Desse modo, permite aos profissionais de dados expandir facilmente seu leque de habilidades e aplicativos de seus projetos. Possui uma ampla gama de bibliotecas específicas para análise de dados, https://tripleten.com.br/ sendo as mais conhecidas as citadas abaixo. O Power BI da Microsoft se destaca como uma das ferramentas de Business Intelligence (BI) mais populares e completas para análise de dados.
Ele é utilizado como uma forma robusta e estruturada para fazer o armazenamento dos dados, o que o torna uma importante fonte para os Analistas, é de lá que o ouro vem. Para se ter funcionalidades mais poderosas de geração de gráficos e principalmente de extração e processamento de dados, pode ser necessário utilizar a programação. Com dados formatados e devidas métricas calculadas, pode-se dizer que agora a mágica pode acontecer. Esses dados que já estão lapidados agora são úteis para o projeto e tem como objetivo gerar informação relevante para os stakeholders. Os dados compõem uma unidade que já se encontra presente nas mais diversas empresas desde muito tempo.
Fazer análises de negócio
Com apoio dos instrutores, profissionais recebem direcionamento para observar padrões, analisar hipóteses e fazer projeções. Ou seja, essas pessoas executam um ciclo analítico completo, o mesmo que farão futuramente em cargos de empresas. Com dados sendo o grande ativo que empresas têm atualmente, é a partir desse nível de conteúdo que se extraem percepções, insights e certezas. Para conseguir captar algo realmente relevante a partir dos dados é fundamental ter capacidade analítica. Para isso, o primeiro passo é saber como lidar com esse material e entender o que ele mostra. Mais algumas formas de se preparar para ser analista de dados são participar de meetups, de grupos sobre o tema e seguir profissionais da área no LinkedIn.
Além de aprender e esclarecer dúvidas, esse networking pode ajudar você a encontrar boas vagas de Análise de Dados. Como o mercado evoluiu muito rápido nos últimos anos, ainda é raro encontrar uma graduação em Análise de Dados. Por isso, a melhor opção para migrar de carreira é apostar em um curso que vai te ajudar a acelerar O Que Faz Um Analista de Dados o aprendizado por meio do olhar e da experiência de experts de mercado. Como data analyst, você trabalhará com registros dos mais diferentes departamentos de um negócio. Por isso, é importante ser alguém capaz de se comunicar com essas áreas, estabelecendo um relacionamento e entendendo as necessidades de cada setor.
Tecnologia da Informação (TI)
A capacidade analítica do profissional passa pela sua qualificação ao enxergar respostas em meio aos dados. Esse conteúdo só se torna informação se há a visão analítica e interpretativa. Por isso, o analista dedicará bastante tempo do seu trabalho a avaliar diversas possibilidades e cruzá-las com os dados, para então chegar a respostas. Em sua posição, a pessoa analista estará em parceria com todo o time de dados. Em sua jornada, ela tem a liberdade para realizar solicitações de materiais, acessar plataformas de gestão de dados, consultar bancos de dados e o que mais for preciso.
- Veja como o Amplitude, ferramenta com foco em analytics e marketing multicanal, potencializa o desempenho de produtos e aprimora a experiência do usuário de maneira inteligente e eficaz.
- Com o crescente volume de dados disponíveis e a importância estratégica da análise de dados nas empresas, a demanda por analistas de dados qualificados continuará a crescer nos próximos anos.
- Com estatística será possível analisar hipóteses e fazer previsões com mais embasamento técnico.
Essa informação é o produto “mastigado” dos dados aplicado a um determinado contexto. A forma mais utilizada, visual e compreensível é a criação de gráficos, seja em formato de relatórios, infográficos ou o mais popular, em dashboards interativos. Dessa forma, CRM’s, ERP’s e os Sistemas de Gestão de Projetos são fontes de dados comumente exploradas pelos analistas. O crescimento do segmento de Analytics no ambiente corporativo é um evento relativamente recente, ele só se tornou possível em grande parte pela evolução das tecnologias de processamento e armazenamento de informações. Raw data (dado cru) são dados que não foram estruturados ainda e que precisam ser limpos para serem úteis e serem possíveis de extrair algum insight.
