O que faz um analista de dados?

A rápida digitalização da sociedade e a adoção crescente de todos os tipos de dispositivos eletrônicos resultaram em um crescimento exponencial de dados. E essa tendência não mostra sinais de desaceleração no futuro próximo. Pelo contrário: com a expansão da Internet das Coisas e da infraestrutura 5G, a taxa de geração de dados deve aumentar ainda mais. 

Nesse cenário, as empresas têm uma enorme demanda por profissionais de dados capazes de construir infraestruturas sólidas e confiáveis e analisar grandes volumes de dados para embasar a tomada de decisões de negócio. 

Entre os diferentes papéis em dados, os analistas de dados são extremamente populares e bem remunerados. Segundo a Forbes, o mercado de trabalho para analistas de dados está em plena expansão, e o horizonte é promissor para esses profissionais em alta. 

Então, o que faz um analista de dados? Aqui, exploramos o papel e por que ele vem se tornando indispensável em qualquer área de dados. Em artigos separados, explicamos como se tornar um analista de dados e como você pode se preparar para perguntas de entrevista para analista de dados.  

O que é um analista de dados?

De modo geral, um analista de dados é responsável por coletar, preparar e analisar dados para extrair insights relevantes. 

O dia a dia de um analista de dados envolve uma ampla variedade de tarefas: desde desenvolver sistemas de coleta de dados e usar linguagens de programação para limpar e analisar dados até construir relatórios e comunicar descobertas para as partes interessadas.  

Por conta da natureza versátil do cargo, é comum encontrar outros títulos para descrever analistas de dados, incluindo:

• Business analyst
• Business intelligence analyst
• Consultor de inteligência de mercado
• Analista de pesquisa operacional 
• Analista de inteligência competitiva
• Estrategista de dados

Independentemente do título exato, empresas de praticamente todos os setores se beneficiam do trabalho de analistas de dados, de saúde e marketing a logística e biologia. Essa é uma das principais razões para a demanda crescente por esses profissionais.

Analistas de dados vs. cientistas de dados

Uma confusão comum entre quem está começando na área é entender as diferenças entre analistas de dados e cientistas de dados. Embora não exista uma linha rígida entre os dois papéis – dependendo da empresa, ambos podem atuar em tarefas semelhantes – há diferenças importantes na natureza do trabalho e no nível de profundidade técnica. 

Quanto à natureza do trabalho, o analista de dados tem um perfil mais exploratório e descritivo, em contraste com o perfil mais experimental do cientista de dados. 

O foco do analista de dados é encontrar padrões em grandes volumes de dados estruturados, construir visualizações e relatórios e comunicar insights. 

Já os cientistas de dados tendem a lidar com o imprevisível por meio de técnicas de análise preditiva. Isso geralmente envolve desenvolver modelos de dados e algoritmos de aprendizado de máquina para fazer previsões sobre o futuro.

Quanto ao nível de especialização exigido, os cientistas de dados costumam ser vistos como uma versão mais técnica do analista de dados. Em geral, esperam-se conhecimentos mais avançados em programação e computação. Além disso, por desenvolverem modelos e algoritmos de machine learning, precisam de uma base sólida em matemática e estatística. 

Na tabela abaixo, você encontra as principais diferenças entre analistas de dados e cientistas de dados: 

O que faz um analista de dados? 

Apesar dos muitos títulos de cargo, as principais responsabilidades de um analista de dados geralmente se dividem em tarefas relacionadas às diferentes etapas do seguinte ciclo de vida de projeto:

Fonte: DataCamp

 A seguir, detalhamos o que um analista de dados faz em cada etapa:

Extração de dados

Analistas de dados costumam participar da coleta de dados. Porém, enquanto cientistas de dados lidam com dados estruturados e não estruturados – o que aumenta a quantidade e a complexidade das técnicas de coleta –, analistas de dados trabalham principalmente com dados estruturados, normalmente armazenados nos bancos de dados relacionais da própria empresa.

