Análise de dados: o que é, como implementar e como se preparar para atuar na área
Estamos imersos em um contexto em que gerar, consumir e, analisar dados são fundamentais para o sucesso das pessoas e empresas diante dos desafios de um mundo em constante evolução.
A análise de dados visa auxiliar na tomada de decisões estratégicas, na geração de informação e até na previsão do que pode ocorrer pelas tendências dos dados coletados, conceitos bem utilizados na inteligência de negócios (BI).
A ponto de curiosidade, segundo o LinkedIn, se comparado com as competências de ciências de dados e engenharia de dados, o maior volume de vagas está em cargos relativos à análise de dados.
Neste artigo, vamos explorar como a análise de dados pode impactar direta ou indiretamente o dia a dia de todas as pessoas e como ela pode impulsionar o seu sucesso na área de dados. Vamos lá?
O que é análise de dados e para que serve?
A análise de dados é um processo para extrair, tratar e interpretar conjuntos de dados brutos visando obter informações úteis e facilitar a tomada de decisões estratégicas.
Existem diversas formas de realizar uma análise de dados de acordo com o que desejamos investigar ou aplicar em nosso contexto. Vamos aprender sobre cada uma delas mais à frente neste artigo.
Com a análise de dados, é possível formular hipóteses, ter visibilidade sobre o mercado, entender as necessidades do negócio, identificar soluções para determinados problemas, reduzir riscos, tomar decisões com maior assertividade, entre outros benefícios.
Pense que, numa empresa, temos diversas fontes de dados, sejam elas estruturadas como planilhas e bancos de dados, ou não-estruturadas, como e-mails, documentos, vídeos e/ou áudios, e que tudo isso pode colaborar para coletarmos insights que podem ajudar na tomada de decisão e implementação de ações e processos para melhorar os resultados da empresa.
Ou seja, esses dados que muitas vezes seriam esquecidos ou ignorados podem servir como uma mina de ouro para suas análises.
Como sugestão de conteúdo, você pode conferir este #HipstersPontoTube, em que o Guilherme Silveira conversa com o David Neves sobre as curiosidades da rotina do profissional de dados e como ele pode explorar os dados.
Por que aprender análise de dados?
É notável que a área de análise de dados tem se destacado como uma das principais fontes de oportunidades de emprego, caracterizada por uma menor barreira de entrada em termos de capacitação e tempo de experiência, se comparada à ciência e engenharia de dados.
Este cenário ressalta a importância da habilidade de análise de dados como um diferencial competitivo no mercado atual.
Além disso, a área de análise de dados ainda tem muito espaço no mercado de trabalho, visto que diversas empresas ainda não conseguem extrair valor dos dados que possui, além de não ter a cultura data-driven (orientada a dados) forte em seu ambiente.
Engana-se que a área de análise de dados é só para quem estuda programação ou vem de competências da área de exatas.
Um dos maiores benefícios da análise de dados é que ela serve para pessoas e empresas dos mais diversos setores, utilizando seus recursos para coletar e interpretar os dados, solucionando alguma dor ou necessidade que precisa ser atendida.
Nada mais interessante que ler dados sobre análise de dados, não é mesmo?
Então compartilhamos aqui com você o relatório State of Data Brazil 2023, feito pela comunidade Data Hackers junto com a Bain & Company e a Vector.
Para complementar, a nossa segunda indicação é o episódio Hipsters Ponto Tech: Análise de Dados no Brasil, que destrincha pontos interessantes e surpreendentes sobre essa pequisa. Corra para conferir!
Qual é o objetivo da análise de dados?
Podemos elencar alguns dos principais objetivos da análise de dados, apresentando o seu potencial e alguns exemplos de utilização no contexto das empresas:
Visibilidade sobre o mercado
A análise de dados proporciona uma compreensão profunda das tendências, comportamentos e preferências dos consumidores, permitindo que as empresas identifiquem oportunidades de mercado e ajustem suas estratégias de acordo.
Por exemplo, uma empresa de varejo, como a Amazon, pode analisar seus dados de vendas para identificar quais produtos são mais populares em diferentes regiões, possibilitando ajustes no estoque e verificando a necessidade de estratégias de marketing para atender às demandas locais.
Compreensão das necessidades
Ao analisar os dados, diferentes empresas podem identificar as necessidades dos clientes de forma mais precisa, adaptando produtos, serviços e experiências para atender melhor às demandas do mercado.
