Como escrever uma descrição de vaga para analista de dados

os diferentes tipos de analistas

Um analista de dados tem um papel crucial em qualquer organização: coletar, organizar e analisar grandes volumes de dados para embasar decisões estratégicas. Porém, a área de analytics ficou cada vez mais especializada e, dependendo do tipo de trabalho de que você precisa, vale pensar no perfil de analista que vai contratar.

• Data analyst. O analista de dados tradicional constrói relatórios e realiza análises para orientar decisões estratégicas. Base sólida em estatística, SQL e visualização é essencial nessa função.
• Business analyst. O analista de negócios usa ferramentas de dados para melhorar processos internos. Aqui, conhecimento de SQL e de ferramentas de gestão de projetos é importante.
• Business intelligence analyst. O analista de BI também foca na saúde do negócio e compartilha muitas funções com o analista de dados. De novo, domínio de SQL, gestão de projetos e ferramentas de visualização é necessário.
• Data engineer. Engenheiros de dados constroem a infraestrutura para coletar, armazenar e transformar dados, deixando-os prontos para análise. Conhecimento de orquestração de dados, como Airflow, e boas habilidades de programação ajudam muito.
• Analytics engineer. Uma função híbrida entre data engineer e data analyst. Esse perfil constrói pipelines de dados e realiza análises para orientar decisões. Com ferramentas como dbt, o modelagem de dados ficou mais acessível. Dominar uma ferramenta de orquestração e ter forte conhecimento de SQL é fundamental.
• Data scientist. Tem função semelhante à do analista de dados: prepara análises que impulsionam o negócio. Porém, uma parte grande do trabalho depende de análises preditivas e métodos de forecast. Conhecimento profundo em estatística inferencial, machine learning e programação é essencial.

Além do tipo de analista, considere o seu modelo de negócio antes de escrever a descrição. Embora muitas habilidades sejam transferíveis e as responsabilidades se repitam de uma vaga para outra, podem existir diferenças conforme o setor em que você atua (saúde, governo, fintech, etc.).

responsabilidades do analista de dados

Abaixo, destacamos alguns dos papéis e responsabilidades mais comuns de um analista de dados. Lembre-se: isso varia conforme o negócio, o setor e a estrutura do time. 

responsabilidades centrais

No essencial, as responsabilidades de um analista de dados se apoiam em três pilares: automação, reporting e governança de dados. Vamos ver cada um deles. 

• Automação. O analista de dados deve buscar automatizar tarefas repetitivas. O tempo ganho individualmente vira espaço para outros projetos. No nível da empresa, isso reduz custos e pode abrir novas fontes de receita.
• Reporting. Este é o coração do trabalho – análise e visualização. Envolve desde acompanhar KPIs da empresa até visualizar insights e comunicá-los ao público certo.
• Governança de dados. Como diz o ditado, "lixo entra, lixo sai". Com dados ruins, os relatórios quebram e os insights ficam falhos, levando a decisões ruins. É essencial identificar e corrigir problemas de qualidade de dados. Outras frentes da governança incluem melhorar documentação, classificar e etiquetar ativos de dados e adotar boas práticas de gestão de metadados.

outras responsabilidades

Outras tarefas que um analista de dados pode assumir:

• Responder perguntas ad hoc sobre dados;
• Realizar sessões de enablement para usuários de dados; e
• Eliminar dívida técnica (isto é, o que não agrega valor e só polui o ambiente de analytics)

diferenças entre setores

Além das responsabilidades centrais, analistas podem desenvolver especializações conforme o setor em que atuam ou atuaram. Ter contexto de negócio traz muitas vantagens, como reduzir o tempo de ramp-up e aprofundar discussões relevantes do setor. Ainda assim, os requisitos essenciais do cargo não variam drasticamente entre segmentos.

Em setores como finanças ou saúde, o analista pode focar em tipos específicos de dados, como registros financeiros ou de pacientes. Em marketing ou e-commerce, pode analisar comportamento e tendências de clientes. Em vendas, pode olhar mais para taxas de conversão entre etapas do funil.

qualificações para analista de dados

Um analista de dados precisa de um conjunto de habilidades variadas, além de conhecimento e formação. Temos um artigo à parte sobre como se tornar analista de dados. Embora experiência pese muito na escolha do(a) candidato(a), muitas vagas pedem alguma combinação do seguinte:

formação acadêmica

O requisito típico é graduação em área quantitativa (ciência da computação, matemática, economia). Porém, aprender por conta própria com recursos online nunca foi tão fácil. Por exemplo, a DataCamp oferece a Data Analyst Certification totalmente online. Ela dá a quem quer migrar para analytics a chance de aprender habilidades essenciais em casa. Para candidatos(as) com trajetórias não tradicionais, experiência, projetos, portfólios e certificações online são ótimas formas de avaliar o nível técnico.

