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Como se tornar um analista de dados em 2024: 5 etapas para iniciar sua carreira

Saiba como se tornar um analista de dados e descubra tudo o que você precisa saber sobre como iniciar sua carreira, incluindo as habilidades necessárias e como aprendê-las.
abr. de 2024  · 20 min leer

Leia a versão em espanhol 🇪🇸 deste artigo.

Cinco etapas para se tornar um analista de dados

Você é fascinado pelo poder dos dados para orientar a tomada de decisões e resolver problemas complexos? Você não está sozinho. Em nosso mundo cada vez mais orientado por dados, a função de um analista de dados nunca foi tão crucial. De saúde e finanças a marketing e esportes, os analistas de dados são os heróis desconhecidos nos bastidores, transformando dados brutos em insights acionáveis.

Comece seu caminho para se tornar um Analista de Dados iniciando uma de nossas carreiras de Analista de Dados.

Se você deseja seguir uma carreira como analista de dados, há cinco etapas principais a serem seguidas: 

  1. Aprenda as habilidades essenciais de análise de dados 
  2. Obter uma qualificação que demonstre essas habilidades 
  3. Pratique suas habilidades de analista de dados em uma variedade de projetos
  4. Criar um portfólio de seu trabalho 
  5. Candidatar-se a empregos de analista de dados de nível básico

Nesta publicação, analisaremos cada um desses pontos em mais detalhes, fornecendo tudo o que você precisa saber para iniciar sua jornada para se tornar um analista de dados. Você pode saber mais sobre as principais carreiras de análise em uma publicação separada. 

Por que iniciar uma carreira como analista de dados? 

Nos últimos anos, houve um aumento no número de pessoas pesquisando como se tornar um analista de dados. A função tem se tornado cada vez mais popular, o que não é nenhuma surpresa com a enorme quantidade de dados que criamos no mundo moderno. 

As empresas de todos os setores precisam de especialistas que possam aproveitar os dados, analisá-los, extrair deles insights significativos baseados em dados e usar esses insights para ajudá-las a resolver os principais problemas de negócios.  Como resultado, há vários motivos para você considerar uma carreira como analista de dados: 

  • A demanda por funções. O mercado de trabalho para analistas de dados está em expansão e não está mostrando sinais de desaceleração tão cedo. Dados do Bureau of Labor Statistics dos EUA sugerem que o número de empregos para analistas deve crescer 23% entre 2021 e 2031. Se você está procurando uma carreira preparada para o futuro, esta pode ser a opção certa. 
  • O salário. As funções de analista de dados geralmente são bem remuneradas, com salários médios nos EUA em torno de US$ 63.632. 
  • A satisfação no trabalho. Em geral, os analistas de dados estão bastante satisfeitos com seus empregos, de acordo com dados do PayScale, com uma média de 3,9 de 5 estrelas. 

Como se tornar um analista de dados

A seguir, descrevemos como se tornar um analista de dados do zero. Grande parte disso pressupõe que você esteja chegando à profissão recentemente, embora muito seja relevante para aqueles que já possuem alguns dos fundamentos. 

Em termos de quanto tempo leva para se tornar um analista, isso depende muito de cada pessoa. Aqueles com um pouco de conhecimento e experiência podem dominar as habilidades em poucos meses. Para outros, serão necessários vários anos de estudo. 

Entretanto, essencialmente, você precisará de vários ingredientes para prosperar no setor, incluindo: 

  • Uma curiosidade natural sobre dados 
  • Principais linguagens e habilidades de programação
  • Um portfólio de projetos relevantes
  • Um currículo bem escrito 
  • Perfis atraentes no LinkedIn e em sites semelhantes  
  • Trabalho em rede com outros especialistas em dados

Etapa 1: Aprenda as habilidades essenciais de análise de dados

Comece com os princípios básicos da análise de dados 

A crença popular é que, para começar a aprender análise de dados, é preciso ser bom em matemática, estatística ou programação. Embora seja verdade que uma formação nesses campos forneça uma base técnica sólida, isso não significa que uma carreira em análise de dados seja inacessível para pessoas com outras formações educacionais e profissionais.

Aprender a analisar dados exigirá estudo intensivo, dedicação e muita prática. É preciso manter um certo nível de otimismo, mesmo quando você está preso, exausto, desanimado ou não consegue ver nenhum progresso. 

