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A lista de verificação de SQL para analistas de dados juniores em 2025

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Agnieszka Kozubek-Krycuń

Índice

O SQL é a espinha dorsal da análise de dados, e todo analista júnior em 2025 precisa conhecê-lo bem. Esta lista de verificação o ajudará a ver em que ponto você está, identificar as habilidades de que ainda precisa e encontrar os recursos certos para subir de nível. Quer esteja apenas começando ou se preparando para a próxima entrevista, você saberá exatamente no que deve se concentrar.

Começar a trabalhar como analista de dados pode ser uma tarefa árdua. Há muito a aprender - ferramentas, painéis, métricas de negócios - mas no centro de tudo isso está o SQL.

O SQL é a linguagem universal dos dados. Seja para gerar relatórios para o seu gerente, limpar conjuntos de dados desorganizados ou se preparar para uma entrevista de emprego, você usará o SQL quase todos os dias. É por isso que é útil ter uma lista de verificação clara: uma maneira de ver quais habilidades você já domina e em quais deve se concentrar em seguida.

Este artigo oferece exatamente isso: uma lista de verificação passo a passo do SQL para 2025. Use-a para verificar seu progresso, identificar lacunas em seu conhecimento e seguir em frente com confiança. Cada etapa vem com exemplos e recursos que você pode usar imediatamente, quer esteja apenas começando ou aprimorando suas habilidades para sua próxima função.

Certifique-se de que você é capaz de lidar com o básico

Todo analista de dados precisa ter uma sólida compreensão dos conceitos básicos de SQL. Sem exceção.

Mesmo que planeje usar ferramentas de IA para ajudá-lo a escrever consultas, você ainda precisa entender o que essas consultas estão fazendo. Por quê? Porque muitas vezes você precisará identificar erros, corrigi-los ou explicá-los, e as consultas geradas por IA nem sempre estão corretas. Além disso, durante as entrevistas de emprego, é quase certo que você será questionado sobre os fundamentos. Não há como evitar isso.

Então, o que conta como os "fundamentos" do SQL? Comece com esses blocos de construção essenciais:

  • SELECT - para escolher as colunas que você deseja ver.
  • WHERE - Filtrar seus dados.
  • JOIN - combinar dados de várias tabelas.
  • GROUP BY - agrupar seus resultados.
  • HAVING - para filtrar grupos (um conhecimento obrigatório que muitos iniciantes ignoram!).
  • ORDER BY - Classificar seus resultados.
  • LIMIT - Controlar quantas linhas você recebe de volta.

Quando estiver familiarizado com esses recursos, você poderá ler e entender a maioria das consultas SQL do dia a dia.

Onde aprender e praticar

Aprender SQL é como aprender um novo idioma - quanto mais você o utiliza, mais fluente se torna. Domine essas noções básicas e você estará pronto para passar para as habilidades mais avançadas da sua lista de verificação.

Tenha a limpeza de dados sob controle

Depois de dominar o básico, é hora de aperfeiçoar suas habilidades em SQL, o que significa aprender a limpar dados desorganizados.

Os dados do mundo real raramente são limpos e organizados. Em geral, estão cheios de valores ausentes, erros de digitação, formatação inconsistente ou entradas desatualizadas. Como analista de dados júnior, uma de suas habilidades mais valiosas será transformar esses dados confusos em algo confiável e utilizável.

Para fazer isso, você precisará se sentir confortável com duas coisas:

  • Alterar dados - saber como inserir, atualizar ou excluir linhas quando necessário.
  • Correção de valores - usando funções SQL como TRIM(), REPLACE(), ROUND() e outras para padronizar o texto, limpar números e tratar erros.

