{"id":4421,"date":"2022-09-23T08:00:00","date_gmt":"2022-09-23T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/coodesh.com\/blog\/?p=4421"},"modified":"2022-09-23T08:27:44","modified_gmt":"2022-09-23T11:27:44","slug":"carreira-em-data-science-um-relato-sobre-o-dia-a-dia-na-profissao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/coodesh.com\/blog\/candidates\/carreira-em-data-science-um-relato-sobre-o-dia-a-dia-na-profissao\/","title":{"rendered":"Carreira em Data Science: um relato sobre o dia a dia na profiss\u00e3o"},"content":{"rendered":"\n

A carreira em Data Science tem sido almejada por muitos profissionais, principalmente em transi\u00e7\u00e3o de carreira. De fato, \u00e9 uma profiss\u00e3o que est\u00e1 em alta e, mesmo tendo sua origem h\u00e1 algumas d\u00e9cadas, muitas empresas e profissionais est\u00e3o tendo seus primeiros contatos com a \u00e1rea de dados.<\/p>\n\n\n\n

Aqui no blog da Coodesh, j\u00e1 fizemos uma apresenta\u00e7\u00e3o de algumas das principais profiss\u00f5es dentro de Data Science (veja o artigo<\/a>), sendo elas o Cientista de Dados, Analista de Dados, Arquiteto(a) de Dados e o(a) Engenheiro(a) de Dados.<\/p>\n\n\n\n

Sendo eu um desses profissionais, e que transitou de carreira, posso dizer o qu\u00e3o real \u00e9 a demanda e qual \u00e9 a import\u00e2ncia da \u00e1rea de dados dentro de uma empresa<\/strong>, al\u00e9m do quanto de valor \u00e9 gerado para as decis\u00f5es por elas tomadas.<\/p>\n\n\n\n

Empresa orientada a dados<\/h2>\n\n\n\n

Um termo muito utilizado pelas empresas \u00e9 a gest\u00e3o \u201cData Driven\u201d<\/strong>, ou seja, aquela a qual \u00e9  orientada por dados e que toma todas as decis\u00f5es baseadas em informa\u00e7\u00f5es concretas e analisadas.<\/p>\n\n\n\n

E o contexto desse formato de gest\u00e3o est\u00e1 diretamente ligado \u00e0 enorme massa de dados que as empresas geram diariamente<\/strong>, sejam por seus produtos ou servi\u00e7os on-line, marketing, redes sociais, an\u00fancios etc. <\/p>\n\n\n\n

Ou seja, \u00e9 imprescind\u00edvel que a empresa tenha total controle de toda a informa\u00e7\u00e3o que \u00e9 gerada por ela (e para ela) para que possa customizar seu produto e\/ou servi\u00e7o para seu p\u00fablico, e possa entender as reais necessidades deles.<\/p>\n\n\n\n

Esse formato vai em contrapartida \u00e0 gest\u00e3o por \u201cachismos\u201d ou por an\u00e1lises rasas, sem profundidade e sem pleno conhecimento de todas as informa\u00e7\u00f5es em torno do neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n

Esse modelo \u00e9 t\u00e3o impactante que at\u00e9 bandas de rock est\u00e3o utilizando para aumentar o engajamento do seu p\u00fablico em shows. Recentemente vi uma mat\u00e9ria sobre a consagrada banda \u201cMetallica\u201d <\/a>que utiliza dados da plataforma Spotify para analisar as m\u00fasicas mais ouvidas regionalmente, orientando e customizando assim suas setlists para cada show.<\/p>\n\n\n\n

Isso \u00e9 incr\u00edvel! Inevitavelmente as empresas, sejam elas grandes ou pequenas, demandam esse formato de gest\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n

Papel de um Data Analyst<\/h2>\n\n\n\n

Como citado acima, h\u00e1 v\u00e1rios tipos de profissionais dentro da carreira de Data Science, com algumas compet\u00eancias em comum, mas com responsabilidades diferentes dentro da \u00e1rea.<\/p>\n\n\n\n

O dia a dia de um Analista de Dados se d\u00e1 pela an\u00e1lise de eventos j\u00e1 ocorridos e no tempo presente,<\/strong> ou seja, se responsabiliza pela constru\u00e7\u00e3o de an\u00e1lises para que a empresa possa validar o efeito de suas decis\u00f5es j\u00e1 tomadas e tamb\u00e9m para levantar novos insights e hip\u00f3teses, para que novas decis\u00f5es sejam avaliadas.<\/p>\n\n\n\n

