Como se tornar um analista de dados em 2026: 5 passos para começar sua carreira

Por que começar uma carreira como analista de dados? 

Nos últimos anos, tem aumentado o número de pessoas que procuram saber como se tornar um analista de dados. A função tem ficado cada vez mais popular, o que não é nenhuma surpresa, considerando a quantidade enorme de dados que a gente gera no mundo moderno. 

Empresas de todos os setores precisam de especialistas que possam usar dados, analisá-los, tirar conclusões significativas a partir deles e usar essas conclusões para ajudar a resolver os principais problemas de negócios.  Por isso, tem várias razões pelas quais você pode pensar em seguir carreira como analista de dados: 

• A procura por funções. O mercado de trabalho para analistas de dados está em alta e não parece que vai desacelerar tão cedo. Dados do Departamento de Estatísticas do Trabalho dos EUA mostram que o número de empregos para analistas de pesquisa operacional deve crescer 23% entre 2023 e 2033. Se você está procurando uma carreira com futuro garantido, essa pode ser a escolha certa. 
• O salário. Os cargos de analista de dados costumam ser bem remunerados, com salários médios nos EUA em torno de US$ 68.104 em novembro de 2024. 
• A satisfação no trabalho. Os analistas de dados geralmente estão bem felizes com seus empregos, de acordo com os dados da PayScale, com uma média de 3,9 em 5 estrelas. 

Como se tornar um analista de dados

Abaixo, mostramos como se tornar um analista de dados do zero. Grande parte disso pressupõe que você está entrando na profissão sem experiência, embora muito seja relevante para aqueles que já possuem alguns dos fundamentos. 

O tempo que leva para se tornar um analista depende muito de cada pessoa. Quem tem pouco conhecimento e experiência pode aprender as habilidades em poucos meses. Para outros, vai demorar vários anos de estudo. 

Mas, basicamente, você vai precisar de vários ingredientes para se dar bem 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 sites parecidos  
• Trabalhar em rede com outros especialistas em dados

Passo 1: Aprenda as habilidades essenciais de análise de dados

Comece com o básico da análise de dados 

A galera acha que, pra começar a aprender análise de dados, é preciso ser bom em matemática, estatística ou programação. Embora seja verdade que uma formação nessas áreas forneça uma base técnica sólida, isso não significa que uma carreira em análise de dados seja inacessível para pessoas com outras formações acadêmicas e profissionais.

Aprender a analisar dados vai exigir um estudo intenso, dedicação e muita prática. Você precisa manter um certo otimismo mesmo quando está sem saída, exausto, desanimado ou não consegue ver nenhum progresso. 

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

Você vai querer começar dominando algumas habilidades básicas de análise de dados, como os fundamentos da estatística, que abrangem tópicos como medidas de centralidade 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 é coletar e organizar dados, além de 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 existe uma escolha certa ou errada. Basicamente, você vai precisar dominar SQL pra consultar e mexer em bancos de dados, mas depois vai ter que escolher entre R e Python como sua próxima linguagem de programação. 

Você pode ver 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 programas. 

Basicamente, nesse ponto, você vai aprender a importar, limpar, mexer e visualizar dados com a sua linguagem de programação favorita. Você vai conhecer algumas bibliotecas que podem te ajudar em várias tarefas e melhorar suas habilidades de programação. 

Passo 2: Seja um craque em análise de dados

A maioria dos empregadores vai querer ver provas das suas qualificações em análise de dados. Tem várias maneiras de fazer isso, e grande parte depende do 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 vai exigir um investimento considerável de tempo e dinheiro: você vai precisar dedicar de 2 a 4 anos a estudos em tempo integral, e isso pode custar entre US$ 30.000 e US$ 200.000. 

Além disso, se você se inscrever em um curso de bacharelado, vai precisar cumprir os requisitos do curso além da análise de dados. Não precisa ter diploma pra ser analista de dados, mas com certeza ajuda. Da mesma forma, escolher um bootcamp de ciência de dados é uma opção popular, embora, mais uma vez, o preço possa ser um pouco alto para muitos. 

