Descubra quais são os requisitos para uma vaga de Analista de Dados em SQL e compreenda tudo o que é necessário para se preparar!
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É bastante comum as pessoas terem dúvidas sobre quais são os requisitos para uma vaga de analista de dados em SQL. Possivelmente, você já teve essa dúvida. Nesta aula, vou explicar quais são esses requisitos e o que você precisa saber.
Para isso, vamos analisar a busca por SQL no LinkedIn e examinar os requisitos solicitados para uma vaga de analista de dados em SQL.
O objetivo desta aula é proporcionar a você uma noção clara desses requisitos e do que é essencial para apresentar seu currículo de forma eficaz em uma vaga específica.
Além disso, vou abordar a experiência com banco de dados, explicar o que é modelagem, segmentação, tratamento e manipulação de dados.
Esses termos nem sempre são conhecidos e podem acabar gerando dúvidas. Assim, com esta aula, você ficará ciente do que precisa estudar e onde focar para aprimorar suas habilidades!
Para iniciar esta aula, abri o LinkedIn e realizei uma busca por vagas de SQL, obtendo um resultado de 97 mil vagas, pelo menos no momento dessa aula.
Como podem ver, há diversas vagas disponíveis. O LinkedIn é uma das plataformas mais utilizadas para buscar oportunidades profissionais.
Nesta aula, iremos analisar os requisitos de uma vaga específica de SQL, permitindo que você compreenda melhor o que as empresas estão buscando. Assim, poderá se aprimorar e focar seus estudos para se preparar adequadamente.
Para esta análise, selecionei uma vaga específica de analista de dados pleno. Ela apresenta pré-requisitos bastante comuns a diversas vagas que têm o SQL como exigência.
A partir da descrição da vaga, vamos organizar os principais tópicos requisitados do candidato para análise.
Vamos começar pela experiência com banco de dados. Os sistemas de gerenciamento de bancos de dados são programas nos quais manipulamos dados por meio da linguagem SQL.
Cada empresa opta por trabalhar com um sistema de gerenciamento específico para lidar com seus bancos de dados. Por isso, é muito comum encontrarmos, junto desse requisito, nomes como SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Oracle, entre outros.
Quando vemos “Experiência com banco de dados“, significa ter experiência com algum programa de banco de dados no qual utilizaremos a linguagem SQL para manipular os dados.
Existem basicamente dois tipos de bancos de dados: os bancos de dados relacionais e os bancos de dados não relacionais.
Bancos de Dados Relacionais
Os bancos de dados relacionais são compostos por tabelas que possuem relações entre si. Ou seja, as informações contidas em uma tabela se relacionam com as informações contidas em outra.
Por exemplo, um banco de dados de uma rede de lojas pode ter tabelas sobre compras, devoluções, lojas, clientes e produtos. Dessa forma, você consegue relacionar que um produto foi comprado em uma determinada loja, que um cliente devolveu um certo produto, e assim por diante.
Entre os sistemas utilizados para esses bancos relacionais, temos o SQL Server, MySQL, Oracle, entre outros.
Bancos de Dados Não Relacionais (No SQL)
Os bancos de dados não relacionais, também conhecidos como NoSQL, são menos comuns e não seguem a estrutura tradicional de tabelas com linhas e colunas.
Existem alguns conceitos parecidos com os bancos de dados relacionais que você conseguirá replicar, porém, ele é um banco de dados um pouco diferente. Os sistemas mais comuns para esses casos são o MongoDB, Cassandra e Redis.
O segundo requisito presente na descrição da vaga diz respeito à modelagem de dados. A modelagem de dados basicamente é o projeto que realizamos para desenvolver um banco de dados.
Quando você chega em uma empresa em que já existe um banco de dados, esse banco de dados já foi previamente projetado, com as lógicas das tabelas estruturadas e definidas. Construir e estruturar esse banco de dados faz parte do trabalho de modelagem de dados.
A modelagem de dados é dividida em etapas: modelagem conceitual, modelagem física e modelagem lógica.
Modelagem Conceitual
A modelagem conceitual envolve a definição das entidades, atributos e relacionamentos relevantes para o projeto do banco de dados.
Por exemplo, imagine que você queira modelar o banco de dados para uma faculdade. Primeiro, você define quem são os elementos relevantes para esse banco de dados, as entidades. Nesse caso, podem ser os alunos, professores, matérias e departamentos.
Em seguida, pensamos nos atributos, as características das entidades. Por exemplo, a entidade aluno pode ter nome, matrícula, e-mail, data de nascimento e por aí vai.
E por fim, temos os relacionamentos que definem como as entidades se relacionam entre si. O professor dá aula para um aluno e pertence a um departamento específico.
Modelagem Física
Com o modelo conceitual definido, partimos para a modelagem física. Essa etapa envolve a implementação das tabelas com base nas entidades e atributos definidos na etapa conceitual.
Cada tabela corresponde a uma entidade e suas colunas correspondem aos atributos.
É dentro dessa etapa que realizamos o processo de normalização para garantir uma boa estruturação dos dados, fazendo um ajuste fino nas tabelas.
Nesse procedimento, iremos definir as restrições que esse banco de dados vai ter, iremos estruturar um dicionário de dados para documentar o projeto, entre outras coisas.
Modelagem Lógica
Por fim, temos a etapa de modelagem lógica, que é onde o projeto é implementado de fato em um banco de dados utilizando a linguagem SQL.
Nessa etapa, são definidas as tabelas, os atributos e relacionamentos no banco de dados escolhido, seja ele SQL Server, MySQL, PostgreSQL, entre outros.
A linguagem SQL será utilizada para criar, atualizar e deletar os dados no banco de dados.
O próximo requisito presente na vaga diz respeito à segmentação, tratamento e manipulação de dados.
Essa parte já envolve mais o uso da linguagem SQL em si para realizar operações como seleção, ordenação, filtragem e agrupamento de dados.
Essas operações serão feitas utilizando alguns comandos comuns do SQL como SELECT (selecionar), ORDER BY (ordenar), WHERE (filtrar), GROUP BY (agrupar) e JOIN (relacionar tabelas). Também serão utilizadas as subquery e as funções de janela para análise de dados.
Nessa aula, construímos uma análise dos requisitos envolvendo uma vaga de analista de dados em SQL, abordando os principais tópicos envolvendo cada um deles.
Estudar, compreender e ter essa experiência com bancos de dados e com os conceitos relacionados à modelagem, segmentação, tratamento e manipulação de dados são fundamentais para conseguir uma vaga como Analista de Dados em SQL.
Por isso, é importante se familiarizar com a linguagem SQL, conhecer alguns programas de bancos de dados e compreender o que são e como funcionam bancos de dados relacionais ou não relacionais.
Apesar de termos analisado uma única vaga, esses pré-requisitos serão muito semelhantes para outras vagas da área de análise de dados com SQL. Então, utilize esses tópicos como um guia para começar seus estudos e se preparar para sua vaga de analista de dados em SQL.
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