Como se tornar um analista de dados sem experiência: vamos lá!

Entrar no campo da análise de dados pode parecer intimidador, especialmente se você não tiver experiência. Mas não tema! Existem caminhos e estratégias que podem ajudá-lo a iniciar sua carreira como analista de dados.

Para se tornar um analista de dados sem experiência, concentre-se em desenvolver habilidades relevantes para adicionar ao seu portfólio e comece a aprender técnicas comprovadas do mundo real para compartilhar com possíveis empregadores.

A análise de dados normalmente envolve coletar, interpretar e extrair insights valiosos de big data que podem permitir que as organizações tomem decisões mais bem informadas. Com os recursos educacionais direcionados certos e experiências práticas, você também pode causar impacto neste campo em rápido crescimento.

Este artigo irá guiá-lo através de etapas acionáveis ​​para conseguir um trabalho de analista de dados de nível básico, ao mesmo tempo em que mostra como vários recursos podem ajudá-lo a desenvolver as habilidades e conhecimentos necessários.

Índice

• Construindo Habilidades Relevantes
  • Principais habilidades para analistas de dados
  • Faça uso de cursos e certificações online
  • Experimente alguns projetos práticos
  • Rede e junte-se a comunidades
• Criando um Portfólio Forte
• Responsabilidades do trabalho do analista de dados
  • Responsabilidades do cargo de analista de dados de nível básico
  • Ferramentas usadas pelos analistas de dados
• Estratégias de busca de emprego
  • Aproveitando plataformas de trabalho on-line
  • Adaptando seu currículo e carta de apresentação
  • Dicas de rede
• Acertando a Entrevista
  • Preparando-se para perguntas comuns
  • Apresentando habilidades de resolução de problemas
  • Expectativas salariais médias para cargos de nível de entrada
• Desenvolvimento profissional contínuo
  • Manter-se atualizado com as tendências do setor
  • Buscando Certificações Avançadas

Construindo Habilidades Relevantes

Se você não tem experiência anterior no campo, precisa desenvolver as habilidades e conhecimentos necessários de análise de dados.

Esta seção aborda algumas maneiras eficazes de desenvolver habilidades relevantes, fornecendo a você uma base sólida para uma carreira de sucesso em análise de dados.

Principais habilidades para analistas de dados

Para se destacar em sua função como analista de dados, é importante possuir algumas habilidades essenciais de analista de dados:

• Gerenciamento de dados: os analistas de dados devem ter fortes habilidades em gerenciamento de dados, incluindo limpeza, integração e organização de dados. Isso envolve a capacidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados, diferentes formatos de arquivo e sistemas de armazenamento de dados.
• Análise estatística: os analistas de dados devem ter uma sólida compreensão dos métodos e técnicas estatísticas para analisar dados e obter insights significativos. Isso inclui a capacidade de aplicar modelos estatísticos, análise de regressão, teste de hipóteses e visualização de dados.
• Habilidades de programação : você não precisa ser um cientista da computação, mas os analistas de dados precisam ter uma sólida base de programação e ser proficiente em pelo menos uma linguagem de programação, como Python ou R. Eles devem ser capazes de escrever de forma eficiente e limpa código para manipular e analisar dados.
• Perspicácia nos negócios : os analistas de negócios devem ser capazes de entender o contexto de negócios de sua análise e como isso afeta a organização. Eles precisam ser capazes de traduzir insights de dados em recomendações acionáveis ​​para as partes interessadas.
• Habilidades de comunicação : boa capacidade de comunicação é uma ótima habilidade de comunicação. Os analistas de dados devem ser capazes de comunicar claramente suas descobertas às partes interessadas técnicas e não técnicas. Eles devem ser capazes de apresentar informações complexas de maneira concisa e compreensível.
• Visualização de dados: os analistas de dados precisam ter fortes habilidades de visualização de dados para criar representações visuais atraentes de suas descobertas. Isso inclui poder usar ferramentas como Tableau, LuckyTemplates ou Excel para criar tabelas, gráficos e painéis.
• Resolução de problemas : os analistas de dados precisam ter fortes habilidades de resolução de problemas para poder identificar padrões e tendências nos dados e desenvolver soluções para problemas complexos de dados.

Faça uso de cursos e certificações online

Cursos online e certificados profissionais são um bom primeiro passo para adquirir as habilidades necessárias para a análise de dados. Existem inúmeros cursos online, bootcamps, tutoriais e certificações disponíveis na área de análise de dados em sites como Udemy, Coursera e LuckyTemplates.

