Como entrar na área de dados: passos para começar do zero
Em resumo:
- A entrada na área de dados pode começar por diferentes formações, como Ciência de Dados, ADS, Sistemas de Informação e Estatística, além de cursos livres e estudos independentes.
- Conhecimentos em SQL, Excel, Python, Power BI e estatística ajudam na preparação, enquanto projetos práticos permitem construir um portfólio mesmo sem experiência profissional.
- Estágio, vagas júnior e posições de entrada são caminhos para conquistar experiência, com GitHub, Kaggle e LinkedIn como ferramentas para apresentar projetos e conhecimentos.
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Quem pesquisa como entrar na área de dados pode encontrar diferentes caminhos de formação e atuação profissional.
Ciência de Dados, Análise e Desenvolvimento de Sistemas (ADS), Sistemas de Informação e Estatística estão entre as opções para quem deseja construir uma carreira nesse segmento.
A entrada na área também pode ocorrer por meio de uma transição de carreira.
Nesse caso, além da formação, é importante desenvolver conhecimentos técnicos, criar projetos práticos e apresentar essas experiências em um portfólio.
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O que estudar para entrar na área de dados?
O primeiro passo para começar em dados do zero é entender quais conhecimentos são utilizados nas diferentes funções do setor.
A escolha das ferramentas pode variar de acordo com o cargo pretendido.
Entre os conhecimentos mais procurados estão:
- SQL para consulta e manipulação de bancos de dados
- Excel para organização e análise de informações
- Estatística para interpretação de dados
- Python para análise e automação
- Power BI para criação de dashboards
- Visualização de dados para apresentação de resultados
- Git e GitHub para organização e compartilhamento de projetos
Não é necessário aprender todas as ferramentas de uma vez. Para quem está começando, pode ser mais produtivo escolher uma área de atuação e construir os conhecimentos relacionados a ela.
Quem deseja trabalhar como analista de dados, por exemplo, pode começar por Excel, SQL, estatística e uma ferramenta de visualização, como o Power BI.
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Quais faculdades ajudam a entrar na área de dados?
A formação acadêmica pode contribuir para a construção de conhecimentos técnicos e também atender aos requisitos de algumas vagas.
Entre os cursos relacionados à área estão:
Ciência de Dados
A graduação em Ciência de Dados combina programação, estatística, matemática e análise de informações.
O curso pode preparar o estudante para trabalhar com tratamento, análise e interpretação de dados.
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Análise e Desenvolvimento de Sistemas
ADS possui uma formação voltada à tecnologia e ao desenvolvimento de sistemas.
Durante o curso, o estudante pode desenvolver conhecimentos de programação, bancos de dados e lógica, que também podem ser aplicados em funções relacionadas a dados.
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Sistemas de Informação
Sistemas de Informação reúne conhecimentos de tecnologia, sistemas, gestão e bancos de dados.
A formação pode oferecer uma base para diferentes áreas de tecnologia, incluindo funções relacionadas à análise de dados.
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Estatística
Estatística é uma formação diretamente relacionada à análise e interpretação de dados.
O curso desenvolve conhecimentos em probabilidade, métodos estatísticos e análise quantitativa.
A faculdade, porém, não é o único caminho possível. Cursos livres, formação técnica, bootcamps e estudos independentes podem complementar a preparação para determinadas vagas.
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Como entrar na área de dados sem experiência?
Uma das principais dificuldades de quem busca o primeiro emprego em dados é apresentar experiência profissional sem ter trabalhado anteriormente no setor.
Nesse cenário, o portfólio pode ajudar a demonstrar conhecimentos técnicos. A ideia é transformar o aprendizado em projetos que mostrem como o candidato trabalha com dados.
Um projeto pode envolver, por exemplo, a análise de uma base pública de informações.
O estudante pode limpar os dados, realizar consultas em SQL, identificar padrões e criar um dashboard para apresentar os resultados.
O projeto deve explicar qual era o problema analisado, quais dados foram utilizados, quais ferramentas foram aplicadas e quais conclusões foram obtidas.
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Como criar um portfólio de dados?
O portfólio pode ser construído durante os estudos, sem a necessidade de esperar pela primeira oportunidade profissional.
Uma possibilidade é utilizar plataformas como GitHub para armazenar códigos, consultas, documentação e projetos.
O Kaggle também disponibiliza conjuntos de dados que podem ser utilizados em exercícios e projetos.
Entre os projetos que podem fazer parte do portfólio estão:
- Análise de vendas
- Estudo de indicadores financeiros
- Análise de dados públicos
- Dashboard de desempenho
- Segmentação de clientes
- Análise de indicadores de uma empresa
- Projetos de previsão e classificação
O objetivo não é reunir uma grande quantidade de trabalhos, mas demonstrar diferentes habilidades relacionadas à área escolhida.
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SQL é importante para quem quer trabalhar com dados?
SQL é uma das tecnologias que podem fazer parte da preparação de quem pretende trabalhar com dados.
