Como começar na área de dados?

Aprenda como começar na área de dados e se tornar analista de dados em 6 meses com um plano prático, ferramentas certas e estratégias reais.

Introdução – Como Começar na Área de Dados em 6 Meses

Fala, impressionador!

Se você deseja se tornar um Analista de Dados ou usar a análise de dados para se destacar em sua área, mas sente-se perdido por onde começar, você não está sozinho. Muitas pessoas desistem porque tentam aprender tudo ao mesmo tempo, sem um plano claro.

A boa notícia é que qualquer pessoa consegue se tornar um analista de dados em até 6 meses, desde que siga um roteiro realista, direto e focado no que realmente importa.

Este plano de 6 meses é dividido em três fases essenciais: Habilidades, Projetos e Candidaturas.

A seguir, vamos detalhar o passo a passo que você deve seguir para conquistar sua vaga sem perder tempo.

Para começar na área de dados, siga um plano de seis meses dividido em três fases. Nos meses 1 a 3, aprenda o essencial de Excel, Power BI e SQL. No mês 4, monte três ou quatro projetos que combinem essas ferramentas. Nos meses 5 e 6, atualize currículo e LinkedIn e comece a se candidatar.

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Os 3 meses iniciais: Foco nas habilidades essenciais

A fase inicial (Meses 1, 2 e 3) deve ser dedicada à construção de uma base técnica sólida. Neste momento, a chave é focar no "80/20" – aprender o que será mais usado e o que permitirá que você tenha segurança nas ferramentas.

Ignorar o que é muito específico ou avançado demais no início é crucial para otimizar o aprendizado.

Você deve focar em três ferramentas principais nesta ordem: Excel, Power BI e SQL. Outros diferenciais, como Python e Inteligência Artificial (IA), virão depois que a base estiver construída.

Mês 1: Excel – O alicerce da análise

O Excel é uma ferramenta que você, sem dúvida, usará em seu primeiro emprego em qualquer área (marketing, financeiro, logística ou análise de dados).

O que aprender em 4 semanas?

• Semanas 1 e 2: concentre-se nas fórmulas de mercado mais comuns, como: SE, PROCV/PROCX, SOMASE, CONTSE, INDICE e CORRESP, além de fórmulas de texto e de data.
• Semana 3: tabelas dinâmicas;
• Semana 4: gráficos e visualização de dados.

Antes de seguir para a próxima ferramenta, pare para praticar de verdade. Pegue bases de dados e tente responder a perguntas reais, como: "Quais categorias cresceram mais em vendas nos últimos anos?".

Para te ajudar nesse aprendizado, recomendo o minicurso gratuito de Excel.

Mês 2: Power BI – Dominando a visualização de dados

Power BI é a ferramenta de Business Intelligence (BI) gratuita mais solicitada nas vagas. Além disso, se você aprender bem Power BI, entenderá cerca de 70% a 80% de qualquer outra ferramenta de BI, como Tableau ou Looker.

O que aprender?

• Conexão de dados: saiba conectar dados de diversas fontes, como: Excel, CSV, dados da web, Google Sheets e bancos de dados;
• Tratamento de dados (ETL - Extrair, Transformar e Carregar os dados): aprenda a organizar e tratar os dados para trabalhar no Power BI;
• Relacionamentos: saiba como juntar informações de várias bases diferentes em um único relatório usando os relacionamentos do Power BI;
• Fórmulas DAX: aprenda as fórmulas específicas do Power BI;
• Criação de dashboards: saiba criar relatórios, dashboards, e como compartilhá-los com outras pessoas.

Para te ajudar nesse aprendizado, recomendo o minicurso gratuito de Power BI.

Mês 3: SQL – Extraindo dados em escala

Como os dados em grande escala costumam ficar em bancos de dados, o SQL é fundamental para conseguir extrair as informações da forma correta.

Nesse ponto, você precisa ser um usuário de nível intermediário. Você não é o desenvolvedor do banco de dados; você apenas consome os dados.

O que aprender?

• Extração, Filtro e Tratamento: a ideia é saber buscar, extrair, filtrar e tratar os dados;
• Comandos Essenciais: isso inclui comandos como SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING, JOINS, subqueries e as funções de janela (window functions).

Para te ajudar nesse aprendizado, recomendo o minicurso gratuito de SQL.

Mês 4: Criando projetos reais para o currículo

Sem experiência de trabalho com dados, os recrutadores não têm muito o que avaliar. O objetivo dos seus projetos é usá-los no currículo e nas entrevistas para demonstrar suas habilidades. Por isso seguem algumas dicas:

1. Crie de três a quatro projetos estratégicos: crie projetos que mostrem uma combinação de habilidades. Por exemplo, tente combinar Excel e SQL, ou SQL e Power BI. Isso prova ao recrutador que você sabe como integrar as ferramentas, simulando um cenário real;
2. Comece pelo problema: um erro comum é começar pela base de dados sem um plano. Ser um Analista de Dados significa usar dados para tomar decisões, e isso deve começar com um problema a ser resolvido.