Esses cursos oferecem aprendizado estruturado e baseado em projetos, permitindo que você aprimore suas habilidades e ganhe experiência prática.

Exemplos de alguns cursos nos quais vale a pena se inscrever incluem :

• Especialização em Fundamentos de análise e visualização de dados do Coursera: Esta especialização, oferecida pela IBM, consiste em cinco cursos que abrangem os fundamentos da análise e visualização de dados usando ferramentas como Excel, Tableau e R. Os tópicos incluem manipulação de dados, análise de regressão e visualização baseada em dados.
• DataCamp's Data Analyst with Python track: Esta trilha foi projetada para ensinar a você as habilidades básicas necessárias para se tornar um analista de dados usando Python. A faixa aborda tópicos como manipulação de dados, visualização de dados e análise estatística usando bibliotecas Python, como pandas, Matplotlib e seaborn.
• Torne-se um especialista em análise de dados do LinkedIn: Este curso aborda os fundamentos da estatística necessários para a análise de dados. Os tópicos incluem probabilidade, teste de hipótese, estruturas e análise de regressão.
• Prática de estruturas de dados do HackerRank: este recurso fornece uma série de desafios de codificação para ajudá-lo a melhorar suas habilidades com estruturas de dados. Os desafios abrangem uma variedade de tópicos, incluindo algoritmos, estruturas de dados e matemática.
• . Este é um modelo de ensino testado e comprovado que desenvolverá uma ampla gama de habilidades essenciais para você passar com confiança no PL-300.

Experimente alguns projetos práticos

Construir um portfólio de é crucial para mostrar suas habilidades técnicas, criatividade e capacidade de extrair insights de dados.

Trabalhar em projetos do mundo real permite que você demonstre suas competências para potenciais empregadores e ajuda a preencher a lacuna entre o conhecimento teórico e a aplicação prática. Para criar um portfólio impressionante, considere:

• Visualização de dados : escolha um conjunto de dados de interesse e crie um conjunto de visualizações que ajudam a contar uma história. Use ferramentas como Tableau , LuckyTemplates ou Matplotlib para criar tabelas, gráficos e painéis que destacam os principais insights.
• Análise de texto: escolha um corpus de texto, como avaliações de clientes ou postagens de mídia social, e use técnicas de processamento de linguagem natural para analisar o texto. Isso pode incluir análise de sentimento, modelagem de tópicos e classificação de texto.
• Limpeza e pré-processamento de dados: escolha um conjunto de dados confuso com valores ausentes, registros duplicados ou tipos de dados inconsistentes e limpe e pré-processe os dados. Isso envolve técnicas como imputação, normalização e codificação de variáveis ​​categóricas.
• Web scraping: escolha um site de interesse e use técnicas de web scraping para coletar dados do site. Isso pode envolver o uso de ferramentas como BeautifulSoup ou Scrapy para extrair dados de tags HTML ou usar APIs para coletar dados de serviços da web.
• Narrativa de dados: escolha um conjunto de dados de interesse e crie uma narrativa em torno dos dados. Use visualizações de dados, texto e elementos multimídia para contar uma história convincente sobre os dados e suas implicações.

Ao concluir esses projetos, aspirantes a analistas de dados podem demonstrar suas habilidades técnicas, criatividade e capacidade de trabalhar com dados de maneira significativa.

Além disso, esses projetos podem ser incluídos em um portfólio de analista de dados, juntamente com descrições detalhadas das metodologias utilizadas e os insights derivados dos dados.

Rede e junte-se a comunidades

O envolvimento com redes e comunidades profissionais pode fornecer conexões, recursos e oportunidades valiosas no campo de análise de dados.

Algumas maneiras de desenvolver sua rede e ganhar exposição incluem:

• Participe de conferências, seminários ou workshops do setor . Esta é uma ótima maneira de interagir com outros analistas de dados e aprender sobre as últimas tendências e técnicas no campo. Algumas conferências populares de ciência de dados incluem Data Science Summit , Strata Data Conference e Predictive Analytics World .
• Junte-se a fóruns online ou grupos de discussão . Por exemplo, Discord e Reddit têm inúmeras comunidades dedicadas à ciência de dados. Eles são ótimos lugares para acompanhar as novidades do setor e conhecer outros aspirantes a analistas de dados e cientistas de dados.
• Conecte-se com profissionais da área por meio de plataformas como LinkedIn , Meetup e Kaggle . Ao construir relacionamentos com outros profissionais da área, você pode aprender sobre oportunidades de trabalho, obter novos insights e conhecimentos e se estabelecer como um especialista no setor.

