Este é o Artigo 3 da Série: Seu Próximo Passo em Dados e IA. Aproveite a leitura, tem insights valiosos aqui! A série completa pode ser encontrada aqui.

Depois de um dia de trabalho, você abre uma aula de SQL. Passa alguns minutos tentando entender por que uma consulta não funciona. No dia seguinte, participa de uma reunião em que conhece os produtos, entende os números e sabe quais perguntas fazer. De um ambiente para o outro, a sensação muda bastante.

Quem considera uma transição para dados pode se reconhecer nessa cena. Em alguns assuntos, ainda precisa de ajuda para dar os primeiros passos. Em outros, já acumulou uma experiência que permite perceber detalhes, avaliar alternativas e contribuir com decisões.

A dúvida aparece justamente aí: quanto dessa trajetória pode acompanhar você na mudança para a área de dados?

Sua experiência pode orientar a escolha dos problemas que vale a pena investigar, ajudar a interpretar os resultados e dar propósito ao aprendizado técnico. Para aproveitá-la, o primeiro passo é perceber onde ela se conecta ao trabalho que você deseja realizar.

Aqui estão 6 formas de aproveitar a experiência que você já tem ao migrar para a área de dados, sem precisar recomeçar do zero.

1- Reconheça o Que Você Já Sabe Investigar

Pense nas situações em que alguém procura você para entender um número, avaliar uma proposta ou explicar como uma atividade funciona. Talvez você saiba por que determinadas categorias vendem mais em uma época do ano. Talvez conheça a diferença entre a capacidade prevista de uma máquina e aquilo que a operação consegue produzir em condições específicas.

Esse conhecimento tem muita utilidade em um projeto de dados. Ele ajuda a formular perguntas, escolher comparações e perceber quando falta contexto para interpretar uma informação.

Imagine uma profissional de planejamento comercial analisando o crescimento das vendas de uma rede de lojas. Antes de concluir que os clientes passaram a comprar mais, ela procura saber se houve abertura de unidades, mudança de preços ou inclusão de produtos no catálogo. Sua experiência ajuda a separar explicações que precisariam ser investigadas.

É o que se costuma chamar de conhecimento de domínio: compreender o contexto em que os dados são produzidos e utilizados. Na descrição ocupacional de Cientista de Dados do BLS (Bureau of Labor Statistics), nos Estados Unidos, a experiência ou formação no setor aparece como uma exigência possível de algumas empresas. A preparação técnica e o conhecimento da atividade podem fazer parte da mesma função.

Vale olhar também para experiências menos formais. Organizar o orçamento de um pequeno negócio, acompanhar indicadores em um estágio ou participar do planejamento de uma equipe pode oferecer situações úteis para investigar. O que interessa aqui é reconhecer quais decisões você conhece e o que consegue explicar sobre elas.

2- Transforme Uma Situação Conhecida em Um Projeto

Vamos continuar com o exemplo fictício da profissional de planejamento comercial. Ela decide estudar análise de dados e escolhe uma pergunta próxima de sua rotina: como as vendas de cada categoria variam entre regiões e períodos, e o que essas diferenças sugerem para o planejamento da próxima campanha?

O projeto pode começar com uma base pública adequada ou com dados fictícios criados para o exercício. Ela define o período de análise, organiza as categorias e verifica o significado de cada coluna. Em seguida, compara quantidades vendidas, preços e faturamento, procurando entender a contribuição de cada medida. Exatamente a abordagem de ensino que usamos na DSA e exatamente por isso os cursos que oferecemos são tão diferenciados. Tudo sempre começa com o problema a ser resolvido. Ou seja, o aluno aprende a parte técnica sempre em contexto e não de forma isolada.

Sua experiência aparece nas escolhas que faz durante a investigação. Ao perceber uma diferença entre regiões, por exemplo, ela verifica se os mesmos produtos estavam disponíveis em ambas. Ao comparar meses, considera as campanhas realizadas. Cada pergunta ajuda a decidir o que precisa ser examinado antes de apresentar uma conclusão.

Também fica mais fácil perceber os limites da análise. Se a base contém apenas valores de venda, será possível estudar faturamento. Para avaliar rentabilidade, será necessário incorporar informações de custos e definir como serão calculadas. Reconhecer essa necessidade já demonstra cuidado com a interpretação.

A entrega pode ser um relatório curto, acompanhado das consultas e das visualizações utilizadas. Explique a pergunta, as decisões de preparação dos dados, os resultados encontrados e o que ainda precisaria ser investigado. Assim, quem examinar o projeto conseguirá acompanhar o seu raciocínio.

Para um portfólio público, use dados que possam ser compartilhados. Uma base fictícia bem identificada permite demonstrar o método preservando as informações da empresa em que você trabalha.

3- Desenvolva a Base Técnica Para Sustentar Suas Respostas

Ter uma boa pergunta dá direção ao estudo. A execução exige aprender a trabalhar com os dados de forma que outra pessoa consiga compreender e verificar o que você fez.

Por exemplo, no projeto comercial, SQL pode ajudar a consultar registros, relacionar tabelas e calcular indicadores. A preparação dos dados exige atenção a valores ausentes, categorias inconsistentes e registros repetidos. A estatística ajuda a avaliar a distribuição dos valores e a escolher comparações adequadas. As visualizações permitem comunicar o que foi encontrado.

Há uma ligação entre essas atividades e a compreensão do negócio. O perfil de Analista de Dados com Power BI descrito pela Microsoft combina conhecimento de domínio, identificação de necessidades com as áreas de negócio e competências para preparar, modelar e analisar dados. Conhecer a operação ajuda a orientar o trabalho; a formação técnica permite executá-lo com mais autonomia.

