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22 minutos de leitura

O que faz um analista de dados? já chegaremos lá. Nos últimos anos muitas pessoas estão de olho nas carreiras digitais devido a alta demanda e uma delas é a profissão de analista de dados. Primeiro vamos começar com o fato de que o trabalho de analista de dados é um dos mais populares do século 21. Mas o que exatamente é analise de dados e o que faz um analista de dados?

 

Não há fim para discussão sobre análise de dados. No entanto, nem sempre é fácil encontrar uma explicação simples sobre o que faz um analista de dados no dia-a-dia. Isso fica ainda mais difícil pelo fato que a análise de dados estar associada a outros campos como o do data science, machine learning, inteligência artificial e análise de negócio. Mesmo que a análise de dados desempenhe um papel importante nesses campos citados acima, é na verdade um campo distinto.

 

Neste artigo nós iremos dar uma introdução à carreira de analista de dados. Abordaremos todos os pontos necessários sem enrolação.

 

  1. O que é análise de dados?
  2. O que faz um analista de dados?
  3. Quais tarefas e processos um analista de dados acompanha?
  4. Quais habilidades um analista de dados precisa?
  5. Quais ferramentas um analista de dados utiliza?
  6. Analista de dados salário
  7. Conclusão

 

Então, o que faz um analista de dados? Vamos descobrir.

 

1. O que é análise de dados?

 

Antes de abordarmos o que um analista de dados faz, é necessário primeiro responder: O que é análise de dados? E porque é importante?

 

De forma simplificada, a análise de dados é o processo de extrair informação de informações desordenadas. Através de uma exploração sistemática de dados à procura de padrões e relacionamentos entre si, analistas de dados procuram encontrar e comunicar insights valiosos através desses dados. Mas o que conta como dado? Bom, qualquer coisa que você possa imaginar. Geralmente, dados estão em forma de números (dado quantitativo). Mas sons, imagens, palavras ou qualquer outra coisa que você possa interpretar de alguma maneira pode ser classificado como dado (dado qualitativo).

 

Um trabalho de um analista de dados começa com o tão conhecido raw data (dado cru). Os raw datas são dados desordenados e sem contexto, essencialmente sem significado. Nós só conseguimos extrair informação útil deles a partir do momento que trazermos ordem do caos. Ou seja, após coletar, limpar e organizar dados são tudo parte do processo de análise de dados.

 

Além do mais, bons analistas de dados incorporam várias técnicas para ajudar a facilitar o processo. Incluem estatísticas, programação, visualização e mais. Felizmente, para agilizar o processo, muitas dessas técnicas foram automatizadas. Algumas delas se transformaram e estão sendo desenvolvidos como campos distintos. No entanto, um bom analista de dados provavelmente terá algum conhecimento de cada uma dessas técnicas.

 

Por que análise de dados é importante?

 

Existem duas simples razões pelas quais as análise de dados é importante. Primeiro, é útil para tomada de decisões. Segundamente, é baseado em evidências. Combine esses dois atributos e análise de dados se torna uma ferramenta poderosa. Baseando decisões em informações empíricas (ao invés de se basear nos instintos) é uma maneira mais científica de abordar os problemas. Mas isso não significa que a análise de dados é 100% precisa, mas é a melhor ferramenta que temos para prever futuras tendências e tirar conclusões de eventos passados.

 

Análise de dados é aplicado em várias áreas da sociedade. Online, você geralmente irá encontrar análise de dados associado ao BI (Business Inteligence), por exemplo, previsão de futuras compras, informar o desenvolvimento de um produto ou o gasto em marketing digital na sua empresa. No entanto, a análise de dados vai além de simplesmente aumentar as vendas de uma empresa. É também utilizado nos setores da saúde para melhorar o tratamento com o paciente. Está sendo atualmente aplicado na agricultura para que transformemos a maneira como alimentamos o mundo. É ainda usado pelo próprio governo para solucionar questões de tráfico de humanos. Então se você quer melhorar o mundo, assim como também uma empresa, uma carreira de analista de dados talvez seja para você!