Um aspirante a analista de dados deve ser criativo e curioso em relação aos dados, ter uma mentalidade exploratória, ser capaz de pensar analiticamente, trabalhar de forma independente ou em equipe e estar disposto a dedicar o tempo e o esforço necessários.  Todas essas são qualidades que ajudarão a garantir seu sucesso.

Você deve começar dominando algumas habilidades básicas de análise de dados, como os fundamentos da estatística, que abrangem tópicos como a inclusão de medidas de centro e dispersão, distribuições de probabilidade e testes de hipóteses. 

Você também pode começar com coisas como análise de dados em planilhas para ter uma ideia de como coletar e manipular dados, e aprender como funciona a análise exploratória de dados no Power BI e em outras ferramentas.

Escolha uma linguagem de programação para aprender

Os analistas de dados geralmente trabalham com várias linguagens de programação, o que significa que não há uma escolha certa ou errada. Essencialmente, você precisará dominar o SQL para consultar e manipular bancos de dados, mas depois precisará escolher entre R e Python para sua próxima linguagem de programação. 

Você pode encontrar uma comparação entre Python e R para análise de dados em uma postagem separada. Você também pode aprender a se tornar um analista de dados com R ou Python com nossos cursos. 

Essencialmente, neste ponto, você aprenderá a importar, limpar, manipular e visualizar dados com a linguagem de programação de sua preferência. Você descobrirá algumas das bibliotecas que podem ajudá-lo em várias tarefas e aumentar suas habilidades de programação. 

Etapa 2: Obtenha qualificação em análise de dados

A maioria dos empregadores desejará ver evidências de suas qualificações em análise de dados. Há vários caminhos para isso, e grande parte deles depende de seu nível atual de educação e familiaridade com o assunto. 

Por exemplo, várias universidades oferecem cursos de bacharelado e mestrado em análise de dados, mas seguir esse caminho exigirá um investimento substancial de tempo e dinheiro: você precisará dedicar de 2 a 4 anos ao estudo em tempo integral, e o custo pode variar de US$ 30.000 a US$ 200.000

Além disso, se você se matricular em um programa de bacharelado, terá de cumprir os requisitos do curso fora da análise de dados. Não é necessário ter um diploma para se tornar um analista de dados, mas ele certamente pode ajudar. Da mesma forma, escolher um bootcamp de ciência de dados é uma opção popular, embora, novamente, o preço possa ser um pouco proibitivo para muitos. 

O aprendizado on-line com a DataCamp lhe dá a flexibilidade de aprender de qualquer lugar do mundo, desde que você tenha um computador e acesso à Internet. Além disso, o aprendizado por meio de um programa on-line é muito mais barato do que o aprendizado em uma universidade: por exemplo, você pode concluir o nosso Data Analyst Career Track e a certificação de analista de dados em menos de um ano por uma fração do custo dos estudos universitários, e ainda terá experiência prática e poderá até obter uma certificação completa como analista de dados. 

Rota de qualificação Prós Contras
Diploma universitário

- Currículo abrangente

- Oportunidades de networking

- Credencial reconhecida

- Demorado (2 a 4 anos)

- Caro (de US$ 30.000 a US$ 200.000)

- Pode incluir cursos não relacionados

Bootcamps on-line

- Currículo focado

- Duração mais curta (3-6 meses)

- Mais acessível

- Menos reconhecido do que um diploma

- Ritmo intenso

- Rede limitada

Estudo autônomo (cursos on-line)

- Horário flexível

- Ampla gama de tópicos

- Custo-benefício

- Requer autodisciplina

- As credenciais variam de acordo com o provedor

- A experiência prática depende do curso

Certificações

- Valida habilidades específicas

- Rápido para concluir

- Amplamente reconhecido

- Pode exigir experiência prévia

- Os custos podem aumentar

- Foco estreito

Uma comparação de diferentes rotas de qualificação de analistas de dados

Um programa ideal de autoaprendizagem on-line inclui um currículo exaustivo e equilibrado que abrange os tópicos e as técnicas mais importantes de análise de dados, além de muitas oportunidades para praticá-los. 

Portanto, se você estiver procurando como se tornar um analista de dados sem experiência, seu caminho de aprendizado será mais ou menos assim:

Etapa 3: Pratique suas habilidades de analista de dados 

Depois de dominar algumas das habilidades essenciais, você precisará começar a desenvolvê-las por conta própria. Há várias maneiras de fazer isso: 

Trabalhar em projetos individuais

Você terá muitas oportunidades de colocar suas novas habilidades em prática fazendo vários exercícios e concluindo os projetos de análise de dados sugeridos pelo seu currículo. A prática de suas habilidades e a solução de problemas simulados ou do mundo real lhe darão uma base sólida para sua futura experiência de trabalho. 

