9 Habilidades essenciais do analista de dados: Um guia de carreira abrangente

Os analistas e cientistas de dados estão em alta demanda. De acordo com o site U.S. De acordo com o Bureau of Labor Statistics, o emprego em ciência e análise de dados deverá crescer 31% de 2019 a 2029, muito mais rápido do que a média de todas as ocupações. Essa estatística não é surpreendente. Os dados se tornaram mais essenciais do que nunca, e aqueles que conseguem trabalhar com dados para extrair percepções significativas são altamente valorizados.

Mas quais são as habilidades do analista de dados que tornam essa função tão vital? Este guia abrangente apresentará os conhecimentos e as competências de que você precisará em sua carreira como analista de dados. Temos um guia separado sobre como se tornar um analista de dados, que detalha o início de sua carreira. Entretanto, nesta postagem, também incluímos algumas dicas breves sobre como aprender as principais habilidades de analista de dados.

A Fundação: Entendendo o que os analistas de dados fazem

Temos um artigo completo que explora o trabalho dos analistas de dados e analisa algumas das funções e responsabilidades esperadas nessa função. Aqui, daremos uma breve olhada em alguns dos principais aspectos que você precisa saber.

Função e responsabilidades de um analista de dados

Os analistas de dados atuam como o elo entre os dados brutos e as percepções acionáveis. Eles são responsáveis por coletar, processar e analisar dados para ajudar as organizações a tomar decisões informadas.

Os analistas de dados geralmente colaboram com diferentes departamentos, de marketing a finanças, para entender os objetivos comerciais e traduzi-los em soluções orientadas por dados.

O processo de análise de dados

O processo de análise de dados é uma jornada de várias etapas que começa com a coleta de dados e termina com insights acionáveis. Abordamos o tópico com mais detalhes em nosso guia, O que é análise de dados? Você pode ver no infográfico abaixo que há vários estágios no processo.

O processo de análise de dados em poucas palavras

Cada etapa, desde a determinação do resultado até a coleta, a limpeza, a análise, a visualização e a interpretação dos dados, é crucial para a obtenção de resultados precisos e significativos. Nosso curso de carreira de Analista de Dados com Python abrange tudo o que você precisa saber sobre o processo e o ensinará a analisar dados desde o início.

Habilidades essenciais do analista de dados: Habilidades técnicas

As habilidades técnicas formam a espinha dorsal da experiência de um analista de dados. Essas habilidades permitem que você manipule dados, conduza análises complexas e gere insights que podem orientar as decisões de negócios. Vamos dar uma olhada nas habilidades técnicas de analista de dados de que você precisará:

1. Linguagens de programação (Python, R, SQL)

No campo da análise de dados, linguagens de programação como Python, R e SQL são indispensáveis. Essas linguagens permitem que você manipule dados, realize análises estatísticas e crie visualizações de dados.

• Python. Amplamente usado para manipulação e análise de dados, o Python conta com um rico ecossistema de bibliotecas como Pandas e NumPy.
• R. Especializado em análise estatística, o R é outra ferramenta poderosa usada com frequência em pesquisas acadêmicas e visualização de dados.
• SQL. A linguagem de referência para o gerenciamento de bancos de dados, o SQL, permite consultar, atualizar e manipular dados estruturados.

2. Ferramentas de visualização de dados (Tableau, Power BI)

A visualização de dados não se trata apenas de criar gráficos; trata-se de contar uma história com os dados. Ferramentas como o Tableau e o Power BI são amplamente utilizadas para essa finalidade, permitindo que você transforme dados complexos em formatos visuais de fácil digestão.

• Tableau. Conhecido por sua interface amigável, o Tableau permite que você crie visualizações complexas sem qualquer codificação. É particularmente útil para criar painéis interativos que podem ser facilmente compartilhados em uma organização.
• Power BI. Desenvolvido pela Microsoft, o Power BI é outra ferramenta poderosa para a criação de relatórios e painéis interativos. Ele se integra perfeitamente a vários produtos da Microsoft e permite o rastreamento de dados em tempo real, o que o torna popular em ambientes corporativos.

3. Análise estatística

A análise estatística é a espinha dorsal da análise de dados, fornecendo as metodologias para fazer inferências a partir dos dados. A compreensão dos métodos estatísticos permite que você use o seguinte:

• Estatísticas descritivas. Resumir e interpretar dados para fornecer uma visão geral clara do que os dados mostram.
• Estatística inferencial. Fazer previsões e inferências sobre uma população com base em uma amostra.
• Teste de hipóteses. Avaliar teorias ou hipóteses com o objetivo de resolver problemas práticos.

Nossa folha de consulta de análise descritiva pode funcionar como um guia de referência rápida

4. Limpeza e organização de dados

Antes que qualquer análise de dados possa ocorrer, os dados devem ser limpos e transformados em um formato utilizável, um processo conhecido como "data wrangling". Isso envolve:

• Limpeza de dados. Identificação e correção de erros, inconsistências e imprecisões em conjuntos de dados.
• Transformação de dados. Conversão de dados em um formato que possa ser facilmente analisado, o que pode envolver a agregação, a reformulação ou o enriquecimento dos dados.
• Integração de dados. Combinação de dados de diferentes fontes e fornecimento de uma visão unificada.

Habilidades essenciais do analista de dados: Habilidades interpessoais

Embora as habilidades técnicas possam ajudá-lo a entrar no mercado, as habilidades interpessoais garantem que você possa comunicar suas descobertas com eficácia e colaborar com outras pessoas. Essas habilidades geralmente são o que diferencia os grandes analistas de dados dos bons.