Essa combinação precisa aparecer na prática. Você consegue explicar por que escolheu determinado indicador? Consegue conferir se uma junção entre tabelas multiplicou registros? Se alguém pedir para analisar outro período, você sabe adaptar o trabalho e verificar o resultado?

Essas perguntas oferecem uma forma de acompanhar o aprendizado. Conforme ganha autonomia para responder a elas, você constrói evidências do que já consegue fazer e identifica os assuntos que precisam de mais prática.

O aprofundamento depende da função escolhida. Um objetivo ligado à engenharia de dados pede atenção à programação, aos bancos e à construção de processos de integração. Um caminho em ciência de dados exige aprofundamento em estatística e avaliação de modelos. Use a experiência anterior para escolher situações de aplicação, enquanto desenvolve os fundamentos da carreira que pretende seguir.

4- Procure Oportunidades de Praticar Próximas da Sua Realidade

Se você está trabalhando, observe se existe espaço para assumir uma atividade analítica relacionada à sua função. Pode ser organizar um acompanhamento de vendas por categoria, investigar a utilização de recursos na produção ou documentar a definição de um indicador que a equipe consulta regularmente.

Converse com as pessoas envolvidas sobre o objetivo e a utilidade da entrega. Uma pergunta específica facilita combinar o trabalho, entender quais informações estão disponíveis e avaliar se o resultado ajudou na decisão. O contato com quem usa a análise também revela dúvidas que dificilmente apareceriam em um exercício feito sozinho.

Se essa possibilidade não existir, um projeto de estudo pode cumprir parte desse papel. Escolha um contexto que você conheça, registre suas decisões e peça a alguém da área para comentar a clareza das conclusões. O retorno ajuda a perceber o que ficou bem explicado e quais partes precisam de revisão.

Na busca por oportunidades, vale examinar funções em que seu conhecimento anterior tenha relação direta com as atividades. Uma posição de análise comercial, por exemplo, pode permitir que você desenvolva competências em dados enquanto continua trabalhando com questões que já compreende.

Leia as responsabilidades de cada vaga com atenção. O nível de autonomia técnica exigido merece uma avaliação própria, mesmo quando você tem bastante experiência no setor. Essa leitura ajuda a escolher oportunidades compatíveis com o que já consegue entregar e com o que está preparado para aprender.

5- Conte Sua Trajetória com Exemplos Que Você Consegue Explicar

Na hora de atualizar o currículo ou conversar em uma entrevista, procure tornar visível a conexão entre sua experiência e a nova direção profissional.

Uma descrição como “responsável por relatórios” deixa muita coisa em aberto. Se corresponder ao trabalho realizado, você pode escrever: “Analisei o histórico de vendas por região e categoria para apoiar o planejamento de campanhas comerciais”. A frase informa o que foi analisado e para que servia a atividade.

Depois, apresente o aprendizado técnico no contexto em que ele aconteceu. Um exercício recente pode aparecer como “Projeto de estudo em análise de dados: consultas em SQL e construção de indicadores comerciais a partir de uma base fictícia”. Dessa forma, a experiência profissional e a prática de estudo ficam compreensíveis para quem lê.

Os detalhes ajudam a sustentar essa apresentação. Esteja preparado para explicar qual era a pergunta, como organizou os dados, o que verificou e por que escolheu aquela forma de comunicar os resultados. Se houve participação de outras pessoas, esclareça sua contribuição.

Resultados medidos podem enriquecer o relato quando você conhece a origem dos números e consegue explicar como foram apurados. Quando ainda não houver esse tipo de resultado, descreva a entrega e seu uso. Um projeto pode demonstrar raciocínio e capacidade de execução antes de gerar qualquer impacto financeiro.

Com isso, a transição ganha uma história coerente. Quem avalia seu trabalho consegue entender de onde vêm suas perguntas, quais competências você desenvolveu e em que direção pretende avançar.

6- Escolha Um Próximo Passo Que Faça Sentido Para Você

Para começar, reserve um momento para olhar para uma situação que você conhece bem. Pense em uma decisão que poderia ser apoiada por dados, nas informações necessárias e no que precisaria aprender para conduzir a análise. Essa reflexão transforma uma intenção ampla em um trabalho que você pode começar a organizar.

Escolha um escopo compatível com sua rotina. Uma investigação pequena, concluída e revisada, oferece material para aprender com as próprias decisões. Depois de receber comentários e identificar novas perguntas, você pode ampliar o projeto ou escolher outro desafio.

Uma formação estruturada pode ajudar a organizar os fundamentos, a sequência de estudos e a prática. Ao comparar programas, observe se os projetos se aproximam do tipo de trabalho que você quer realizar e se a base oferecida atende ao seu momento de aprendizado.

A DSA reúne no guia de trilhas de aprendizagem caminhos ligados a diferentes objetivos profissionais, incluindo análise, engenharia e ciência de dados. Use o guia para relacionar sua experiência atual com as competências que deseja desenvolver. Acesse o guia aqui.

Volte à cena da primeira aula de SQL. A consulta que parece difícil hoje pode, com estudo e prática, ajudar você a investigar uma questão que conhece há muito tempo. É nessa aproximação entre experiência e aprendizado que a mudança de carreira começa a ganhar forma.

No próximo artigo da série, vamos conversar sobre o que um Engenheiro de Dados faz quando a empresa decide usar IA.

Equipe DSA