Agora é hora de criar seu portfólio!

Criando um Portfólio Forte

Quando você está começando como analista de dados sem experiência, a construção de um portfólio forte é essencial para mostrar suas habilidades, criatividade e capacidade de extrair informações dos dados.

Isso ajudará você a estabelecer credibilidade e demonstrar os projetos em que trabalhou anteriormente, mesmo que sejam projetos pessoais ou iniciados por você mesmo. Seu portfólio deve destacar:

1. Projetos que você concluiu: inclua uma variedade de projetos em seu portfólio para mostrar sua experiência prática e especialização em diferentes tipos de análise. Não precisa ser nada muito complicado. Alguns exemplos de projetos básicos que você pode mostrar incluem a coleta de dados de sites e a limpeza de dados. Certifique-se de fornecer contexto para cada projeto, como o problema que você estava tentando resolver, o processo que você seguiu e os insights que você obteve de sua análise.
2. Habilidades transferíveis : são habilidades que você adquiriu em suas experiências anteriores, mesmo que não estejam diretamente relacionadas à análise de dados. Alguns exemplos de habilidades transferíveis incluem experiência com Microsoft Excel, análise estatística ou linguagens de programação como R ou Python.

Ao incorporar esses elementos em seu portfólio, você poderá mostrar com eficácia suas habilidades, criatividade e capacidade de trabalhar com dados, mesmo sem experiência anterior como analista de dados.

Responsabilidades do trabalho do analista de dados

Antes de começar a se candidatar a cargos de analista de dados, você deve se familiarizar com as responsabilidades diárias dos analistas de dados, bem como com as ferramentas do comércio.

Nesta seção, detalharemos as responsabilidades do cargo de analista de dados básico, as principais habilidades que você deve conhecer e algumas ferramentas populares usadas por profissionais de dados.

Responsabilidades do cargo de analista de dados de nível básico

Como alguém iniciando em um nível básico, sua função principal provavelmente será fornecer informações valiosas para a tomada de decisões, coletando, limpando e analisando dados.

As descrições de trabalho variam, mas algumas responsabilidades principais incluem:

• Coleta e organização de dados : envolve a coleta de dados relevantes de várias fontes e sua organização em um formato estruturado para análise.
• Limpeza e pré-processamento de dados : você precisará limpar e pré-processar os dados removendo inconsistências, erros e duplicatas para garantir que os dados sejam precisos e estejam prontos para análise.
• Análise de dados: você precisará usar técnicas estatísticas e ferramentas de software para analisar os dados e extrair insights.
• Criação de relatórios e visualizações: você precisará apresentar as percepções e descobertas usando tabelas, gráficos e outros recursos visuais.
• Comunicação das descobertas: você precisará comunicar as descobertas às partes interessadas e fazer recomendações com base nas percepções.
• Colaborar com os membros da equipe: você precisará trabalhar com outros membros da equipe para garantir que os projetos sejam concluídos no prazo e com alto padrão.
• Aprendizado contínuo: você precisará se manter atualizado com as novas técnicas, tecnologias e tendências no campo da análise de dados para garantir que suas habilidades permaneçam relevantes e eficazes.

Ferramentas usadas pelos analistas de dados

Existem várias ferramentas populares usadas por analistas de dados em tempo integral. Familiarizar-se com essas ferramentas aumentará sua eficiência e eficácia:

Ok, então como você consegue um emprego de analista de dados sem experiência?

Estratégias de busca de emprego

Depois de desenvolver suas habilidades e criar um portfólio forte como analista de dados, a verdadeira diversão começa - é hora de começar a procurar oportunidades de emprego! Mas como você encontra trabalho quando não tem nenhuma experiência?

Nesta seção, exploraremos algumas estratégias de busca de emprego que podem ajudá-lo a conseguir seu primeiro emprego como analista de dados. Desde o aproveitamento de quadros de empregos on-line até o networking com profissionais do setor, várias estratégias podem ajudá-lo a se destacar em um mercado de trabalho competitivo.

Aproveitando plataformas de trabalho on-line

As plataformas de empregos online podem ser um tesouro de oportunidades para aspirantes a analistas de dados e são um ótimo lugar para se conectar com recrutadores do setor. Comece criando perfis em sites populares de busca de empregos, como Indeed , LinkedIn e Glassdoor .