Trazendo para outro exemplo, uma empresa de streaming de música, como a Spotify, analisa os dados de uso da sua clientela para entender seus hábitos e preferências musicais, personalizando recomendações de músicas e playlists para cada pessoa usuária.
Diferencial competitivo do mercado
A capacidade de analisar dados pode não ser um diferencial competitivo, mas uma necessidade para todas as empresas, inclusive em nichos cada vez mais ocupados por uma série de organizações.
Porém, a extensão das análises visando realizar previsões e até antever situações para o melhor aproveitamento dos recursos permite que as empresas identifiquem vantagens únicas e se destaquem da concorrência.
Explorando brevemente em um exemplo: uma startup de entrega de alimentos pode utilizar a análise de dados para otimizar rotas de entrega, reduzindo os tempos de espera e custos operacionais, proporcionando uma vantagem competitiva em relação aos concorrentes.
Tomada de decisão com mais assertividade
A análise de dados fornece insights baseados em evidências, permitindo que os stakeholders (partes interessadas) ajam com confiança e precisão, minimizando o risco de escolhas erradas e maximizando os resultados positivos.
Uma empresa de papel e celulose, como a Suzano, propõe a utilização da análise de dados para prever a demanda por seus produtos, permitindo uma produção mais eficiente e decisões de investimento mais informadas, sem deixar de lado o desenvolvimento sustentável.
Antecipação das necessidades
Este é outro grande trunfo da análise de dados. Ao analisar padrões e tendências históricas, as empresas podem antecipar as necessidades futuras dos clientes e adaptar suas estratégias de acordo, mantendo-se à frente das mudanças no mercado.
Uma empresa de e-commerce, como o Grupo Boticário, analisa padrões de compra históricos para prever quais produtos serão mais procurados durante as datas comemorativas como, por exemplo, Dia das Mães, Dia dos Namorados e a Black Friday, ajustando o estoque e as promoções para atender à demanda esperada.
Redução dos riscos
A análise de dados pode ajudar a identificar e mitigar riscos potenciais, permitindo que as empresas tomem medidas proativas que evitam problemas antes que ocorram, resultando em operações mais seguras e eficientes.
Por exemplo, um banco como o Banco do Brasil, com milhões de transações por semana, precisa estar constantemente analisando os padrões de transações dos clientes para detectar atividades suspeitas de fraude, reduzindo o risco de perdas financeiras e protegendo a segurança dos clientes.
Melhor experiência de clientes ou pessoas usuárias
Ao entender melhor as necessidades e preferências das pessoas usuárias por meio da análise de dados, as empresas podem oferecer experiências mais personalizadas, relevantes e satisfatórias, aumentando a fidelidade do cliente e impulsionando o crescimento do negócio.
Uma plataforma de mídia social, como Instagram, utiliza a análise de dados para personalizar o feed de cada usuário com base em seus interesses e interações passadas, aumentando o engajamento e a satisfação do usuário.
Quais são os tipos de análise de dados?
Agora que a gente já sabe os principais objetivos da análise de dados e a sua importância no nosso dia a dia, vamos entender os 4 principais tipos de análise de dados, quais papéis representam e como podem auxiliar as partes interessadas.
Vamos seguir pela ordem de complexidade e valor agregado, do tipo que demanda menos esforço para o que demanda mais esforço.
Análise descritiva
A análise descritiva tem como objetivo resumir e interpretar os principais aspectos dos dados brutos, buscando entender sua estrutura e características.
Ela está focada em entender o que aconteceu ou está acontecendo, mas sem buscar fazer inferências ou previsões com os dados.
Ou seja, ela descreve os dados sobre um determinado fenômeno, buscando auxiliar em decisões do presente.
Exemplo de análise descritiva
Ao analisar dados de vendas de um e-commerce, a análise descritiva pode incluir o cálculo de métricas como média de vendas diárias, percentual de crescimento em relação ao período anterior e distribuição geográfica das vendas.
Esses cálculos e métricas ajudam os gestores a entenderem o desempenho atual das vendas, identificando áreas de melhoria, porém sem fazer projeções sobre o futuro.
Análise diagnóstica
A análise de dados diagnóstica tem como objetivo investigar as relações de causa e efeito dos resultados observados nos dados.
Para além da descrição do que está acontecendo, ela busca compreender por que está acontecendo.
Ela é bastante utilizada para construção do perfil do consumidor/cliente, tentando traçar alguns paralelos entre o produto e a pessoa que consome, partindo da busca pelo alinhamento às necessidades de sua clientela.
