3 de set de 2018

Analista de dados: o que faz esse profissional? Conheça 3 rotinas

Udacity Brasil

Você já deve ter ouvido falar em analista de dados. Essa profissão, bem como toda a área de ciência de dados, é bastante promissora para o futuro. Mas o que é que um analista de dados faz, exatamente?

A pergunta é um pouco mais difícil de se responder do que parece. Por tratar-se de uma profissão relativamente nova, as capacidades de um analista de dados ainda não são tão bem compreendidas pelas empresas. Por isso, as funções que eles desempenham podem variar conforme o emprego.

E há outra coisa: o trabalho de analisar dados acaba se distribuindo por uma série de nomes diferentes, que têm em comum as montanhas de dados que originam insights para os negócios. Isso significa que uma pessoa com o cargo de “analista de Business Intelligence” em uma organização pode acabar cumprindo as mesmas funções que um “analista de dados” em outra!

Conversamos com três analistas de dados para entender melhor como é o trabalho, como chegaram até lá e que conselhos oferecem para futuros profissionais da área. Confira:

Conheça a trilha de analista de dados da Udacity!

Analista de dados: o que faz esse profissional?

Renata Hirota

Analista de dados no Volt Data Lab

br-blog-analista-de-dados-o-que-faz-renata

1. Como é um dia comum de trabalho?

Todo dia é diferente, depende muito dos projetos que estiverem em andamento em determinado momento e das demandas de cada um deles. Mas todo projeto começa geralmente a partir do entendimento dos dados a serem analisados: o que temos disponível, quais são as perguntas principais que buscamos responder a partir da análise e que ferramentas podem ser utilizadas.

O grosso das atividades ainda está relacionado à limpeza dos dados. Muitas das bases públicas que utilizamos precisam de um tratamento prévio para que seja possível analisar os dados: extrair informações de PDFs, arrumar a formatação de arquivos, etc.

2. Quais são as principais ferramentas que você usa no dia a dia?

Depende do projeto e do tamanho das bases, mas geralmente SQL. SQLite com DB Browser, por exemplo, facilita muito o trabalho de quem ainda está começando a mexer com bancos de dados. E ferramentas de visualização, como Playfair.

Mas também acabo usando bastante Python, principalmente na limpeza dos dados, porque é a linguagem com a qual tenho maior afinidade no momento. E R, para algumas análises que com SQL seriam mais trabalhosas. Também uso QGIS para projetos que envolvem visualizações com mapas e análises de dados georreferenciados. Mas, como disse, depende bastante dos seus dados. Já fiz análises para matérias usando só o Google Sheets, por exemplo.

3. O que é fundamental saber para trabalhar como analista de dados?

Na minha opinião, gostar [do trabalho] e estar disposto a estudar é o principal. Quanto a habilidades, um olhar analítico é fundamental, além de conhecimentos de estatística básica e uma noção de programação. A partir dessa base, tudo é estudável.

4. Como é sua interação com outras áreas?

O Volt é uma empresa com um núcleo principal reduzido, então o contato com as outras pessoas é bem frequente, para que possamos estar atualizados sobre o que cada um está fazendo.

5. Por que se interessou por essa área e como conseguiu seu emprego?

Achei que pudesse ser uma área interessante, aplicável no jornalismo, como tem sido nos últimos tempos. Queria complementar minha formação como jornalista, e a estatística foi a carreira que me pareceu mais completa e aplicável. Entrei no Volt primeiro como bolsista, durante um período de três meses. Fiquei sabendo da vaga pelas próprias redes sociais do Volt, que já conhecia devido ao projeto dos Passaralhos, que monitora demissões de jornalistas no Brasil.

6. Que conselhos daria a alguém que quer trabalhar com análise de dados?

Aprenda a estudar por conta própria. Material é o que não falta hoje em dia! Usar exemplos da vida real, com problemas reais, também proporciona um aprendizado muito valioso.

Leia também: O que é data mining? Entenda esse campo que envolve inteligência artificial e data science

Isabela Marinho

Analista de Business Intelligence da Peppery e ex-analista de dados da Burson-Marsteller

br-blog-analista-de-dados-o-que-faz-isabela

1. Como é um dia comum de trabalho? Que tipo de atividades você realiza?

O dia a dia passa pela validação do banco de dados – ou seja, uma vez que o banco de dados está conectado com a ferramenta (aqui uso Power BI), carrego essas bases e faço a validação para ver se foram carregadas corretamente.

