Se você quer começar na área de dados é importante evitar alguns erros comuns que podem dificultar seu aprendizado.
Neste post, vamos explorar os três principais equívocos que iniciantes cometem e mostrar como seguir o caminho certo para entrar na área de dados com mais segurança e eficiência.
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O que você vai aprender aqui?
Sobre a área de dados
A área de dados envolve a coleta, organização, análise e interpretação de informações para auxiliar empresas e organizações na tomada de decisões.
Profissionais desse campo trabalham com grandes volumes de dados para identificar padrões, prever tendências e encontrar soluções estratégicas para diferentes setores, como finanças, marketing, tecnologia e saúde.
Com o crescimento da digitalização, a demanda por especialistas em dados nunca foi tão alta. Empresas buscam profissionais que saibam não apenas lidar com números, mas também transformar essas informações em insights valiosos.
Para atuar na área, é essencial desenvolver tanto habilidades técnicas, como conhecimento em bancos de dados, visualização e programação, quanto um olhar analítico para compreender e resolver problemas reais.
Se você quer ingressar nesse mercado, é importante saber por onde começar e evitar alguns erros que podem atrasar seu aprendizado. Vamos explorar os três principais equívocos que iniciantes cometem e como seguir o caminho certo para construir uma carreira sólida em dados.
1. Acreditar que precisa dominar todas as ferramentas de uma vez
Uma das maiores armadilhas para quem quer começar na área de dados é achar que precisa aprender todas as ferramentas antes de sequer pensar em se candidatar a uma vaga ou trabalhar em um projeto. Essa ansiedade pode ser paralisante e acabar tornando o aprendizado mais difícil do que realmente é.
É verdade que existem diversas ferramentas importantes na área de dados, mas isso não significa que você precise aprender todas ao mesmo tempo. O ideal é começar com o que realmente faz diferença no dia a dia de um analista ou cientista de dados e ir expandindo seus conhecimentos conforme a necessidade.
No início, a prioridade deve ser aprender a analisar e visualizar dados de forma eficiente. Para isso, as ferramentas mais essenciais são Excel e Power BI. O Excel é amplamente utilizado no mercado e oferece funcionalidades poderosas para criação de planilhas, resumos e tabelas dinâmicas.
O Power BI, por outro lado, se tornou praticamente um pré-requisito em muitas empresas, já que permite a criação de dashboards automatizados, facilita a análise de grandes volumes de dados e tem um ótimo sistema de compartilhamento de relatórios.
Depois de ter uma boa base nesses dois programas, o próximo passo é aprender SQL, a principal linguagem para acessar e consultar bancos de dados. Com SQL, você pode extrair informações diretamente de sistemas empresariais e trabalhar com grandes bases de dados de maneira estruturada.
Por fim, dominar Python pode levar suas habilidades para outro nível. Essa linguagem permite automatizar processos, coletar dados da internet em tempo real e até criar modelos preditivos.
Aqui na Hashtag, por exemplo, utilizamos Python para puxar dados das plataformas de venda online e enviá-los para o Power BI, permitindo que a análise seja feita de maneira mais rápida e eficiente.
O mais importante é entender que não há necessidade de aprender tudo ao mesmo tempo. Comece com as ferramentas mais essenciais e vá evoluindo aos poucos. O conhecimento se constrói gradualmente, e tentar abraçar tudo de uma vez pode ser mais prejudicial do que produtivo.
2. Achar que precisa estar 100% pronto antes de se candidatar a vagas
Outro erro bastante comum entre quem quer entrar na área de dados é achar que só pode começar a buscar oportunidades depois de dominar completamente todas as habilidades listadas nas descrições das vagas.
Esse pensamento pode fazer com que muitas pessoas adiem indefinidamente a busca por um emprego, esperando um momento ideal que nunca chega.
Na prática, muitas empresas valorizam muito mais a sua capacidade analítica e sua iniciativa do que um conhecimento técnico completamente consolidado.
Claro que ter domínio das ferramentas é importante, mas muitas companhias estão dispostas a contratar profissionais que ainda estão em processo de aprendizado, desde que demonstrem um bom raciocínio lógico e analítico.