Exemplo de análise diagnóstica
Ao analisar os dados de desempenho de um site, pode-se notar uma queda nas taxas de conversão.
Neste cenário, a análise diagnóstica tem a possibilidade de investigar os possíveis motivos por trás dessa queda, como mudanças no design do site, problemas de usabilidade ou campanhas de marketing menos eficazes.
Isso ajuda a identificar os pontos problemáticos e orienta ações corretivas para melhoria do desempenho.
Análise preditiva
A análise preditiva tem como objetivo fazer previsões de cenários, identificando tendências a partir de certos padrões. Ela une uma série de técnicas que utilizam dados históricos para fazer essas previsões, empregando algoritmos e modelos estatísticos que possam estimar o que pode acontecer com base nesses padrões.
Esse tipo de análise é extremamente requisitado, pois tenta desenvolver nas empresas o sentido de planejamento constante, sempre buscando estar à frente da concorrência, e também ajudando na retenção e atração de clientes, visando a expansão do negócio.
Exemplo de análise preditiva
Considere uma empresa de telecomunicações. Ela pode usar análise preditiva para prever quais clientes têm maior probabilidade de cancelar seus contratos de serviço (churn) com base em dados como histórico de uso, pagamentos em atraso e interações com o suporte ao cliente.
Isso permite que a empresa tome medidas proativas, como oferecer descontos ou upgrades, para reter esses clientes e reduzir a taxa de cancelamento.
Análise prescritiva
A análise de dados prescritiva tem como objetivo recomendar ações específicas para alcançar determinados resultados desejados.
Ou seja, ela vai um pouco além da análise preditiva, que busca prever eventos futuros, tentando auxiliar as partes interessadas no que fazer quando algum comportamento ou resultado acontecer.
Esse tipo de análise utiliza algoritmos avançados e técnicas de otimização para sugerir a melhor abordagem a ser tomada em uma determinada situação.
Exemplo de análise prescritiva
Se pensarmos em uma empresa de logística, a análise prescritiva pode recomendar rotas mais eficientes para a entrega de mercadorias, levando em consideração fatores como condições de tráfego, custos de combustível e horários de entrega preferidos pelos clientes.
Isso ajuda a maximizar a eficiência operacional e reduzir os custos de transporte, proporcionando uma vantagem competitiva significativa.
Como fazer a análise de dados?
Existem uma série de diferentes abordagens para realizar a análise dos dados que dependem bastante do tipo de negócio e do objetivo que foi previsto para ela.
Agora, vamos destrinchar as etapas essenciais de uma análise de dados e explorar brevemente o que cada uma representa:
Definir o objetivo da análise: Esta etapa é a primeira ação a ser realizada e envolve estabelecer nitidamente o propósito da análise, identificando quais perguntas ou problemas específicos desejamos responder ou resolver por meio dos dados. Neste ponto, fica evidente se queremos uma análise descritiva, diagnóstica, preditiva ou prescritiva;
Escolher os tipos de dados e as métricas a serem utilizadas: Neste momento, são selecionados os tipos de dados relevantes para atingir o objetivo da análise e as métricas apropriadas para medir o desempenho e/ou resultados desejados;
Realizar a coleta de dados: Nesta nova etapa, os dados são reunidos a partir de fontes diversas (base de dados, planilhas, documentos, pesquisas, etc.), garantindo a qualidade e integridade dos dados coletados;
Tratar os dados para a análise: Agora, os dados brutos são processados e preparados para as análises, incluindo as tarefas de limpeza dos dados, transformação e integração de diferentes fontes, garantindo que os dados estejam disponíveis da melhor forma possível para as análises;
Realizar a análise dos dados: Esta é a etapa onde a mágica acontece! Primeiro, realizamos a análise exploratória dos dados por meio de técnicas estatísticas e de visualização para explorar os dados, identificar padrões, tendências e anomalias, gerando insights preliminares que possam guiar as análises mais aprofundadas.
Após esse processo, você precisa transformar os dados em informações relevantes, seja por meio de criação de dashboards ou relatórios, modelos de aprendizado de máquina, entre outros. Este momento é onde definimos quais processos são necessários para alcançar cada tipo de objetivo e assim obter os resultados esperados.