Nesse estágio, ter acesso a alguns conjuntos de dados reais e limpos e ideias pré-selecionadas para explorar ajudará a manter seu interesse no aprendizado e evitará as distrações de pesquisas adicionais ou brainstorming. Você pode consultar nossa gama de projetos de ciência de dados para ajudá-lo a colocar suas habilidades à prova. 

No entanto, chegará o momento de se preparar para a experiência de trabalho no mundo real como analista de dados, e você precisará prosseguir com estudos mais avançados: Para se "vender" melhor, você deve mostrar sua capacidade de trabalhar e pesquisar de forma independente para um possível empregador. 

Portanto, você precisará realizar projetos individuais em que tudo será de sua responsabilidade: selecionar o tópico, obter os dados necessários, contemplar a direção de sua pesquisa, projetar a estrutura do projeto, elaborar e verificar hipóteses, comunicar efetivamente suas descobertas e definir o caminho a seguir. 

Como resultado, os projetos individuais geralmente levam muito mais tempo do que os orientados, mas eles o ajudarão a se destacar da multidão ao se candidatar a um emprego.

Use conjuntos de dados gratuitos para projetos de análise de dados

Assim que você chegar a um bom tópico para desenvolver em seu projeto, a próxima etapa é encontrar os dados relevantes para explorar. Para essa finalidade, há vários repositórios on-line que oferecem uma variedade de conjuntos de dados gratuitos. Além dos projetos do DataCamp, você pode usar:

  • DataLab - Um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) on-line pré-carregado com conjuntos de dados para escrever códigos, analisar dados e praticar suas habilidades.
  • Kaggle - O site mais popular que armazena milhares de conjuntos de dados gratuitos sobre vários tópicos, tanto do mundo real quanto sintéticos.
  • UCI Machine Learning Repository - Contém conjuntos de dados de código aberto. A maioria deles é limpa, bem estruturada e bem documentada.
  • FiveThirtyEight - Aqui você encontrará artigos interativos orientados por dados sobre diferentes tópicos da mídia, bem como os conjuntos de dados usados para esses artigos.
  • Google Dataset Search - Um mecanismo de pesquisa baseado em palavras-chave, assim como a pesquisa normal do Google. Ele armazena mais de 25 milhões de conjuntos de dados públicos gratuitos.

Etapa 4: Criar um portfólio de projetos para analistas de dados 

A essa altura, você já deve estar no caminho certo para se tornar um analista de dados. Entretanto, para se apresentar a possíveis empregadores, você precisará ter um portfólio de seu trabalho. Para obter inspiração, consulte nosso guia completo sobre a criação de um portfólio de ciência de dados

Quando você chega ao mercado de trabalho como analista de dados iniciante, é compreensível que o seu portfólio inicial de projetos contenha principalmente projetos de conclusão guiados do seu treinamento on-line ou trabalho universitário relacionado a dados. Nesse estágio, também é perfeitamente aceitável e esperado ter muitos projetos de treinamento díspares em diferentes conceitos estudados, mostrando uma variedade de ferramentas e técnicas. 

No entanto, você deve usar seu portfólio para destacar suas paixões e interesses. Conte uma história sobre como suas habilidades se desenvolveram e onde estão seus conhecimentos. Você deve demonstrar suas habilidades técnicas e interpessoais e projetá-lo para atrair seus leitores. 

O ideal é evitar projetos padronizados que todos têm e, em vez disso, concentrar-se nos projetos que você concluiu e que são mais interessantes para você. Quanto mais você desenvolver seu portfólio, mais poderá remover os projetos comuns e de escopo amplo. 

O que incluir em seu portfólio de analista de dados

Embora não exista uma fórmula exata, você pode pensar em incluir alguns dos elementos a seguir em seu portfólio enquanto trabalha para se tornar um analista de dados: 

  1. Projetos de limpeza de dados. Mostre que você pode preparar dados brutos para análise.
  2. Projetos de Análise Exploratória de Dados (EDA). Demonstrar sua capacidade de resumir e visualizar dados.
  3. Análise estatística ou projetos de aprendizado de máquina. Demonstre suas habilidades em extrair insights ou fazer previsões a partir de dados. Confira nosso guia sobre projetos de aprendizado de máquina para obter mais informações. 
  4. Projetos de análise de negócios. Demonstre sua compreensão de como as decisões baseadas em dados afetam as métricas de negócios.
  5. Habilidades interpessoais. Inclua apresentações ou relatórios que tenha escrito para demonstrar suas habilidades de comunicação.

