Guia de carreira: o que faz um data analyst?

  20. März 2023, von Sebastian

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 bootcamp de programação disponíveis. 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.

  • Definir a pergunta que você quer responder significa obter uma compreensão profunda das necessidades e demandas do negócio, acompanhando métricas e KPIs.
  • O profissional desempenha um papel estratégico no processo de tomada de decisões das empresas, fornecendo insights valiosos para direcionar o planejamento, a execução e o monitoramento de estratégias de negócios.
  • O Data Analyst tem um papel essencial no chamado Big Data, ou seja, na gestão e tratamento de grandes bases de dados.
  • Quando um utilizador vê um anúncio para o teu produto, eles passam por algumas etapas antes de se tornarem um cliente que compra o teu produto.
  • Isso é importante para uma análise apurada dos dados, por diferentes pontos de vista, e para um bom aproveitamento dos resultados.
  • Para conseguir captar algo realmente relevante a partir dos dados é fundamental ter capacidade analítica.

Os caminhos que a tecnologia está tomando apontam para um futuro do trabalho onde os dados são cada vez mais relevantes. Seja como analista de dados ou cientista de dados, essas profissões estão em alta demanda, e continuarão nos próximos anos. Nas empresas, isso se tornou uma ferramenta importante para ler o mercado, entender onde estão as oportunidades e o que precisa ser melhorado. Primeiro, eles devem entender os objetivos e requisitos do projeto, bem como identificar as fontes de dados relevantes.

Data Science de A a Z – Da extraçao a exibição dos Dados

Mas espera-se que, nos próximos anos, esses profissionais sejam ainda mais requisitados. A Análise de Dados por ser vista como o primeiro patamar de uma carreira triunfante no mundo da Ciência de Dados. Porém, também deve dominar saberes técnicos para fazer relatórios lógicos e apresentar os dados em gráficos ou mapas, bem como conhecer linguagem SQL e ferramentas de Business Intelligence. Um Analista de Dados precisa de ter ótimos conhecimentos de Estatística e jeito para os números.

  • Ele é utilizado como uma forma robusta e estruturada para fazer o armazenamento dos dados, o que o torna uma importante fonte para os Analistas, é de lá que o ouro vem.
  • Nesta situação, o engenheiro de dados toma conta da extração e limpeza pesada dos dados.
  • Trabalhe em projetos práticos que abordem todas as diferentes etapas da análise de dados.
  • Com a implementação da cultura analítica nas empresas, será cada vez mais comum que pessoas com visão orientada a dados se tornem grandes líderes ou mesmo consultoras de negócios.

A combinação dos processos de coleta e limpeza de dados é referido às vezes como Data Wrangling. Se você ainda não tem acesso a esses dados, você precisará de uma estratégia para coletá-los. Isso talvez inclua fazer pesquisas, https://www.7segundos.com.br/arapiraca/noticias/2023/12/28/243034-democratico-bootcamp-de-programacao-e-porta-de-entrada-para-o-mercado-de-ti 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.

Criação de soluções para análise de dados

Esses dados revelam um crescimento exponencial desse setor, e portanto, muitas oportunidades para profissionais de dados, incluindo analistas de dados. A carreira de analista de dados está em alta demanda no cenário organizacional, o que torna esse profissional cada vez mais requisitado em organizações de diversos tamanhos e tipos. Afinal, dados são, cada vez mais, recursos valiosos em uma organização e saber manejá-los de forma estratégica é essencial para direcionar empresas a tomarem decisões mais assertivas. É
recomendado que independente da área que atue, desenvolver conhecimentos em programação
e estatística, para auxiliar nas atividades para coleta e mineração de dados, manipulação
de bases para compilar os dados. Quem deseja atuar neste meio deve estar preparado e entender quais as possibilidades e oportunidades no setor. Assim, cursos da área das ciências da computação, Engenharia de Software ou Tecnologias de Informação são boas opções para formação de base.

Bons cursos não se limitam à base teórica, ainda que ela seja um pilar do aprendizado. Só ouvir e ler conceitos torna o processo cansativo e não gera a qualificação profissional. Ou seja, toda a jornada de análise é mostrada a estudantes, que precisam se envolver nela. Uma pessoa que não tem experiência com essa rotina pode aprendê-la a partir do campo técnico. Em sequência, no aprendizado do curso, profissionais desenvolvem sua capacidade analítica por meio de atividades práticas inspiradas em cases de sucesso.

 

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