12 competências de analista de dados altamente efetivo

Se essa profissão ressoa com você, descubra aqui quais são as habilidades essenciais que você precisa desenvolver para se tornar um analista de dados de sucesso.

1. Domínio das linguagens de programação da área

A área de análise de dados envolve diariamente o uso de linguagens de programação. Isso tanto para coletar e armazenar, quanto para organizar e analisar os dados no dia a dia. O ideal principal é que você tenha domínio de uma linguagem de consulta, como SQL.

Também é muito importante saber usar as linguagens mais voltadas para a parte estatística do seu trabalho. Veja abaixo as principais linguagens que são usadas no mercado de análise de dados ultimamente:

• Structured query language (SQL): de domínio específico, ela é voltada para bancos de dados relacionais. O uso dela está na modificação, gerenciamento, atualização, controle, organização e acesso dos conjuntos de dados armazenados.
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• Phyton: Ela é mais voltada para análises estatísticas e tem um sistema amplo de bibliotecas para organizar os dados, além de permitir o processamento de grandes conjuntos de dados. Ela é bem fácil de aprender e também permite fazer visualização de dados.
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• R: essa linguagem também é voltada para a análise estatística e é muito comum no meio acadêmico e financeiro. Ela também tem riqueza de bibliotecas e permite gerar a visualização de dados.
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2. Graduação em ciência de dados ou área relacionada

É muito comum ver contratações na área das tecnologias que não exigem, dos candidatos, uma formação oficial. Porém, para conquistar as posições mais altas, com melhores salários e progredir na carreira, você precisa investir tempo em uma graduação na área. Abaixo, as opções de curso superior que você pode fazer:

• Ciência de dados;
• Engenharia de dados;
• Engenharia da computação;
• Ciência da computação;
• Sistemas de informação.
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Quanto ao caráter presencial ou online do curso, isso fica a seu critério. O importante é procurar um curso com programa rico e/ou universidade de renome, para aumentar o peso no seu currículo.

3. Pensamento analítico e pensamento crítico

No ramo da análise de dados, as habilidades de pensamento crítico e analítico devem atuar em conjunto. Por um lado, o pensamento analítico é o que vai te permitir olhar os dados e identificar padrões, relações e tendências. Em outras palavras, te possibilitar entender o comportamento das variáveis, ou melhor, dos clientes por trás dos dados. Essa é a habilidade para tirar informações a partir dos dados.

4. Habilidade com bancos de dados relacionais e não relacionais

Essa é, com certeza, uma das habilidades mais fundamentais para funções que envolvem análise de dados. Isso porque um banco de dados é a forma majoritária de armazenamento e organização dos dados nessa era digital. E é muito importante que você tenha boa desenvoltura tanto nos bancos relacionais, quanto nos não relacionais porque cada um tem uma aplicação melhor para situações e usos diferentes.

Para ficar bom em gerenciar e consultar essas ferramentas, você precisa aprender a linguagem SQL e praticar com bibliotecas de dados públicas. Uma dica interessante é seguir alguns tutoriais no YouTube ou Google sobre estruturação, modelagem e consulta de dados.

5. Comunicação eficaz

Se saber interpretar os dados é a primeira das habilidades fundamentais para essa profissão, a comunicação eficaz é a segunda. Isso porque, não adiantaria muito ser perito na análise de dados, ter percepções valiosas, mas não saber comunicá-los da forma correta. A comunicação é essencial para que seus empregadores compreendam as informações que você descobriu, para poderem aplicar nos negócios.

E para isso, você precisa evitar jargões e falar da maneira mais clara e direta possível. Você também pode usar analogias, para ilustrar informações muito abstratas ou complicadas. Outra coisa que vale também é fazer um curso ou treinamento de oratória, para desenvolver técnicas mais específicas de comunicação.

6. Domínio de estatística aplicada à análise de dados

Diferentemente de outras profissões na área de dados, como a de arquiteto de dados, para trabalhar com análise de dados você precisa ter uma base sólida de estatística. Esse conhecimento é necessário porque suas principais funções não giram em torno do funcionamento do banco de dados, mas nas informações que você pode extrair a partir dos dados armazenados nele. Confira abaixo algumas dicas do que você precisa de estatística para se tornar um analista de dados:

• Análise exploratória de dados: utilizada para fazer uma visualização inicial dos dados para realizar uma primeira interpretação. É ótima para formular hipóteses a serem testadas.
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• Análise de variância: ajuda a identificar erros de medição e a identificar fatores que possam ter influenciado os resultados;
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• Estatística descritiva: utiliza conceitos para resumir e visualizar o comportamento dos dados, o que facilita na hora de identificar padrões.
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• Probabilidade: muito usada para verificar a chance de que um evento ocorra.
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• Regressão e modelagem: bastante útil para medir relações entre variáveis e fazer previsões.
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• Séries temporais: importantíssimo para analisar dados com diferenças temporais e detectar mudanças sazonais, podendo extrapolar para previsões futuras.
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E você pode aprender esses métodos durante a graduação em alguma área relacionada, em cursos específicos, treinamentos e praticando em projetos profissionais.

