Mas, afinal, o que aprender para trabalhar com dados? Se você está pensando em ingressar nessa área ou quer aprimorar suas habilidades, este artigo foi feito para você!
Nos dias de hoje, trabalhar com dados se tornou uma das funções mais valorizadas e procuradas no mercado.
Com o aumento da quantidade de dados gerados a cada segundo, as empresas estão em busca de profissionais capazes de transformar essa vasta quantidade de informações em estratégias de Negócios.
Desde o domínio de linguagens de programação como SQL e Python, até o entendimento profundo do setor de negócios em que você atua.
Conteúdo
Habilidades Técnicas que Todo Profissional de Dados Deve Ter
Trabalhar com dados envolve muito mais do que apenas coletá-los e armazená-los. Para extrair valor real dessas informações, é necessário ter um conjunto diversificado de habilidades técnicas.
Essas habilidades são essenciais para lidar com grandes volumes de dados, estruturá-los de maneira lógica e analisá-los de forma precisa.
1. SQL
Quando falamos em trabalhar com dados, SQL é uma das primeiras habilidades que vêm à mente.
Essa linguagem de consulta estruturada é amplamente utilizada para gerenciar bancos de dados relacionais.
É através do SQL que você vai poder extrair, modificar e manipular dados de maneira eficiente.
Aprender SQL é indispensável, pois bancos de dados estão em toda parte, seja no setor financeiro, no varejo, na saúde ou até mesmo nas redes sociais.
Com o SQL, você pode escrever consultas complexas para buscar as informações exatas que precisa e entregar relatórios detalhados, que podem ser a base de decisões importantes.
O melhor de tudo é que o SQL é uma linguagem bastante acessível e com uma curva de aprendizado amigável.
2. Python
Uma das linguagens de programação mais populares na análise de dados é o Python.
E não é à toa: o Python é conhecido pela sua simplicidade e por ser uma linguagem de fácil aprendizado, o que o torna uma escolha ideal para quem está começando.
Com bibliotecas poderosas como Pandas, NumPy e Matplotlib, você pode realizar desde tarefas básicas de análise de dados até complexas visualizações.
O Python também se destaca por sua versatilidade — além de análise de dados, é amplamente utilizado em machine learning, automação de tarefas e muito mais.
Se você deseja se aprofundar na Ciência de Dados, o Python é uma ferramenta indispensável no seu repertório.
Ferramentas de BI: Transformando Dados em Visuais
Uma parte fundamental do trabalho com dados é a capacidade de visualizá-los de forma clara e objetiva.
Ferramentas de Business Intelligence (BI), como Power BI e Tableau, são projetadas especificamente para essa finalidade.
Elas permitem que você crie dashboards interativos que facilitam a interpretação dos dados e a tomada de decisões.
3. Power BI e Tableau
Se você já tentou apresentar dados complexos sem a ajuda de gráficos ou dashboards, sabe como isso pode ser um desafio.
Ferramentas como Power BI e Tableau são projetadas para transformar grandes volumes de dados em representações visuais fáceis de entender.
Com essas ferramentas, você pode criar relatórios interativos que se adaptam a diferentes públicos. Um gráfico bem elaborado pode comunicar o que uma tabela cheia de números não conseguiria.
O interessante é que essas ferramentas são bastante intuitivas, permitindo que até profissionais com menos experiência técnica possam utilizá-las para apresentar dados de maneira clara e impactante.
4. Excel: A Ferramenta Clássica que Nunca Sai de Cena
Embora algumas pessoas possam subestimar o Excel, ele continua sendo uma das ferramentas mais poderosas quando se trata de análise de dados.
Suas funcionalidades avançadas, como tabelas dinâmicas e fórmulas complexas, fazem dele um aliado indispensável para quem trabalha com dados.
O Excel é especialmente útil para análises rápidas e processamento de pequenas quantidades de dados. Quem nunca ouviu o termo “pastelaria de dados”?
Além disso, seu uso é universal — praticamente toda empresa o utiliza de alguma forma, tornando-o uma habilidade altamente valorizada no mercado.
Compreensão de Negócios: Conhecer o Setor é Essencial
Além das habilidades técnicas, para trabalhar com dados de forma eficiente, é importante ter um entendimento profundo do setor em que você está inserido.
Os dados, por si só, não têm valor até que sejam contextualizados dentro de uma realidade de negócios.
5. Entendimento do Domínio de Negócios
Para realmente transformar dados em decisões estratégicas, é fundamental entender o contexto do negócio.
Isso significa saber quais métricas são mais relevantes para o setor em que você atua e como os dados podem ser usados para otimizar processos e melhorar resultados.
Por exemplo, se você trabalha no setor de varejo, deve entender as principais métricas de vendas, como ticket médio, conversão de clientes e giro de estoque.
Com esse conhecimento, você pode analisar os dados de forma mais eficaz e fornecer insights valiosos para a empresa.
Habilidades Complementares: Diferenciais que Elevam seu Perfil
Enquanto as habilidades técnicas e o entendimento do setor são os pilares do trabalho com dados, existem outras competências que podem fazer você se destacar ainda mais nesse mercado competitivo.
6. Estatística e Análise de Dados
Estatística é uma das disciplinas mais importantes para quem deseja trabalhar com dados.
Ela ajuda a interpretar os números de forma correta, identificar tendências e padrões e tirar conclusões baseadas em evidências sólidas.
Dominar estatísticas te permite fazer análises mais precisas e fundamentadas, o que é essencial para a tomada de decisões informadas.
Sem esse conhecimento, há um risco maior de interpretar os dados de forma errada e, consequentemente, tomar decisões que não são baseadas em fatos.
7. Machine Learning: Um Diferencial Poderoso (Opcional)
Se você deseja ir além da análise de dados tradicional, aprender Machine Learning pode ser um diferencial significativo.
O Machine Learning permite a construção de modelos preditivos, que ajudam as empresas a antecipar comportamentos e tendências futuras com base em dados históricos.
O interessante do Machine Learning é que ele vai além de analisar dados passados. Com algoritmos avançados, é possível prever o comportamento futuro dos dados, auxiliando na tomada de decisões mais assertivas e no planejamento estratégico.
Conclusão sobre O Que Aprender para Trabalhar com Dados
Ao explorar cada uma dessas habilidades, fica claro que trabalhar com dados envolve uma combinação de conhecimento técnico, compreensão de negócios e habilidades complementares.
Adquirir essas competências é essencial para se destacar como um profissional qualificado no mercado de análise de dados.
Se você está pronto para mergulhar nesse universo, comece aprimorando suas habilidades em SQL e Python, aprenda a utilizar ferramentas de BI, e aprofunde seu entendimento sobre o negócio em que está inserido.
E lembre-se: o aprendizado é contínuo.