Quando sentir que está pronto para explorar uma área de negócios específica de sua escolha, você pode começar a se concentrar em adquirir conhecimento de domínio e fazer projetos individuais relacionados a essa esfera específica.

Você pode manter seu portfólio de projetos de análise de dados no DataLab, GitHub ou Kaggle gratuitamente. Elas não são as únicas plataformas gratuitas para hospedar esses portfólios, mas essas duas são muito populares e são a melhor opção para um especialista em dados iniciante, pois garantem boa visibilidade para seus projetos. Talvez você também queira considerar a criação de um site pessoal.

Etapa 5: Comece a se candidatar a vagas de analista de dados de nível básico

Quando estiver confiante em suas habilidades e portfólio, é hora de pensar em como conseguir um emprego como analista de dados. Temos algumas dicas abaixo:

Certifique-se de que você tem as habilidades necessárias 

Antes de iniciar o processo de busca de emprego, talvez você queira fazer uma rápida revisão de suas habilidades de analista de dados e compará-las com os requisitos para essa função no mercado moderno. 

Um bom ponto de partida é dar uma olhada nas descrições de vários cargos de analista de dados e anotar as habilidades que são mais procuradas no momento. Você pode dar uma olhada em nossos modelos de currículo de analista de dados para se inspirar. 

Para conseguir um emprego como analista de dados, aqui estão as habilidades técnicas básicas que as empresas geralmente esperam ver:

  • Python ou R (especialmente suas bibliotecas especializadas para análise de dados)
  • SQL
  • A linha de comando
  • Estatísticas
  • Limpeza e organização de dados
  • Análise de dados
  • Visualização de dados
  • Raspagem da Web
  • Depuração
  • Narração de dados
  • Lidar com dados não estruturados

Se a lista acima lhe parecer muito grande, não se sinta desencorajado; provavelmente você não precisará de todas essas habilidades para todos os empregos de analista de dados. Normalmente, cada empresa procura um conjunto diferente de habilidades em um candidato adequado. 

A melhor maneira de descobrir os requisitos específicos de um determinado empregador é ler a descrição do cargo correspondente. Se, nesse momento, você sentir que lhe faltam algumas habilidades cruciais, considere a possibilidade de aprimorar suas habilidades.

Por fim, não se esqueça de que também existem algumas habilidades sociais importantes para o analista de dados:

  • Pensamento analítico
  • Multitarefa
  • Curiosidade
  • Criatividade
  • Habilidades de comunicação
  • Flexibilidade
  • Capacidade de trabalhar de forma independente e em equipe
  • Tomada de decisões
  • Conhecimento do domínio do negócio

Criar um currículo profissional de analista de dados

Agora é hora de escrever seu currículo. Em um primeiro momento, pode parecer uma tarefa fácil. Entretanto, na realidade, vale a pena dedicar algum tempo e esforço para criar um currículo atraente e de aparência profissional que possa atrair a atenção dos recrutadores. O artigo a seguir pode lhe ser útil: Dicas para criar seu currículo de cientista de dados

Embora este artigo fale principalmente sobre a criação de um currículo para uma função de cientista de dados, a maioria das dicas aqui apresentadas é aplicável a qualquer outra profissão relacionada a dados. Vamos descrever brevemente as sugestões mais importantes do artigo:

  • Coloque seu currículo em uma página.
  • Selecione um modelo de currículo apropriado. Você pode criá-lo do zero ou usar um criador de currículos on-line com uma variedade de modelos de currículo. Talvez você queira considerar os seguintes recursos: Resume, Zety, Resume Builder, Canva, CakeResume, VisualCV, ResumeCoach.
  • Crie seu currículo principal. Essa pode ser uma versão longa e muito detalhada de seu currículo, com muitas páginas e muitos tópicos. Aqui você pode incluir toda a sua experiência profissional (até mesmo experiência profissional anterior não relacionada, se estiver mudando de carreira), estudos, projetos, habilidades técnicas e interpessoais e outras informações relevantes. Você pode usar essa versão do seu currículo como base para candidaturas a qualquer cargo de analista de dados.
  • Personalize seu currículo de analista de dados de acordo com a descrição de cada vaga a que você se candidatar. Leia atentamente a descrição do cargo, descubra os requisitos que a empresa está procurando em um candidato e incorpore/ressalte as habilidades e palavras-chave necessárias em seu currículo. Além disso, você pode explorar o site da empresa (sua missão, valores e produtos) e consultá-lo para fazer com que seu currículo reflita que você é a pessoa ideal.
  • Seja conciso, mas informativo.
  • Use uma linguagem simples, mas eficiente.
  • Verifique se há erros e erros de digitação.
  • Considere incluir as seguintes seções:
    • Informações de contato
    • Objetivo
    • Experiência profissional
    • Projetos
    • Habilidades
    • Educação

