Como superar os desafios de se tornar um analista de dados

Quer se tornar um analista de dados, mas não tem certeza de como fazer isso? Não se preocupe, estou aqui para ajudar. Neste guia, mostrarei a você os desafios mais comuns para iniciar uma carreira em análise de dados. Também falarei sobre as medidas simples que você pode tomar para superar esses obstáculos.

Uma carreira como analista de dados pode ser ao mesmo tempo empolgante e um pouco assustadora. O potencial de descobrir insights a partir de dados e causar um impacto real é emocionante, mas há muitas habilidades a dominar e muito a aprender.

Se você está apenas começando, talvez se sinta sobrecarregado pelo grande volume de informações existentes. É normal se sentir assim, mas com um plano claro e um esforço constante, você pode controlar e vencer seus medos!

Este guia oferece algumas etapas práticas e dicas para ajudá-lo a enfrentar os desafios de se tornar um analista de dados.

Domínio das habilidades técnicas essenciais

Começar como analista de dados pode parecer que você está escalando uma montanha. Mas lembre-se, você não precisa ser um especialista imediatamente. Todo mundo começa como um iniciante; é perfeitamente normal achar os estágios iniciais assustadores.

O aprendizado de habilidades técnicas é um processo gradual. Cada dia que você passa praticando e estudando o aproxima do domínio das ferramentas e técnicas necessárias. Paciência e persistência são fundamentais à medida que você navega por novos conceitos e habilidades.

Comece aprendendo SQL, que é fundamental para gerenciar e consultar bancos de dados. Talvez você queira começar com nosso SQL para Iniciantes curso. Ele abrange os conceitos fundamentais de que você precisa para criar uma base sólida para trabalhar com dados. Quando você estiver familiarizado com o SQL básico, recomendo que passe para o nosso curso SQL de A a Z, que oferece treinamento abrangente sobre técnicas avançadas de SQL.

Em seguida, familiarize-se com o Python. Trata-se de uma linguagem de programação versátil usada para análise de dados, visualização e criação de algoritmos (entre outras coisas). O curso Python Basics em nosso site irmão LearnPython.com é um ótimo ponto de partida. Esse pacote de três cursos abrange conceitos essenciais e oferece exercícios práticos para ajudá-lo a entender os recursos do Python na análise de dados.

O Excel é outra ferramenta essencial. Embora possa parecer básico, o Excel é um poderoso programa de manipulação de dados; você pode usá-lo para criar tabelas dinâmicas e realizar a análise inicial de dados. Você pode até mesmo fazer grande parte da sua análise de dados usando suas planilhas familiares; muitas empresas ainda dependem do Excel para várias tarefas de dados.

Por fim, você deve se familiarizar com as ferramentas de visualização de dados, como o Tableau ou o Power BI. Essas ferramentas ajudam a criar representações visuais claras e atraentes de seus dados, o que facilita o compartilhamento de seus insights com líderes e partes interessadas não técnicos.

Abaixo, reuni uma tabela com meus cursos recomendados para ajudá-lo a aprender os conceitos básicos de SQL, Python, Excel e da ferramenta de visualização de dados Power BI:

Compreensão dos principais conceitos estatísticos

Depois de entender as ferramentas que usará, você poderá passar para outra parte vital da análise de dados: a estatística. As estatísticas são a espinha dorsal do campo da análise de dados; elas ajudam você a entender os dados e a tirar conclusões precisas de suas descobertas.

Mais uma vez, não se preocupe se esses conceitos parecerem complexos no início; eles parecem para a maioria dos alunos. Todo mundo tem que começar por algum lugar!

Comece com os conceitos básicos, como média, mediana e moda, que são medidas fundamentais de tendência central. Entendê-los o ajudará a resumir seus dados de forma eficaz. A partir daí, passe para conceitos como desvio padrão e variância, que medem a dispersão de seus dados.