A validação é feita no próprio Power BI: criamos tabelas com datas e validamos se todas as medidas foram carregadas no período. Se tiver algo em branco, é porque houve problema na carga e aí temos que solicitar ao desenvolvedor que mexa em alguma query no código de SQL.

Caso esteja tudo preenchido, está OK e podemos prosseguir com o relatório. Se houver problemas, tratamos a base no próprio Excel. Por exemplo, se houver erros de digitação ou se uma palavra estiver escrita de formas diversas, crio um filtro para identificá-las, uniformizo a escrita (o que significa que trato o dado) e verifico se está tudo igual através do filtro. Se estiver, a base está ok e posso carregá-la no programa.

Eu baixo algumas bases de Google Analytics e Facebook Ads, por exemplo, e verifico se precisam de tratamento. Depois carrego essas bases no Power BI, monto dashboards e uma vez que o relatório está pronto, passo a analisar o que os indicadores me dizem. Assim, escrevo textos sobre o que melhorou ou piorou e faço recomendações sobre o que podemos fazer para melhorar estes indicadores.

Entenda o Nanodegree Analista de Dados da Udacity

2. Quais são as principais ferramentas que você usa no dia a dia?

Uso Stilingue para monitoramento de redes sociais; CrowdTangle para obter dados de páginas; e Google Analytics, Google Adwords e Facebook Ads para obter dados. Também uso muito Microsoft Excel, SQL Server e Power BI.

3. O que é fundamental saber para trabalhar como analista de dados?

Acredito que duas coisas são fundamentais:

  • Curiosidade de saber por que os dados estão subindo ou caindo e entender os motivos e o comportamento dos usuários. A interpretação dos dados e a capacidade de analisá-los são importantes
  • Além disso, ter clareza para apresentar estes dados, seja em gráficos ou textualmente

4. Como é sua interação com outras áreas?

Troco muita informações com as equipes de social media, mídia e atendimento ao cliente.

5. Por que se interessou por essa área e como conseguiu seu emprego?

Minha formação primária é de jornalista. Atuei como repórter por alguns anos e na própria redação onde trabalhava comecei a editar redes sociais e precisei entender um pouco de métricas. Nesse período, fui a uma palestra sobre BI & big data e me interessei. Decidi então fazer uma especialização (pós-graduação stricto sensu) na área, e quando estava na etapa final, consegui deixar a redação e fui trabalhar com BI numa agência de relações públicas.

Lá reuni um pouco dos dois conhecimentos, tanto a análise de dados quanto a minha experiência na área de comunicação. Já com experiência em BI, deixei a agência e agora estou atuando com BI dentro da publicidade.

6. Que conselhos daria a alguém que quer trabalhar com análise de dados?

Aconselho a procurar cursos técnicos que ensinem sobre bases de dados em geral, como funciona um banco e o processo de extração, transformação e carregamento dos dados (ETL). A partir disso, vá se aprimorando no aprendizado de construção de relatórios (dashboards) e nas atualizações sobre as ferramentas. Acho que isso é mais importante do que buscar uma graduação na área.

Francisco Balcão Carvalho

Analista de dados na Elabora Consultoria por quatro anos

br-blog-analista-de-dados-o-que-faz-frederico

1. Como é um dia comum de trabalho? Que tipo de atividades você realiza?

O trabalho diário varia bastante, conforme a demanda do cliente e da empresa em que você trabalha. Eu trabalhei sempre com economistas e projetos de consultoria. Por exemplo, às vezes o cliente queria uma análise rápida de alguma divulgação de pesquisa do IBGE e às vezes uma análise mais precisa de algum setor da economia. No primeiro caso, o trabalho do dia era bastante intensivo e mais genérico: olhar os dados por cima e procurar os valores mais discrepantes, mais notórios. Já o segundo caso exigia mais profundidade e maior poder explicativo das mudanças, além de projeções pessimistas, “normais” e otimistas.

Por fim, caso não houvesse um projeto em aberto, eu procurava melhorar e atualizar os softwares que usava e eram feitos pela própria equipe. A empresa em que eu trabalhava não era muito grande e eu fazia várias etapas do processo, mas de alguma forma o analista de dados sempre precisa identificar e buscar as informações importantes, processá-las e sintetizá-las para uma apresentação.

