Carreira

O que faz o Analista de Dados

POR
Diego Dias

Um analista de dados é responsável por coletar, processar e analisar grandes conjuntos de dados, identificando padrões e tendências que ajudam a tomar decisões informadas e estratégicas.

Desde a otimização de processos internos até a melhoria da experiência do cliente, a análise de dados se tornou uma peça fundamental na engrenagem das empresas que buscam se manter competitivas no mercado.

Este artigo explora de maneira detalhada o que faz um analista de dados, as habilidades e competências essenciais para a profissão, além dos caminhos para se tornar um profissional nesta área.

1 → O Papel do Analista de Dados

O analista de dados é um profissional essencial na era da informação em que vivemos.

Este papel envolve a coleta, organização e análise de dados para extrair insights significativos que podem orientar a tomada de decisão em empresas e outras organizações.

Um analista de dados transforma dados brutos em informações úteis que podem ser usadas para melhorar processos, identificar oportunidades de mercado e prever tendências futuras.

A importância do analista de dados no mercado atual não pode ser subestimada.

À medida que mais organizações reconhecem o valor dos dados para sua estratégia de negócios, a demanda por profissionais qualificados nessa área cresce exponencialmente.

Empresas de todos os setores, desde tecnologia até saúde e finanças, dependem cada vez mais da análise de dados para inovar e manter uma vantagem competitiva.

Historicamente, a profissão de analista de dados evoluiu rapidamente com o avanço da tecnologia.

Nos primórdios, a análise de dados era realizada manualmente e estava restrita a um pequeno número de organizações com recursos para tal.

Com o desenvolvimento de computadores e softwares de análise, o campo se expandiu significativamente.

Hoje, o analista de dados moderno utiliza uma variedade de ferramentas avançadas para lidar com grandes conjuntos de dados, facilitando análises mais complexas e precisas.

O papel do analista de dados é, portanto, vital para o sucesso das organizações modernas. Ele atua como um intermediário entre os dados brutos e os tomadores de decisão, fornecendo insights baseados em evidências que podem impactar positivamente a estratégia e as operações da empresa.

2 → Habilidades e Competências Essenciais

Ser um analista de dados requer uma combinação de habilidades técnicas e interpessoais.

Estas habilidades são fundamentais para realizar a análise de dados e para para comunicar os resultados de forma eficaz a diversas partes interessadas dentro de uma organização.

Vamos explorar as principais competências que um analista de dados deve possuir.

Habilidades Analíticas

  • Pensamento Crítico e Resolução de Problemas: Analistas de dados devem ser capazes de pensar criticamente sobre os dados que estão analisando. Isso inclui a capacidade de identificar problemas nos dados, formular hipóteses e projetar experimentos para testar essas hipóteses.

  • Atenção aos Detalhes: Pequenos erros na análise de dados podem levar a grandes implicações. Portanto, a precisão e a atenção aos detalhes são habilidades vitais.

  • Curiosidade e Iniciativa: A análise de dados muitas vezes envolve explorar novas fontes de dados e métodos analíticos. Uma curiosidade natural e a disposição para aprender continuamente são características importantes para o sucesso nesta área.

  • Entendimento sobre negócios: Uma habilidade essencial para os analistas de dados é manter um olhar crítico e voltado para gerar valor para o negócio. Espera-se dos analistas de dados a capacidade de analisar indicadores e interpretar os resultados do negócio em busca de oportunidades de melhoria empresarial.

Habilidades Técnicas

  • Estatística e Matemática: Uma sólida compreensão de estatística é fundamental para a análise de dados. Isso inclui conhecimentos em probabilidade, distribuição de dados, testes de hipótese, regressão e outras técnicas estatísticas que ajudam a interpretar os dados de maneira precisa.

  • Proficiência em SQL: Structured Query Language (SQL) é essencial para gerenciar e consultar bancos de dados relacionais. Analistas de dados frequentemente extraem, filtram e organizam dados de grandes bases de dados utilizando SQL.

  • Conhecimento em Linguagens de Programação: Linguagens como Python e R são amplamente utilizadas para análise de dados devido à sua versatilidade e poder. Python, em particular, é valorizado por sua facilidade de uso e vasto ecossistema de bibliotecas como Pandas, NumPy e Scikit-Learn, que facilitam a manipulação de dados, análise estatística e implementação de modelos de machine learning.

  • Ferramentas de Visualização de Dados: A capacidade de apresentar dados de maneira visualmente atraente e compreensível é crucial. Ferramentas como Tableau, Power BI e Looker  do Google  são populares para criar gráficos, dashboards e outras visualizações que ajudam a contar a história dos dados.


