Roadmap para se tornar Analista de Dados: do zero ao portfólio

Oie! Eu sou a Ellen e, para escrever este artigo, refleti sobre a minha jornada na área de tecnologia e sobre como, ao longo desse caminho, acabei me aproximando do universo dos dados. A partir dessa experiência, decidi compartilhar um pouco da minha perspectiva sobre como estudar e se preparar para ingressar nessa área.

Neste artigo, apresento um roadmap para quem deseja começar uma carreira como Analista de Dados, passando pelos principais conhecimentos e ferramentas técnicas e chegando à etapa que considero mais importante: colocar o conhecimento em prática, desenvolver projetos e construir um portfólio que demonstre, na prática, o que você é capaz de fazer com os dados.

Antes de aprender qualquer ferramenta, é importante entender o que significa trabalhar como Analista de Dados.

De maneira geral, o Analista de Dados transforma dados brutos em informações que podem ajudar pessoas e organizações a compreender problemas, identificar oportunidades e tomar decisões.

Isso significa que o trabalho não consiste apenas em criar gráficos ou escrever códigos.

Dado → Informação → Insight → Decisão

Ferramentas de trabalho essenciais:

Excel para visualização de dados

Para começar, vale priorizar:

organização de tabelas;
filtros e classificação;
formatação condicional;
funções básicas;
funções de busca;
funções condicionais;
tratamento de dados;
tabelas dinâmicas;
gráficos;
Power Query;
conceitos básicos de análise.

Entre as funções importantes estão:

SOMA;
MÉDIA;
MÍNIMO;
MÁXIMO;
SE;
CONT.SE;
SOMASE;
PROCV;
PROCX;
ÍNDICE;
CORRESP.

Mais importante do que decorar funções é compreender quando utilizá-las.

SQL para banco de dados

SQL, ou Structured Query Language, é uma linguagem utilizada para consultar e manipular dados armazenados em bancos de dados relacionais.

Essa habilidade é fundamental para Analistas de Dados porque, em ambientes profissionais, os dados frequentemente estão armazenados em bancos de dados e não em planilhas prontas para análise.

Power BI para criar dashboards

O Power BI é uma plataforma de Business Intelligence que permite conectar diferentes fontes de dados, realizar transformações, construir modelos e criar visualizações interativas.

Comece por:

importação de dados;
Power Query;
limpeza e transformação;
relacionamento entre tabelas;
modelagem de dados;
criação de medidas;
DAX;
filtros;
segmentações;
gráficos;
indicadores;
dashboards;
publicação e compartilhamento.

Um conceito especialmente importante é a modelagem de dados.

Não basta importar várias tabelas e começar a criar gráficos. É necessário compreender como elas se relacionam.

Por exemplo:

Clientes → Pedidos → Produtos

Python

Depois de desenvolver uma boa base com Excel, SQL e Power BI, Python pode ser incorporado à rotina de estudos.

Python é uma linguagem de programação muito utilizada na área de Dados e possui diversas bibliotecas voltadas para análise, tratamento e visualização de dados.

Para quem está começando como Analista de Dados, não é necessário aprender programação inteira antes de começar a trabalhar com dados.

O ideal é aprender Python direcionado para análise.

Portfólio

1. Defina um problema

Por exemplo:

"Quais fatores estão relacionados ao desempenho das vendas de uma empresa?"

2. Encontre uma base de dados

Você pode utilizar bases públicas ou conjuntos de dados disponibilizados para estudos.

Algumas possibilidades são:

vendas;
educação;
saúde;
mercado financeiro;
transporte;
e-commerce;
redes sociais;
meio ambiente.

Escolher temas pelos quais você possui interesse pode tornar o processo de aprendizagem mais interessante.

3. Explore os dados

Antes de criar qualquer gráfico, procure entender a base.

Pergunte:

Quantas linhas existem?
Quais são as colunas?
Existem valores ausentes?
Existem duplicidades?
Quais são as categorias?
Existem valores discrepantes?
Qual período os dados representam?

4. Faça a limpeza

Corrija problemas encontrados na base.

Por exemplo:

valores ausentes;
registros duplicados;
formatos incorretos;
categorias inconsistentes;
datas;
nomes;
tipos de dados.

5. Analise

Utilize SQL, Excel ou Python para responder às perguntas definidas.

6. Crie visualizações

Utilize Power BI ou Python para transformar os resultados em gráficos e dashboards.

7. Encontre os insights

Essa é uma das partes mais importantes.

Não basta dizer:

"O gráfico mostra que as vendas aumentaram."

Procure explicar:

"As vendas apresentaram crescimento ao longo do período analisado, com maior concentração de faturamento em determinadas categorias."

O objetivo é interpretar o que os dados significam.

8. Documente o projeto

Um bom projeto pode conter:

Problema → Dados → Tratamento → Análise → Visualizações → Insights → Conclusão

Essa estrutura mostra ao recrutador que você sabe conduzir uma análise do início ao fim.

Dicas:

Pesquise sites com dados públicos
Faça trilhas como as disponíveis nos bootcamps da DIO
Participe de comunidades de estudo da sua faculdade ou região
Nunca pare de estudar e se atualizar

E por fim, acredito que mergulhar no universo da inteligência artificial de maneira crítica pode melhorar e muito nossa análise de dados.

É isso galera, como estudante e com um objetivo profissional estou colocando em prática tudo o que citei. Voltei a estudar excel e sql, estou caminhando em power BI e atualmente faço parte de uma comunidade de python para mulheres, e assim iniciei meu projeto que ainda está privado no github, mas que em breve estará público e será o meu primeiro projeto do portfólio!