Preciso saber programar para ser analista de dados?
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A gente já conversou sobre o que é preciso saber para se tornar um analista de dados e até montou um artigo com várias ferramentas gratuitas para você começar na área.
Mas eu aposto que tem uma pergunta martelando na sua cabeça, aquela que parece um chefão de videogame:
Eu preciso saber programar pra valer?
Essa dúvida é super comum e, pode acreditar, ela paralisa muita gente com grande potencial. O medo de ter que se tornar um especialista em código antes mesmo de começar a analisar o primeiro dado é real. Mas respira fundo, porque vamos bater um papo sobre isso agora, de forma honesta e sem enrolação.
A resposta rápida
Vamos direto ao ponto para acalmar seu coração.
A resposta curta é: não, você não precisa ser um(a) desenvolvedor(a) expert para começar. Mas, sim, aprender o básico de linguagens como SQL e Python é o que vai transformar você de um(a) iniciante para um(a) profissional que o mercado realmente disputa.
Pode parecer contraditório, mas pense que tudo isso é parte de uma jornada e para evoluir e alcançar diferentes níveis de poder, você precisa ir lapidando suas habilidades. Você não precisa começar no nível mais alto, mas entender o caminho para chegar lá é o que vai garantir seu sucesso. E é exatamente esse caminho que vamos desenrolar agora.
Programação para dados
A análise de dados não é um botão de
liga/desliga onde ou você programa ou não programa. É uma jornada com diferentes níveis de complexidade. Cada nível te dá novas ferramentas e habilidades para resolver problemas maiores.Nível 1: análise sem código - (clique para expandir):
Vamos pensar na seguinte analogia: detetive no início da carreira. Pouco provável que, logo no início de sua carreira, já tenha um laboratório forense de última geração e, mesmo se tivesse, talvez não soubesse como extrair todo o potencial daquele laboratório. A maioria começa com equipamento básico, um olhar aguçado para os detalhes e, o mais importante, vontade de aprender e resolver problemas. Na análise de dados, é a mesma coisa.
Neste nível, seu foco é desenvolver o pensamento analítico. É sobre ter curiosidade, fazer as perguntas certas e saber onde procurar as pistas. E para isso, você pode usar ferramentas visuais incrivelmente poderosas sem escrever uma única linha de código.
Estamos falando do bom e velho Excel ou Google Sheets e, principalmente, de ferramentas de business intelligence (BI) como Microsoft Power BI e Tableau. Com elas, você pode se conectar a diversas fontes de dados, limpá-los, organizá-los e, o mais importante, criar dashboards e relatórios interativos que contam uma história.
É totalmente possível conseguir uma vaga de analista de dados júnior e gerar muitos insights valiosos operando apenas nesse nível. Você será quem transforma dados em clareza para decisões estratégicas. No entanto, para realmente se destacar e não depender de outros para obter os dados brutos, você precisa subir para o próximo nível.
Para começar a praticar agora mesmo, existem diversas ferramentas gratuitas para começar a praticar análise de dados agora que são perfeitas para este nível.
Nível 2: conversando com os dados - (clique para expandir):
Se o nível 1 é sobre observar os dados que já estão na sua mesa, o nível 2 é sobre ir até a fonte e fazer suas próprias perguntas. Aqui entra o SQL (Structured Query Language).
Esqueça a imagem de um programador de software. SQL não é uma linguagem para criar aplicativos ou sites. Pense no SQL como a língua oficial dos bancos de dados. É o idioma que você aprende para poder "conversar" diretamente com o lugar onde a maioria das empresas guarda suas informações mais preciosas.
SQL não é sobre criar apps, é sobre fazer as perguntas certas aos dados!
Aprender SQL é o passo mais importante para ganhar autonomia e sair do básico. Com ele, você pode:
- Buscar (SELECT): pedir exatamente os dados que você precisa.
- Filtrar (WHERE): especificar condições para refinar sua busca.
- Juntar (JOIN): combinar informações de diferentes tabelas.
- Agregar (GROUP BY): resumir dados para encontrar totais, médias e contagens.
Dominar SQL é um divisor de águas. É o que diferencia um(a) analista que depende de planilhas prontas de um(a) profissional que busca a verdade diretamente na fonte, sendo muito mais ágil e preciso(a). Não é à toa que SQL é a habilidade técnica mais requisitada em vagas de analista de dados, de júnior a sênior.
Nível 3: automatizando e aprofundando - (clique para expandir):
Você já sabe observar os dados e já sabe conversar com eles. E agora? Agora você vai desbloquear um superpoder: Python.
