Com o crescimento do interesse pela área de dados, é natural que surjam muitas informações divergentes. Cursos, influencers e conteúdo patrocinado inundam a internet com promessas rápidas e atalhos milagrosos.
Mas a realidade é bem diferente: se desenvolver profissionalmente e construir uma carreira em dados exige tempo, dedicação e um aprendizado constante.
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Mitos mais Comuns Sobre a Área de Dados e Como Não Cair Neles
1. “Qualquer um pode conseguir uma vaga em poucos meses”
A verdade é que aprender os conceitos fundamentais de análise de dados, estatística e ferramentas como SQL, Python e Power BI leva tempo. Existem histórias de pessoas que conseguiram uma vaga em três meses? Sim, mas são exceções!
Muitas dessas pessoas já tinham experiência prévia com dados em outras funções ou passaram por situações que aceleraram seu aprendizado.
Para um iniciante completo, o caminho é mais longo e exige disciplina. O aprendizado não se resume a consumir conteúdo passivamente, mas sim a colocar a mão na massa.
Construir projetos, analisar datasets reais e praticar resolvendo desafios do dia a dia empresarial auxiliam nesse processo.
Um exemplo prático é o de um profissional que trabalha com marketing e decide migrar para a análise de dados.
Ele pode já ter familiaridade com métricas e ferramentas como Google Analytics 4 e Looker Studio, o que facilita a transição.
Por outro lado, alguém vindo de uma área completamente diferente, sem experiência prévia, precisará de mais tempo para dominar os conceitos e ferramentas.
2. “Basta fazer um curso e você estará pronto”
Cursos são importantes, mas sozinhos não garantem nada.
O diferencial está em praticar, construir projetos reais e resolver problemas do mundo corporativo. A área de dados não é sobre decorar ferramentas, mas sim sobre entender como os dados geram impacto nos negócios.
Imagine um curso que ensina SQL. O aluno pode assistir todas as aulas e fazer os exercícios propostos, mas se ele não buscar aplicações reais, dificilmente se destacará.
Uma estratégia é procurar datasets públicos e criar projetos que respondam perguntas de negócio, ou até mesmo utilizar IA para criar seus próprios datasets.
Um exemplo seria usar dados de vendas de um e-commerce para identificar produtos mais rentáveis, sazonalidades e perfis de clientes.
Outro fator é que as empresas valorizam profissionais que resolvem problemas reais. Em uma entrevista, não adianta apenas listar os cursos feitos.
O que conta são experiências práticas e a capacidade de demonstrar conhecimento na resolução de problemas, destacando o processo da resolução do problema de negócios e também quais foram os desafios.
3. “Programar é obrigatório para entrar na área”
Nem sempre! Existem funções dentro da área de dados que exigem mais conhecimento em ferramentas no-code, como Power BI e Looker Studio, do que necessariamente programar em Python ou R.
Claro que aprender a programar abre portas, mas não deve ser um bloqueio para quem quer começar.
Por exemplo, um Analista de BI pode trabalhar principalmente com ferramentas de visualização de dados e consultas SQL, sem precisar desenvolver código complexo.
Já um Cientista de Dados, que precisa criar modelos preditivos, provavelmente precisará de habilidades em linguagens como Python.
Se você não tem afinidade com programação, pode começar pela análise exploratória de dados com ferramentas intuitivas e, aos poucos, se aprofundar em automação e código conforme necessário.
4. “Excel nunca mais”
Essa é pakaba, sério. O Excel vai fazer parte do dia a dia de uma pessoa que trabalha com análise de dados sim, e até de alguns Cientistas de Dados.
Ainda continua sendo uma ferramenta excelente, tanto para análises mais rápidas, como também para prototipar certos projetos e produtos de dados.
Ainda mais com o Power Query, que ajuda principalmente na consolidação de dados em diferentes formatos, como banco de dados, outras planilhas, CSV, JSON e etc. Então sim, o Excel ainda vai estar no arsenal de ferramentas de um analista de dados.
Exceção não é regra!
Talvez você já tenha ouvido histórias de pessoas que conseguiram uma vaga em dados em apenas 3 meses.
Isso pode acontecer, mas há um contexto por trás: muitas vezes, essas pessoas já utilizavam ferramentas de análise de dados em outra função, tinham experiência prévia em tecnologia ou conseguiram um networking estratégico.
No meu caso, minha jornada começou bem antes de conseguir uma vaga oficialmente na área de dados. Em 2013, quando iniciei meu estágio em Controladoria, tive acesso a muito conhecimento sobre negócios, processos e desenvolvimento de indicadores e KPIs no Excel. Essa base foi essencial para o meu crescimento futuro.
Em 2018, quando fui trabalhar em uma multinacional no setor de gastos logísticos, tive contato com ferramentas como Power BI e SQL. Foi nesse momento que percebi o potencial da análise de dados para otimizar processos e gerar insights estratégicos.
Esse conhecimento prévio tornou minha transição para a área de dados muito mais natural e, quando decidi buscar uma vaga específica na área, já tinha experiência suficiente.
Se você está começando do zero, é mais provável que precise de mais tempo para consolidar os conhecimentos necessários. E tudo bem! O importante é não desistir e continuar construindo sua jornada.
Conclusão: Você precisa de apenas um “sim”
A área de dados está crescendo e não vai parar de crescer. Com a quantidade de dados gerados diariamente e o avanço da inteligência artificial, as empresas precisam cada vez mais de profissionais qualificados para transformar informações em insights estratégicos.
Além disso, a IA tem automatizado diversas tarefas repetitivas, permitindo que os analistas e cientistas de dados foquem em atividades mais complexas e estratégicas.
Porém, com a popularidade do tema, surgem muitos mitos e promessas irreais. A verdade é que a área exige estudo, dedicação e muita prática. Não existe fórmula mágica ou atalho que substitua o aprendizado contínuo e a experiência prática.
Se você está buscando uma oportunidade, lembre-se: você precisa de apenas um “sim” para conquistar sua vaga. Continue estudando, desenvolvendo projetos e aprimorando suas habilidades.
Seu esforço será recompensado e, quando a oportunidade certa surgir, você estará pronto para agarrá-la!