conhecimentos e ferramentas

Obter uma certificação é um ótimo primeiro passo. Mas não para por aí. O analista precisa demonstrar que entrega as responsabilidades do cargo. Como aplicar formatação condicional em uma planilha? Qual a diferença entre LEFT JOIN e RIGHT JOIN em SQL? Como é determinada a linha de melhor ajuste em uma regressão linear? Essas são perguntas de entrevista para as quais você deve estar preparado(a). Veja a seguir o que entra no toolkit de um(a) analista de dados.

estatística e probabilidade

Uma base sólida em estatística e probabilidade é indispensável: medidas de tendência central e dispersão, regressão linear e não linear, distribuições amostrais, testes de hipótese, etc. 

planilhas (Excel/Google Sheets)

Embora o ChatGPT possa dominar o mundo algum dia, muito trabalho ainda acontece em planilhas. Como ferramenta onipresente nos negócios, ter domínio de Excel ou Google Sheets é útil. Confira nossa trilha de habilidades Spreadsheet Fundamentals para se tornar expert em planilhas.

SQL

SQL é o arroz com feijão da análise. É a linguagem para conversar com o banco de dados, recuperar informações e analisar. Entrevistas técnicas geralmente trazem uma ou mais questões de SQL. Se você quer uma introdução ou revisão, veja nosso curso Introduction to SQL.

programação

Para análises mais avançadas, uma linguagem de script pode complementar outras ferramentas. Python e R são comuns entre analistas para realizar análises estatísticas em escala. Para Python, confira a trilha de carreira Data Analyst with Python na DataCamp. Para R, veja a trilha Data Analyst with R.

ferramentas de visualização

Se analisar é importante, comunicar os insights é essencial. O analista usa ferramentas como Microsoft Power BI, Tableau, Looker, etc., com graus variados de familiaridade.

ferramentas de engenharia

Data build tool (dbt) – embora analytics engineering seja um conceito relativamente novo, o dbt ganhou espaço rapidamente. É uma ferramenta baseada em ELT (Extract-Load-Transform), em vez de ETL (Extract-Transform-Load), que facilita a transformação de dados já carregados no data warehouse.

Git/GitHub – ferramenta de controle de versão para registrar mudanças em scripts SQL, modelos de dados, workbooks, etc. Tudo fica centralizado em repositórios no GitHub, a plataforma que suporta o Git e melhora a colaboração em times de analytics.

habilidades comportamentais (soft skills)

Além das competências quantitativas, é essencial desenvolver as seguintes habilidades:

• Colaboração multidisciplinar
• Gestão de projetos
• Trabalho com problemas ambíguos/complexos
• Atenção aos detalhes

modelo de descrição de vaga para analista de dados

A seguir, um modelo de descrição de vaga. Use como ponto de partida, mas personalize ao máximo com base nas necessidades da sua empresa, no setor, nos projetos específicos, etc. Personalização é chave para atrair candidatos mais alinhados.

Título da vaga: Data Analyst

Local: [Cidade, Estado] / [100% remoto] / [Híbrido]

Descrição:

Buscamos um(a) Data Analyst detalhista e com alto nível técnico para se juntar ao time. Você será responsável por coletar, organizar e analisar grandes conjuntos de dados para gerar insights e apoiar a tomada de decisão. Também criará relatórios e visualizações para comunicar resultados a diferentes stakeholders.

Responsabilidades:

• Coletar, limpar e organizar dados de diversas fontes
• Realizar análises estatísticas e desenvolver relatórios e visualizações para comunicar achados
• Trabalhar com times multifuncionais para identificar tendências e padrões nos dados
• Criar dashboards e relatórios automatizados para monitorar indicadores-chave de desempenho (KPIs)
• Melhorar continuamente processos e sistemas de coleta, análise e reporting de dados

Qualificações:

• [opcional] Graduação em área relacionada (ex.: ciência da computação, matemática, estatística)
• 2+ anos de experiência como analista de dados ou função correlata. Se você não tem 2+ anos na área, compartilhe projetos relevantes que já realizou.
• Sólido conhecimento de SQL
• Ferramentas de visualização de dados (ex.: Tableau, Excel, Looker, Google Sheets)
• Experiência com software de análise estatística (ex.: R, Python) é um diferencial
• Excelentes habilidades de resolução de problemas e comunicação
• Capacidade de trabalhar de forma autônoma e gerir múltiplos projetos simultaneamente

conclusão

Salvar, clicar e publicar. Pronto: você tem uma descrição de vaga clara e completa. Agora vem a parte desafiadora: entrevistar os(as) candidatos(as) certos para encontrar o melhor match. Não deixe de conhecer a plataforma Recruit da DataCamp para se conectar com talentos de ponta. Para quem busca vagas, há diversas oportunidades na plataforma Data Jobs da DataCamp.

Quer entender melhor o que é análise de dados e o que ela envolve? Veja nosso guia "o que é análise de dados".