Interpretar os resultados: Os resultados são interpretados a partir dos objetivos definidos, avaliando sua relevância, confiabilidade e significado para a tomada de decisão, buscando insights e recomendações relevantes;
Construir relatórios para insights e tomada de decisão estratégica Por fim, os insights obtidos são comunicados por meio de relatórios, dashboards ou apresentações, destacando as principais conclusões e recomendações para apoiar a decisão estratégica e/ou ações necessárias.
Que tal conferir no #HipstersPontoTube sobre o Guia de Carreira em Data Science? Esta é uma dica de conteúdo super interessante.
Neste quinto episódio, a área de Data Science é abordada como um todo, explorando inclusive as temáticas de BI, ferramentas de análise de dados e Storytelling com Dados. Lá temos também uma discussão sobre os processos da análise e ciência de dados. Tenho certeza de que você vai gostar, aproveite bastante!
Desafios mais comuns em análise de dados
Como qualquer área que nos deparamos no dia a dia, a análise de dados possui os seus desafios e cuidados que precisamos tomar.
Afinal de contas, estamos expostos diariamente ao uso de dados sejam eles sensíveis ou não, sendo nossa responsabilidade trabalhar com os dados da melhor forma possível sempre em busca do melhor para nosso cliente, com ética e verdade em nossas análises.
Alguns dos principais desafios na análise de dados são:
- Qualidade dos dados: Dados imprecisos, incompletos ou inconsistentes podem comprometer a análise. Esse é um dos principais desafios, pois é bem comum depararmos com dados despadronizados (por exemplo, uma coluna de estado com registros escritos de maneira diferente: SP, São Paulo ou Sao Paulo), nulos ou de tipo diferente do desejado (coluna numérica com valor textual e vice-versa).
- Seleção dos dados adequados para análise: Escolher os dados certos para uma análise nem sempre é fácil. Por exemplo, ao analisar o desempenho de vendas de uma loja, pode ser desafiador determinar quais variáveis são mais relevantes, como preço, localização, sazonalidade ou demografia do cliente, e selecionar os conjuntos de dados apropriados para incluir na análise. Além de quem buscar para ter acesso a tais dados.
- Gestão e responsabilidade dos dados: Determinar quem é responsável pela coleta, armazenamento e manutenção dos dados pode ser bastante desafiador, especialmente em ambientes com uma ampla variedade de fontes de dados e sistemas. Por exemplo, uma empresa pode ter dados armazenados em sistemas internos, planilhas pessoais de funcionários e APIs de terceiros, tornando necessário estabelecer processos para garantir a qualidade e segurança dos dados em todas as etapas.
- Entrevista com stakeholders: Envolver as partes interessadas é indispensável para entender suas necessidades e expectativas em relação à análise de dados, afinal de contas são os principais agentes tanto para a validação quanto para o uso em decisões estratégicas. No entanto, pode ser desafiador conciliar suas diferentes perspectivas e prioridades. Por exemplo, ao desenvolver um dashboard para uma equipe de vendas, pode ser necessário entrevistar representantes de vendas, gerentes de produto e executivos para garantir que o painel atenda às necessidades de todos os envolvidos e forneça insights relevantes para a tomada de decisão.
- Privacidade e segurança dos dados: Garantir a privacidade e a segurança dos dados é indispensável, especialmente com regulamentações como o LGPD.
- Escalabilidade e infraestrutura: À medida que os conjuntos de dados crescem, surgem desafios relacionados à escalabilidade e infraestrutura de armazenamento e processamento de dados. Por exemplo, uma empresa pode enfrentar dificuldades em lidar com o aumento repentino no volume de dados durante um pico de tráfego no site ou a necessidade de mais recursos para análises mais robustas.
- Interpretação e comunicação dos resultados: Comunicar efetivamente os resultados da análise e garantir que sejam compreendidos pelos stakeholders pode ser um desafio e tanto. Por exemplo, uma equipe de análise precisa deixar bem evidente a possibilidade, ou não, da criação de um modelo de previsão de vendas de acordo com o potencial dos recursos e ferramentas para os tomadores de decisão que provavelmente não possuem conhecimentos técnicos, sendo indispensável habilidades interpessoais (soft skills) como negociação e resiliência.
Falando em storytelling, no Hipsters Ponto Tech: Storytelling com dados é uma excelente sugestão de conteúdo quando se trata sobre a capacidade contar histórias por meio dos dados.
Neste episódio, as narrativas envolventes e instigantes são abordadas de forma detalhada, destacando como uma informação pode ser eficiente quando é realizada de maneira direta e instigante nas análises de dados.