 

2. O que um analista de dados faz de verdade?

 

 

Agora que sabemos o que é análise de dados, vamos ver o que faz um analista de dados.

 

Como um analista de dados, é a sua responsabilidade transformar raw data em insights úteis. Acompanhando o processo de análise de dados (no qual iremos abordar a respeito no próximo tópico), você irá ter que resolver certos problemas ou responder certas perguntas baseado em dados e os insights que ele te da. Você então irá pegar esses insights e irá compartilhar com os stakeholders e tomadores de decisões da empresa, nos quais conseguem planejar o futuro da empresa de forma adequada. Ao mesmo tempo, analistas de dados talvez sejam responsáveis por supervisionar os processos gerais de coleta e armazenamento de dados, também como criar diretrizes para a qualidade dos dados.

 

Uma outra boa maneira de compreender o que faz um analista de dados de fato num contexto do dia-a-dia é observar as tarefas e responsabilidades que geralmente estão listadas na exigências das descrições do trabalho de analista de dados.

Baseado em descrições de empregos de verdade publicadas no Indeed, observe abaixo o que você pode esperar sobre o que faz um analista de dados:

 

  • Desenvolver e implementar sistemas de bancos de dados e de coleta de dados.

 

  • Trabalhar próximo à administração para identificar métricas importantes e KPIs, para priorizar necessidades do negócio.

 

  • Coletar dados de fontes primárias e secundárias.

 

  • Filtrar e limpar dados

 

  • Identificar, analisar e interpretar tendências e padrões em conjuntos de dados complexos

 

  • Visualizar e apresentar descobertas para os principais stakeholders

 

  • Construir e customizar relatórios

 

  • Desenvolver e manter dashboards

 

  • Criar e manter documentações a respeito de modelos de dados, métricas e infraestrutura.

 

Até agora demos uma olhada por cima a respeito do trabalho e sobre o que faz um analista de dados. Agora vamos olhar mais de perto para tarefas mais especificas de um trabalho de um analista de dados.

 

3. Quais tarefas e processos um analista de dados faz?

 

 

Como um analista de dados, seu trabalho é realizar cada etapa do processo de análise de dados para que resolva e identifique problemas. Conforme sua carreira progride, você pode escolher também se especializar em outras áreas do mesmo campo, tal como visualização de dados ou engenharia de dados. Como iniciante, no entanto, é importante aprender o processo como um todo.

 

Então, quais são as tarefas e processos chaves que um futuro analista de dados deve esperar lidar?
Embora não seja tão simples tal como lidar com uma tarefa atrás da outras (você talvez se depare repetindo passos) as principais tarefas incluem: 

 

 

  • Definição da pergunta

 

  • Coleta de dados

 

  • Limpeza de dados

 

  • Conduzir uma análise

 

  • Comunicação dos seus resultados

 

O que faz um analista de dados no processo  de análise de dados?

 

Definindo uma pergunta

 

Primeiramente, você precisa definir seu objetivo. Em alguns momentos, está pode ser a parte mais difícil do processo. Pois o que parece ser um problema óbvio, pode não ser tão obvio assim.

 

Por exemplo, vamos supor que você trabalhe em uma empresa que queira aumentar a receita. A empresa planeja fazer isso lançando uma coleção de novos produtos. Como resultado, você passa bastante tempo e recursos analisando quais produtos criar, qual mercado lançá-los, e assim por diante. Entretanto, com um pouco de investigação, você talvez descubra que não há nada de errado com os produtos atuais da sua empresa: descobre que simplesmente o processo de vendas é fraco, resultando em baixa satisfação do cliente e menos revendas. Com esse insight, você descobre que investir em treinamento do comercial irá aumentar a receita sob um preço bem menor que criar um produto novo.

 

Mesmo que isso seja um caso hipotético, isso exemplifica a importância de olhar um problema por diversos ângulos antes de investir tempo em uma coisa só. Também significa não ter medo de falar a verdade (neste caso, dizer aos gerentes que a ideia deles está errada). Definir a pergunta que você quer responder significa obter uma compreensão profunda das necessidades e demandas do negócio, acompanhando métricas e KPIs. Você também irá realizar análises neste estágio inicial, também.

