As demandas para quem deseja atuar como analista de dados envolvem domínio técnico de ferramentas estatísticas e computacionais, capacidade analítica, pensamento lógico e compreensão dos objetivos do negócio.
O analista de dados é o profissional responsável por coletar, organizar, interpretar e apresentar dados de forma que auxiliem na tomada de decisões em empresas e instituições.
Imagem: Freepik
Sua atuação é relevante em diferentes áreas, como tecnologia, marketing, finanças, saúde, logística e varejo, entre outras. A versatilidade do trabalho se deve à crescente importância dos dados como suporte estratégico em processos operacionais e de gestão.
As demandas para quem deseja atuar como analista de dados envolvem domínio técnico de ferramentas estatísticas e computacionais, capacidade analítica, pensamento lógico e compreensão dos objetivos do negócio.
É comum que vagas da área exijam experiência com bancos de dados, linguagens de programação, conhecimento de visualização de dados e fundamentos de estatística e ciência de dados.
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A seguir, estão listadas as ferramentas e competências técnicas mais requisitadas para o exercício da função de analista de dados, com suas respectivas aplicações:
1. Excel (avançado)
Apesar de ser um software básico, o Excel é amplamente utilizado para análises iniciais, tratamento de dados e criação de dashboards simples.
Recursos como tabelas dinâmicas, fórmulas e gráficos ajudam a estruturar informações de maneira organizada e acessível.
2. SQL (Structured Query Language)
SQL é a linguagem padrão para consulta e manipulação de bancos de dados relacionais.
Dominar SQL permite ao analista extrair dados diretamente de bases corporativas, realizar cruzamentos e gerar relatórios a partir de grandes volumes de dados.
3. Python
Python é uma das linguagens de programação mais adotadas na área de dados.
Com bibliotecas como Pandas, NumPy, Matplotlib e Seaborn, é possível realizar análise, tratamento e visualização de dados com flexibilidade e precisão.
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4. R
R é outra linguagem voltada para análise estatística. Embora menos usada em ambientes corporativos do que Python, é bastante utilizada em setores acadêmicos e em projetos com foco em modelos estatísticos mais avançados.
5. Power BI e Tableau
Essas ferramentas de Business Intelligence (BI) são utilizadas para construir dashboards interativos e relatórios visuais.
Elas ajudam a transformar dados em gráficos compreensíveis e compartilháveis entre diferentes setores de uma empresa.
6. Google Analytics e ferramentas de marketing digital
Para analistas de dados que atuam no setor de marketing, o domínio de ferramentas como Google Analytics, Google Looker Studio e plataformas de mídia paga é essencial para mensurar o desempenho de campanhas e comportamento de usuários.
7. Plataformas de nuvem (como AWS, Google Cloud, Azure)
Conhecimento em ambientes de computação em nuvem é cada vez mais solicitado, principalmente em organizações que armazenam e processam grandes volumes de dados. Serviços como BigQuery (Google Cloud) ou Redshift (AWS) são comuns nesse contexto.
8. Conhecimentos em estatística e modelagem de dados
Mesmo que não seja uma ferramenta específica, o entendimento dos conceitos estatísticos é essencial para interpretar os dados corretamente, avaliar hipóteses e construir modelos preditivos.
A formação de um analista de dados pode vir de diferentes áreas, com destaque para:
Além da graduação, é comum que profissionais da área busquem cursos livres, especializações e MBAs voltados à ciência de dados, inteligência artificial, engenharia de dados ou BI.
O analista de dados atua de forma técnica e estratégica. No dia a dia, precisa interpretar números e identificar padrões que contribuam para decisões mais bem fundamentadas.
Para isso, espera-se que tenha raciocínio lógico, facilidade com números, atenção aos detalhes, boa comunicação para apresentar suas análises e capacidade de trabalho em equipe.
A atualização constante com novas tecnologias e ferramentas também é uma exigência do mercado.
Com o crescimento da transformação digital, a demanda por profissionais da área tende a se manter elevada nos próximos anos, o que torna a função relevante para diferentes setores econômicos.
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