A ordem de apresentação das quatro últimas seções depende da sua experiência real relevante e, portanto, do que você deseja mostrar primeiro.

Desenvolva seus perfis on-line

Seu perfil no LinkedIn/Kaggle/Medium/GitHub ou qualquer outro perfil profissional relevante deve estar alinhado com seu currículo de analista de dados ou até mesmo representar seu currículo em miniatura. O principal objetivo aqui é informar aos seus leitores que você é um analista de dados, mesmo que ainda não tenha experiência real de trabalho nessa esfera. 

Em outras palavras, você precisa se promover e criar uma marca pessoal exclusiva para entrar no competitivo mercado de trabalho de análise de dados.

Veja abaixo algumas dicas úteis:

  • Mantenha seu perfil profissional e portfólio de projetos atualizados.
  • No título, escreva Analista de dados em vez de sua profissão atual, se você estiver mudando de carreira. Evite adicionar a palavra aspirante ao seu título.
  • Inclua sua foto e talvez uma imagem de capa relacionada a dados.
  • Forneça uma maneira profissional de entrar em contato com você. 
  • Inclua todas as licenças, certificações, habilidades, realizações, recomendações e links cruzados relevantes para seus outros perfis profissionais.

Algumas das sugestões para escrever um currículo eficiente também se aplicam aqui. Seja conciso, mas informativo, use uma linguagem simples, mas eficiente, verifique se há erros e erros de digitação, verifique novamente seus detalhes de contato e evite incluir seu nível de habilidade.

Faça contatos com outros profissionais de dados

Como você está tentando entrar em uma esfera completamente nova, precisa começar a aumentar sua rede profissional no mundo dos dados. Criar um perfil atraente no LinkedIn, GitHub ou similar é um ótimo primeiro passo. 

No entanto, você pode ser ainda mais proativo ao ingressar em várias comunidades ou grupos de dados, participar de eventos e conferências on-line e ao vivo, seguir e se conectar com as pessoas certas nas redes sociais, comentar sobre conteúdo relacionado a dados nas mídias sociais e publicar artigos sobre tópicos de análise de dados. 

Cercar-se de profissionais de dados pode ajudar, e o DataCamp, a comunidade de entusiastas de dados, pode oferecer ajuda e suporte, além de ampliar seus contatos no mundo dos dados.

Candidatar-se a vagas de emprego de analista de dados

Finalmente, você aprendeu como se tornar um analista de dados e chegou a hora de começar a se candidatar ao seu primeiro emprego. Há muitos recursos disponíveis para encontrar trabalho, com portais gerais de emprego, como 

LinkedIn, Indeed, Google for Jobs, SimplyHired, AngelList e Hired, todos com listagens. 

Para mais quadros de empregos voltados para dados, confira o DataCamp Jobs para encontrar e conseguir os cargos dos seus sonhos em dados.  Além disso, lembre-se de que, se obtiver sua Certificação de Analista de Dados por meio da DataCamp, você receberá apoio na busca de emprego, adaptado às suas necessidades individuais, de nossa equipe de serviços de carreira.  

Depois de conseguir uma entrevista, você precisará se preparar para algumas perguntas da entrevista de analista de dados, cujos detalhes você encontrará em um artigo separado. 

Entre em contato diretamente com possíveis empregadores 

Paralelamente a essa abordagem de busca de emprego, você pode tentar um método menos convencional, mais demorado, mas também mais eficiente: entrar em contato diretamente com as empresas de seu interesse. 

Para seguir esse caminho, primeiro encontre o site oficial da empresa, explore as páginas inicial e de carreira e encontre os detalhes de contato. Leia sobre sua missão e valores, seus serviços e produtos e tudo o mais que for relevante. Tente descobrir como você poderia ser um candidato ideal para esse empregador. 