Soft Skills

  • Comunicação Eficaz: Um analista de dados deve ser capaz de explicar descobertas complexas de maneira clara e concisa, tanto por meio de relatórios escritos quanto de apresentações orais. Isso é crucial para garantir que os insights sejam compreendidos e utilizados adequadamente pelas partes interessadas.

  • Colaboração e Trabalho em Equipe: Frequentemente, analistas de dados trabalham em conjunto com outros departamentos, como marketing, vendas e TI. Ser capaz de colaborar eficazmente com outros profissionais é essencial para a integração de insights de dados nas operações empresariais.

  • Gerenciamento de Tempo e Organização: Projetos de análise de dados podem ser complexos e envolver várias etapas e stakeholders. A capacidade de gerenciar o tempo eficientemente e organizar o trabalho de maneira metódica é crucial para manter a produtividade e cumprir prazos.

  • Aprendizado constante: A área de dados é muito dinâmica e exige continuamente a atualização dos profissionais, tanto em aspectos técnicos quanto comportamentais. Ter uma mente aberto para o aprendizado contínuo é essencial na área.

Essas habilidades e competências combinadas formam a base do conjunto de habilidades que um analista de dados precisa para ter sucesso.

A formação contínua e a prática são essenciais para desenvolver e manter essas competências ao longo da carreira.

3 → Principais responsabilidades e tarefas

O trabalho de um analista de dados envolve uma série de responsabilidades e tarefas que vão desde a coleta de dados até a apresentação de insights acionáveis.

A coleta de dados é o primeiro passo no trabalho de um analista de dados.

Isso envolve a identificação de fontes de dados relevantes, que podem variar desde bancos de dados internos até fontes externas como pesquisas de mercado, mídias sociais e dados públicos.

Um analista de dados deve garantir que os dados coletados sejam de alta qualidade e pertinentes ao problema ou pergunta que está sendo investigada.

Após a coleta, o próximo passo é a limpeza de dados.

Dados brutos frequentemente contêm inconsistências, duplicações e erros que precisam ser corrigidos antes da análise. Este processo de limpeza pode ser laborioso, mas é crucial para garantir a integridade dos dados. Ferramentas e técnicas específicas são utilizadas para identificar e corrigir esses problemas, preparando os dados para análise.

Com os dados limpos e prontos, a análise propriamente dita pode começar. Isso envolve a aplicação de técnicas estatísticas e algoritmos para explorar os dados e descobrir padrões e tendências.

Analistas de dados utilizam uma variedade de métodos, desde análises descritivas, que resumem as principais características dos dados, até análises preditivas, que utilizam modelos estatísticos para prever futuros resultados.

Durante essa fase, o analista deve ser capaz de identificar insights que sejam relevantes e úteis para a organização.

A criação de relatórios e visualizações é outra parte fundamental do trabalho do analista de dados. Resultados complexos precisam ser comunicados de maneira clara e acessível para diferentes públicos dentro da organização.

Relatórios detalhados, gráficos e dashboards interativos são algumas das ferramentas utilizadas para apresentar os insights de forma visualmente atraente.

Essas visualizações ajudam a contar a história dos dados, facilitando a compreensão e a tomada de decisão baseada em evidências.

Finalmente, a apresentação de insights para a tomada de decisão é a etapa em que o trabalho do analista de dados realmente faz a diferença.

Isso envolve mais do que apenas mostrar resultados; é necessário interpretar os dados e explicar seu impacto potencial para o negócio.

Analistas de dados precisam ser eficazes em traduzir dados técnicos em linguagem que possa ser compreendida por stakeholders não técnicos, garantindo que as recomendações sejam implementadas de maneira eficaz.

4 → Aprendizado Contínuo

A análise de dados é um campo em constante evolução, com novas ferramentas, técnicas e tecnologias emergindo regularmente.

Portanto, é fundamental que os analistas de dados se comprometam com o aprendizado contínuo.

Manter-se atualizado com as últimas tendências e avanços pode envolver a leitura de publicações especializadas, participação em conferências e workshops, e o envolvimento com comunidades profissionais.

Redes de contatos e mentoria também desempenham um papel importante no desenvolvimento de carreira.

Participar de grupos profissionais, como a Associação para Computação Maquinaria (ACM) ou a Associação Americana de Estatística (ASA), pode fornecer acesso a recursos valiosos e oportunidades de networking.

Em resumo, tornar-se um analista de dados bem-sucedido pode envolver uma combinação de formação acadêmica, certificações específicas, experiência prática e um compromisso com o aprendizado contínuo.

Esse caminho multifacetado prepara os profissionais para enfrentar os desafios da análise de dados e aproveitar as oportunidades oferecidas por este campo dinâmico e em rápida evolução.

5 → O futuro da Análise de Dados

O campo da análise de dados está em constante evolução, impulsionado por avanços tecnológicos e inovações contínuas.