Se o SQL te dá acesso aos dados, o Python te dá a capacidade de fazer praticamente qualquer coisa com eles em grande escala. Com a ajuda de bibliotecas (pacotes de código prontos) como o Pandas, que é a principal ferramenta para manipulação de dados em Python, você pode ir muito além.
Sabendo Python, você pode:
- Automatizar tarefas repetitivas: sabe aquele relatório semanal que você sempre precisa montar, limpando e formatando os mesmos dados? Um script em Python pode fazer isso para você em segundos.
- Lidar com volumes de dados massivos: o Excel começa a travar com algumas centenas de milhares de linhas. O Python, com Pandas, manipula milhões (ou até bilhões) de linhas de forma eficiente.
- Realizar análises estatísticas avançadas: ir além das médias e totais, aplicando testes de hipóteses e modelos estatísticos para encontrar correlações profundas.
- Abrir a porta para o machine learning: Python é a linguagem padrão para ciência de dados e inteligência artificial. Aprender a usá-lo para análise é o primeiro passo para, no futuro, criar modelos preditivos que antecipam o futuro.
Aprender Python não é um requisito para a primeira vaga, mas é o maior diferencial competitivo que você pode ter. É o que vai te levar de uma posição júnior para uma sênior, permitindo que você resolva problemas de negócio muito mais complexos, causando um impacto muito maior na empresa.
Dominar essas três áreas — o pensamento analítico do nível 1, a extração de dados com SQL do nível 2 e a análise aprofundada com Python do nível 3 — é o que você precisa saber para se tornar um analista de dados completo e disputado pelo mercado.
SQL vs. Python
Uma das maiores confusões para quem está começando é entender quando usar SQL e quando usar Python. Eles parecem fazer coisas parecidas, mas seus papéis são distintos e complementares.
Para acabar com essa dúvida de uma vez por todas, use a seguinte analogia:
- SQL é o garçom: ele é especialista em ir até a cozinha (o banco de dados), entender seu pedido complexo e trazer para a sua mesa exatamente os ingredientes (os dados) que você pediu, da forma mais rápida possível.
- Python é o chef de cozinha: ele pega os ingredientes que o garçom trouxe e começa a mágica. Ele lava, corta, combina, cozinha (limpa, transforma, analisa) e monta um prato incrível (um insight, um gráfico, um modelo) para ser apresentado.
Característica | SQL | Python |
Função principal | Buscar, filtrar, juntar e agregar os dados que estão no banco. | Pegar os dados, limpá-los, transformá-los, analisá-los e criar modelos. |
Pergunta que responde | Quais dados eu preciso do banco de dados para resolver este problema? | Com estes dados em mãos, que padrões, insights e previsões posso gerar? |
Foco | Extração e manipulação de dados na fonte. | Análise, automação, estatística e visualização em memória. |
Quando usar | Para obter o conjunto de dados exato que você precisa analisar. | Para fazer a análise profunda e extrair insights complexos. |
Eles trabalham em equipe! O fluxo de trabalho mais comum para um(a) analista de dados requisitado(a) é: usar SQL para extrair os dados relevantes do banco de dados e, em seguida, carregar esses dados em um ambiente Python para realizar a limpeza, exploração e análise aprofundada.
Agora que você já sabe como SQL e Python se complementam, vamos concluir essa conversa com dicas para os seus próximos passos.
Conclusão
Então, pode respirar aliviado(a). Para ser analista de dados, você não precisa ser um "dev" de carteirinha. Você precisa ser um(a) detetive curioso(a) que, passo a passo, aprende a conversar com os dados (com SQL) e, depois, a extrair superpoderes deles (com Python).
Essa jornada de aprender a "conversar" e a "ter superpoderes" é incrível, mas pode ser cheia de obstáculos quando se tenta fazer por conta própria. É fácil se perder em meio a tantos tutoriais e não saber o que realmente importa para o mercado de trabalho, o que as vagas de analista de dados realmente pedem.
É exatamente para te guiar nessa jornada que a formação em Data Analytics da Rocketseat foi desenhada.
Nós transformamos o aprendizado de SQL e Python em uma jornada mão na massa, com projetos que simulam o dia a dia de uma empresa de tecnologia. Você não aprende só a sintaxe, você aprende a coletar, tratar e analisar dados para resolver problemas reais, se tornando o(a) analista preparado(a) e requisitado(a) que as empresas estão buscando agora mesmo.
Depois desse papo, qual o seu próximo passo nessa jornada? Começar a desvendar o SQL ou dar uma espiada no Python? Conta pra gente em nossa comunidade!
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