À medida que você se sentir mais confortável, mergulhe em tópicos mais avançados, como distribuições de probabilidade e testes de hipóteses. Esses conceitos permitirão que você faça previsões e teste suposições sobre seus dados. Cursos on-line e livros didáticos de análise de dados podem fornecer explicações detalhadas e exemplos para orientar seu aprendizado. Aqui estão alguns que eu recomendo:

• Statistics 101 (Estatística 101 ) - Esse excelente curso on-line em outro de nossos sites irmãos, a Vertabelo Academy, tem 54 exercícios interativos.
• Introduction to Statistics (Introdução à estatística ) - Disponível no Coursera, este curso da Universidade de Stanford ensinará a você conceitos essenciais para a análise de dados.
• Practical Statistics for Data Scientists (Estatística prática para cientistas de dados ) - Este livro incrível inclui alguns exemplos em Python e dicas do mundo real para lidar com a análise exploratória de dados.

Não se limite a apenas ler ou concluir os exercícios que você recebe nesses recursos. Use esses conceitos em conjuntos de dados do mundo real e veja como eles realmente funcionam. Quanto mais você usar os métodos estatísticos, mais intuitivos eles se tornarão. Continue assim e logo você conseguirá aplicar com confiança as análises estatísticas a problemas de dados reais.

Interpretação de dados e comunicação de percepções

A interpretação correta dos dados - e o compartilhamento de sua interpretação - é um dos maiores desafios dos analistas de dados. Sua função é mais do que apenas processar números; você precisa entender o que os dados estão dizendo e, em seguida, ser capaz de explicá-los claramente aos outros.

Para fazer isso com sucesso, você começa a se aprofundar nos dados para encontrar tendências, padrões e estranhezas. Mas isso não é suficiente; você precisa olhar além dos números para descobrir a história que eles contam. Essa etapa é fundamental para desenvolver insights e recomendações significativos.

Uma vez que você tenha seus insights, o próximo desafio é explicá-los de forma simples. É melhor evitar o uso desnecessário de jargões; termos mais simples ajudam todos (independentemente da função ou do conjunto de habilidades) a entender suas descobertas. A comunicação clara é fundamental para obter insights úteis e acionáveis.

A criação de representações visuais de seus dados usando ferramentas como o Tableau e o Power BI parece ser apenas mais uma etapa - e uma etapa complicada. Mas a visualização de dados é essencial. Bons recursos visuais podem tornar seus dados mais fáceis de entender e mais atraentes para seu público. Confira nosso artigo SQL e Power BI: transformando dados em insights para saber mais sobre isso. E se você precisar de algumas dicas sobre como usar técnicas de narração de histórias em dados, aqui está um ótimo vídeo:

Por fim, a apresentação eficaz de suas descobertas pode parecer outro grande obstáculo. Independentemente de estar escrevendo um relatório ou dando uma palestra, compartilhar suas percepções de forma convincente é uma parte vital das análises de dados bem-sucedidas. Certifique-se de compartilhar uma história clara e motivadora. Use recursos visuais simples, mas atraentes, e estatísticas digeríveis para fundamentar seus argumentos. Isso ajudará seu público a tomar decisões informadas com base em suas descobertas.

Manter-se atualizado com as tendências do setor

Manter-se atualizado com as tendências do setor é extremamente importante para qualquer analista de dados. As ferramentas, técnicas e práticas recomendadas nesse campo estão em constante evolução, e a criação de análises precisas depende de você manter seu conhecimento atualizado.

Uma maneira de se manter atualizado é seguir blogs e sites conceituados de análise de dados e ciência de dados. Esses sites fornecem as últimas notícias, tendências e dicas para profissionais de dados. Aqui estão alguns ótimos blogs de análise de dados que recomendo que você siga:

• Towards Data Science oferece artigos e tutoriais sobre vários tópicos de ciência de dados, além de insights do setor.
• KDnuggets fornece notícias, análises de software e opiniões sobre ciência de dados, aprendizado de máquina e IA.
• R-bloggers é um blog da comunidade que se concentra na programação R (R é outra linguagem de análise de dados muito popular) e em outras questões de análise de dados.
• FlowingData concentra-se em técnicas e exemplos de visualização de dados.
• O blog LearnSQL.com.br apresenta artigos e tutoriais voltados especificamente para SQL e gerenciamento de banco de dados.