A parte mais importante é a análise de dados, mas ela só é útil com as outras duas. E esta análise nada mais é do que encontrar padrões e o que está fora destes padrões. Com isso em mente, é possível descobrir as causas que levaram a este padrão e pensar maneiras de mudá-las.

2. Quais são as principais ferramentas que você usa no dia a dia?

A principal ferramenta que eu usava era o Microsoft Excel. Apesar de todos conhecerem ele por cima, muitos não conhecem todas suas funcionalidades. O Excel é um ótimo programa para mexer com uma grande quantidade de dados, fazer estatísticas e relações entre eles, além de apresentá-los em gráficos e tabelas.

Porém, obviamente, nem tudo era possível de ser feito com Excel. A empresa possuía um produto de “análise de sentimentos” de artigos de jornal e outros, ou seja, saber se eles eram contrários ou favoráveis a determinado assunto ou até de qual assunto tratavam. Para isso, nós programávamos muito na linguagem Python, que possui ótimas ferramentas para esse tipo de análise, com destaque para o NLTK (Natural Language Toolkit). O uso de Python era mais para descobrir ou quantificar alguns dados da internet, ou mexer com dados muito numerosos (normalmente, de 100 mil elementos para cima).

3. O que é fundamental saber para trabalhar como analista de dados?

Estatística e computação (contando Excel como computação), obviamente, são essenciais. Além disso, é muito importante ter conhecimento de mundo para formular hipóteses e projeções. Ou seja, ler jornais com regularidade. Daí, os outros conhecimentos virão conforme os projetos surgem.

Eu trabalhei durante algum tempo com informações do mercado de papel no Brasil, então aprendi bastante sobre a cadeia do papel. As habilidades mais importantes são: vontade de pesquisar, capacidade analítica e capacidade de síntese.

4. Como é sua interação com outras áreas?

Muitas vezes o analista de dados é o “meio de campo” entre um chefe que toma decisões administrativas e uma equipe de informática que fala (quase literalmente) outra linguagem. Ou seja, ele precisa conseguir entender o que os dois lados querem dizer para que eles dialoguem.

Do lado administrativo, entender o problema colocado Do lado computacional, entender o que pode ser oferecido em termos de análises e dados computacionais

A decisão se dá quanto a quais dados e como utilizá-los, com a ajuda do lado da informática. E depois de analisá-los, como passar esses resultados para o lado administrativo.

5. Por que se interessou por essa área e como conseguiu seu emprego?

Eu sempre gostei muito de matemática e padrões, então entrei como programador em uma empresa enquanto cursava matemática. Mas, infelizmente, não me dei bem na área e mudei para um curso de economia.

Na própria empresa eu fui deslocado da programação pura para a análise de dados, o que para mim foi ótimo. Eu continuava identificando padrões, mas agora eles eram reais e eu elaborava hipóteses sobre suas causas e projeções.

Por exemplo: na programação, às vezes, eu tinha que fazer ajustes em um software que permitiria uma análise bem interessante de sentimento, mas eu mesmo nunca fazia a análise. Já como analista de dados, eu conseguia entender, mesmo que por cima, como a ferramenta funcionava e analisar os resultados que ela mostrava.

6. Que conselhos daria a alguém que quer trabalhar com análise de dados?

É uma área bastante dinâmica no seu dia a dia tanto pelos assuntos, que podem variar muito, quanto pela metodologia nesse meio campo entre informática e administração. A pessoa precisa gostar de exatas e de humanas.

Um conselho que eu dou é sobre a honestidade do trabalho. A estatística pode ser a arte de torturar os dados até eles afirmarem o que se quer e, embora todo projeto tenham um objetivo definido, eu acho importante que haja um limite para malabarismos.

Outro conselho é nunca sonegar nenhuma parte do processo. Se você gosta de analisar os dados, não se esqueça que fazer uma boa apresentação deles é muito importante, e vice-versa. O bom analista de dados, na minha opinião, tem que ser competente nas três etapas: identificação, análise e apresentação dos dados.

Vá além:

Sobre o autor
Udacity Brasil

A Udacity, conhecida como a "Universidade do Vale do Silício", é uma plataforma online e global que conecta educação e mercado para ensinar as habilidades do futuro – de data science e marketing digital à inteligência artificial e desenvolvimento. Hoje, há mais de 7 mil alunos ativos no país e 50 mil pelo mundo.