Contente

• O que um analista de dados faz?
• Fontes de dados e funções
• Qual é a diferença entre um analista de dados e um cientista de dados?
• Habilidades, qualificações e ferramentas
• Excel
• SQL

Um analista de dados manipula dados para ganhar a vida. Em uma época em que as empresas estão se tornando cada vez mais dependentes de conjuntos de dados em constante expansão, essa é uma habilidade mais importante do que nunca. É também uma demanda muito grande.

Um dos grandes fatores determinantes no mercado de trabalho futuro será a Internet das Coisas (IoT), que se refere a todos os dispositivos em sua casa conectados à Web. Todos esses hubs, lâmpadas e geladeiras inteligentes criam quantidades gigantescas de dados para as empresas trabalharem (para melhor ou para pior), e a análise de dados desempenhará um grande papel neste setor daqui para frente, de acordo com a empresa de análise técnica Foote Partners.

Se você está procurando uma linha de trabalho à prova do futuro com grandes oportunidades que possa aproveitar em casa, se tornar um analista de dados pode ser o ideal para você. Vamos dar uma olhada nas habilidades que você precisa aprender e como começar.

O que um analista de dados faz?

Um analista de dados é alguém que extrai “informações úteis” de grandes conjuntos de dados. Isso significa traduzir números para o inglês comum. Eles podem criar relatórios e visualizações para exibir essas informações e mostrar correlações ou tendências úteis. As empresas podem usá-las para informar suas decisões.

Os analistas de dados podem trabalhar em uma única organização ou contratar vários clientes como parte de uma agência.

Para o marketing, um analista de dados pode determinar uma grande porcentagem de clientes que compraram o produto X eram estudantes de psicologia. Eles podem recomendar que o cliente direcione mais os dados demográficos com o marketing futuro. Como alternativa, eles podem perceber uma tendência que mostra que cada vez mais homens estão se interessando pelo produto. Isso também é algo que a empresa pode capitalizar. Eles ainda podem achar que esse é um grupo demográfico que a competição atualmente não atende.

Um analista de dados traduz números para o inglês comum

Outro exemplo prático vem do Forecastwatch.com, que reúne previsões de milhares de relatórios diferentes e o compara com relatórios humanos reais de como estava o tempo. Usando todas essas informações, os analistas podem refinar e aprimorar seus modelos.

Fontes de dados e funções

Esses conjuntos de dados podem vir de várias fontes diferentes: estatísticas de vendas, cartões de fidelidade, contas de usuário, feedback de clientes, aplicativos e software, análise de tráfego de sites, pesquisa de mercado, estudos de laboratório e muito mais.

Grande parte desse trabalho envolverá a criação de relatórios, que fornecerão informações e tendências que podem ser úteis para o gerenciamento. Os analistas de dados também serão obrigados a fazer com que os dados “conversem” ao capturá-los de várias fontes diferentes. Eles podem ser necessários para remover dados defeituosos (limpeza). Às vezes, eles podem até ser solicitados a "massagear" os dados para torná-los um pouco mais acessíveis aos objetivos da organização!

Esse pode ser um trabalho interessante e gratificante, e você pode ajudar a orientar a direção de uma empresa com base em informações inteligentes baseadas em dados. No entanto, também pode ser uma linha de trabalho muito monótona, apenas algumas etapas removidas da entrada de dados. Cuidar de uma única planilha não é desafiador ou gratificante para a maioria das pessoas. Seu papel dependerá da organização e do seu lugar dentro dela.

Qual é a diferença entre um analista de dados e um cientista de dados?

Uma distinção útil para entender é a diferença entre um cientista de dados e um analista de dados. A linha pode ficar um pouco confusa, mas geralmente os cientistas de dados trabalham mais com aprendizado de máquina e modelagem preditiva. Eles usam dados para fazer previsões sobre o futuro e geralmente têm antecedentes mais fortes em matemática, estatística e codificação por computador.

Os cientistas de dados também trabalham com IA e aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina é essencialmente uma versão maior e automatizada do que um analista de dados faz, com algoritmos que procuram padrões em conjuntos de dados gigantescos, de forma que eles possam eventualmente aprender a identificar certos elementos dentro de uma imagem, detectar a linguagem humana natural ou criar decisões sobre publicidade. Como cientista de dados, você pode escrever código em Python e SQL para ajudar a recuperar esses dados e usá-los.

Consulte Mais informação: Cloud AutoML Vision: Treine seu próprio modelo de aprendizado de máquina

O salário médio de um analista de dados é de US $ 64.975 por ano, de acordo com Indeed.com, enquanto o salário médio de um cientista de dados é de US $ 120.730.

Se você está interessado em se tornar um cientista de dados e trabalhar com algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, um ótimo lugar para começar é com o Pacote de certificação de aprendizado de máquina e ciência de dados.

Habilidades, qualificações e ferramentas

Embora não seja essencial, um diploma em qualquer um dos seguintes assuntos pode ser útil para um analista de dados:

• Matemática
• Ciência da Computação
• Estatisticas
• Economia
• O negócio

Várias habilidades específicas também serão muito úteis e certamente valem a pena ser desenvolvidas. Felizmente, a web agora torna mais fácil do que nunca obter essas habilidades e certificações em casa. A Udemy oferece cursos úteis para quase todas as habilidades necessárias como analista por menos de US $ 20 na maioria dos casos. Aqui está o que é bom saber.

Excel

Não é fascinante, mas muitos analistas de dados passam muito tempo no Excel, criando tabelas e equações elaboradas. Ao entrar em uma entrevista ou se inscrever para um show de curto prazo, você provavelmente precisará demonstrar habilidades avançadas em Excel. Então escove!

Experimente o curso da Udemy: Microsoft Excel - Excel do iniciante ao avançado.

SQL

SQL significa Structural Query Language e é uma linguagem declarativa para criar e recuperar dados de um banco de dados. Se você está tentando recuperar dados de determinados usuários de um site, é provável que você faça isso conversando com um banco de dados armazenado em um servidor usando SQL. O SQL parece assustador no começo, mas é fácil o suficiente para dar a volta e pode ser imensamente poderoso quando você o faz.

Experimente o curso da Udemy: o SQL Bootcamp completo.