A formação de redes com outros profissionais de dados também é fundamental se você quiser se manter no topo de sua carreira. Participe de comunidades on-line, assista a webinars e participe de conferências. O envolvimento com outros analistas e cientistas de dados fornece insights valiosos e práticos; também é uma ótima maneira de se manter atualizado com as mudanças do setor. Para começar facilmente, siga LearnSQL.com.br no LinkedIn para receber atualizações sobre as mais recentes técnicas de SQL e notícias do setor.

Depois de conseguir um emprego na área de análise de dados, sua formação ainda não acabou. A educação contínua é outra etapa fundamental para o domínio da análise de dados. Inscreva-se em cursos e workshops on-line para aprender sobre novas ferramentas e metodologias. Plataformas como Coursera e Udacity são opções acessíveis que podem manter suas habilidades relevantes.

Por fim, revise regularmente suas ferramentas e técnicas. Fique atento a ferramentas novas ou atualizadas que possam tornar seu trabalho mais eficiente. Manter-se proativo em seu aprendizado e adaptar-se a novos desenvolvimentos o ajudará a permanecer competitivo em seu campo.

Como procurar e conseguir um emprego de analista de dados

Depois de desenvolver suas habilidades e acompanhar as tendências do setor, o próximo desafio é encontrar um emprego como analista de dados. Para isso, você precisa criar um portfólio sólido. Você também precisa saber onde procurar empregos e como se preparar para as entrevistas.

Vamos começar com seu portfólio. Você precisará de um portfólio sólido que mostre suas habilidades e projetos; muitos analistas de dados usam plataformas como o GitHub para compartilhar seus projetos. Eles também incluem exemplos de seu trabalho (por exemplo, consultas SQL, scripts Python e visualizações de dados) que destacam sua experiência no mundo real. Essa demonstração de seu conhecimento prático e teórico o ajudará a se destacar para os empregadores. Para obter dicas sobre como criar um portfólio sólido, consulte nosso artigo Como criar um portfólio de analista de dados: Tudo o que você precisa saber.

Ao procurar emprego, use várias plataformas. Quadros de empregos como Indeed, Glassdoor e LinkedIn Jobs são bons lugares para começar. Além disso, não se esqueça dos sites especializados em funções de dados, como DataJobs, DataAnalyst.com e Dice.

Em seguida, volte sua atenção para a preparação para a entrevista. Certifique-se de que suas habilidades técnicas, especialmente SQL, estejam afiadas; elas serão testadas nas entrevistas. Pratique a explicação de como você resolve problemas de dados. Pense em suas experiências anteriores e em como elas se encaixam no cargo que você deseja. E leia sobre as perguntas comuns de entrevistas de emprego para analistas de dados - e como respondê-las - usando estes recursos:

• Mais de 100 perguntas e exercícios práticos sobre SQL para entrevistas
• 25 perguntas de entrevista sobre SQL para analistas de dados
• Como se preparar para uma entrevista em SQL Avançado

Por fim, personalize seu currículo e carta de apresentação para cada vaga. Destaque suas habilidades e experiências relevantes e use palavras-chave da descrição da vaga. Isso ajudará seu currículo e/ou carta de apresentação a passar pelo software de controle de acesso e ser notado pelos recrutadores e gerentes.

Ao criar um portfólio sólido, realizar uma busca de emprego inteligente e se preparar bem para as entrevistas, você aumentará suas chances de conseguir seu primeiro cargo de analista de dados.

Você pode superar os desafios de se tornar um analista de dados!

Tornar-se um analista de dados é uma opção de carreira empolgante e gratificante. Há alguns desafios ao longo do caminho, mas você pode vencê-los. Com dedicação e aprendizado contínuo, você construirá uma base sólida em habilidades técnicas e conceitos estatísticos. Acrescente um pouco de persistência e experiência prática, e você superará todos os obstáculos e conseguirá aquele cargo de analista de dados!

E acredite, vale a pena o esforço. De acordo com a Glassdoor, a remuneração total média anual dos analistas de dados nos EUA varia de US$ 87 mil a US$ 137 mil. Isso mostra como essa área pode ser gratificante. Continue avançando e seus esforços serão recompensados tanto profissional quanto financeiramente.

Mantenha-se comprometido e você terá sucesso nessa carreira dinâmica e lucrativa!