Nova Tendência do Mercado: Carreira de Analista de Dados


Por: José Bezerra da Silva Filho, Thiago Marques

Imagine uma situação na qual as empresas correm atrás de você, e não o contrário.

Isso já é realidade para os profissionais da área de análise de dados.

O Bureau of Labor and Statistics dos EUA (www.bls.gov) projeta que, até 2028, haverá um aumento de 72% nas novas carreiras relacionadas à Análise de Dados. 

Isso implica que muitas empresas estão à procura de analistas de dados profissionais para integrar as suas equipes. É, portanto, de grande importância que os analistas de dados aprimorem suas habilidades e se tornem competitivos se quiserem estar entre as pessoas mais procuradas para empregos na área de Análise de Dados.

Ter a experiência certa e as habilidades exigidas para um analista de dados atraem salários de seis dígitos, mais de 100 mil por ano, de acordo com a Robert Half Technology, Recrutamento Especializado e Projetos em Tecnologia (www.roberthalf.com.br).

Com um excelente salário você consegue ajudar a sua família, além de poder realizar os sonhos de ter o seu carro, a sua casa e poder viajar pelo Brasil e pelo mundo.

Principais áreas de melhoria para uma carreira de desenvolvedor em análise de dados

Trabalhar para melhorar suas habilidades de análise de dados abrirá portas para novas oportunidades e melhores compensações.

As habilidades essenciais que os analistas de dados precisam melhorar para conseguir um emprego dos sonhos incluem o conhecimento de muitas tecnologias. Tentaremos resumir as mais significativas nesta seção.

R e Python são mais adequados para lidar com um grande conjunto de dados. No entanto, métodos avançados do Excel, como Macros, são usados para conjuntos de dados menores e análises rápidas.

Os analistas de dados que trabalham em startups ou pequenas e médias empresas utilizam bancos de dados Excel; portanto, é uma ferramenta obrigatória para todos os iniciantes em analistas de dados. À medida que progride, você encontrará grandes conjuntos de dados e, portanto, também exigirá que você aprenda a linguagem de programação estatística à medida que avança em sua carreira.

SQL

SQL (sigla em inglês para Standard Query Language): significa Linguagem de Consulta Estruturada. É a linguagem de banco de dados padrão do setor e uma habilidade importante para todos os analistas de dados. SQL permite interagir com grandes conjuntos de dados estruturados que precisam ser armazenados em bancos de dados relacionais.

Como analista de dados, você precisa estar familiarizado com SQL e armazenar, gerenciar e relacionar com eficiência vários conjuntos de dados. Ter uma boa compreensão das fontes de dados será útil em sua carreira, e o SQL lhe dá a capacidade de navegar por grandes bancos de dados e trabalhar em projetos exigentes.

Habilidades Técnicas do Analista de Dados

Analistas de Dados devem possuir as habilidades técnicas corretas, além de serem proficientes no uso de diferentes ferramentas de banco de dados usadas na análise de dados. Eles também devem estar familiarizados com programas de computador, habilidades de codificação, usando SQL, JavaScript, Python, R, XML , Hadoop, SAS e outros programas de aprendizado de máquina.

Programação Estatística em Python

É uma das linguagens de programação usadas na análise de dados. Você precisa entender conceitos como coleta de dados, web scraping e o uso de Python para desenvolver aplicativos da web. Python é uma poderosa linguagem de programação estatística que realiza análises avançadas e análises preditivas em grandes conjuntos de dados. Portanto, todo analista de dados deve melhorar sua habilidade em linguagens de programação Python ou R. R é ideal para explorar vários conjuntos de dados e fazer análises ad-hoc.

Quais são as carreiras de analista de dados?

Existem várias carreiras em análise de dados. Elas incluem:

  • Engenheiro de big data: engenheiros de big data transformam grandes volumes de dados em insights úteis que os gerentes podem usar para informar sua tomada de decisão. Eles são necessários para recuperar, coletar, interpretar, analisar e relatar dados de negócios. Eles também criam software e processos com os quais outras partes interessadas podem trabalhar para processar dados.
  • Analista de Business Intelligence: analisa os dados da empresa para obter insights que podem ser adotados pelos executivos para tomar decisões bem informadas. Eles examinam dados e identificam padrões e tendências. 
  • Arquiteto de dados: arquitetos de dados são responsáveis por projetar a estrutura de dados complexas. 
  • Gerente de data warehouse: eles são responsáveis por armazenar e analisar dados em suas respectivas organizações. Eles usam métricas de desempenho e uso para avaliar e analisar a carga de dados. Além disso, eles identificam os riscos potenciais enfrentados pela transferência ou armazenamento de dados e apresentam formas de mitigar esses riscos.
  • Cientista de dados: eles projetam novas formas de mineração de dados, modelagem e desenvolvem protótipos, algoritmos e modelos preditivos. Ele precisa ser qualificado em análise de regressão, diferentes técnicas de mineração de dados, árvores de decisão e análise.
  • Gerenciador de banco de dados: o gerenciador de banco de dados é obrigado a identificar quaisquer problemas que os bancos de dados possam ter e tomar medidas corretivas para resolvê-los. Eles ajudam a projetar e implementar a manutenção de armazenamento trabalhando em conjunto com desenvolvedores de banco de dados.
  • Modelador de dados: os modeladores de dados usam suas habilidades para criar relatórios sobre tendências micro e macro dos dados. Eles têm habilidades em ciência da informação, programação e análise estatística. Suas descobertas sobre tendências de dados os fazem ajudar as organizações a tomar decisões.
  • Desenvolvedores de banco de dados: esses profissionais analisam principalmente os processos de banco de dados e agilizam ou eliminam aqueles que são ineficientes. Eles também fazem análise de dados e testes de unidade trabalhando em colaboração com outros profissionais de dados.