Preparação de dados 

Dados coletados costumam vir com duplicidades, erros, valores extremos e outros tipos de anomalias. Para transformar dados brutos em dados prontos para análise, é preciso passar por um processo de limpeza. Analistas de dados dedicam bastante tempo ao pré-processamento e à sumarização para identificar e corrigir problemas. Você pode saber mais sobre o processo de preparação de dados no nosso curso online. 

Exploração de dados

Com os dados limpos, é hora de explorar. Nessa etapa, analistas buscam tendências e padrões que ajudem a responder perguntas de negócio específicas. Dá para usar diversas ferramentas nesse processo, como mostramos no curso Exploratory Data Analysis in SQL. 

Visualização de dados & relatórios

Comunicar os resultados da análise é parte essencial do trabalho do analista de dados. Isso pode ser feito por meio de visualizações que compõem dashboards e relatórios gerenciais, acompanhados de comentários para os stakeholders. Ferramentas de business intelligence como Tableau e Power BI são amplamente usadas para esse fim. 

Quais habilidades um analista de dados precisa?

Analistas de dados são profissionais multifacetados e versáteis. Pela natureza das responsabilidades, precisam equilibrar habilidades técnicas com competências de liderança. Você pode ler mais sobre como se tornar um analista de dados no nosso artigo completo, mas abaixo destacamos alguns conhecimentos essenciais.

Começando pelas habilidades técnicas, destacam-se:

Programação

Analistas de dados frequentemente usam linguagens de programação em todas as etapas do ciclo de vida de projetos de análise. As duas linguagens mais comuns em ciência de dados são Python e R. 

Essas linguagens populares permitem lidar com grandes conjuntos de dados e aplicar diversas técnicas para encontrar padrões e tendências relevantes. 

Se quiser começar em uma delas, confira os cursos de Python e R.

Gestão de bancos de dados

A maior parte dos conjuntos de dados com que analistas trabalham está em bancos de dados relacionais. SQL (Structured Query Language) é o padrão do setor para comunicar e manipular esses bancos. Todo aspirante a analista de dados deve ter SQL no seu kit de ferramentas. 

Visualização de dados

Apresentar resultados de forma envolvente e esclarecedora é crucial para transformar dados em decisões acionáveis. Visualização de dados é a arte de representar informações por meio de gráficos e diagramas. 

Há muitas ferramentas que permitem criar visualizações poderosas, incluindo bibliotecas do Python como matplotlib, do R como ggplot2, e softwares de Business Intelligence como Tableau e Power BI.

Estatística e matemática

Embora analistas de dados não lidem com algoritmos complexos de machine learning, ainda assim precisam de uma base sólida em estatística e matemática. Esse conhecimento é essencial para entender as diferentes técnicas disponíveis e escolher as melhores ferramentas e métodos para cada problema. Além disso, essa base ajuda na hora de apresentar resultados para públicos técnicos.

Entre as habilidades de liderança, algumas essenciais incluem:

Visão de negócio

Seu trabalho como analista de dados perde impacto se você não entender o contexto dos dados. Além de técnica e programação, analistas devem ter certo grau de conhecimento do domínio de negócio para compreender o que estão fazendo.

Desenvolver visão de negócio no setor em que você atua – finanças, saúde, marketing, entre outros – ajuda a dar sentido aos dados e a conduzir análises melhores. Esse é também um dos motivos pelos quais qualquer pessoa, independentemente da formação, é bem-vinda em ciência de dados.

Comunicação

Já mencionamos que comunicar e apresentar insights é parte importante do trabalho do analista. 

Para gerar impacto, seus insights precisam ser bem compreendidos pelos diferentes departamentos e stakeholders da empresa. Por isso, ter boas habilidades de escrita e apresentação é um diferencial. Isso inclui aprender abordagens e frameworks de comunicação, como o data storytelling.

Resolução de problemas

Toda análise de dados começa com uma pergunta. Analistas devem ser curiosos e investigativos. Depois de formular as questões de negócio, precisam ser engenhosos para encontrar as técnicas mais adequadas para respondê-las. Isso torna a análise desafiadora, mas também divertida e recompensadora. 