7. Conhecimentos de aprendizado de máquina (ML)

Analistas de dados que entendem de aprendizado de máquina tem sido mais procurados no mercado atualmente. Essa habilidade é importante, porque ao implantar ML em uma empresa, é possível detectar padrões em conjuntos de dados que são difíceis para humanos perceberem. Veja os conceitos/abordagens que você precisa aprender sobre ML:

• Fundamentos matemáticos e estatísticos;
• Validação de modelos;
• Avaliação de modelos;
• Pré-processamento de dados;
• Tipos de algoritmos e modelos;
• Análise de séries temporais.
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8. Domínio de ferramentas de business intelligence (BI)

Essa é uma das melhores habilidades para quem quer voltar sua carreira para o mundo dos negócios, especialmente para trabalhar com grandes organizações. Esses tipos de ferramentas agilizam a análise de dados e permite que os profissionais chequem os dados em tempo real para gerar informações para tomar decisões rápidas. Veja alguns exemplos de ferramentas para explorar:

• Microsoft Power BI;
• Tableau;
• Qlik Sense;
• Looker.
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E você pode aprender sobre elas em cursos online, com a documentação oficial e em comunidades de analistas de dados. Além disso, você pode praticar com bibliotecas de dados públicos.

9. Curiosidade e resolução de problemas

Essas são duas grandes habilidades comportamentais para esses profissionais. Principalmente porque o cerne da função de um analista de dados é investigar e resolver problemas para a empresa. Por um lado, a curiosidade ajuda a ir a fundo em aspectos e padrões que podem passar desperceebidos. Por outro, a orientação pela resolução de problemas ajuda a manter o foco e a direcionar a investigação apenas no que é relevante.

10. Habilidade para identificar padrões

A identificação de padrões é uma das top 10 habilidades que um analista de dados precisa desenvolver e aprimorar constantemente. É por meio dela que ele consegue transformar os dados em sugestões, além de conseguir fazer previsões bem embasadas. Ela também é importante para, por exemplo, agrupar clientes com comportamentos semelhantes e usar estratégias de marketing mais personalizadas. Isso envolve a busca por:

• Tendências: padrões consistentes;
• Outliers: dados que distoam muito dos outros;
• Correlações: variáveis que estão associadas entre si.
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Para desenvolver essa habilidade constantemente, é preciso investir tempo na formação continuada em matemática e estatística, além de praticar muito a análise de dados.

11. Domínio de ferramentas de visualização de dados

Dominar essas ferramentas auxilia muito na comunicação eficaz no pós análise de dados. Isso é porque a visualização de dados inclui a representação dos conjuntos de dados de forma gráfica, intuitiva e clara. Isso é importante principalmente na hora de apresentar os relatórios para os chefes da empresa. Algumas dessas ferramentas, são:

• Google Data Studio;
• Looker;
• QlikView;
• Datawrapper;
• Fusion charts.
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12. Modelagem de dados

Essa é uma habilidade que complementa o trabalho com análise de dados. Modelar os conjuntos de dados significa que você vai organizá-los e estruturá-los e isso confere uma base confiável e sólida para suas análises. Além disso, uma modelagem consistente é importante para análises que envolvam séries temporais, pois ao usar os mesmos padrões, as informações que você extrair serão mais precisas. Veja abaixo alguns tipos de modelagem de dados:

• Modelagem hierárquica;
• Modelagem relacional;
• Modelagem de relação entre entidades
• Modelagem orientada a objetos;
• Modelagem de dados dimensional;
• Modelagem de dados de grafo.
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Apesar de não ser uma das habilidades frequentemente exigidas, ela pode refinar o seu trabalho, fazendo com que você se destaque dentre os outros profissionais de análise de dados.

Conclusão

Nota-se pela leitura que as habilidades essenciais para a área de análise de dados são bem ligadas à estatística e a matemática, incluindo soft skills como o pensamento analítico e o pensamento crítico. Não se intimide com essa proximidade que a área tem como a matemática, caso ela não seja seu forte até o momento, você pode desenvolver quaisquer dessas habilidades com treino e/ou cursos específicos. Você só tem que dar o melhor de si para começar a construir um currículo sólido em análise de dados para conquistar ótimas vagas de emprego.