5. Habilidades de comunicação

No contexto da análise de dados, a comunicação não se refere apenas à apresentação das descobertas; trata-se de traduzir dados complexos em percepções acionáveis que possam ser facilmente compreendidas por partes interessadas não técnicas. A comunicação eficaz envolve:

• Narração de dados. A capacidade de transformar os dados em uma narrativa convincente que impulsione as decisões de negócios.
• Habilidades de apresentação. O domínio das ferramentas de apresentação e a capacidade de apresentar dados visual e verbalmente são fundamentais.
• Habilidades interpessoais. A construção de relacionamentos com membros da equipe e partes interessadas é fundamental para projetos colaborativos.

6. Habilidades de resolução de problemas

Os analistas de dados geralmente se deparam com problemas ambíguos que exigem pensamento analítico. A solução de problemas na análise de dados envolve:

• Pensamento crítico. A capacidade de analisar e avaliar objetivamente os problemas para formar um julgamento.
• Raciocínio analítico. Usar o raciocínio lógico para abordar problemas e tomar decisões com base em dados.
• Inovação. Às vezes, os métodos tradicionais não são suficientes, e você precisa pensar fora da caixa.

7. Atenção aos detalhes

De acordo com um relatório da Gartner, a má qualidade dos dados pode custar às organizações uma média de US$ 12,9 milhões por ano, destacando a importância da atenção aos detalhes.

Na análise de dados, até mesmo um pequeno erro pode levar a conclusões incorretas. A atenção aos detalhes é fundamental para:

• Limpeza de dados. Garantir que os dados com os quais você trabalha sejam precisos e livres de erros.
• Garantia de qualidade. Verificar novamente a precisão de suas análises e visualizações.
• Documentação. Manter registros completos de suas fontes de dados, metodologias e códigos.

Habilidades avançadas de analista de dados: Levando sua carreira para o próximo nível

À medida que você adquire experiência e domínio das habilidades básicas, descobrirá que o mundo da análise de dados oferece áreas ainda mais especializadas a serem exploradas. Essas habilidades avançadas podem diferenciá-lo em um mercado de trabalho competitivo e oferecer novos caminhos para o crescimento na carreira.

8. Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é uma extensão da análise de dados que permite que os computadores aprendam com os dados. De acordo com um relatório da Gartner, em 2022, 20% dos aplicativos analíticos foram aprimorados com aprendizado de máquina, um número que provavelmente aumentará graças à importância crescente do aprendizado de máquina e da IA.

Compreender os conceitos básicos pode ampliar significativamente seus recursos como analista de dados. Isso inclui:

• Aprendizagem supervisionada. Técnicas para criar modelos que podem fazer previsões com base em dados rotulados.
• Aprendizagem não supervisionada. Métodos para encontrar padrões em dados não rotulados.
• Processamento de linguagem natural (NLP). Um subcampo que se concentra na interação entre computadores e a linguagem humana.

Comparação entre aprendizado supervisionado e não supervisionado - principais habilidades do analista de dados

9. Tecnologias de Big Data

Dados do Statista mostram que o mercado de Big Data deve crescer de US$ 42 bilhões em 2018 para US$ 103 bilhões até 2027, enfatizando a necessidade crescente de habilidades em tecnologias de Big Data.

Como os dados continuam a crescer em volume e complexidade, as tecnologias de Big Data, como Hadoop e Spark, estão se tornando cada vez mais importantes. Essas tecnologias permitem que você trabalhe:

• Armazenamento de dados. Lidar com grandes conjuntos de dados que estão além da capacidade dos bancos de dados tradicionais.
• Processamento de dados. Realizar cálculos e análises complexas em big data.
• Análises em tempo real. Analise dados em tempo real para tomar decisões comerciais imediatas.

Criação de um conjunto de habilidades: Como adquirir habilidades de analista de dados

Adquirir um conjunto robusto de habilidades em análise de dados envolve mais do que apenas fazer alguns cursos on-line. Trata-se de uma jornada contínua que pode incluir educação formal, estudo autônomo e experiência prática.

Há vários caminhos para se tornar um analista de dados qualificado, cada um com seu próprio conjunto de vantagens e desvantagens:

• Recursos on-line. Com opções que incluem o curso de carreira de Analista de Dados em SQL da DataCamp, há muitos métodos on-line e individualizados para adquirir as habilidades de analista de dados necessárias para iniciar sua carreira.
• Bacharelado. Um diploma em ciência da computação, estatística ou em uma área relacionada oferece uma base sólida, mas exige um compromisso de longo prazo.
• Programas de mestrado. Os programas especializados em ciência de dados ou análise de negócios oferecem conhecimento aprofundado e geralmente incluem projetos práticos.
• Bootcamps. Esses programas intensivos se concentram em habilidades práticas e geralmente são mais curtos e mais voltados para o trabalho.

Considerações finais

A função de um analista de dados é multifacetada, exigindo uma combinação de habilidades técnicas, habilidades interpessoais e conhecimento especializado. Como o campo da análise de dados continua a evoluir, manter-se atualizado com as habilidades mais recentes não é apenas uma opção - é uma necessidade. Não importa se você está apenas começando a sua jornada ou procurando avançar na carreira, o domínio dessas habilidades pode colocá-lo no caminho para se tornar um analista de dados excepcional.

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