 

Coletando Dados

 

Uma vez que você identificou a pergunta, sua próxima tarefa é descobrir quais dados são bons candidatos para ajudar você a resolver os problemas. Isso pode ser dados quantitativos (tal como números do setor de marketing) ou dados qualitativos (tal como avaliações de clientes). Mais especificamente, tipos de dados podem ser divididos em três categorias: Dados de primeira mão (coletado diretamente por você e sua organização), dados de segunda mão (os dados de primeira mão de uma outra organização), e dados de terceira mão (no qual é um aglomerado de dados de diferentes fontes).

 

Se você ainda não tem acesso a esses dados, você precisará de uma estratégia para coletá-los. Isso talvez inclua fazer pesquisas, monitorar as redes sociais, análise de websites, acompanhamento online, assim por diante. Independente de como você coletou, uma vez que você tenha os dados nas pontas de seus dedos, você está pronto para limpá-los.

 

Limpeza de dados

 

O que faz um analista de dados no processo de limpeza de dados? Bom dados que foram recém coletados geralmente estarão em um formato cru. Isso significa que não foram organizados ainda, verificados se possuem algum erro, assim por diante. Para transformá-lo em um estado que seja mais adequado para ser analisado. Envolve uma variedades de técnicas e ferramentas (tais como algoritmos customizáveis, programas genéricos e análise exploratória) tudo isso para os dados ficarem em um formato mais adequado.

 

Tarefas de limpeza de dados incluem a remoção de erros, dados duplicados e outliers, sendo assim erradicando dados indesejáveis (ou seja, aqueles que não servem para a sua análise), estruturando os dados o tornando úteis, preenchendo lacunas, assim por diante. Quando isso é feito, você irá validar os dados. Isso significa verificar se os dados batem com suas exigências. Com frequência, você irá descobrir que não batem, no qual significará que você terá que voltar e refazer o processo. Por esse motivo, a limpeza de dados é considerado um processo repetitivo. A combinação dos processos de coleta e limpeza de dados é referido às vezes como Data Wrangling.

 

Conduzir uma Análise

 

Uma vez que seu conjunto de dados esteja limpo e certinho, você está pronto pra começar a analisar! Existem excelentes formas de análise de dados, e parte do desafio é descobrir qual abordagem melhor serve para a tarefa em mãos. Para manter as coisas simplificadas, nós iremos oferecer uma rápida visão geral das quatro categorias principais de análise de dados.

 

O que faz um analista de dados na análise de dados? continue lendo para descobrir:

 

O primeiro é análise descritiva. Isso significa resumir (ou descrever) as características de um conjunto de dados para melhor compreensão. Não é comumente utilizado para tirar conclusões firmes, mas é um primeiro passo útil para decidir como investigar os dados mais a frente.

 

Próximo, análise de diagnóstico foca em compreender o porquê algo aconteceu (ex: explorando correlação entre dados em um conjunto de dados). Isso ajuda a identificar problemas e é geralmente usado no primeiro estágio da análise de dados, ou seja, definição de pergunta.

 

Finalmente, nós temos análise preditiva (no qual ajuda a identificar tendências baseado em dados do passado) e análise prescritiva (no qual ajuda a decidir um curso de ação futuro). O último é as vezes realizado utilizando técnicas de machine learning.

 

Comunicando seus resultados

 

Uma vez que você realizou sua análise e extraiu insights, a próxima etapa é comunicar esses dados para quem encomendou esses resultados. Isso geralmente envolve a visualização de seus dados de alguma forma, criando gráficos por exemplo. Talvez também inclua a criação de dashboards interativos, documentos, relatórios ou apresentações. É fácil ignorar a arte desta etapa, mas é importante acertar. Não somente você deve interpretar suas descobertas corretamente,  mas você precisa conseguir compartilhar esses dados de uma maneira para o pessoal que possui pouco tempo e não é perito no assunto entendam. Isso é importante, pois garante as tomadas de decisões baseados em insights bem compreendidos e de ótima qualidade.