Quando estiver mais informado sobre como é o negócio da empresa, você poderá enviar um e-mail com seu currículo de análise de dados personalizado exatamente para essa empresa e demonstrando que você é a pessoa ideal para ela. Essa é, de fato, uma maneira segura de se destacar da multidão aos olhos desse empregador específico.

Mantenha bons registros e ajuste sua estratégia ao longo do caminho

Ao enviar seu currículo, seja para vários portais de emprego ou diretamente para uma organização, mantenha um registro das versões do currículo que enviou e os nomes das empresas e descrições de cargos correspondentes. 

Não fique desanimado se não conseguir encontrar um emprego de analista de dados imediatamente. É absolutamente normal que seu processo de busca de emprego leve algum tempo, e lembre-se de que as rejeições são um obstáculo inevitável para a maioria. Seus fracassos não devem frustrá-lo nem fazê-lo perder a esperança. 

Continue se candidatando a novas vagas de emprego e continue aprimorando suas habilidades técnicas. Tente analisar o que poderia ser melhorado em seu currículo, em seu portfólio ou em seu processo de busca de emprego e faça as alterações necessárias. 

No caso de rejeições, sempre peça feedback e, se recebê-lo, tente aproveitar ao máximo essas informações, reforçando seus pontos fortes e trabalhando em seus pontos fracos. Se você seguir todas as sugestões deste artigo, conseguir seu primeiro emprego como analista de dados é apenas uma questão de tempo, persistência e trabalho árduo.

Torne-se um analista de dados com a DataCamp

A esta altura, você já deve saber como se tornar um analista de dados e o que precisa fazer para tornar seu objetivo realidade. Nesta postagem, discutimos: 

  • Os pré-requisitos que você precisa ter para começar a aprender análise de dados
  • Alguns dos cursos de análise de dados para aprimorar suas habilidades em cada etapa de sua jornada de aprendizado
  • Como selecionar a qualificação ideal 
  • Por que os projetos individuais são tão importantes para seu portfólio e onde pesquisar conjuntos de dados
  • Outros projetos que podem ser adicionados ao seu portfólio
  • As habilidades técnicas e interpessoais que as empresas geralmente procuram em um analista de dados
  • As nuances e os truques para criar um currículo excepcional
  • A importância de sua presença on-line, visibilidade e interação com especialistas em dados
  • Onde e como procurar um emprego e como manter o otimismo e a confiança durante a candidatura

Com todas essas informações em mãos, é hora de você ir em frente e começar a aprender hoje mesmo.

Perguntas frequentes sobre analistas de dados

Quanto tempo é necessário para se tornar um analista de dados?

A resposta a essa pergunta depende de seu nível atual de habilidade e compreensão, bem como de seus objetivos. Aqueles com um pouco de conhecimento e experiência podem dominar as habilidades em poucos meses. Para outros, serão necessários vários anos de estudo em nível universitário.

É difícil se tornar um analista de dados?

Há muitas habilidades que você precisa dominar para se tornar um analista de dados de pleno direito. Por isso, pode ser bastante difícil. No entanto, há muitos recursos excelentes que podem ajudá-lo ao longo do caminho. Além disso, quanto mais você aprende, mais fácil se torna continuar aprendendo.

Quais são as habilidades necessárias para um analista de dados?

O ideal é que você tenha alguma habilidade em matemática e estatística. Você também precisará saber como analisar, modelar e interpretar dados, além de ter algumas habilidades de programação (especialmente em Python, SQL, R e similares). Você precisará ser detalhista, ter boas habilidades para resolver problemas e trabalhar bem com outras pessoas.

Quais ferramentas os analistas de dados usam?

Há muitas ferramentas disponíveis no mercado. Alguns dos mais notáveis são Python, R, SQL, Jupyter Notebook, Tableau, Power BI, Apache Spark e até mesmo Exel. Você verá que há ferramentas para praticamente todos os aspectos da análise de dados.

Analista de dados é uma boa carreira?

Sim, além de muitas oportunidades de trabalho e de um salário relativamente alto, os analistas de dados geralmente tendem a estar satisfeitos com seus empregos. Há bons caminhos para o desenvolvimento e uma variedade de formas de personalizar sua carreira.

Qualquer pessoa pode se tornar um analista de dados?

Definitivamente, embora possa não ser a carreira para todos, quase qualquer pessoa pode aprender as habilidades se dedicar tempo e esforço. Alguns aspectos serão desafiadores, e o progresso às vezes pode ser lento, mas, com o progresso gradual, é possível dominar todas as habilidades necessárias para se tornar um analista de dados.

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