Use palavras-chave relevantes, como “analista de dados de nível básico” e “estágios de analista de dados” para encontrar ofertas de emprego adequadas. Configure alertas de vagas para essas pesquisas para receber notificações de novas oportunidades.

Além disso, considere ingressar em quadros de empregos de nicho específicos para análise de dados, como Kaggle Jobs e iCrunchData . Essas plataformas atendem à comunidade de ciência de dados, aumentando suas chances de encontrar posições relevantes.

E quanto ao seu CV ou currículo?

Adaptando seu currículo e carta de apresentação

Não tenha medo de adaptar seu currículo e carta de apresentação para trabalhos específicos. Certifique-se de enfatizar habilidades transferíveis, e quaisquer projetos relevantes em seus materiais de inscrição.

Aqui estão alguns elementos essenciais para incluir em seu currículo:

• Qualificações : coloque uma forte ênfase em cursos relevantes e certificações do setor que você concluiu com sucesso. Ter um diploma de bacharel ou superior em tecnologia é uma grande ajuda, mas qualquer diploma deve, pelo menos, passar pela porta.
• Projetos de análise de dados ou experiências de voluntariado : em vez de experiência de trabalho real, destaque projetos ou oportunidades de voluntariado dos quais você se orgulha particularmente. Esses projetos devem ser relevantes para a análise de dados.
• Habilidades : Destaque todas as habilidades técnicas que você possui. Isso inclui experiência com linguagens de programação, ferramentas de visualização de dados e estatísticas

Sua carta de apresentação também deve mostrar seu entusiasmo pelo campo de análise de dados e destacar suas realizações ou projetos mais significativos. Demonstrar um forte entendimento de como a empresa usa análises pode mostrar seu conhecimento e ambição.

Dicas de rede

O networking desempenha um papel vital na busca de oportunidades de trabalho e na obtenção de informações valiosas sobre o setor. Participe de conferências, workshops, encontros e webinars para se conectar com profissionais da área. Apresente-se e peça conselhos ou recomendações, o que pode levar a possíveis referências de trabalho.

Além disso, faça uso de plataformas de rede online como LinkedIn e Meetup para expandir suas conexões. Junte-se a grupos relevantes, participe de discussões e compartilhe artigos ou insights para mostrar seu conhecimento e entusiasmo pela análise de dados.

Acertando a Entrevista

Parabéns! Você chegou ao estágio de entrevista de emprego de sua pesquisa de emprego de analista de dados!

Esta é uma excelente oportunidade para mostrar suas habilidades, experiência e paixão pelo campo. No entanto, as entrevistas de emprego podem ser estressantes, especialmente se você não tiver certeza do que esperar; nós entendemos, nós sabemos!

Nesta seção, exploraremos algumas estratégias para ajudá-lo em suas entrevistas de emprego de analista de dados.

Desde pesquisar a empresa e a função até se preparar para perguntas comuns em entrevistas e demonstrar suas habilidades de resolução de problemas, essas dicas ajudarão você a se sentir confiante e preparado para sua próxima entrevista de emprego de analista de dados.

Preparando-se para perguntas comuns

Uma das chaves para uma entrevista de analista de dados é se preparar para perguntas comuns. Comece pesquisando a empresa e entendendo suas necessidades e o setor em que atua.

Isso ajudará você a adaptar suas respostas para as perguntas da entrevista de emprego e demonstrar seu entusiasmo pela função.

Algumas perguntas comuns de entrevistas com analistas de dados que você pode encontrar dos gerentes de contratação incluem:

• Qual é a sua experiência com ferramentas de análise e visualização de dados?
• Você pode descrever um projeto desafiador em que trabalhou e como o abordou?
• Como você lida com grandes conjuntos de dados e garante a qualidade dos dados?

Pratique suas respostas a essas perguntas e considere como você pode destacar suas habilidades e experiência, mesmo que não tenha experiência direta em análise de dados.

Além disso, concentre-se em habilidades transferíveis, como comunicação, resolução de problemas e vontade de aprender.