Aprender online com o DataCamp te dá a flexibilidade de aprender de qualquer lugar do mundo, desde que você tenha um computador e acesso à internet. Além disso, aprender por meio de um programa online é bem mais barato do que estudar em uma universidade: por exemplo, você pode concluir nosso Programa de Analista de Dados e obter a certificação de analista de dados em menos de um ano por uma fração do custo de um curso universitário, ainda assim obtendo experiência prática e podendo até mesmo obter a certificação completa como analista de dados. 

Uma comparação entre diferentes caminhos para se tornar um analista de dados

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

Então, se você está procurando como se tornar um analista de dados sem experiência, seu caminho de aprendizagem será mais ou menos assim:

Passo 3: Pratique suas habilidades como analista de dados 

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

Trabalhar em projetos individuais

Você vai ter várias oportunidades de colocar suas novas habilidades em prática, fazendo vários exercícios e concluindo os projetos de análise de dados sugeridos pelo seu currículo. Praticar suas habilidades e resolver problemas simulados ou reais vai te dar uma base sólida para sua futura experiência profissional. 

Nesta fase, ter acesso a alguns conjuntos de dados reais e limpos e a ideias pré-selecionadas para explorar ajudará a manter seu interesse em aprender e evitará as distrações de pesquisas ou brainstorming adicionais. Você pode conferir nossa gama de projetos de análise de dados para ajudá-lo a colocar suas habilidades à prova. 

Mas vai chegar a hora de você se preparar para a experiência de trabalho real como analista de dados, e você vai precisar continuar com estudos mais avançados: Pra te “vender” da melhor maneira, você vai querer mostrar pro seu possível empregador que você sabe trabalhar e pesquisar de forma independente. 

Então, você vai precisar fazer projetos individuais onde tudo vai ser sua responsabilidade: escolher o tema, pegar os dados necessários, pensar na direção da sua pesquisa, planejar a estrutura do projeto, criar e conferir hipóteses, comunicar bem suas descobertas e definir o caminho a seguir. 

Por isso, os projetos individuais geralmente demoram muito mais tempo do que os orientados, mas vão te ajudar a se destacar na multidão quando você estiver se candidatando a um emprego.

Use conjuntos de dados gratuitos para projetos de análise de dados

Assim que você pensar num bom tema pra desenvolver no seu projeto, o próximo passo é achar os dados relevantes pra explorar. Para isso, tem vários repositórios online que oferecem uma variedade de conjuntos de dados gratuitos. Além dos projetos do DataCamp, você pode usar:

• DataLab – Um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) online que já vem com conjuntos de dados para você escrever código, analisar dados e praticar suas habilidades.
• Kaggle – O site mais popular que guarda milhares de conjuntos de dados grátis sobre vários assuntos, tanto reais quanto sintéticos.
• Repositório de Machine Learning da UCI – Tem conjuntos de dados de código aberto. A maioria deles é clara, bem estruturada e bem documentada.
• FiveThirtyEight – Aqui você encontra artigos interativos baseados em dados sobre vários assuntos populares, além dos conjuntos de dados usados nesses artigos.
• Pesquisa de conjuntos de dados do Google – Um mecanismo de pesquisa baseado em palavras-chave, igualzinho à pesquisa normal do Google. Armazena mais de 25 milhões de conjuntos de dados públicos gratuitos.

Passo 4: Crie um portfólio de projetos de analista de dados 

A essa altura, você já deve estar bem encaminhado para se tornar um analista de dados. Mas, pra chamar a atenção de possíveis empregadores, você vai precisar de um portfólio com seus trabalhos. Você pode conferir nosso guia completo sobre como criar um portfólio de ciência de dados para se inspirar. 

Quando você entra no mercado de trabalho como analista de dados iniciante, é normal que seu portfólio inicial de projetos tenha principalmente projetos orientados do seu treinamento online ou trabalhos universitários relacionados a dados. Nesta fase, também é perfeitamente normal e esperado ter muitos projetos de bootcamp diferentes sobre conceitos estudados, mostrando uma variedade de ferramentas e técnicas. 

