análise de Dados do Google é uma jornada educacional composta por oito cursos online, projetados para iniciantes na área. Por meio desse programa, você adquirirá habilidades essenciais, como planilhas Google, SQL, programação R, limpeza e análise de dados, visualização de dados (DataViz) e tomada de decisões. Com menos de 10 horas por semana, você pode completar o certificado em até seis meses. É uma excelente oportunidade para começar uma carreira na análise de dados com um selo de reconhecimento do Google.

Nível de habilidade necessária: nível iniciante

Exame obrigatório (há questionários e testes entre os cursos. Você precisa concluir esses testes para obter o certificado)

Duração : 6 meses

Preço: 39 USD / mês através do Coursera (completar este curso em 6 meses custará 234 USD)

A Microsoft, uma gigante tecnológica conhecida por sua inovação, oferece uma das principais certificações nesse campo: o Data Analyst Associate. Se você anseia por se tornar um analista de dados de destaque, esta certificação é o seu mapa para o sucesso.

O Data Analyst Associate é um certificado cuidadosamente projetado para pessoas que desejam se aventurar na análise de dados. Ele fornece uma base sólida de conhecimento e habilidades necessárias para prosperar nesse campo em constante evolução.

Nível de habilidade necessária: nível iniciante

Exame: obrigatório (Exame DA-100: Analisando dados com o Microsoft Power BI)

Duração: individualizado 

Preço: Preço com base no país.

EUA: 165 * USD.

A AWS (Amazon Web Services) oferece uma certificação que impulsiona sua jornada na análise de dados: o AWS Certified Data Analytics. Essa certificação é projetada para profissionais com experiência em serviços da AWS, que possuem habilidades para projetar, construir, proteger e manter soluções de análise. Ao obter essa certificação, você estará preparado para alcançar novos patamares em sua carreira, aproveitando ao máximo as poderosas ferramentas e recursos oferecidos pela AWS. Seja reconhecido como um especialista em análise de dados e abra portas para oportunidades emocionantes nesse campo em constante crescimento.

Para obter esta certificação, você precisará fazer e ser aprovado no exame AWS DAS-C01.

Nível de Habilidade Necessária: 2 anos de experiência com AWS. Além disso, 5 anos de experiência com tecnologias de análise de dados

Exame: obrigatório (exame AWS Certified Cloud Practitioner)

Preço: O exame de certificação custa 300 USD.

A certificação de analista de negócios Qlik Sense é um marco importante para profissionais que desejam demonstrar suas habilidades no uso desta poderosa plataforma de análise. O exame de certificação avalia a capacidade dos candidatos em identificar requisitos, criar aplicativos, preparar e carregar dados, além de desenvolver soluções no Qlik Sense.

O exame é composto por 50 perguntas de múltipla escolha, que devem ser respondidas em até 2 horas. Antes de realizar a prova, é essencial possuir experiência prática no desenvolvimento de aplicativos de qualidade de produção no Qlik Sense, incluindo a criação de dimensões, medidas e objetos para a Master Library. Além disso, é fundamental compreender a experiência do usuário e as melhores práticas de design, bem como ter experiência em criar visualizações eficazes.

Para se preparar para o exame, a Qlik oferece um guia de estudo detalhado, que inclui questões práticas e acesso ao Qlik Continuous Classroom. Esses recursos irão ajudá-lo a aprimorar seus conhecimentos e aumentar suas chances de sucesso no exame.

Exame: Certificação de Analista de Negócios Qlik Sense

Preço: O valor do exame de certificação pode variar de acordo com a região e as políticas da Qlik. Recomenda-se verificar diretamente com a Qlik para obter informações atualizadas sobre o preço do exame.

Essas são apenas algumas das certificações mais procuradas pelas empresas, mas lembre-se de que a escolha certa depende de suas aspirações profissionais e do campo em que você deseja se destacar. Agora, confira algumas dicas de estudos que preparamos para ajudá-lo a se preparar para essas certificações desafiadoras. Aproveite os recursos disponíveis, como cursos online, livros, tutoriais e prática em projetos reais. Invista tempo e esforço nos estudos, pois a obtenção de uma certificação valiosa pode abrir portas para novas oportunidades e impulsionar sua carreira.

A análise de dados está se estabelecendo como um dos campos de crescimento mais rápidos em todo o mundo, impulsionado pela crescente quantidade de dados gerados diariamente. Com o mercado global de análise de dados previsto para atingir a impressionante marca de US$ 77,64 bilhões em 2023, fica evidente a importância desse campo para as empresas e organizações em todas as indústrias.

É importante destacar que o campo de analista de dados é relativamente novo e está em constante evolução. A tecnologia e as ferramentas utilizadas nessa área estão em constante mudança, o que torna essencial para os profissionais se manterem atualizados com as últimas tendências e habilidades.

Portanto, se você está interessado em entrar nesse campo emocionante e dinâmico, agora é o momento perfeito para começar a explorar as opções educacionais disponíveis e se preparar para se tornar um analista de dados de sucesso. O futuro está repleto de possibilidades, e os analistas de dados têm o poder de moldar o mundo através da análise inteligente dos dados que nos cercam.

Se você deseja ficar por dentro das oportunidades de novas vagas na Mindtek, te convido a inscreve-se em nossa newsletter #Vempramind.