Como implementar a análise de dados na necessidade de meu negócio
Para um gestor ou entusiasta da análise de dados é extremamente importante ter alguns cuidados para apresentar a importância de se cultivar uma cultura de dados, levando em conta uma série de fatores que dependem da sinergia com os colaboradores e das evidências do potencial dos dados na tomada de decisão e crescimento da empresa.
Podemos elencar algumas delas logo abaixo:
Evidencie a importância da cultura de dados
Cultivar uma cultura de dados é fundamental para o sucesso da análise de dados dentro do seu negócio. É de suma importância garantir que todos os colaboradores e partes interessadas compreendam a relevância da análise de dados, tanto para o crescimento do negócio quanto para a sua própria carreira.
A análise de dados é uma excelente ferramenta na compreensão das necessidades do cliente e visibilidade sobre o mercado, além de facilitar na tomada de decisões assertivas e na redução de custos.
Uma empresa que se adapta rapidamente às demandas do mercado e antecipa tendências consegue crescer de maneira sustentável e responsável.
Um passo de cada vez
Implementar a análise de dados de forma gradual permite que toda a empresa aprenda e se adapte ao longo do tempo.
Começar com projetos menores e escalá-los, conforme a maturidade da equipe e da infraestutura de dados, aumenta a probabilidade de sucesso e reduz o risco de sobrecarregar a organização.
Democratização das análise dos dados
Tornar as análises de dados acessíveis a todos os membros da equipe é essencial para maximizar o impacto dos dados.
Isso pode ser alcançado por meio de treinamento, utilização de ferramentas de visualização de dados mais intuitivas e a criação de uma cultura que valorize a tomada de decisões baseada em dados, capacitando os funcionários em todos os níveis a utilizar dados em suas atividades diárias.
Infraestrutura para os dados
Uma infraestrutura de dados sólida é a base para uma análise de dados que seja eficaz. A coleta, armazenamento e processamento de dados de forma segura e eficiente garante que os dados estejam disponíveis quando necessário e possam ser acessados e utilizados por toda a empresa de maneira confiável e escalável.
Investir em tecnologias e sistemas adequados é fundamental para dar suporte às necessidades da organização.
Como me preparar para vagas em Análise de Dados
Para se preparar para vagas de Analista de Dados, é importante adquirir uma combinação entre as habilidades técnicas (hard skills) e as soft skills.
Para as hard skills é essencial estar atento às ferramentas presentes nos requisitos das vagas e ao mesmo tempo se desenvolver em análise estatística e matemática, bem como, praticar por meio de projetos nas principais ferramentas de análise e visualização de dados.
Conhecer também os princípios dos bancos de dados e manipulação de dados é extremamente importante.
Para as soft skills, é indispensável aprender a se comunicar bem, praticando tanto a fala quanto a escrita, visto que diariamente você poderá ter contato com pessoas de diversas áreas e com diferentes níveis de conhecimento das ferramentas e processos da análise de dados.
A proatividade em projetos de análise de dados, seja em seu trabalho ou em momentos de estudos, possibilita a criação de recursos que podem ser eficientes na construção do seu portfólio de análises.
Aproveite este episódio do Hipsters Entrevistas de Emprego Tech com uma simulação de entrevista de emprego com a Professora Viviane e o host Fabrício Carraro para uma vaga de Analista de Dados:
Aproveite mais essa possibilidade de desenvolvimento!
Como aprender a fazer Análise de Dados de forma gratuita
Aprender sobre Análise de Dados de forma gratuita é bastante viável, pela abundância de recursos disponíveis online.
Existem artigos, fóruns e comunidades online, como Medium e Towards Data Science, em que profissionais e entusiastas compartilham seus conhecimentos e experiências sobre análise de dados.
Além disso, assistir a webinars, as nossas imersões e seguir canais do Youtube dedicados à análise e ciência de dados são bem eficazes para te manter atualizado(a) com as últimas tendências sobre o assunto.
Um ambiente muito importante também é o Tech Guide, que conta com conteúdos gratuitos e possibilita uma jornada na Alura sobre o desenvolvimento de diferentes habilidades do mundo tech.
Por exemplo, você pode conferir o Tech Guide de BI e o Tech Guide de Data Science com temáticas relativas à análise de dados. Aproveite este mapeamento com as principais tecnologias demandadas pelo mercado de trabalho.
Cursos da Alura de Análise de Dados
Aqui na Alura temos uma série de conteúdos de Análise de Dados com as principais ferramentas utilizadas no dia a dia e nas grandes empresas.
