No meu artigo “Big Data: o manancial de dados”, falo sobre como lidamos com o volume imenso de informações que molda decisões e tecnologias em todos os setores. Uma leitura rápida pra entender o poder (e os desafios) de lidar com Big Data! 📊

👉 Big Data: o manancial de dados

No meu artigo “Do Sertanejo ao Funk: Decifrando o DNA do Hit Brasileiro com Python e Análise de Dados”, mergulho no universo musical do Brasil unindo arte e tecnologia. Usando Python, investigo o que faz uma música se tornar um verdadeiro hit, revelando padrões, insights culturais e tendências do mercado. Uma análise que vai além dos números, é quase um CSI da música! 🎶📊

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Como a Revolução Digital Está Transformando a Medicina com Dados e IA

Tecnologias-chave: Python, Machine Learning e Big Data aplicados a diagnósticos precisos, previsão de doenças e gestão hospitalar.

Dados impactantes: IA pode melhorar resultados em saúde em 40% e reduzir custos em 50% (Accenture, 2019).

Exemplos práticos: Incluí códigos reais (Python) para análise de sinais vitais, NLP em laudos médicos e dashboards de BI.

Por que ler?

Se você é da área da saúde, tecnologia ou gestão, entender essa transformação é essencial para se preparar para o futuro, onde dados salvam vidas e otimizam recursos.

Confira o artigo completo aqui: https://dio.me/articles/como-a-revolucao-digital-esta-transformando-a-medicina-com-analise-de-dados-e-ia-2bfbdf16ce81?utm_source=link&utm_campaign=mgm-como-a-revolucao-digital-esta-transformando-a-medicina-com-analise-de-dados-e-ia-2bfbdf16ce81&utm_medium=article

Deixe seu comentário: Como você enxerga o futuro da medicina com IA e análise de dados?

Nesse artigo, explorei uma visão que mistura um pouco do humano com dados para tornar a leitura mais fluida e atrativa.

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🚀 Você sabia que dominar estruturas de dados em Python é o primeiro passo para análises poderosas e decisões inteligentes?

Neste artigo, mergulho em dicionários, conjuntos, list comprehensions e funções que transformam dados crus em informação útil!

🔗 Confira o conteúdo completo e turbine suas habilidades em Análise de Dados!

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E aí, pessoal! 👋

Tem curiosidade sobre o universo dos dados? Acabei de lançar um artigo super visual explicando as diferenças entre BI e Data Analytics.

Tá massa, direto ao ponto e cheio de insights! Vem conferir 💡📊✨

📊🚀 BI x Analytics: A Dupla Essencial para Decisões Inteligentes

É tanta tecnologia que a coisa toda já virou uma bagunça só, vamos maneirar pessoal.

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Habilidades Essenciais para uma Carreira em Análise de Dados: O Guia para Profissionais do Futuro

Vivemos na era da informação, onde os dados são o novo petróleo. Empresas de todos os tamanhos e setores estão cada vez mais orientadas por dados. Nesse cenário, o analista de dados ocupa um papel estratégico, capaz de transformar números em insights e decisões de alto impacto. Mas afinal, o que é necessário para trilhar uma carreira de sucesso em Análise de Dados?

Este artigo explora as principais habilidades — técnicas e comportamentais — que formam a base para se destacar nessa área em crescimento exponencial.

1. Domínio de Ferramentas e Linguagens de Programação

A base técnica de qualquer analista de dados começa com a familiaridade com ferramentas e linguagens que possibilitam o trabalho com dados em diferentes fases do pipeline analítico.

🔹 Python e R

Python se tornou a linguagem mais utilizada na análise de dados graças à sua simplicidade, comunidade ativa e um ecossistema poderoso de bibliotecas como Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn e Scikit-learn. Já o R é muito valorizado em ambientes acadêmicos e estatísticos, especialmente quando se trata de visualizações avançadas e análises inferenciais.

🔹 SQL

Saber extrair e manipular dados diretamente de bancos de dados relacionais é fundamental. SQL (Structured Query Language) continua sendo uma das habilidades mais requisitadas no mercado.

🔹 Excel

Apesar das ferramentas avançadas, o Excel ainda é amplamente utilizado por sua flexibilidade, facilidade de uso e rápida prototipagem de análises.

2. Capacidade de Pensamento Analítico e Lógico

Mais do que saber programar, um bom analista de dados precisa saber fazer perguntas certas e compreender como os dados respondem aos desafios do negócio. Pensamento crítico é a ponte entre números e decisões.

Exemplo prático: Imagine uma empresa de e-commerce com queda nas vendas. Um analista de dados eficiente investigaria as métricas de tráfego, conversão, funil de vendas e comportamento do usuário para identificar possíveis gargalos ou mudanças no comportamento do cliente.

3. Conhecimento de Estatística e Matemática

Sem uma base sólida em estatística, é impossível entender conceitos como variância, correlação, teste de hipóteses ou regressão — todos essenciais para tirar conclusões confiáveis a partir dos dados.

Insight: Um analista de dados que domina estatística consegue não apenas descrever o que aconteceu, mas prever o que pode acontecer (modelagem preditiva) e sugerir ações para melhorar os resultados (modelagem prescritiva).

4. Habilidades de Visualização e Comunicação de Dados

A análise só tem valor real quando é compreendida por quem toma decisões. Por isso, saber contar histórias com dados é uma habilidade essencial. Ferramentas como Power BI, Tableau e bibliotecas como Plotly e Seaborn ajudam a transformar dados complexos em dashboards e gráficos intuitivos.

“Não basta ter o dado certo — é preciso contar a história certa com ele.”

5. Conhecimento do Negócio (Business Acumen)

Um analista de dados que entende o setor em que atua — seja financeiro, saúde, logística ou varejo — ganha um diferencial competitivo enorme. Com esse conhecimento, ele consegue propor análises mais relevantes, conectar dados com objetivos estratégicos e entregar insights práticos e aplicáveis.

6. Curiosidade e Aprendizado Contínuo

A tecnologia muda constantemente. Novas ferramentas, algoritmos e abordagens surgem a todo momento. Profissionais de análise de dados bem-sucedidos são eternos aprendizes, sempre abertos a explorar novos caminhos.

Dica: Acompanhe blogs, faça cursos em plataformas como Coursera, edX ou Alura, participe de comunidades como o Kaggle, e esteja sempre em contato com desafios reais.

7. Ética e Responsabilidade no Uso dos Dados

Com o aumento da coleta e uso de dados pessoais, temas como LGPD, privacidade e viés algorítmico se tornaram centrais. Todo analista precisa compreender a responsabilidade que envolve a manipulação de dados sensíveis e o impacto de suas análises na vida das pessoas.

Conclusão: Mais do que Dados, Decisões

Análise de dados é muito mais do que códigos e gráficos — é uma profissão que exige empatia, visão sistêmica, pensamento crítico e uma busca constante por aprendizado.

Se você está pensando em seguir essa carreira, comece hoje mesmo a desenvolver essas habilidades. A jornada pode ser desafiadora, mas é também uma das mais promissoras, gratificantes e transformadoras do mercado atual.

Dado sozinho é apenas informação. Com a análise certa, ele vira conhecimento. E com ação estratégica, ele gera transformação.

Thiago Araújo de Santana

Competências Fundamentais para Iniciar na Análise de Dados

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Data Analytics vs. Business Intelligence: Entenda as Diferenças e Aplicações na Prática

LINK DO ARTIGO

A minha jornada e trabalho como analise de dados e api