Mas, você quer usar seu portfólio pra mostrar suas paixões e interesses. Conte uma história sobre como suas habilidades se desenvolveram e quais são suas áreas de especialização. Você quer mostrar suas habilidades técnicas e interpessoais e fazer um design que chame a atenção dos leitores. 

O ideal é evitar projetos genéricos que todo mundo tem e, em vez disso, focar nos projetos que você já fez e que são mais interessantes para você. Quanto mais você desenvolve seu portfólio, mais você pode tirar os projetos comuns e de amplo escopo. 

O que colocar no seu portfólio de analista de dados

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

1. Projetos de limpeza de dados. Mostre que você sabe preparar dados brutos para análise.
2. Projetos de Análise Exploratória de Dados (EDA). Mostre que você sabe resumir e visualizar dados.
3. Análise estatística ou projetos de machine learning. Mostre suas habilidades em tirar conclusões ou fazer previsões a partir de dados. Dá uma olhada no nosso guia sobre projetos de machine learning pra saber mais. 
4. Projetos de análise de negócios. Mostre que você entende como as decisões baseadas em dados afetam as métricas de negócios.
5. Competências sociais. Inclua todas as apresentações ou relatórios que você escreveu para mostrar suas habilidades de comunicação.

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

Você pode manter seu portfólio de projetos de análise de dados no DataLab, GitHub ou Kaggle sem pagar nada. Elas não são as únicas plataformas gratuitas para hospedar esses portfólios, mas essas duas são bem populares e são a melhor escolha para um especialista em dados iniciante, pois garantem boa visibilidade para seus projetos. Você também pode pensar em criar um site pessoal.

Passo 5: Comece a se candidatar a vagas de analista de dados para iniciantes

Quando você estiver confiante nas suas habilidades e no seu portfólio, é hora de pensar em como conseguir um emprego como analista de dados. Aqui vão algumas dicas:

Certifique-se de que possui as habilidades necessárias 

Antes de começar a procurar emprego, talvez seja uma boa ideia dar uma olhada nas suas habilidades como analista de dados e comparar com o que o mercado atual espera de alguém nessa função. 

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

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

• Python ou R (principalmente suas bibliotecas especializadas para análise de dados)
• SQL
• A linha de comando
• Estatísticas
• Limpeza e organização de dados
• Análise de dados
• Visualização de dados
• Web scraping
• Depuração
• Narração de histórias com dados
• Lidando com dados não estruturados

Se a lista acima parece muito grande para você, não desanime; provavelmente você não vai precisar de todas essas habilidades para todos os trabalhos 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. Se, neste momento, você acha que tá faltando algumas habilidades importantes, pense em fazer um curso pra melhorar suas habilidades.

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

• Pensamento analítico
• Multitarefa
• Curiosidade
• Criatividade
• Habilidades de comunicação
• Flexibilidade
• Capacidade de trabalhar tanto sozinho quanto em equipe
• Tomada de decisão
• Conhecimento do domínio de negócios

Crie um currículo profissional de analista de dados

Agora é hora de escrever seu currículo. À primeira vista, pode parecer uma tarefa fácil. Mas, na real, vale a pena dedicar um tempinho e esforço pra fazer um currículo legal e profissional que chame a atenção dos recrutadores. Você pode achar o seguinte artigo útil: Dicas para criar seu currículo de cientista de dados. 

Embora este artigo fale principalmente sobre como criar um currículo para uma vaga de cientista de dados, a maioria das dicas aqui apresentadas são aplicáveis a qualquer outra profissão relacionada a dados. Vamos resumir as sugestões mais importantes do artigo:

• Coloque seu currículo em uma página.
• Escolha um modelo de currículo que combine com você. Você pode criar do zero ou usar um criador de currículos online com vários modelos de currículos. Você pode querer dar uma olhada nesses recursos: Currículo, Zety, Resume Builder, Canva, CakeResume, VisualCV, ResumeCoach.
• Crie seu currículo principal. Pode ser uma versão longa e bem detalhada do seu currículo, com várias páginas e muitos pontos-chave. Aqui você pode colocar toda a sua experiência profissional (mesmo se for uma experiência anterior não relacionada, caso você esteja mudando de carreira), estudos, projetos, habilidades técnicas e interpessoais e outras informações relevantes. Você pode usar essa versão do seu currículo como base para se candidatar a qualquer vaga de analista de dados.
• Personalize seu currículo de analista de dados para cada descrição de cargo que você se candidatar. Dá uma olhada na descrição do trabalho com atenção, descobre quais são os requisitos que a empresa procura num candidato e coloca/destaca as habilidades e palavras-chave necessárias no teu currículo. Pense em fazer uma análise SWOT rápida pra destacar seus pontos fortes e resolver quaisquer lacunas. Além disso, você pode dar uma olhada no site da empresa (sua missão, valores e produtos) e mencionar isso no seu currículo pra mostrar que você é a pessoa certa pro cargo.
• Seja conciso, mas informativo.
• Use uma linguagem simples, mas eficiente.
• Dá uma olhada se tem algum erro ou gafe.
• Pense em incluir as seguintes seções:
• Informações de contato
• Objetivo
• Experiência profissional
• Projetos
• Habilidades
• Educação

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

Crie seus perfis online

Seu LinkedIn/Kaggle/Medium/GitHub ou qualquer outro perfil profissional relevante deve estar de acordo com seu currículo de analista de dados ou até mesmo representar seu currículo em miniatura. O principal objetivo aqui é deixar claro para os leitores que você é um analista de dados, mesmo que ainda não tenha experiência profissional nessa área. 

Ou seja, você precisa se promover e criar uma marca pessoal única para entrar no competitivo mercado de trabalho da análise de dados.

Aqui vão algumas dicas úteis:

• Mantenha seu perfil profissional e portfólio de projetos atualizados.
• No título, escreva Analista de Dados em vez da sua profissão atual, se você estiver mudando de carreira. Evite colocar a palavra “aspirante” no seu título.
• Inclua sua foto e talvez uma imagem de capa relacionada aos dados.
• Dá uma forma profissional de entrar em contato com você. 
• Inclua todas as licenças, certificações, habilidades, realizações, recomendações e links para seus outros perfis profissionais.

Algumas das dicas para escrever um currículo eficiente também valem aqui. Seja conciso, mas informativo, use uma linguagem simples, mas eficiente, verifique se não tem erros e erros de digitação, confira seus dados de contato e evite colocar seu nível de habilidade.

Obtenha a certificação 

Uma ótima maneira de mostrar suas habilidades é com uma certificação de analista de dados. Isso pode mostrar às empresas que você tem as habilidades necessárias para responder a perguntas importantes e fornecer informações essenciais às partes interessadas, além de visualizar e comunicar seus resultados de forma eficaz. 

Conecte-se com outros profissionais de dados

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

Mas você pode ser ainda mais proativo entrando em várias comunidades ou grupos de dados, participando de eventos e conferências online e presenciais, seguindo e conectando-se com as pessoas certas nas redes sociais, comentando sobre conteúdos relacionados a dados nas mídias sociais e publicando artigos sobre temas de análise de dados. 

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

Candidatar-se a vagas de analista de dados

Finalmente, você aprendeu como se tornar um analista de dados e está na hora de começar a se candidatar ao seu primeiro emprego. Tem vários recursos por aí pra achar trabalho, com portais de emprego gerais, tipo 

LinkedIn, Indeed, Google for Jobs, SimplyHired, AngelList e Hired têm todas listas de vagas. 

Se você tá procurando por sites de emprego mais focados em dados, dá uma olhada no DataCamp Jobs pra encontrar e conseguir o emprego dos seus sonhos na área de dados.  Além disso, lembre-se de que, se você conseguir sua Certificação de Analista de Dados pelo DataCamp, vai receber apoio na procura de emprego, feito sob medida para suas necessidades, da nossa equipe de serviços de carreira.  