Apresentando habilidades de resolução de problemas

Como analista de dados, a resolução de problemas é uma habilidade crucial. Durante a entrevista, você pode ser solicitado a resolver um problema ou analisar um conjunto de dados no local. Para mostrar suas habilidades de resolução de problemas, siga estas etapas:

1. Entenda a pergunta : Leve o seu tempo para ler e entender a declaração do problema. Se não tiver certeza, peça esclarecimentos ao entrevistador.
2. Divida: divida o problema em tarefas menores e gerenciáveis. Isso ajudará você a se manter organizado e demonstrar sua abordagem sistemática.
3. Crie um plano: Desenvolva um plano para lidar com cada tarefa, usando seu conhecimento de técnicas de análise de dados para selecionar a abordagem mais apropriada.
4. Execute e adapte: Ao executar o plano, esteja preparado para adaptá-lo com base nos resultados obtidos. Isso demonstra flexibilidade e adaptabilidade.
5. Apresente suas descobertas : comunique claramente suas descobertas e percepções ao entrevistador. Use recursos visuais, se possível, para facilitar a compreensão dos resultados.

Seguindo estas etapas, você pode mostrar com confiança suas habilidades de resolução de problemas e se destacar na entrevista do analista de dados.

Expectativas salariais médias para cargos de nível de entrada

Pode ser desconfortável falar sobre isso, mas é uma parte importante do processo de entrevista – quanto dinheiro uma organização está disposta a pagar a você? A faixa salarial para um analista de dados de nível básico na América pode variar dependendo da localização, do seu conjunto de habilidades e da empresa específica.

De acordo com a Glassdoor, o salário médio de um analista de dados iniciante nos Estados Unidos é de $ 62.453 por ano , em março de 2023. No entanto, a faixa salarial média pode variar de $ 43.000 a $ 89.000 por ano, dependendo dos fatores mencionados acima.

O Indeed também relata números semelhantes, com um salário base médio de US$ 60.679 por ano para analistas de dados iniciantes nos Estados Unidos , em março de 2023.

É importante observar que esses números são apenas médias e podem variar dependendo das circunstâncias específicas da posição. Mas, eles devem fornecer uma boa linha de base para trabalhar ao iniciar uma carreira de analista de dados.

Além disso, esses números podem não levar em consideração outros fatores, como bônus, benefícios e opções de ações que podem ser oferecidos por determinadas empresas.

Desenvolvimento profissional contínuo

O desenvolvimento profissional contínuo é uma parte crucial para se tornar um analista de dados bem-sucedido, independentemente do seu nível de experiência.

Nesta seção final, discutiremos como manter-se atualizado com as tendências do setor e buscar certificações avançadas.

Manter-se atualizado com as tendências do setor

Acompanhar as últimas tendências e desenvolvimentos no campo da análise de dados é essencial para manter sua vantagem competitiva no mercado de trabalho. Aqui estão algumas maneiras de se manter atualizado:

• Siga blogs e sites relevantes focados em análise de dados para se manter informado sobre novas ferramentas, técnicas e práticas recomendadas. Os exemplos incluem Github, Towards Data Science , KDnuggets e, claro,
• Participe de fóruns e comunidades on-line onde os analistas de dados discutem e compartilham insights, técnicas e soluções. Plataformas como Reddit , Discord , Twitter e DataTau e nosso
• Assine boletins informativos, podcasts e canais do YouTube relevantes para se manter atualizado sobre as últimas notícias e desenvolvimentos em análise de dados. Para podcasts, confira Data Skeptic , DataFramed e . Alguns bons canais do YouTube a seguir incluem sentdex e Two Minute Papers .

Buscando Certificações Avançadas

Além das habilidades básicas adquiridas por meio de certificações e cursos de análise de dados iniciantes e intermediários, você pode considerar buscar certificações avançadas para aprimorar ainda mais suas credenciais e experiência.

Como dizem, a prática leva à perfeição, e é por isso que desenvolvemos “Workouts”. Nossos exercícios de habilidades de dados são uma maneira incrível de praticar suas habilidades, comunicar-se com outras pessoas e obter feedback sobre seu trabalho.

Conheça nossos treinos abaixo:

Resumindo, encontrar trabalho como analista de dados sem experiência pode ser um desafio, mas não é impossível.

Ao construir um portfólio forte, desenvolver habilidades sob demanda, fazer networking com outros profissionais e aproveitar os recursos on-line, os aspirantes a analistas de dados podem aumentar suas chances de conseguir seu primeiro emprego na área.

Pode levar tempo e esforço, mas com persistência e comprometimento com o aprendizado, qualquer pessoa (até você!) pode iniciar uma carreira como analista de dados.