Data Analyst na era da IA: o que faz, quanto ganha e como se tornar num profissional?

Hoje em dia, a digitalização de dados e informação está presente em todo o lado, pelo que a sua análise é fundamental no processo de tomada de decisão em qualquer setor comercial ou industrial.

Os data analysts (ou analistas de dados) desempenham um papel nuclear nestes procedimentos ao executarem tarefas de recolha, processamento e análise de dados para poderem identificar padrões, tendências e perspetivas cujo objetivo será auxiliar múltiplas empresas e organizações a tomarem decisões informadas e em consciência.

Com o advento da Inteligência Artificial (IA), os data analysts devem estar munidos de novas competências que lhes permitam tirar o máximo partido das tecnologias que este setor envolve, e é precisamente isso que abordamos neste artigo, mais concretamente: o que faz um data analyst, quanto ganha e como um curso de data analytics pode ser o ponto de partida para tornar-se num profissional do ramo.

 

O que faz um Data Analyst?

Um data analyst é responsável pela recolha e interpretação de avultadas quantidades de dados, que são posteriormente organizados e a partir dos quais é extraída informação essencial sobre novas perspetivas de mercado.

Recorrem a ferramentas como folhas de cálculo, bases de dados e software de análise estatística para a criação de relatórios detalhados.

Um analista de dados pode inserir-se em múltiplos setores, incluindo saúde, finanças, economia, vendas e tecnologia, apenas para referir alguns exemplos.

Observemos agora com propriedade algumas das tarefas mais comuns desempenhadas por data analysts:

Recolha e Preparação de Dados (Data Preparation)

A informação tratada e analisada vem de variadíssimas fontes como inquéritos, arquivos digitais, ou bases de dados internas.

Polimento de Dados (Data Cleaning)

Nesta fase, os data analysts certificam-se de que a informação previamente obtida é exata, factual e completa, tratando de remover dados em duplicado, corrigir erros e preencher informação que eventualmente esteja em falta.

Análise e Interpretação de Dados (Data Analysis)

Tal como indicado, consiste em recorrer a métodos e ferramentas de análise e visualização estatísticas, de forma a identificar potenciais padrões, tendências e perspetivas para o futuro a curto prazo.

Criação de Relatórios (Data Reporting/Visualization)

Trata-se de uma forma de relatar e comunicar visualmente novas perspetivas de mercado a todos os interlocutores envolvidos no processo de tomada de decisões, uma vez concluída a sua interpretação.

 

Quanto ganha um Data Analyst?

De acordo com a Robert Walters (uma consultora em recrutamento profissional especializado), o salário médio de um Data Analyst em Portugal situava-se entre os €35.000 e os €45.000 em 2020.

O vencimento de um analista de dados, tal como em qualquer outra profissão, depende de fatores como experiência, setores em que se encontra inserido e localização.

Se olharmos para outras capitais europeias, constatamos que a média anual corresponde a €30.000 em Madrid, €32.000 em Londres e €41.000 em Paris, com base na plataforma Glassdoor.

Contudo, o vencimento auferido correspondente poderá atingir níveis consideravelmente superiores, se estivermos a falar de data analysts com competências em:

• IA, Machine Learning: área do conhecimento dedicada à compreensão e construção de metodologias de aprendizagem de otimização da parte de um sistema de IA, sendo que o potencial de um determinado agrupamento de dados é explorado ao máximo, de forma a melhorar o seu desempenho no que concerne a resolução de alguns conjuntos de tarefas, sem que seja necessário programar ou fornecer instruções explícitas nesse sentido;
• Big Data: ciência que estuda o tratamento, a análise e as formas de obtenção de informações a partir de conjuntos de dados demasiado volumosos para serem analisados por sistemas tradicionais.

 

Como é que um aspirante a Data Analyst se profissionaliza?

Primeiro de tudo, convém obter um misto de competências técnicas e transversais. Se estas puderem ser acompanhadas de outras habilitações das mais diversas naturezas, tanto melhor.

Antes de explorarmos as competências técnicas e transversais mais ao detalhe, será necessário que inicie a jornada para um futuro como data analyst e apostar em formação ou numa especialização.

Assim, quer esteja a ponderar uma mudança de carreira ou a iniciar-se no mercado de trabalho, saiba que, hoje em dia, existem cursos online para que possa experimentar e entrar no mundo dos dados.

Falemos, por exemplo, do curso de Data Analyst da Wild Code School. Esta escola tecnológica, líder na Europa com presença em mais de 20 campus, oferece programas de formação de forma presencial, híbrida e remota.

Com este curso híbrido de Data Analyst da Wild Code School, ficará com as bases necessárias e obterá conhecimentos sobre os fundamentos de limpeza de dados, visualização, mineração de dados, Python, SQL, etc.

Sobre as competências técnicas e transversais, vejamos de seguida alguns exemplos:

Competências Técnicas

Um analista de dados necessita de reunir bases sólidas em estatística, manipulação de dados e linguagens de programação como Python, R e SQL.

Deve também ter experiência em ferramentas de visualização de dados como Tableau ou PowerBI.

Competências Transversais

Consistem em dispor de excelentes capacidades de comunicação e de resolução de problemas.

Isto é necessário a um futuro data analyst para conseguir explicar em termos elementares que informações foi capaz de retirar de conjuntos complexos de dados a interlocutores desprovidos de bases técnicas.

A par disso, deve estar capacitado para colaborar com equipas internas especializadas noutras matérias, no sentido de as esclarecer relativamente aos resultados obtidos.

Especializações

Qualquer data analyst devia considerar especializar-se em domínios específicos como os setores financeiro, da saúde, ou do e-commerce (comércio digital), de forma a melhor compreender as técnicas de análise de dados particulares a cada indústria.

Aprendizagem Contínua

Manter-se atualizado em relação às tendências e tecnologias mais recentes da área é essencial para um analista de dados na era da Inteligência Artificial. Para isso, é importante buscar constantemente novos conhecimentos e aprimorar habilidades por meio de diferentes meios, tais como: participação em cursos, workshops e eventos de tecnologia, estudo de materiais especializados, realização de projetos e análises de dados complexos, além de interagir com outros profissionais da área para troca de conhecimentos e experiências. A aprendizagem contínua é um processo contínuo e imprescindível para o sucesso na carreira de um profissional de dados.

 

Em conclusão...

A análise de dados é um processo que se tornou fundamental na tomada de decisões de múltiplos setores e indústrias, pelo que a procura por data analysts competentes e distintos só tem vindo a aumentar.

Com o advento do digital em geral e da IA em particular, os analistas de dados necessitam de adquirir novas ferramentas de trabalho que lhes permitam tirar o máximo partido das tecnologias compreendidas nesta área.

De forma a tornar-se num profissional, o aspirante a data analyst necessita de competências técnicas e transversais, para além de conhecimentos especializados (obtidos através de uma formação ou especialização) e uma apetência pela aprendizagem contínua.

Ao frequentar e concluir com aproveitamento um curso de análise de dados, o futuro analista estará munido de tudo o que é essencial para ser bem-sucedido na sua carreira.

Nos casos em que a frequência presencial se torna impraticável, existe sempre a opção de uma oferta inteiramente online, promovendo, assim, uma oportunidade de aprendizagem acessível a estudantes de todo o mundo, cada vez mais globalizado.