 

 

4. Quais habilidades um analista de dados precisa?

 

 

De certa forma, as habilidades que um analista de dados necessita varia dependendo do papel que desempenham. Por exemplo, o conhecimento do seu negócio é muito importante. No entanto, como regra, isso é algo que você aprende no próprio trabalho.

 

Antes de agarrar a primeira oportunidade, no entanto, existe um conjunto de habilidades essenciais que todos os analistas de dados junior precisam para exercer o que faz um analista de dados. Nós podemos dividi-las entre hard skills (habilidades técnicas) e habilidades denominadas soft skills (virtudes da sua personalidade nos quais te ajudam a concluir o trabalho).

 

Habilidades técnicas para analistas de dados

 

Hard skills geralmente possuem uma curva de aprendizagem íngrime. No entanto, com um pouco de disciplina, qualquer pessoa consegue aprendê-las. As habilidades essenciais para o que faz um analistas de dados incluem:

 

  • Matemática e Estatística: Você terá uma cabeça matemática. Você pode até ter uma graduação ou mestrado em matemática aplicada, estatística e computação. No entanto, mesmo que qualificações sejam úteis, elas nem sempre são necessárias, se você for um iniciante no campo. Desde que você tenha boas habilidades de matemática, por exemplo, álgebra e cálculo, podem ser suficientes.

 

  • Habilidades de programação: para criar ou ajustar algoritmos que automatizam tarefas de análise de dados (como análise ou reestruturação de grandes conjuntos de dados) saber o know-how de programação é inevitável. Linguagens de scripts como Python ou MATLAB e computação estatística como R ou SAS são todas populares em análise de dados.

 

  • Conhecimento sobre banco de dados: também como linguagens de programação, você precisará de alguma compreensão sobre softwares de warehousing database, por exemplo, Hive e motores de análise como o Spark. Você também precisará saber sobre linguagens de consultas como SQL.

 

  • Habilidades com Excel: Comumente utilizado na transformação de raw data para um formato que possa ser lido ou para automatizar cálculos complexos, MS Excel é essencial em qualquer conjunto de ferramentas de um analista de dados. Assegure-se de familiarizar com suas principais funções de análise.

 

  • Habilidades de Visualização: Um aspecto central da análise de dados é a habilidade de visualizar dados com gráficos e charts. Eles ajudam a gente identificar padrões, correlações e tendências. No mínimo, você deve ser capaz de criar plots utilizando Python, ou tabelas e charts usando o MS Excel.

 

Confira nosso vídeo mostrando como se cria um plot utilizando o Python: 

 

  • Conhecimento básico sobre Machine Learning: Como iniciante, ninguém irá esperar que você seja um expert em machine learning, é uma disciplina por si só. No entanto, os princípios do machine learning sustentam muitas analises de dados. Você deve se familiarizar com a parte teórica, por exemplo, aprendizado supervisionado versus não supervisionado.

 

Habilidades não técnicas para Analistas de Dados

 

Enquanto soft skills podem ser melhoradas com a prática, elas são geralmente consideradas mais inerentes a sua pessoa. Você irá precisar ter uma aptidão natural para as seguintes habilidades:

 

  • Comunicação: A Comunicação é a chave para qualquer trabalho, mas especialmente na análise de dados. Obter insights precisos é a prioridade, mas conseguir comunicar isso de forma eficiente para um grande público é algo vital. Você deve possuir excelentes habilidades interpessoais, ser capaz de comunicar conceitos complexos em termos simples, e ser confiante para fazer apresentações e responder perguntas do pessoal mais leigo.

 

  • Pensamento Crítico: definitivamente a habilidade mais importante no data analytics, pensamento crítico é a habilidade de questionar o que está à frente de você com o objetivo de obter uma melhor compreensão. Você deve possuir naturalmente um mindset de questionar as coisas, não aceitar nada só pelo o que aparenta e abordar tarefas utilizando dedução e raciocínio lógico.

 

  • Criatividade para resolver problemas: Resolução de problemas significa aplicar a sua forma de refletir sobre o mundo em questões relacionadas a dados e problemas. Você deve abordar passo-a-passo quando for definir um problema, e criar uma abordagem e realizar as tarefas para resolver. O que você irá fazer será diferente toda vez que você tiver um novo problema.