Leia nosso guia sobre as habilidades essenciais de analista de dados para se aprofundar.

Quais ferramentas os analistas de dados usam?

Analistas de dados contam com diversas ferramentas que tornam o trabalho mais preciso e eficiente. O panorama de ferramentas de dados e machine learning evolui rápido, com novidades surgindo a todo momento para tarefas específicas. 

É impossível conhecer todas, mas você deve estar aberto a aprender novas ferramentas conforme a necessidade do seu cargo.

Mesmo assim, há ferramentas que quase todo analista de dados utiliza. Aprendê-las é um ótimo ponto de partida se você pensa em iniciar essa carreira.

• Python ou R. As linguagens preferidas em ciência de dados.
• Jupyter Notebook. Um ambiente de desenvolvimento integrado popular para notebooks de código em várias linguagens, incluindo Python e R
• SQL. A linguagem padrão para se comunicar com bancos de dados relacionais.
• Microsoft Excel. A planilha mais popular, amplamente usada em diferentes áreas. 
• Tableau e Power BI. As duas principais ferramentas de Business Intelligence. Permitem criar dashboards e relatórios interativos, prontos para uso. 

Expectativa salarial para analista de dados

Analistas de dados são profissionais muito requisitados. A maior competição entre empresas para contratar esses talentos resultou em salários mais altos para atrair candidatos. 

Como exploramos no nosso artigo sobre salários em ciência de dados, nos EUA o salário médio é de US$ 70 mil, variando de US$ 46 mil a US$ 106 mil, dependendo de vários fatores, como senioridade e localização.

Cursos online para analista de dados

Agora que você sabe o que faz um analista de dados, há várias formas de começar na área. Não existe um caminho único que seja o melhor em termos absolutos. Tudo depende da sua realidade. Vale refletir quanto dinheiro e tempo você quer investir e qual tipo de formação combina mais com o seu estilo de vida. 

Entre as diferentes rotas para se tornar analista de dados, cursos online são uma opção ótima, flexível e acessível para começar. A DataCamp tem diversos cursos de análise de dados, do nível iniciante ao avançado, que ajudam você a aprender os fundamentos de forma prática. Abaixo, apresentamos três trilhas de aprendizado para virar analista de dados:

Data Analyst with Python (conteúdo do curso: 62 horas)

Esta trilha começa com o básico da linguagem Python para análise de dados. Depois de cobrir os fundamentos, você vai se aprofundar em técnicas de tratamento de dados e visualização. 

Você também vai aprender a obter dados de diferentes fontes, como web, bancos de dados e arquivos JSON. Por fim, a trilha apresenta uma visão geral de técnicas de análise exploratória e desenvolve o aluno em conceitos de bancos de dados relacionais e SQL.

Data Analyst with R (conteúdo do curso: 77 horas)

Esta trilha foca nas principais habilidades exigidas de analistas de dados que trabalham com a linguagem R. Oferece conteúdo abrangente sobre os pacotes mais usados, como tidyverse, ggplot e dplyr. 

Semelhante à trilha de Python, o curso ajuda a construir um entendimento intermediário de habilidades do analista, como obtenção, manipulação e visualização de dados. 

Data Analyst with SQL (conteúdo do curso: 41 horas)

Esta trilha de carreira ajuda o aluno a desenvolver um entendimento aprofundado de SQL Server, dos conceitos de bancos de dados relacionais, seu design e otimização de desempenho.

Conclusão

Então, o que faz um analista de dados? Como vimos, ele é responsável por extrair, preparar, explorar e visualizar dados. Para isso, diversas habilidades são necessárias – e empresas de praticamente todos os setores buscam profissionais capazes de transformar dados em melhores decisões. 

Se você pensa em entrar na área de ciência de dados, o papel de analista é provavelmente o mais acessível, pois não exige a mesma base sólida em matemática e computação avançada que se espera de cientistas de dados. Animador, né?

Agora é a sua vez de começar a sua jornada de aprendizado. Quando estiver pronto, comprove sua expertise com nossa Data Analyst Certification para se destacar para os recrutadores.