Todas as funções relacionadas a dados são igualmente importantes. E com o crescimento da Ciência de Dados, cada vez mais as atividades estão sendo segmentadas de modo que diferentes perfis vão ganhando destaque no mercado de trabalho em Data Science, que tem visto apenas crescimento na última década.

Embora a carreira de Cientista de Dados ainda seja a mais cobiçada de todas, muitas outras carreiras estão surgindo e a demanda vai aumentando, uma vez que as empresas percebem que os dados são um ativo valioso.

Há espaço para todos os tipos de talentos no mercado de dados.

Se você é uma pessoa que gosta de analisar dados, pesquisar, obter respostas e aplicar seu conhecimento para resolver problemas, então a carreira de Analista de Dados é algo que você deve considerar. É ainda uma carreira que remunera muito bem.

Acompanhe a leitura. Se quiser compreender a diferença entre Cientista de Dados e Analista de Dados, confira este artigo: Cientista de Dados e Analista de Dados – Diferenças e Semelhanças.

Por Que as Empresas Precisam de Analistas de Dados?

Os Analistas de Dados são especializados na coleta de dados brutos e na capacidade de obter insights a partir deles.

Eles têm paciência e curiosidade para vasculhar grandes quantidades de dados até encontrar informações significativas a partir dos dados, após um extenso processo de exploração, limpeza e transformação dos dados, para então apresentar suas descobertas às partes interessadas ou preparar os dados para as etapas mais avançadas de modelagem estatística e modelagem preditiva.

Os Analistas de Dados usam muitas ferramentas diferentes para encontrar respostas. Eles usam SQL, Python, Power BI e às vezes até Excel para resolver problemas rapidamente.

O objetivo final de um Analista de Dados é resolver um problema de negócios com a ajuda de dados. Isso significa que esse profissional precisa ter o conhecimento de domínio necessário ou trabalhar junto com alguém que já tenha a experiência necessária no setor.

Os Analistas de Dados são curiosos por natureza. Se virem uma mudança repentina nas tendências de dados (como um pequeno pico nas vendas no final do mês), eles farão o possível para identificar se os mesmos padrões ocorrem com frequência e suas prováveis causas.

Eles então tentam juntar isso com os esforços de marketing e conhecimento do negócio e fornecem à empresa conselhos sobre como atender ao seu público.

A melhor característica de um Analista de Dados é que ele é capaz de fazer as perguntas certas. Seu conhecimento de domínio, juntamente com suas habilidades de extração rápida de dados, os torna a pessoa certa quando a empresa precisa de conselhos rápidos sobre como proceder.

Um Analista de Dados pode responder a perguntas como “Onde reduzimos os gastos este mês?”, “O que nossos clientes estão buscando?” e “O que podemos fazer de diferente para aumentar a produtividade?”

Os Analistas de Dados frequentemente se deparam com questões superficiais muito abstratas. Problemas de negócios são dados a eles, sem instruções específicas sobre qual é o objetivo final.

Se você for um Analista de Dados, ouvirá coisas como “Você pode nos ajudar a identificar tendências no comportamento do consumidor? Como podemos melhor comercializar para nossos produtos e serviços? ” quase todos os dias.

Cabe ao analista sondar ainda mais e fazer perguntas mais específicas e detalhadas, a fim de compreender o objetivo final da análise.

Um bom Analista de Dados, assim como um bom Cientista de Dados, entende que os resultados finais de sua análise serão tão úteis quanto os dados usados ​​para criá-los. Dados sujos e barulhentos levam a insights insignificantes, que podem causar mais danos do que benefícios aos negócios.

Reduzindo a Lacuna Entre Negócios e Dados

Uma das maiores dificuldades das empresas é fazer com que a Ciência de Dados não se torne apenas mais um departamento técnico da área de TI. A Ciência de Dados é sobre resolver problemas de negócio acima de tudo.

Os Analistas de Dados podem ajudar a preencher essa lacuna, identificando os pontos de dados mais úteis que podem ser extraídos para ajudar a maximizar o valor comercial da análise de dados.

Definir claramente o problema de negócio a ser resolvido, explorar, limpar e analisar dados e entregar respostas, é uma arte que pode ser aprendida através de técnicas e procedimentos. Se isso é algo que motiva você, então considere a carreira de Analista de Dados. Habilidades de análise e solução de problemas de negócios são os skills mais buscados no mercado de trabalho na atualidade e seu conhecimento pode ser usado por empresas de qualquer segmento, aumentando assim sua empregabilidade.

Habilidades Necessárias Para se Tornar um Analista de Dados

Não há um curso de graduação único que capacite Analistas de Dados. Vemos Administradores trabalhando como Analistas de Dados, ou mesmo Biólogos, Profissionais de Marketing, Contadores ou mesmo Médicos e Engenheiros. O seu background, independente da sua área, poderá ser aproveitado ao trabalhar como Analista de Dados. 

Independentemente do tipo de experiência de onde você vem, é necessário que você tenha fortes habilidades de programação procedural, especialmente em Linguagem Python.

Você precisa ser capaz de trabalhar com dados que vêm em diferentes formatos, coletar dados, limpá-los e entendê-los.

Você também precisa conhecer uma linguagem de consulta como SQL e deve ser capaz de combinar e analisar dados rapidamente em grandes bancos de dados.

As habilidades de visualização de dados, apresentação e comunicação irão ajudá-lo muito como analista e você precisa dividir suas descobertas de uma maneira que seja fácil para as pessoas entenderem.

Finalmente – pergunte sempre por quê. Se você é uma pessoa naturalmente curiosa que sempre questiona as coisas, a análise de dados é uma ótima opção de carreira para você.

Cada linha do conjunto de dados com o qual você está trabalhando corresponde a algum aspecto da vida de uma pessoa ou algum fenômeno. Ao analisar dados aprendemos mais sobre a vida, sobre os negócios, sobre as pessoas e como tudo isso se relaciona. Nos tornamos profissionais melhores simplesmente ao fazer nosso trabalho de analisar dados.

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Equipe DSA