Você é um analista de dados que quer ficar à frente da curva. Quais são as habilidades mais importantes para dominar?

2 Visualização de dados

A visualização de dados é a arte e a ciência de apresentar dados de forma clara, envolvente e informativa. A visualização de dados ajuda você a comunicar suas descobertas, contar uma história e persuadir seu público. Como analista de dados, você precisa dominar os princípios e as práticas recomendadas de visualização de dados, como escolher o tipo de gráfico certo, usar cores e rótulos de forma eficaz e evitar desordem e distorção. Você também precisa estar familiarizado com as ferramentas e plataformas que podem ajudá-lo a criar visualizações de dados impressionantes, como Tableau, Power BI ou D3.js.

3 Perspicácia nos Negócios

Perspicácia empresarial é a capacidade de entender o contexto, os objetivos e as necessidades da empresa ou setor para o qual você está trabalhando. A perspicácia empresarial ajuda você a fazer as perguntas certas, definir o problema e fornecer insights relevantes e acionáveis. Como analista de dados, você precisa dominar o conhecimento de domínio e a terminologia de sua área, como finanças, marketing ou saúde. Você também precisa estar ciente das tendências, desafios e oportunidades atuais que afetam sua empresa ou setor e como a análise de dados pode ajudar a resolvê-los.

4 Pensamento Crítico

O pensamento crítico é a habilidade de aplicar lógica, raciocínio e evidências para avaliar e resolver problemas. O pensamento crítico ajuda a evitar vieses, suposições e erros no processo de análise de dados. Como analista de dados, você precisa dominar as etapas e métodos do pensamento crítico, como definir o problema, coletar e validar dados, analisar e interpretar dados, tirar conclusões e comunicar resultados. Você também precisa ser curioso, cético e de mente aberta, e buscar feedback e melhoria.

5 Aprendizado de Máquina

O aprendizado de máquina é o ramo da inteligência artificial que permite que os computadores aprendam com os dados e façam previsões ou decisões. O aprendizado de máquina está se tornando cada vez mais importante e predominante na análise de dados, pois pode ajudar a descobrir padrões, tendências e insights que não são facilmente detectáveis pelos humanos. Como analista de dados, você precisa dominar os fundamentos e aplicações do aprendizado de máquina, como aprendizado supervisionado e não supervisionado, classificação e regressão, clustering e redução de dimensionalidade, e redes neurais e aprendizado profundo. Você também precisa estar familiarizado com as ferramentas e estruturas que podem ajudá-lo a implementar modelos de aprendizado de máquina, como TensorFlow, PyTorch ou scikit-learn.

6 Computação em nuvem

A computação em nuvem é a entrega de serviços de computação, como servidores, armazenamento, bancos de dados e software, pela internet. A computação em nuvem oferece muitos benefícios e oportunidades para a análise de dados, como escalabilidade, flexibilidade, custo-benefício e segurança. Como analista de dados, você precisa dominar os conceitos e recursos da computação em nuvem, como plataformas de nuvem, serviços de nuvem, arquiteturas de nuvem e segurança em nuvem. Você também precisa estar familiarizado com os provedores e produtos que podem ajudá-lo a realizar a análise de dados na nuvem, como AWS, Google Cloud ou Azure.

7 Veja o que mais considerar

Este é um espaço para compartilhar exemplos, histórias ou insights que não se encaixam em nenhuma das seções anteriores. O que mais gostaria de acrescentar?