Mas para que isso aconte\u00e7a, \u00e9 necess\u00e1rio haver um pipeline de dados, ou seja, um fluxo desde a fonte inicial dos dados, como ele ser\u00e1 coletado, suas transforma\u00e7\u00f5es e para onde ele ser\u00e1 destinado (comumente essa t\u00e9cnica \u00e9 chamada de ETL ou ELT, dependendo de como est\u00e1 desenhado o pipeline). <\/p>\n\n\n\n

O Analista de Dados \u00e9 o respons\u00e1vel por manter esse fluxo ativo<\/strong> e, muitas vezes, realizar manuten\u00e7\u00f5es de acordo com as necessidades do neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n

Tendo esse escopo em bom funcionamento, toda a informa\u00e7\u00e3o \u00e9 transportada para as ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o de dados.<\/strong> Aqui \u00e9 interessante frisar a import\u00e2ncia do Analista de Dados, que tem a miss\u00e3o de gerar um storytelling bem claro e sem ru\u00eddos para que os usu\u00e1rios dessas visualiza\u00e7\u00f5es possam compreender a mensagem atrav\u00e9s dos dados.<\/p>\n\n\n\n

Nesse contexto ainda das visualiza\u00e7\u00f5es, o profissional de Analytics tamb\u00e9m aponta insights por ele mesmo observado, para que as equipes possam ter mais informa\u00e7\u00f5es e uma an\u00e1lise muita vezes mais estat\u00edstica e menos enviesada, por ser algu\u00e9m que est\u00e1 observando os eventos de uma forma mais criteriosa. <\/p>\n\n\n\n

Tecnologias <\/h3>\n\n\n\n

Vale a pena citar aqui as principais linguagens de programa\u00e7\u00e3o<\/strong> utilizadas pelo Analista de Dados: Para a extra\u00e7\u00e3o, manipula\u00e7\u00e3o e transforma\u00e7\u00e3o dos dados as linguagens mais comuns s\u00e3o o Python, SQL e NoSQL (com menor frequ\u00eancia).<\/p>\n\n\n\n

Como ferramentas de visualiza\u00e7\u00f5es<\/strong> posso citar as mais comuns, como: Google Data Studio, Power BI, Tableau, Redash, entre outras, que possuem o objetivo de demonstrar graficamente (na maioria dos casos) as an\u00e1lises que ser\u00e3o feitas e as m\u00e9tricas utilizadas pela empresa.<\/p>\n\n\n\n

Import\u00e2ncia do profissional de Analytics<\/h2>\n\n\n\n

O Analista de Dados pode atender diretamente o time de dados da empresa ou quando o time \u00e9 menor (ou ainda quando toda responsabilidade da \u00e1rea fica com ele), o profissional pode atender diretamente as necessidades de v\u00e1rios setores, como opera\u00e7\u00f5es, marketing, vendas, financeiro e diretoria.<\/p>\n\n\n\n

Como h\u00e1 uma enorme concorr\u00eancia no mercado, toda inova\u00e7\u00e3o e estrat\u00e9gia bem definida \u00e9 bem-vinda e pode gerar um grande diferencial para o neg\u00f3cio.<\/strong> O profissional de Analytics est\u00e1 diretamente ligado a isso, pois pode gerar insights acion\u00e1veis para que as equipes possam tomar decis\u00f5es r\u00e1pidas e, muitas vezes, na contram\u00e3o da estrat\u00e9gia antes adotada. Suas a\u00e7\u00f5es impactam diretamente nas decis\u00f5es e estrat\u00e9gias principais da empresa.<\/p>\n\n\n\n

Como dito, as profiss\u00f5es na a\u0155ea de Dados v\u00e3o continuar tendo uma alta demanda de profissionais <\/strong>e \u00e9 importante, assim como em qualquer profiss\u00e3o em tech, que os mesmos se engajem em desenvolver suas habilidades e aprendam novas ferramentas, pois devem estar o mais preparado poss\u00edvel para novos desafios e problemas a solucionar dentro das empresas.<\/p>\n\n\n\n

Agora aproveite para ler tamb\u00e9m o relato sobre como ingressar na carreira de Data Science<\/a> e fazer parte da nossa comunidade<\/a> cadastrando o seu perfil. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

A carreira em Data Science tem sido almejada por muitos profissionais, principalmente em transi\u00e7\u00e3o de carreira. De fato, \u00e9 uma profiss\u00e3o que est\u00e1 em alta e, mesmo tendo sua origem h\u00e1 algumas d\u00e9cadas, muitas empresas e profissionais est\u00e3o tendo seus primeiros contatos com a \u00e1rea de dados. 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