Aqui na Hashtag, por exemplo, nós damos preferência para candidatos que mostram proatividade e já construíram algum projeto, mesmo que seja fictício. Um portfólio com análises de dados, dashboards ou relatórios pode contar muito mais do que simplesmente listar cursos feitos no currículo.
Se você quer se destacar, comece a aplicar seus conhecimentos em projetos pessoais. Escolha um tema que te interesse e trabalhe em uma análise usando as ferramentas que aprendeu.
Pode ser algo simples, como a variação de preços de produtos ao longo do tempo, a performance de times de futebol ou estatísticas de filmes e séries. O importante é demonstrar que você sabe coletar, organizar e interpretar dados de maneira significativa.
Também não se assuste com os pré-requisitos das vagas. Muitas vezes, as empresas listam um grande número de exigências, mas o que realmente importa é encontrar um profissional que tenha um perfil analítico e seja capaz de aprender rápido.
Mostrar disposição para aprender e resolver problemas pode fazer a diferença na hora da contratação, mesmo que você ainda não tenha domínio absoluto de todas as ferramentas mencionadas na vaga.
3. Acreditar que a área de dados se resume a apertar botões
Um dos equívocos mais perigosos é achar que trabalhar com dados se resume a manipular planilhas, criar gráficos e gerar relatórios. Muitas pessoas começam achando que basta aprender a mexer nas ferramentas e seguir um passo a passo, sem desenvolver um senso analítico verdadeiro.
O diferencial de um bom profissional da área de dados não está apenas no domínio das ferramentas, mas na capacidade de interpretar informações e entender o impacto que elas têm nos negócios. O trabalho não se resume a organizar gráficos bonitos, mas sim a tirar insights valiosos que ajudem a empresa a tomar melhores decisões.
Para exemplificar, imagine que um analista percebeu que o faturamento da empresa em um determinado trimestre foi menor que o esperado. A primeira reação pode ser concluir que as vendas diminuíram, mas um profissional analítico vai além dessa suposição inicial e investiga o que realmente aconteceu.
Ao aprofundar a análise, ele pode descobrir que a empresa passou a vender mais parcelado, o que significa que o faturamento apenas se distribuiu ao longo do tempo, em vez de cair.
Outro exemplo vem da própria Hashtag. Ao analisarmos a taxa de renovação dos nossos cursos, descobrimos que apenas 28% dos alunos renovavam suas assinaturas. Isso parecia um problema, mas quando cruzamos os dados, percebemos que os alunos que renovavam acessavam os cursos até 7 vezes mais do que os que não renovavam.
A partir dessa informação, criamos uma estratégia para aumentar a taxa de retenção, incentivando os alunos menos engajados a utilizarem mais a plataforma. Também passamos a lançar conteúdos novos com mais frequência para manter o interesse dos usuários.
Esse tipo de análise é o que realmente diferencia um profissional de dados que sabe apertar botões de um profissional que sabe interpretar números e transformar informações em ações estratégicas.
Conclusão – Como Fazer Análise de Dados
Se você quer entrar na área de dados, evite esses três erros: não tente aprender todas as ferramentas ao mesmo tempo, não espere estar 100% pronto para começar a se candidatar e, acima de tudo, desenvolva um olhar analítico sobre os dados.
O mercado valoriza profissionais que sabem entender padrões, identificar problemas e propor soluções. Se você conseguir mostrar que tem essa capacidade, já estará um passo à frente de muitos candidatos que apenas decoram comandos sem entender o impacto real da análise de dados.
A melhor maneira de aprender é praticar. Comece com ferramentas essenciais, aplique seus conhecimentos em projetos reais e desenvolva sua capacidade de análise.
O mundo dos dados está cheio de oportunidades para quem sabe transformar números em decisões inteligentes. Então, comece agora e construa sua jornada nessa área cheia de possibilidades! 🚀
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Redator de conteúdo na Hashtag Treinamentos. Produzo textos didáticos sobre tecnologia, buscando informar e engajar o público de forma acessível e descomplicada.