Quais novas carreiras de analista de dados você deve considerar?

As novas carreiras de analista de dados nas quais os desenvolvedores podem se especializar são:

  • Analista quantitativo: o analista quantitativo é uma carreira altamente comercializável em empresas financeiras. Os analistas quantitativos usam a análise de dados para identificar potenciais oportunidades de investimento financeiro e gerenciar os riscos que podem surgir a partir disso.
  • Analista de dados de saúde: são os novos profissionais em análise de dados aplicados na área de saúde. O analista de dados de saúde ajuda a melhorar a qualidade de vida das pessoas, auxiliando os médicos com soluções para os desafios que eles encontram. 
  • Consultor de análise de dados: as funções de um consultor de análise de dados são fornecer insights que a empresa pode adotar em suas operações. Eles se especializam em uma área-chave de pesquisa e trabalham com diferentes organizações. 
  • Especialista em logística de transporte: esses especialistas precisam de experiência em análise de dados para desempenhar suas funções. Sua experiência é necessária em empresas que transportam ou enviam mercadorias físicas com frequência, como a Amazon. Eles são obrigados a identificar as melhores rotas e meios eficientes de transporte das mercadorias. 

Existem muitas oportunidades de análise de dados em todo o mundo, por isso os analistas de dados precisam aprimorar suas habilidades.

Considerações Finais

A análise de dados é um campo de rápido crescimento que oferece aos profissionais a oportunidade de adquirir habilidades e contribuir com mudanças positivas em muitas organizações ao redor do mundo. Se você está ansioso para iniciar ou crescer sua carreira em análise de dados, a melhor opção é fazer o treinamento MBA em Data Science e Statistics com Python, do Instituto de Capacitação Business School Brasil – BSBr.com.br. 

Neste MBA iremos lhe dar os seguintes Bônus:

📌 Networking – Conseguir uma rede de contatos e fazer novos amigos;

📌 Crescimento profissional – emprego em vários cargos, além de poder subir de cargo até conquistar a gerência, por exemplo;

📌 Currículo relevante – você valoriza seu currículo na hora de entrar para o mercado;

📌 Maior flexibilidade – possibilidade de trabalho remoto, no Brasil e no exterior.

Autores

Prof. Dr. José Bezerra da Silva Filho é entusiasta em Gerenciamento de Projetos, Doutor em Engenharia pela Universidade Federal de Campina Grande – UFCG e University of Maryland at College Park (EUA) e Mestre em Ciência da Computação pela UFCG. Elaborou, implantou e coordenou um curso de Mestrado em Informática Aplicada. Bezerra já coordenou dezenas de turmas de cursos de MBA/Especialização. Trabalhou no Banco do Nordeste do Brasil – BNB por mais de três décadas. É autor de dez livros, dentre os quais: Tecnologia da Informação e Comunicação para Gestores; Na Trilha dos Lucros: Prática de Gestão para Tornar sua Empresa mais lucrativa, e O Guia Definitivo do Gerenciamento Ágil de Projetos: O Segredo da Hiperprodutividade, COMO FAZER UM CURRÍCULO PROFISSIONAL MAGNÉTICO: O Segredo para você ser chamado para entrevista de emprego de imediato. Atualmente Bezerra coordena o MBA em Gerenciamento de Projetos do Instituto de Capacitação Business School Brasil – BSBr e o Treinamento de Preparação para as Certificações PMP e CAPM, que já está na sua 48ª Turma.

Contatos do Autor:

●  (85) 9.9921-1675

●  E-mail: Professor.Dr.Bezerra@bsbr.com.br

Thiago Marques  é Estatístico pela federal do IBGE, a ENCE (Escola Nacional de Ciências Estatísticas), entusiasta na disseminação da Estatística e possui larga experiência na atuação em Estatística no mercado, tendo passado por grandes centros universitários, multinacionais de consultoria, pelo IBRE/FGV (Instituto Brasileiro de Economia) e pelo IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística), foi professor da pós de ciências de dados do SENAC RJ e da UNISUAM e é o criador do maior canal de Estatística, Ciência de dados da America Latina! O chamado EstaTiDados :). Atualmente é Consultor em Análise Estatística no IBGE, professor na sua Comunidade de Estatística, na Casa da Pesquisa Operacional (CPO), professor da MBA em Ciência de dados da UNIFOR, professor na MBA em Ciência de dados da Farias Brito, professor no MBA Executivo em Data Science para negócios (TREVISAN), professor convidado na MBA em BI, Marketing Digital e Estratégia Data Driven da PUC RS e Professor da MBA em Data Science e Analytics da USP e Coordenador do MBA em Data Science e Analytics e Estatística e o MBA de Marketing Analytics e Estatística no Instituto de Capacitação Business School Brasil – BSBr, realiza palestras e treinamentos para capacitação em Estatística, Pesquisa Operacional, R e Ciência de Dados.