Onde aprender e praticar

  • Comece com estes cursos práticos:
    • Usando Comandos INSERT, UPDATE e DELETE em SQL - Aprenda a modificar com segurança os dados em um banco de dados. Este curso o orienta na inserção de novas linhas, na atualização de registros existentes e na remoção de registros desatualizados - todos essenciais para a limpeza e a manutenção de conjuntos de dados.
    • Funções Comuns em SQL - Descubra as funções que você usará todos os dias como analista. Você praticará o corte de texto, a substituição de valores, o arredondamento de números e o trabalho com datas e horas. Essas funções são a espinha dorsal da limpeza de dados desorganizados.
  • A melhor maneira de praticar é reestruturando conjuntos de dados reais - normalizando-os ou desnormalizando-os para limpar as coisas. Este artigo mostra como fazer isso passo a passo: Trilha de Práticas em SQL That Feels Like the Real Thing: Conheça o db
  • E para obter um passo a passo completo do processo de limpeza, confira: Limpeza de dados em SQL

A limpeza de dados pode não parecer glamourosa, mas é uma das tarefas diárias mais importantes para os analistas. Quando estiver confiante, você estará pronto para enfrentar os desafios mais avançados do SQL.

Fique à vontade com consultas complexas

Depois de se sentir confortável com a limpeza de dados, é hora de subir de nível: escrever e gerenciar consultas longas e complexas.

Como analista de dados júnior, muitas vezes você precisará responder a perguntas que não podem ser resolvidas com um único SELECT ou JOIN. Em vez disso, você terá de criar consultas passo a passo, combinando diferentes técnicas de forma clara e lógica.

Aqui estão algumas habilidades essenciais de que você precisará:

  • Subconsultas - escreva consultas dentro de outras consultas para dividir problemas complexos em etapas menores.
  • CTEs (cláusulas WITH) - estruture suas consultas como blocos de construção, facilitando a leitura e a depuração. Exemplo: Use um CTE para calcular a receita mensal e, em seguida, use o resultado para encontrar o crescimento ano a ano:
    WITH monthly_revenue AS (
 SELECT DATE_TRUNC('month', order_date) AS month,
 	SUM(amount) AS revenue
	 FROM orders
	 WHERE status = 'completed'
	 GROUP BY 1
 )
 SELECT m1.month,
 	m1.revenue AS revenue_this_year,
	m2.revenue AS revenue_last_year,
	ROUND(
	 	CASE WHEN m2.revenue IS NULL OR m2.revenue = 0 THEN NULL
	 	ELSE (m1.revenue - m2.revenue) / m2.revenue * 100
	END, 2) AS yoy_growth_pct
 FROM monthly_revenue m1
 LEFT JOIN monthly_revenue m2
 ON m2.month = m1.month - INTERVAL '1 year'
 ORDER BY m1.month;
  • CASE WHEN - crie suas próprias categorias dentro das consultas. Exemplo: Categorizar pedidos em grupos de valores:
    SELECT order_id,
 amount,
 CASE
 	WHEN amount < 100 THEN 'Low'
	WHEN amount < 1000 THEN 'Medium'
	ELSE 'High'
 END AS value_bucket
 FROM orders
 WHERE status = 'completed';
  • Pivotagem - transforme linhas em colunas para criar relatórios semelhantes a tabelas diretamente no SQL.

Onde aprender e praticar

  • Comece com estes cursos para construir sua base:
    • Como Criar Relatórios Básicos em SQL - Aprenda a transformar resultados de consultas brutas em relatórios estruturados que respondem a perguntas comerciais. Este curso ensina como agrupar, filtrar e apresentar dados de forma clara e útil para as partes interessadas.
    • O Funções Comuns em SQL curso inclui uma seção detalhada sobre o uso do CASE
  • Para uma prática real e prática que envolve consultas longas e em várias etapas:
    • SQL Revenue Trend Analysis - Crie consultas que rastreiem a receita ao longo do tempo, comparem o desempenho entre períodos e descubram padrões de crescimento. Prática perfeita para estruturar CTEs e lidar com análises baseadas em datas.
    • SQL Customer Behavior Analysis - Analise como os clientes interagem com os produtos ao longo do tempo. Você escreverá consultas em várias camadas que combinam junções, subconsultas e instruções CASE para responder a perguntas comerciais reais.