A linguagem permite consultar, filtrar, combinar e organizar informações armazenadas em bancos de dados.
Para quem está começando, vale estudar conceitos como:
- SELECT
- WHERE
- GROUP BY
- ORDER BY
- JOIN
- Funções de agregação
- Subconsultas
- CTEs
- Funções de janela
A profundidade necessária depende do cargo. Um analista de dados, por exemplo, pode utilizar SQL com frequência para consultar bases e produzir informações para análises.
Como aprender a criar dashboards?
Os dashboards permitem transformar conjuntos de dados em informações visualmente organizadas.
Uma das ferramentas utilizadas para essa finalidade é o Microsoft Power BI.
Ao estudar dashboards, é importante compreender tanto a ferramenta quanto os princípios de visualização de dados. Um painel deve facilitar a identificação de indicadores e tendências, evitando o excesso de informações.
Um projeto de portfólio pode apresentar indicadores, gráficos, filtros e uma breve explicação sobre os dados analisados.
Como conseguir estágio ou primeiro emprego em dados?
O estágio pode ser uma das portas de entrada para quem ainda está na graduação.
Estudantes de Ciência de Dados, ADS, Sistemas de Informação, Estatística e cursos relacionados podem procurar oportunidades antes de concluir a faculdade.
Para quem já terminou a formação ou está fazendo uma transição de carreira, também é possível buscar vagas de entrada, como:
- Estagiário de dados
- Analista de dados júnior
- Analista de BI júnior
- Assistente de dados
- Analista de informações
- Profissional de suporte com atuação em dados
Além de acompanhar plataformas de emprego, é importante manter o perfil no LinkedIn atualizado e apresentar projetos no portfólio.
A descrição dos projetos deve deixar claro quais ferramentas foram utilizadas e qual problema foi analisado.
É possível fazer uma transição de carreira para dados?
Sim. A transição para a área de dados pode partir de diferentes formações e experiências profissionais.
Profissionais de administração, economia, engenharia, marketing, contabilidade e outras áreas podem aproveitar conhecimentos prévios para atuar com dados. O ponto de partida pode ser diferente para cada pessoa.
Um profissional de marketing, por exemplo, pode direcionar os estudos para análise de campanhas e comportamento de consumidores.
Já alguém com experiência financeira pode utilizar conhecimentos do setor para trabalhar com indicadores e análises financeiras.
Nesse processo, é importante identificar quais conhecimentos já podem ser aproveitados e quais competências técnicas precisam ser desenvolvidas.
Perguntas frequentes
Como entrar na área de dados sem experiência?
Uma alternativa é começar pelos fundamentos de dados, estudar ferramentas como SQL e Power BI e desenvolver projetos práticos para criar um portfólio.
Estágios e vagas de nível júnior também podem ser caminhos para adquirir experiência profissional.
Precisa de faculdade para trabalhar com dados?
Não existe uma única formação obrigatória para todas as funções relacionadas a dados.
Algumas empresas podem exigir ou preferir graduação, enquanto outras avaliam principalmente conhecimentos técnicos, experiência e projetos.
Qual linguagem estudar primeiro para trabalhar com dados?
SQL pode ser um dos primeiros conhecimentos técnicos para quem deseja atuar com análise de dados, principalmente por sua aplicação na consulta e manipulação de bancos de dados.
Python também é relevante para análises, automação e funções que envolvem programação.
Onde colocar projetos de dados?
GitHub pode ser utilizado para projetos que envolvem código, consultas SQL e documentação.
Kaggle também permite publicar projetos e análises. Para dashboards, o candidato pode apresentar imagens, links ou uma documentação que explique o projeto.
Quanto tempo leva para começar na área de dados?
Não existe um prazo único. O tempo depende da formação anterior, da área escolhida, da quantidade de horas dedicadas aos estudos e do nível de conhecimento exigido pelas vagas.
O mais importante é estabelecer uma rotina de estudos e transformar o conteúdo aprendido em projetos práticos.
Como começar em dados do zero?
Quem deseja estudar dados pode organizar a preparação em etapas. Primeiro, é importante definir uma área de interesse, como análise de dados, Business Intelligence ou Ciência de Dados.
Depois, o estudante pode desenvolver os fundamentos necessários, aprender ferramentas utilizadas nas vagas e criar projetos para demonstrar os conhecimentos adquiridos.
Uma sequência possível é:
- Definir uma área de atuação
- Estudar fundamentos de estatística e análise de dados
- Aprender SQL
- Desenvolver conhecimentos em Excel e Power BI
- Estudar Python conforme a área escolhida
- Criar projetos práticos
- Publicar o portfólio
- Atualizar o LinkedIn
- Procurar estágio ou vagas de entrada
- Continuar os estudos a partir dos requisitos encontrados nas vagas
O processo de entrada na área de dados envolve formação, prática e construção de portfólio.
Para quem está começando do zero, transformar o conhecimento adquirido em projetos pode ajudar a demonstrar competências mesmo antes da primeira experiência profissional.
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