O Cientista de Dados leva as visualizações de dados criadas por Analistas de Dados um passo adiante, analisando os dados para identificar pontos fracos, tendências ou oportunidades para uma organização. O resultado do trabalho de um Analista de Dados pode servir como insumo para o trabalho do Cientista de Dados que então vai focar em análise preditiva e prescritiva. – Criar documentação apropriada que permita que as partes interessadas entendam as etapas do processo de análise de dados e dupliquem ou repliquem a análise, se necessário. – Colaborar com Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados e líderes organizacionais para identificar oportunidades de melhorias de processos, recomendar modificações do sistema e desenvolver políticas para governança de dados.

O ideal é reservar tempo para se aprofundar mais sobre SQL e de que maneira ela impacta os bancos de dados. Conhecer esse ambiente antes da parte prática vai preparar a pessoa analista na construção de uma capacidade analítica. Pode parecer uma expectativa ousada, mas de certo modo, a análise dos dados consegue prever o futuro. Não há bola de cristal, somente os dados aplicados a modelos estatísticos de projeção. Essa parte do ciclo de dados, geralmente desempenhada por cientistas de dados, ajuda a prever resultados da empresa e comportamento do consumidor, por exemplo. O trabalho também consiste em acompanhar os efeitos das decisões tomadas com base nos dados.

Habilidades técnicas para analistas de dados

Entre em grupos do LinkedIn ou Facebook, conecte-se com profissionais que estão trilhando o mesmo percurso, troque informações e ideias com essas pessoas e coloque-se em evidência no mercado. Além disso, é uma forma de mostrar os projetos em que você já trabalhou e como você seria um ativo fundamental para uma empresa que busca basear suas decisões em dados qualificados. Se você tem alguma dessas formações, já pode começar a pensar em migrar para a curso de analista de dados área de análise de dados. Assim, se você é iniciante na área, vale a pena buscar maneiras de colocar em prática seus conhecimentos para conseguir aplicar para vagas que exigem mais experiência. Data analysts frequentemente atuam utilizando ferramentas de BI e análise de dados. De acordo com um relatório do Market Research Report, a expectativa de crescimento do mercado de análise de dados é de US$7.03 bilhões em 2023 para US$303.4 bilhões até 2030.

Um dos maiores requisitos dos empregadores é um background educacional em áreas relacionadas à análise de dados, como estatística, matemática, ciência da computação, engenharia, etc. Muitas vagas pedem também experiência comprovada na área de análise de dados, atuando em funções como coleta, limpeza, https://surgiu.com.br/2024/02/17/curso-de-analista-de-dados-como-bootcamp-da-tripleten-prepara-voce-para-o-mercado/ processamento e visualização de dados, ou em áreas relacionadas, como Business Intelligence e criação de dashboards. A carreira de analista de dados está em alta demanda no cenário organizacional, o que torna esse profissional cada vez mais requisitado em organizações de diversos tamanhos e tipos.

Trabalhar em parceria com o time de dados

Por outro lado, o Data Analyst precisa de ter conhecimentos de Estatística, de Matemática e alguns saberes de programação. Há quem enverede pela profissão depois de ter feito cursos nas áreas das Engenharias ou até da Economia. Mas, nesses casos, é necessário também fazer especializações em Ciência de Dados ou em Big Data. Um Analista de Dados precisa de ter ótimos conhecimentos de Estatística e jeito para os números. Assim, pode ser usado em SEO (Otimização para Motores de Busca) para melhorar o posicionamento de um site nas pesquisas do Google, mas também para aumentar as Vendas de uma loja online ou para identificar problemas num site.

Assim, será muito diferente ser Data Analyst numa empresa de tecnologia, ou num projeto de E-business. O Data Analyst tem um papel essencial no chamado Big Data, ou seja, na gestão e tratamento de grandes bases de dados. Assim, esse profissional de Data Analytics não precisa de ter os conhecimentos aprofundados de um Cientista de Dados, nem de um Engenheiro de Dados.