Além das informações do mercado, são os dados gerados pela própria empresa que servem como base para a atuação do analista. Mesmo que interaja mais com algum setor específico, o analista precisa conhecer a fundo como a empresa funciona, para então definir quais as informações adequadas para https://www.horabrasil.com.br/2024/05/14/desenvolvimento-web-entre-a-programacao-e-criatividade/ avaliar. Nas empresas, isso se tornou uma ferramenta importante para ler o mercado, entender onde estão as oportunidades e o que precisa ser melhorado. Isso não significa que o analista de dados não precisa aprender a programar, ou que não depende de conhecimentos básicos de estatística.
Para começar, vamos entender o papel de cada profissional.
No entanto, essa é uma área promissora para profissionais de todas as disciplinas, seja para atuar de forma contextualizada ou para uma transição de carreira. Confira alguns pontos interessantes que você deve considerar para saber se ser ou não analista de dados. Descubra as responsabilidades e habilidades de cada papel e entenda qual é o caminho ideal para investir na sua carreira. A função de Analista de Dados pode ser a porta de entrada para o incrível universo da Ciência de Dados. O Cientista de Dados explora e examina os dados de várias fontes, enquanto um Analista de Dados geralmente analisa os dados de uma única fonte por vez, como um sistema CRM, banco de dados relacional, Data Warehouse ou Data Lake. Pelas frases acima deu para perceber que pode não ser tão simples comparar Cientista de Dados e Analista de Dados.
Responsabilidades
- O Cientista de Dados é responsável por coletar, organizar e analisar grandes volumes de dados, a fim de extrair insights valiosos para as empresas.
- Isso envolve descartar dados irrelevantes ou inutilizáveis e colocar dados limpos em um formato utilizável.
- Eles podem executar quase todas as tarefas que um Analista de Dados pode fazer, pois também são proficientes em habilidades matemáticas, estatísticas e de programação.
- Ao longo de todo o processo, o analista de dados deve estar atualizado com as últimas tendências e avanços no campo da análise de dados.
- Ciência de Dados é uma área em crescimento, por isso, muitas subdivisões estão surgindo, à medida que profissionais se especializam e passam a atuar com maior enfoque em problemas específicos.
Primeiramente, eles precisam definir os objetivos da análise, compreendendo as necessidades e requisitos da empresa. Em seguida, coletam os dados relevantes de várias fontes, como bancos de dados, planilhas, registros de transações ou até mesmo dados provenientes de sensores e dispositivos conectados. Ambas as carreiras têm grande potencial de crescimento e estão em alta demanda no mercado atual.
Áreas Emergentes de Oportunidades
Na formação os alunos trabalham com Linguagem SQL, Linguagem Python e Microsoft Power BI com diversos labs, exercícios, estudos de caso e projetos, incluindo ainda o Google Data Studio. Cientistas de Dados são especialistas na interpretação de dados, mas também tendem a ter experiência em programação e modelagem preditiva (Machine Learning). Muitos Cientistas de Dados passaram de Analista de Dados a Cientista Desenvolvimento web além do comum: Explorando a criatividade na programação de Dados (embora isso não seja uma regra). Eles podem fazer o trabalho de um Analista de Dados, mas também dominam o aprendizado de máquina (Machine Learning), são qualificados em programação avançada e podem criar novos processos para modelagem de dados. Empresas de diversos segmentos estão percebendo o valor estratégico dos dados e, consequentemente, investindo cada vez mais em equipes de análise de dados.
Porém, de modo geral, quem atua com análise de dados é proveniente de graduações em ciências exatas, como engenharia, matemática e ciência. Para ambos, é necessário conhecimento em SQL (Linguagem de consulta estruturada), porém os cientistas precisam desenvolver outras habilidades técnicas, incluindo programação. É importante ressaltar que a remuneração pode variar de acordo com a experiência, senioridade e localidade do profissional. Portanto, investir em formação e aprimorar habilidades é fundamental para se destacar nesse campo.
A evolução da sua carreira começa agora: cursos com início imediato
- É importante ressaltar que a remuneração pode variar de acordo com a experiência, senioridade e localidade do profissional.
- Duas profissões importantes que lidam com análise de dados, são frequentemente definidas de maneira vaga e às vezes usadas de forma intercambiável entre si, minando claramente a distinção entre elas.
- Eles podem usar Scala, Matlab, Python, R, Java, SQL, Pig e outras linguagens de computador estatísticas apropriadamente.
- Portanto, dominar habilidades de comunicação e de liderança é fundamental para o bom desenvolvimento da sua carreira.
- Na área de vagas, do LinkedIn, há mais de 800 oportunidades relacionadas a essa carreira só no último mês.