Depois de conseguir uma entrevista, você vai precisar se preparar para algumas perguntas comuns em entrevistas para analistas de dados, cujos detalhes você pode encontrar em um artigo separado. 

Entre em contato direto com possíveis empregadores 

Paralelamente a essa abordagem de procura 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 deles, explore as páginas inicial e de carreira e encontre os detalhes de contato. Dá uma olhada na missão e nos valores deles, nos serviços e produtos, e em tudo o que for relevante. Tente descobrir como você poderia ser o candidato ideal para esse empregador. 

Depois de saber mais sobre como funciona a empresa, você pode mandar um e-mail com seu currículo de análise de dados personalizado exatamente para essa empresa, mostrando que você é a pessoa ideal para o cargo. Essa é realmente uma maneira segura de se destacar na frente daquele empregador específico.

Mantenha bons registros e ajuste sua estratégia ao longo do caminho.

Quando você mandar seu currículo, seja para vários sites de emprego ou direto para uma empresa, anote as versões do currículo que você mandou e os nomes das empresas e descrições das vagas. 

Não desanime se você não conseguir um emprego como analista de dados logo de cara. É totalmente normal se a sua busca por emprego demorar um pouco, e lembre-se de que as rejeições são um obstáculo inevitável para a maioria das pessoas. Seus fracassos não devem te deixar frustrado nem te fazer perder a esperança. 

Continue se candidatando a novos empregos e aprimorando suas habilidades técnicas. Tenta ver o que pode melhorar no teu currículo, no teu portfólio ou na tua busca por emprego e faz as mudanças necessárias. 

Se você for rejeitado, peça sempre um feedback e, se conseguir, tente aproveitar ao máximo essas informações, reforçando seus pontos fortes e trabalhando seus pontos fracos. Se você seguir todas as dicas deste artigo, conseguir seu primeiro emprego como analista de dados vai ser só uma questão de tempo, persistência e trabalho duro.

Fique por dentro das últimas tendências em análise de dados

O campo da análise de dados está mudando quase todo dia, e vimos várias tendências interessantes moldando o setor em 2024:

1. Ferramentas com inteligência artificial: A inteligência artificial e o machine learning estão mudando a análise de dados, automatizando a preparação dos dados, descobrindo padrões e oferecendo insights mais rápido do que nunca.
2. IA generativa: Ferramentas como os grandes modelos de linguagem (LLMs) estão possibilitando análises de dados avançadas, como a criação de modelos preditivos e a geração de novas soluções baseadas em dados.
3. Análise em tempo real: As empresas estão cada vez mais contando com o processamento de dados em tempo real para tomar decisões na hora, principalmente em áreas como detecção de fraudes e análise do comportamento dos clientes.
4. Análise self-service: As ferramentas de análise aumentada estão tornando a análise de dados acessível a usuários sem conhecimentos técnicos, capacitando equipes em todas as organizações a tomar decisões baseadas em dados.
5. Foco em ética e governança: Com mais dados, vem mais responsabilidade. As organizações estão priorizando a governança de dados e práticas éticas para garantir a privacidade e a conformidade.
6. Análise de borda: Ao analisar os dados perto da fonte (como dispositivos IoT), as empresas estão reduzindo atrasos e aumentando a eficiência para aplicações sensíveis ao tempo.

Ao acompanhar essas tendências, os aspirantes a analistas de dados podem se posicionar para o sucesso em um setor em rápida mudança.

Torne-se um analista de dados com DataCamp

A essa altura, você já deve saber como se tornar um analista de dados e o que precisa fazer para tornar seu objetivo realidade. Neste post, a gente falou sobre: 

• O que você precisa saber antes de começar a aprender análise de dados
• Alguns dos cursos de análise de dados para melhorar suas habilidades em cada etapa da sua jornada de aprendizado
• Como escolher a qualificação ideal 
• Por que os projetos individuais são tão importantes para o seu portfólio e onde procurar 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 dicas e truques para criar um currículo incrível
• A importância da sua presença online, visibilidade e interação com especialistas em dados
• Onde e como procurar emprego e como manter o otimismo e a confiança durante o processo de candidatura

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