Essas mudanças transformam a forma como os dados são analisados e ampliam as possibilidades e o impacto da análise de dados em diversos setores.

Neste capítulo, vamos explorar as inovações emergentes, o impacto das tecnologias avançadas como inteligência artificial e machine learning, e as perspectivas de carreira para analistas de dados no futuro.

Inovações e avanços tecnológicos

Nos últimos anos, várias inovações têm revolucionado a análise de dados. A computação em nuvem, por exemplo, facilitou o armazenamento e processamento de grandes volumes de dados de maneira mais eficiente e econômica.

Plataformas como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) e Microsoft Azure oferecem soluções robustas para análise de big data, machine learning e inteligência artificial.

Outra inovação significativa é o desenvolvimento de ferramentas de automação de machine learning, conhecidas como AutoML.

Além disso, a evolução das tecnologias de processamento de linguagem natural (NLP), análise de sentimentos  e generative AI estão ampliando as possibilidades de análise de dados qualitativos.

Ferramentas como GPT-3 e BERT estão sendo utilizadas para entender e extrair insights de grandes volumes de texto, como avaliações de clientes, comentários em redes sociais e documentos corporativos.

O Impacto da Inteligência Artificial e Machine Learning

A inteligência artificial (IA) e o machine learning (ML) estão desempenhando papéis cada vez mais importantes na análise de dados.

Essas tecnologias permitem que analistas identifiquem padrões complexos e façam previsões precisas com base em grandes conjuntos de dados.

Por exemplo, algoritmos de machine learning podem ser utilizados para prever comportamento do consumidor, detectar fraudes financeiras e otimizar operações de negócios.

O uso de IA e ML também está expandindo para áreas como manutenção preditiva e personalização de produtos e serviços.

Na manutenção preditiva, sensores IoT (Internet das Coisas) coletam dados em tempo real de equipamentos e máquinas, permitindo que algoritmos de IA antecipem falhas antes que ocorram, economizando custos e evitando interrupções.

Na personalização, empresas utilizam machine learning para oferecer recomendações de produtos e serviços altamente customizadas, melhorando a experiência do cliente e aumentando a lealdade.

Perspectivas de Carreira e Demanda do Mercado

As perspectivas de carreira para analistas de dados são extremamente promissoras. A demanda por profissionais qualificados em análise de dados continua a crescer à medida que mais organizações reconhecem o valor dos dados para sua estratégia de negócios.

De acordo com a Bureau of Labor Statistics dos EUA, espera-se que as oportunidades de emprego para analistas de pesquisa de mercado e analistas de operações aumentem significativamente na próxima década.

Setores como saúde, finanças, tecnologia, varejo e manufatura estão entre os maiores empregadores de analistas de dados.

No setor de saúde, por exemplo, a análise de dados é utilizada para melhorar a eficiência operacional, personalizar tratamentos e prever surtos de doenças.

No setor financeiro, analistas de dados desempenham um importante papel na avaliação de riscos, detecção de fraudes e desenvolvimento de estratégias de investimento.

Além das oportunidades de emprego, os salários para analistas de dados também são atraentes.

Relatórios da Glassdoor e Payscale indicam que os analistas de dados têm salários competitivos, com potencial de crescimento significativo com a experiência e a especialização.

A combinação de alta demanda, oportunidades de crescimento e salários atraentes torna a carreira de analista de dados uma escolha para muitos profissionais.


Em resumo, o futuro da análise de dados  oferece muitas oportunidades de crescimento para seus profissionais, com inovações tecnológicas e avanços em IA e ML continuando a expandir as capacidades e o impacto deste campo.

As perspectivas de carreira são robustas, com uma crescente demanda por profissionais qualificados e oportunidades diversificadas em vários setores.

Neste cenário em rápida evolução, instituições educacionais como a Preditiva desempenham um papel crucial na formação de novos analistas de dados.

A Preditiva, uma escola dedicada à ciência e análise de dados, se destaca por oferecer cursos e treinamentos que preparam os alunos para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades no campo da análise de dados.

Os cursos da Preditiva são cuidadosamente estruturados para cobrir desde os fundamentos até as técnicas mais avançadas de análise de dados.

Com uma abordagem prática e orientada para o mercado, a Preditiva garante que seus alunos adquiram não apenas conhecimentos teóricos, mas também habilidades práticas que são diretamente aplicáveis no ambiente de trabalho.

Com o suporte de instituições como a Preditiva, o caminho para se tornar um analista de dados qualificado está mais acessível e estruturado, permitindo que novos talentos emergem e prosperem neste campo dinâmico e vital.

Diego Dias
Redator publicitário com foco em tecnologia e dados, já atuou em diversas frentes, sendo responsável hoje pelo conteúdo do informativo da Preditiva.
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