Dominar a estruturação e a organização da lógica SQL complexa é o que diferencia os usuários iniciantes dos intermediários e facilita a manutenção e a explicação do seu trabalho.

Marque a opção Trabalhar com datas

A análise de dados quase sempre envolve tempo. Seja para acompanhar as vendas por mês, analisar a atividade do usuário por dia ou comparar tendências ano a ano, você precisa se sentir à vontade para trabalhar com datas no SQL.

Aqui estão algumas habilidades obrigatórias:

  • Filtragem por intervalos de datas - selecione somente as linhas de um determinado período.
    SELECT *
FROM orders
WHERE order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days';
  • Extraçãode partes de uma data - extraia o ano, o mês ou o dia para agrupar ou filtrar.
    SELECT order_id,
  EXTRACT(YEAR FROM order_date) AS order_year,
  EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS order_month
FROM orders;
  • Arredondamento ou agrupamento de datas - agregue por semana, mês ou trimestre.
     SELECT DATE_TRUNC('month', order_date) AS month,
  SUM(amount) AS monthly_sales
FROM orders
WHERE status = 'completed'
GROUP BY 1
ORDER BY month;

Essas técnicas são essenciais para a geração de relatórios e aparecerão repetidas vezes em seu trabalho diário.

Onde aprender e praticar

Aprender a lidar com datas é o que transforma transações brutas em insights significativos baseados em tempo - receita mensal, retenção de usuários, análise de rotatividade e muito mais.

Mestre Funções de Janela (Window Functions) em SQL

Depois de dominar os conceitos básicos e aprender a estruturar consultas complexas, é hora de lidar com um dos recursos mais avançados do SQL: as funções de janela.

Por que elas são tão importantes? As funções de janela permitem que você faça cálculos em conjuntos de linhas e, ao mesmo tempo, mantenha os detalhes de cada linha individual. Isso as torna perfeitas para tarefas de análise de dados do mundo real, como

  • Classificar clientes por receita
  • Cálculo de totais em execução ou médias móveis
  • Comparar cada linha com totais ou médias de grupos

Exemplos de Funções de Janela (Window Functions) em SQL

Classificar os clientes por seus gastos totais:

SELECT customer_id,
       SUM(amount) AS total_spent,
       RANK() OVER (ORDER BY SUM(amount) DESC) AS spend_rank
FROM orders
WHERE status = 'completed'
GROUP BY customer_id;

Calcular um total em execução de vendas por data:

SELECT order_date,
       SUM(amount) AS daily_sales,
       SUM(SUM(amount)) OVER (ORDER BY order_date) AS running_total
FROM orders
WHERE status = 'completed'
GROUP BY order_date
ORDER BY order_date;

Essas consultas mostram por que as funções de janela são uma das ferramentas favoritas dos analistas de dados: elas respondem a perguntas que, de outra forma, exigiriam várias subconsultas ou uniões muito complexas, tudo em uma única etapa.

Onde aprender e praticar

O domínio das funções de janela lhe dará uma vantagem na análise, permitindo que você vá além dos resumos básicos e obtenha insights mais profundos sobre o comportamento do cliente, padrões de receita e tendências ao longo do tempo.

Revisão da lista de verificação: Considerações finais

O SQL é uma daquelas habilidades que sempre rendem frutos. Como analista de dados júnior em 2025, sua lista de verificação deve abranger o essencial, desde SELECT e JOINs até a limpeza de dados desorganizados, estruturação de consultas longas, trabalho com datas e desbloqueio do poder das funções de janela. Quanto mais você praticar, mais natural se tornará e mais rapidamente você conseguirá transformar dados brutos em insights reais.

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