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Data Analytics: O Guia Completo da área para iniciantes

Data Analytics: O Guia Completo da área para iniciantes

Você sabe qual a quantidade de dados que geramos anualmente? De acordo com publicação da Exame, estima-se que em 2020, esse número foi de 40 trilhões de gigabytes, entre mensagens, fotos, vídeos, posts, interações e outros tipos de informações. Para ter uma ideia, esse valor representa em gigabytes quase 400 vezes a fortuna de Jeff Bezos, o homem mais rico do mundo.

Todos esses dados podem valer ouro para as empresas, e para lidar com eles, é preciso utilizar métodos de Data Analytics. Trata-se de uma ciência capaz de utilizar ferramentas e estratégias para transformar bytes em informação de fácil entendimento.

Atualmente, o mercado tem uma grande demanda por profissionais dessa área (os Data Analysts), especialmente em negócios que precisam colher e lidar com dados para formular decisões estratégicas. 

Se você tem interesse em iniciar sua carreira na área, continue a leitura desse artigo até o fim! Você vai encontrar explicações com mais detalhes sobre o que é Data Analytics, o que faz esse profissional e o que você deve saber para começar.

O que é Data Analytics?

Data Analytics pode ser definido como a ciência que analisa grandes volumes de dados com a finalidade de transformá-los em informações úteis para que sejam utilizados para diferentes finalidades, como auxiliar na tomada de decisão, reduzir custos operacionais e resolver problemas.

Para esclarecer melhor o termo, podemos separá-lo em duas partes: Data e Analytics. A primeira representa o Big Data, ou seja, um conjunto de dados gerados de forma automatizada por todos nós diariamente e que cresce de forma exponencial, e concentra alto volume, velocidade e variedade. 

Graças aos constantes avanços tecnológicos, cada vez mais, é possível armazenar uma maior quantidade de dados. Entretanto, por se tratarem de dados heterogêneos, com variações entre si, é necessário que passem por um tratamento para que sejam destinados ao uso. 

É nesse ponto que entra a parte de Analytics. Essa é a prática de analisar dados brutos em diversas etapas e de maneira contínua, para a partir daí, transformá-los em informações úteis. 

Data Analyst compilando dados
O Data Analyst deve saber compilar e lidar com grandes quantidades de dados.

O responsável por fazer a leitura e a interpretação desses dados é o Data Analyst ou analista de dados. Por meio de ferramentas e estratégias, ele deverá examinar materiais que estão à sua disposição, organizá-los de forma compreensível e buscar insights que possam ser úteis para a sua empresa ou cliente.

Os quatro tipos de Data Analytics

Para um melhor entendimento a respeito da área de Data Analytics, é essencial que você conheça os quatro tipos de análises que podem ser feitas nos dados. Elas são complementares e progressivas com relação ao grau de complexidade..

1. Análise descritiva

Nessa análise, é feita uma interpretação de dados históricos com o objetivo de entender qual o problema e criar métricas e KPIs que auxiliem na tomada de decisão.

2. Análise diagnóstica    

Nesse caso, a pergunta respondida é “por quê?”, ou seja, os dados já descritos da fase anterior serão interpretados para entender a raiz do problema e identificar possíveis erros e gargalos no processo.

3. Análise preditiva    

A partir dessa fase, os dados históricos são usados para propor soluções para eventos futuros. A pergunta a ser respondida será “o que vai acontecer?”.

4. Análise prescritiva 

“O que eu devo fazer?”. Nesse estágio, você interpreta tudo o que já foi analisado, e com base nas conclusões que foram feitas, busca recomendações de ações a serem tomadas. 

Ficou curioso sobre o tema? No vídeo abaixo, o professor Guilherme Landim explicou com mais detalhes como funcionam cada uma dessas análises. Confira!

O que é Data Analytics?
O que é Data Analytics? Saiba mais com nosso especialista no assunto!

O que faz um Data Analyst?

O trabalho de um Data Analyst passa por diferentes etapas que podem ou não ser contínuas. Abaixo, explicamos algumas das suas principais funções dentro de um projeto.

Em primeiro lugar, é necessário que o profissional faça uma análise focada em definir o problema para que entenda quais as necessidades da empresa ou cliente, e a partir daí, ele consiga propor planos de ação para o restante do time.

