O Guia Completo para se Tornar um Analista de Dados de Sucesso
- Antonio Bennati
- 24 de mar de 2022
- 4 min de leitura
Atualizado: 27 de fev
Se vocĂȘ estĂĄ pretendendo iniciar ou atĂ© mesmo migrar para a ĂĄrea de dados e tem o objetivo de se tornar um Analista de Dados, entĂŁo pegue seu cafĂ© pois esse artigo vai te mostrar tudo que vocĂȘ precisa saber para se tornar um Analista de Dados.

A profissĂŁo de Analista de Dados tem crescido de maneira expressiva e cada vez mais pessoas estĂŁo migrando ou iniciando sua jornada na ĂĄrea de dados.
No LinkedIn Ă© possĂvel encontrar 17 mil vagas abertas para Analista de Dados, isso apenas no Brasil.
Além de ser um profissional muito requisitado por empresas, a oferta de profissionais qualificados e prontos para atuar de maneira consistente estå longe de ser saturada, ou seja, ainda existe muita demanda e com isso diversas oportunidades na årea.
Ăndice
Abaixo o que vocĂȘ aprenderĂĄ nesse artigo:
O que o Analista de Dados faz?
De maneira bem direta, o Analista de Dados atua de maneira estratégica com base em dados para responder perguntas e resolver problemas de negócios, em muitos casos utilizando ferramentas de Business Intelligence e Data Visualization para organizar e apresentar suas descobertas.
De um ponto de vista romancista, o Analista de Dados tem a incumbĂȘncia de traduzir dados em informaçÔes, que serĂŁo relevantes para as empresas tomarem as melhores decisĂ”es para o negĂłcio. AtravĂ©s de tĂ©cnicas e ferramentas, o Analista de Dados descobre diversas oportunidades e insights que podem impactar o negĂłcio, como perfil do pĂșblico prioritĂĄrio, grupos de interesse, cesta de produtos, atribuição de compra, produtos mais vendidos, regiĂ”es com maior taxa de conversĂŁo, custos desnecessĂĄrios, ticket mĂ©dio entre outras frentes.
Qual a função do Analista de Dados?
O Analista de Dados, nĂŁo se prende apenas em coletar e decifrar dados, o Analista de Dados, tem uma função muito alĂ©m dessas, que Ă© explicar variaçÔes de nĂșmeros em bases comparativas, o Analista de Dados, traz informaçÔes de resultados cruzando diversas frentes da empresa como setor de vendas, marketing, e-commerce, ROI, ticket mĂ©dio por perfil de idade, gĂȘnero, regiĂŁo etc.
AlĂ©m disso, o Analista de Dados Ă© o profissional que melhor entende a composição dos nĂșmeros, e assim, ganha relevĂąncia na atuação estratĂ©gica para fazer recomendaçÔes relevantes aos Stakeholders.
Algumas das principais responsabilidades do Analista de Dados:
Coletar e minerar dados de fontes primĂĄrias
Higienizar e organizar dados e descartar informaçÔes irrelevantes
Relacionar diferentes bases de dados para encontrar resultados e oportunidades de negĂłcio
Interpretar e analisar dados utilizando ferramentas e tĂ©cnicas em estatĂstica
Mapear oportunidades e tendĂȘncias atravĂ©s do conjunto de dados
Projetar e correlacionar resultados para fornecer insumos estratégicos para os clientes internos
Desenvolver relatĂłrios e dashboards para os gestores
Identificar e corrigir problemas relacionados a banco de dados
Prefere conteĂșdo em vĂdeo?
Confira esse aula completa do nosso canal do YouTube, sobre AnĂĄlise de Dados na prĂĄtica.
Quais Ferramentas um Analista de Dados Precisa Saber?
A questão de conhecimento em ferramentas é muito importante para a atuação consistente de um Analista de Dados. Como sabemos o mundo dos dados estå totalmente ligado ao da tecnologia, por isso o Analista de Dados ou qualquer profissional da årea precisa estar antenado com as atualizaçÔes e novas ferramentas de manipulação e visualização de dados.
PorĂ©m, se tratando de uma pessoa Analista de Dados, algumas ferramentas sĂŁo necessĂĄrias e qualquer que seja a empresa, Ă© possĂvel utilizar para executar coleta, tratamento de dados e anĂĄlises de resultados, que sĂŁo:
Excel (Microsoft)
Google Planilhas (Google)
Data Studio (Google)
Power Bi (Microsoft)
Power Query (Microsoft)
E se vocĂȘ for um Analista de e-commerce ou plataformas digitais, Ă© fundamental ter noçÔes bĂĄsicas de:
Maiores Desafios de um Analista de Dados
Por se tratar de uma profissĂŁo muito analĂtica e baseada em tratamento, organização e anĂĄlise dos dados e resultados, a tendĂȘncia Ă© que o profissional dĂȘ mais foco ao aprimoramento de hard skills, ou seja, habilidades tĂ©cnicas para desempenhar melhor a função, o que estĂĄ em linha com o que as atividades e o mercado de trabalho pedem para um Analista de Dados. Entretanto, o segredo estĂĄ em relação aos soft skills, eles vĂŁo apontar os diferenciais entre os Analistas de Dados, embora seja clara a necessidade tecnolĂłgica, os soft skills trazem segurança, confiabilidade e melhores atitudes colaborativas para que a o Analista de Dados atue em qualquer tipo de empresa.
Pensando nisso e sabendo que de fato Ă© um fator importante, listamos alguns dos soft skills mais importantes para um Analista de Dados:
Perfil comunicativo
ResiliĂȘncia
Pensamento crĂtico
Ser curioso
Perfil colaborativos
Criatividade
Orientação voltada a dados e resultados
Os soft skills estĂŁo atrelados Ă maneira como uma pessoa interage ou se comporta em relação aos outros indivĂduos em diversas situaçÔes.
O Analista de Dados trabalha e interage com diversas pessoas, tanto do prĂłprio time quanto times de outras ĂĄreas.
O Analista de Dados precisa ter uma boa relação e perfil comunicativo aguçado para conseguir as respostas que precisa para entregar projetos relevantes, e para isso é necessårio obter e ter bons relacionamentos e se mostrar proativo para que tanto seu trabalho quanto seu perfil sejam constantemente requisitados para ajudar em resolução dos problemas e desafios de negócio.
Qual a diferença entre o Analista de Dados e o Cientista de Dados?
à importante salientar que Analista de Dados e Cientista de Dados são profissionais distintos porém com objetivos semelhantes.
Enquanto que o Analista de Dados tem o objetivo de gerar insights dos dados, fazer anĂĄlises voltadas ao negĂłcio e entregar relatĂłrios e dashboards estruturados para seus gestores, o Cientista de Dados tem um papel mais especĂfico como criação de modelos de anĂĄlises com base em aprendizado de mĂĄquina, possui conhecimentos estĂĄticos e de programação avançados e atua em projetos um pouco mais especĂficos, fazendo uso de linguagem de programação em sua maioria em python ou R.
Para ficarem mais claras as funçÔes dos profissionais da årea de dados, fizemos uma matriz que ilustra melhor o entendimento:

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