Por exemplo, em vez de apenas manipular uma planilha, defina uma pergunta que você quer responder, como: "Onde está a maior concentração dos gastos da empresa no último ano?".

Definir a pergunta dá a você uma direção, permitindo que você escolha o gráfico ou análise mais relevante.

Você pode usar ferramentas como o Chat GPT ou Gemini para sugerir perguntas de análise baseadas em suas bases de dados, facilitando o início do seu projeto.

3. Utilize recursos gratuitos: use recursos gratuitos de dados, como o site Kaggle, que oferece bases de dados completas e, muitas vezes, sugestões de análises a serem extraídas

Meses 5 e 6: Candidaturas e diferenciação no mercado

Esta é a hora de atualizar seu currículo e LinkedIn e se candidatar às vagas, seja como Analista de Dados ou em outra área onde você possa usar esses conhecimentos para se destacar.

Você não precisa esperar aprender tudo para começar a se candidatar. Os processos seletivos muitas vezes demoram.

Além disso, não se intimide por vagas que pedem muitas habilidades avançadas, muitas vezes, a descrição é um padrão e não reflete o que será realmente exigido no dia a dia. O que realmente gera um diferencial é conseguir demonstrar o que você sabe fazer.

Algumas vagas terão provas de Excel, Power BI ou SQL. Seus conhecimentos técnicos serão cruciais aqui. Use o tempo para fazer testes técnicos simulados para estar pronto para a entrevista real.

Chegar com um projeto interessante, mostrando que você sabe executar e analisar dados, muda o jogo completamente. Se você não tiver experiências passadas mirabolantes, ter pelo menos um projeto fictício para mostrar é o diferencial que fará você se destacar dos outros candidatos.

Inteligência Artificial: Quando começar a usar?

A IA é, sem dúvida, importante, mas não deve ser o seu ponto de partida!

O principal objetivo da IA é turbinar o que você já sabe. Ela só faz diferença de verdade para quem entende o que precisa ser feito com os dados primeiro.

Você deve aprender IA de forma estruturada e avançada depois de ter uma base sólida em Excel, Power BI e SQL, ou seja, quando você já consegue limpar, transformar e analisar dados por conta própria.

Neste momento, a IA se torna uma multiplicadora de produtividade, ajudando a automatizar partes do trabalho, acelerar análises, gerar insights mais rápidos, criar fórmulas DAX, escrever queries SQL e até montar projetos inteiros com sua orientação.

Enquanto você estuda a base, utilize a IA para te auxiliar. Você pode pedir para ela:

• Explicar conceitos;
• Corrigir fórmulas;
• Gerar perguntas de análise para seus projetos.

Dessa forma, você estará usando a IA como copiloto, mas não tentando substituir a base técnica que ainda precisa ser construída.

Perguntas frequentes

Conclusão - Como se Tornar Analista de Dados

Seguindo esse roteiro, você evita a confusão de estudar tudo ao mesmo tempo e foca no que realmente importa: primeiro construir uma base sólida com Excel, Power BI e SQL, depois provar suas habilidades com projetos reais e, por fim, entrar no mercado com confiança.

A IA entra como apoio para acelerar seu aprendizado. Se você mantiver consistência e direção, em poucos meses terá o conhecimento, os projetos e a segurança necessários para conquistar sua vaga na área de dados.

Caso prefira esse conteúdo no formato de vídeo-aula, assista ao vídeo abaixo ou acesse o nosso canal do YouTube!

O que você aprende neste vídeo

Resposta rápida: O plano divide a transição para análise de dados em três etapas: três meses para consolidar Excel, Power BI e SQL; um mês para criar três ou quatro projetos que combinem ferramentas e resolvam problemas; e dois meses para candidaturas e testes. A inteligência artificial entra como copiloto durante os estudos e ganha espaço após a base técnica.

Neste vídeo (12 min):

• 0:23 - Estrutura do plano de seis meses: habilidades, projetos e candidaturas
• 1:16 - Ordem de estudo das três ferramentas principais: Excel, Power BI e SQL
• 2:01 - Conteúdos de Excel e divisão prática do primeiro mês
• 3:26 - Aplicação do princípio 80/20 para priorizar o aprendizado
• 3:45 - Competências essenciais de Power BI para o segundo mês
• 4:49 - Nível de SQL necessário para consultar e tratar dados
• 5:52 - Criação de três ou quatro projetos que integrem ferramentas
• 6:10 - Definição do problema e das perguntas antes de construir gráficos
• 7:20 - Atualização do currículo e do LinkedIn para iniciar as candidaturas
• 8:01 - Por que não esperar dominar tudo antes de se candidatar
• 9:38 - Entrada da inteligência artificial após uma base sólida nas ferramentas
• 10:17 - Uso da IA como copiloto para estudar, revisar e acelerar tarefas

Trechos do vídeo:

• Projetos fortes combinam ferramentas e partem de uma pergunta de negócio clara.
• O diferencial na candidatura é conseguir demonstrar o que você sabe executar e analisar.
• A inteligência artificial multiplica a produtividade quando existe base técnica para avaliar seus resultados.

Hashtag Treinamentos

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