A seguir, será necessário coletar e reunir dados de fontes diferentes, e transformá-los em informações úteis. Esse processo é chamado de ETL (Extract Transform Load), e pode ser feito com o auxílio de softwares específicos e de colegas do setor de tecnologia

Com todas as informações agrupadas, chegou o momento de fazer uma limpeza, já que os dados costumam estar desorganizados. Para que eles fiquem utilizáveis, é preciso criar padrões como data, quantidade, gênero, qualificação, entre outros.

Depois de decupados, o Data Analyst deve organizá-los de acordo com o objetivo, de forma que seja possível aplicar filtros e formatações, e possam ser entendidos por outros profissionais da equipe e pelo cliente, caso necessário.

Com todas as informações extraídas e organizadas, chegou o momento de fazer relatórios. Uma opção é que o profissional crie formas de automatizar a visualização utilizando bancos de dados SQL. Ele também pode usar Python ou R para a identificação e organização, especialmente quando estiverem compilados em grandes quantidades.

Tudo isso é feito tendo em mente as problemáticas identificadas ainda na primeira fase. Portanto, o analista deve averiguar se o processo ocorreu como esperado, e caso contrário, deve buscar colher novos dados, ou até mesmo organizá-los de formas diferentes até encontrar soluções adequadas.

Em muitos casos Data Analyst, age como um consultor na tomada de decisão, especialmente quando a empresa precisa basear suas escolhas em dados. Para isso, o profissional criará relatórios com informações importantes, além de traçar métricas e KPIs de acompanhamento constante.

Quais as habilidades necessárias para um Data Analyst?

Para atuar na área de análise de dados, é essencial que o profissional tenha algumas habilidades, desde características relacionadas ao perfil, até o domínio de determinadas ferramentas e processos.

Em primeiro lugar, é necessário que essa pessoa tenha um perfil analítico, capaz de fazer leituras e extrair insights de dados. Também é interessante que busque inovação, criatividade e proatividade, e que seja bom em lidar com conflitos e propor soluções.

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Já no que se refere às ferramentas, a primeira habilidade exigida é o domínio no uso de SQL. Essa linguagem de programação é muito utilizada para o gerenciamento de informações, e nas mãos de um bom Data Analyst, pode ser usada para filtrar, ordenar e resumir dados de diferentes formas. 

Já o Python e o R são linguagens estatísticas de alto nível que também estão presentes no dia a dia desse profissional. Elas possibilitam trabalhar com inúmeros formatos de informações, encontrar padrões, estruturar dados, criar formas para visualizá-los e ter acesso a bibliotecas, facilitando a busca por soluções.

pessoa no computador estudando python
Em Data Analytics, é preciso entender linguagens de programação com Python.

Prosseguindo, outra habilidade fundamental é o conhecimento de Power BI, que é um dos serviços de visualização de dados mais utilizados. Essa ferramenta possibilita excelentes insights e a construção de modelos escaláveis de obtenção e organização dessa base.

Por fim, também podem ser importantes conhecimentos sobre Data Modeling, Excel e serviços de nuvem como o AWS e o Azure. Em termos de raciocínio, profissionais que têm domínio sobre estatística e probabilidade tendem a se dar muito bem na carreira.

Onde um Data Analyst pode trabalhar?

Muito embora a atuação de um analista de dados esteja diretamente relacionada ao setor tecnológico, esse profissional pode atuar em diferentes áreas – afinal, tudo o que fazemos é capaz de gerar dados, e as empresas precisam de pessoas para reuni-los e interpretá-los.

Portanto, o Data Analyst pode atuar em empresas de tecnologia, startups e agências multidisciplinares, mas também em qualquer outra organização que tenha um setor interno de tecnologia. Dessa forma, ele poderá auxiliar em áreas como vendas, marketing, risco de mercado e recursos humanos.

Vale lembrar que essas não são as únicas opções de atuação. Além de trabalhar em empresas, ele pode atuar prestando serviços e consultorias em projetos pontuais de forma freelancer.

Quanto ganha um Data Analyst?

Para quem está interessado em iniciar uma carreira como Data Analyst, o salário é um fator determinante. Felizmente, por ser uma área em ascensão e muito valorizada pelas empresas, a remuneração para esse trabalho costuma ser bastante animadora.