 

  • Ética: Você deve ter a compreensão importância da privacidade dos dados, estar ciente dos seus preconceitos, e estar confortável quando for apresentar os resultados, mesmo quando forem indesejáveis ou improváveis de terem alguma credibilidade. Ter um código de ética forte é extremamente importante. Sem isso, dados podem ser facilmente utilizados de forma errada, nos quais pode impactar negativamente em indivíduos e grupos que são afetados pelo seu trabalho.

 

Se você está pensando em entrar no mundo do analista de dados, se pergunte: Essas habilidades me descrevem? Caso não, não se preocupe. Embora seja importante avaliar suas habilidades honestamente, a coisa mais importante é ter entusiasmo com esse campo e estar disposto a desenvolver as habilidades necessárias. Ninguém irá esperar que um iniciante seja expert logo de cara.

 

5 . Quais ferramentas um analista de dados utiliza?

 

 

Até então a gente cobriu quais habilidades um analista de dados precisa e os processos de alto nível que eles são responsáveis por realizar. Sendo iniciante, isso pode parecer um pouco opressor. Felizmente, existem inúmeros aplicativos e programas para facilitar se trabalho. Embora eles precisam de um know-how técnico, uma vez que você domine o básico, você irá achar o processo bem fácil.

 

 

 

  • R

 

 

  • SQL

 

Vamos falar um pouco dessas ferramentas para entender o que faz um analista de dados

 

MS Excel para análise de dados

 

Um programa que todo analista deve possuir é o MS Excel

 

Uma ferramenta indispensável para analista de dados é o MS Excel. O Excel te permite classificar dados, separar em conjuntos menores e a utilizar uma variedade de funções para compreender os dados melhor. Essas functions incluem pivot tables, functions de busca tipo XLOOKUP e VLOOKUP e a function AVERAGE (no qual te dá a média de uma quantidade de número), e a Function SUMIF (no qual te permite calcular a soma de diferentes células). Estas ferramentas, juntamente com muitos outras, tornam o Excel um software valiosíssimo para iniciantes e experts na área.

 

Python para Análise de Dados

 

A linguagem de programação de propósito geral, Python, se tornou rapidamente a linguagem de programação para analistas de dados. Em parte pela sua sintaxe simples, no qual torna a linguagem de fácil aprendizagem. No entanto, sua fama também deve-se ao fato ao Pyhton Package Index (PyPI) oferece uma grande quantidade de bibliotecas. O Python pode ser utilizado para quase todo aspecto da analise de dados. Por exemplo, Pandas, é excelente para manipular time-series e outros dados quantitativos. Matploblib é perfeito para visualização de dados. E NumPy é popular por conduzir uma grande quantidade de funcionalidades matemáticas. Essas são apenas três dos milhares de pacotes de Python disponíveis

 

R para Análise de Dados

 

R, Uma outra linguagem, é também comum em análise de dados. Enquanto o R é considerado uma linguagem mais complexa para se aprender do que o Python, se mantém popular devido ao seu uso histórico na programação estatística (no qual possui benefícios em campos como análise de dados). Enquanto o R não realiza facilmente as coisas como processamento de imagens igual ao Python, R possui mais funções de análise de dados; É também frequentemente utilizado em campos da ciência. Igual ao Python, R é também possui uma biblioteca de softwares, CRAN, com muitos pacotes adicionais disponíveis.

 

Bancos de dados e sistemas de gerenciamentos de dados

 

Conforme as variedades de dados que coletamos se tornam mais complexos, a maneira como administramos esses dados também tem evoluído. Na análise de dados, é vital ter uma compreensão de como bancos de dados e data warehouses funcionam. Por exemplo, MySQL é um tipo simples comumente utilizado de sistema de gerenciamento de banco de dados relacional. Independentemente se você utiliza bancos de dados simples ou infraestruturas complexas, elas são inevitáveis!