Logo abaixo disponibilizamos algumas sugestões:
Excel e Google Sheets
O Excel é uma das ferramentas de entrada no mundo da análise de dados.
Por se tratar de uma ferramenta generalista (integra diferentes soluções em um mesmo lugar), o Excel fornece recursos versáteis como tabelas dinâmicas, uma variedade de funções pré-estabelecidas e integração com o Power Query, uma ferramenta embutida para análise avançada de dados.
Alguns de nossos conteúdos dessa ferramenta:
Já o Google Sheets é uma ferramenta de planilhas colaborativa baseada na nuvem que oferece recursos para análise de dados, com fórmulas avançadas, gráficos dinâmicos e integração com outras ferramentas do Google, como o Google Forms.
De compartilhamento fácil e atualizações em tempo real, é outra ferramenta ideal para equipes colaborativas.
Você pode acessar a nossa Formação Data Analysis com Google Sheets para mergulhar um pouco mais nesse tema.
Power BI
Um dos principais softwares de Business Intelligence, o Power BI, permite criar relatórios e dashboards visualmente atrativos e informativos a partir da análise dos dados. Com suporte a uma variedade de fontes, desde CSV e JSON até bancos de dados e Big Data, ele capacita as empresas a transformarem dados em insights poderosos de forma eficiente e escalável.
Você pode aproveitar duas de nossas grandes formações de Power BI, a Formação Power BI, que é o caminho por onde você pode aprender a construir seus primeiros dashboards, fórmulas DAX e outros recursos incríveis da ferramenta e na Formação Dominando o Power BI, onde você tem a possibilidade de sobir mais um degrau de conhecimento, aprendendo a Linguagem M para manipulação dos dados no Power Query e como utilizar outras ferramentas que possam integrar ao Power BI deixando suas análises ainda mais robustas.
Google Looker Studio
O Google Looker Studio é uma plataforma de análise de dados para converter dados em relatórios e painéis informativos que permite às empresas explorar, visualizar e compartilhar insights de dados de forma colaborativa e intuitiva.
Com recursos avançados de modelagem de dados e visualização, o Looker Studio capacita as equipes a tomar decisões e impulsionar o crescimento do negócio.
Você pode acessar a nossa Formação Google Looker Studio para aprender mais sobre essa ferramenta extremamente útil.
Python
Por fim, mas não menos importante, temos o Python, uma linguagem de programação extremamente versátil que quando voltada para dados é amplamente utilizada em análise de dados, ciência de dados e inteligência artificial.
Sua sintaxe simples e legibilidade facilitam o aprendizado, principalmente com o suporte de suas bibliotecas robustas para dados como o Pandas, Numpy, Matplotlib, Scikit-Learn, entre outros.
Nossas formações focadas na utilização do Python no contexto de dados são:
Conclusão
Se você quiser saber um pouco mais de outros conteúdos para uma pessoa Analista de Dados, temos também o Plano de estudos Carreira: Analista de dados, que traz uma série de conteúdos que compilamos aqui na plataforma que seriam importantes para quem opta pela carreira de Análise de Dados.
Reforçando que os conteúdos são opcionais e não necessariamente precisam ser estudados na ordem apresentada.
Se você quiser se aprofundar ainda mais no tema, temos a Pós-Tech de Data Analytics, uma especialização desenvolvida em parceria por professores experts do mercado e especialistas da FIAP e da Alura.
Essa colaboração reúne o maior ecossistema de ensino tech do Brasil, proporcionando um repertório técnico abrangente para que você se torne especialista em Data Analytics, capacitando-se para diferentes carreiras na área de dados.
Portanto, se você está pronto para dar o próximo passo em sua jornada para se tornar uma pessoa analista de dados de sucesso, aproveite as oportunidade de aprendizado disponíveis.
Invista em seu desenvolvimento contínuo, pratique suas habilidades e esteja sempre atualizado(a) com as últimas tendências e tecnologias.
Espero que tenha gostado da caminhada e, se possível, compartilhe também este artigo com seus colegas e pessoas que possam se interessar pelo assunto.
Nos vemos numa próxima.
Até mais!
Créditos
- Criação Textual: Afonso Augusto Rios
- Produção Técnica: Daniel Siqueira
- Produção Didática: Cláudia Machado
- Designer Gráfico: Alysson Manso
- Apoio: Rômulo Henrique