De acordo com o Glassdoor, com base em mais de 400 salários cadastrados, um Data Analyst ganha em média R$ 6.088 por mês. Ainda segundo o site, a remuneração para esse cargo parte de R$ 3.000, e pode até mesmo ultrapassar R$ 10.000, de acordo com a empresa e a experiência do profissional.

Se você tem interesse em trabalhar para empresas fora do país, seja presencialmente ou remotamente, saiba que o cenário também é cheio de oportunidades e oferece ótimos salários. O site BuildIn estima que o pagamento médio para Data Analyst nos Estados Unidos é de US$ 6.500 mensais, e pode chegar a US$ 14.000.

Como se tornar um profissional de Data Analytics?

Tem interesse em iniciar sua carreira em análise de dados? Abaixo, listamos algumas dicas importantes para quem quer se tornar um Data Analyst de sucesso!

Aprenda sobre linguagens de programação

O primeiro passo para quem quer trabalhar nessa área é aprender linguagens de programação. Essa habilidade estará presente no seu dia a dia como profissional, e quanto maior o domínio que você tiver, melhor poderá ser seu desempenho.

Como mencionamos, as linguagens essenciais nesse caso são Python e R. Você pode estudá-las sem aplicar necessariamente à análise de dados, mas sim os seus atributos voltados para a programação, pois isso deve garantir uma boa base.

Se você já estiver familiarizado com essas ferramentas, também é importante que você saiba como usar bibliotecas, pois esse conhecimento é necessário para aplicar ao Data Analytics.

Estude Matemática e assuntos relacionados

A Ciência de Dados e a Matemática estão diretamente ligados, e ter um bom domínio sobre assuntos como cálculo, funções, álgebra linear, vetores e matrizes pode ser essencial para que você se destaque.

Entre todas essas disciplinas matemáticas, o assunto mais essencial será o estudo sobre probabilidade e estatística, pois eles podem ajudar a analisar dados, interpretar previsões e tirar conclusões. 

Portanto, uma dica importante é que você se organize para aprender sobre esses conteúdos. Não é necessário que você domine conceitos muito avançados, apenas aquilo que é aplicável ao trabalho de análises.

Procure projetos para exercitar suas habilidades

Além da teoria, é preciso que um analista de dados saiba aplicar os conceitos que aprendeu na prática. Pensando nisso, faça exercícios de fixação que ajudem a exercitar todos os conceitos aprendidos e estimulem seu raciocínio lógico.

Pessoa fazendo exercícios de análise de dados
Faça exercícios para treinar suas habilidades de analista de dados.

Na internet, você consegue encontrar atividades com base em dados disponíveis para todos. Quando você se sentir familiarizado com o tipo de exercício, também pode formular os próprios desafios.

Lembre-se de registrar tudo o que você está fazendo. No momento de procurar uma vaga de emprego, você pode fazer um portfólio e mostrar aos recrutadores o seu método de trabalho por meio desses exercícios.

Faça um curso de Data Analytics

Nossa última dica é justamente a mais importante! Fazer um curso de Data Analytics é uma forma de absorver todos os conhecimentos que citamos durante nosso artigo, porém de forma organizada e didática, facilitando sua compreensão.

O curso da Awari de Data Analytics tem duração de oito meses e é ministrado por grandes profissionais do mercado de tecnologia. O aluno será matriculado em turmas com aulas ao vivo semanais, além de receber acesso ilimitado a todos os módulos com aulas e materiais complementares para consumir da forma que preferir.

Além disso, você também receberá créditos para personalizar sua jornada de estudos, que podem ser utilizados para se matricular em turmas ao vivo ou até mesmo fazer mentorias individuais com profissionais de análise de dados, que podem auxiliar no seu desenvolvimento e dar feedbacks a respeito dos seus projetos.

Confira algumas das aulas que você vai encontrar em nosso Curso Intensivo de Data Analytics:

  • Introdução a Data Analytics
  • Pensamento Analítico
  • Tipos e objetivos de Análises
  • Privacidade e Ética com Dados
  • Como coletar dados
  • Banco de Dados e SQL
  • Estatística
  • Excel avançado
  • Power BI
  • Visualização e comunicação de dados
  • Python

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