 

Structured Query Language (SQL)

 

SQL (às vezes pronunciado como “Sequel”) é uma linguagem feita para comunicar com bancos de dados relacionais. Em um mundo onde os dados são a moeda principal, essa ferramenta possui aplicações óbvias. Enquanto que bancos de dados relacionais são feitos utilizando uma variedade de linguagens, tais como C ou C++, SQL te permite puxar, adicionar e editar dados sem precisar saber a linguagem raiz do banco de dados. Desde que a maioria das organizações possuem informações armazenadas digitalmente e online, SQL está se tornando uma linguagem importante para se aprender, até mesmo para não analistas. É uma linguagem que todos devem aprender.

 

Ferramentas de análise de dados para indústrias específicas

 

Em adição as ferramentas já mencionadas, as indústrias estão começando a produzir aplicações mais específicas e sofisticadas para determinado setor para ajudar na análise de dados. Essas ferramentas variam desde de softwares de BI generalistas como Microsoft Power BI, até aplicativos de  visualização de dados e dashboarding como o Tableau. Eles também incluem produtos de nicho nos quais você só aprenderá se caso trabalhe em um campo específico. Por exemplo, Definitive Healthcare é uma plataforma de analytics feito especificamente para gerenciar dados relacionados à saúde.

 

6. Analista de dados salário

 

Apesar de ser uma profissão nova, ela é uma profissão da área de TI e segundo recentes pesquisas e levantamentos essa é uma área que está com bastante demanda no momento que estamos vivendo, porém muitos poucos profissionais atuando na área, segundo a Brasscom o mercado de tecnologia da informação estará procurando cerca de 420mil pessoas até 2024 .

 

O salário médio de um Analista de Dados no Brasil é de R$ 3.000,00, podendo chegar a R$5.517,00 como analista de dados pleno e por fim à R$7.850,00 como Sênior.

 

Fontes: https://www.vagas.com.br/cargo/analista-de-dados

https://www.glassdoor.com.br/Sal%C3%A1rios/analista-de-dados-pleno-sal%C3%A1rio-SRCH_KO0,23.htm

https://www.glassdoor.com.br/Sal%C3%A1rios/analista-de-dados-s%C3%AAnior-sal%C3%A1rio-SRCH_KO0,24.htm

https://brasscom.org.br/procura-por-profissionais-de-ti-sera-de-420-mil-pessoas-ate-2024-e-o-brasil-forma-apenas-46-mil-por-ano/

 

7. Conclusão

 

Neste artigo, abordamos tudo o que você precisa saber caso esteja começando no data analytics. Nós exploramos o que faz um analista de dados, quais as habilidades necessárias e as ferramentas básicas que um iniciante deve almejar aprender e o salário.

 

Uma vez que você tenha todas essas habilidades nas pontas dos dedos, você estará prestes a adentrar neste campo. Independente se você estiver interessado em data analytics para e-commerce, finanças, saúde, governo, ciência ou qualquer outra área de sua escolha, uns dos grandes beneficios deste campo é a versatilidade. Com um pouco de experiência, você consegue adentrar no data science ou se especializar em áreas como engenharia de dados, modelagem de dados ou machine learning.

 

Artigo adaptado e inspirado de: https://careerfoundry.com/en/blog/data-analytics/what-does-a-data-analyst-do/

 

O que aprendemos neste artigo?

 

Por que devo me tornar um Analista de Dados?

Porque estamos na era do Big data e as empresas agora estão sendo movidas por dados e precisam de pessoas para tratá-los, porém no brasil possui uma grande escassez desses profissionais no momento, o que torna uma grande vantagem aprender essa profissão, pois você pode facilmente conseguir um emprego na área, assim como ganhar um bom salário.

O que é dado quantitativo e qualitativo?

Dado quantitivo são dados que estão em forma de números. Dados qualitativos são os dados que estão em forma de sons, imagens ou qualquer outra coisa que possa ser interpretada extraída um insight através disso.

O que é um dado cru ou raw data?

Raw data (dado cru) são dados que não foram estruturados ainda e que precisam ser limpos para serem úteis e serem possíveis de extrair algum insight.

Qual a habilidade mais importante para se ter como analista de dados?

A habilidade mais importante é possuir entusiasmo pela área e estar disposto a aprender mais sobre o campo.

 

  • Etapa 1

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