Programação na área de Análise de dados?

Introdução

Sabemos que a área de dados é vasta e muito ampla, e cada vez mais os setores tem buscado por profissionais multidisciplinares para ocupar os cargos dessa área. Hoje vou trazer em questão a de Análise de dados, já que é a minha área de atuação e maior estudo, por assim dizer.

Os profissionais analista de dados não são necessariamente aquele padrão que encontramos em vagas de desenvolvimento: que são estudantes ou graduados na área de tecnologia, que são pessoas que estão migrando ou fazendo uma segunda graduação para atuar no cenário da programação. Os Analista de dados são desde a tecnologia até a gestão, são pessoas da área de Economia, Administração, Marketing e da vasta gama de cursos tecnológicos. Isso se dá principalmente pelo objetivo da Análise de dados, que é buscar insights, agregar valor através de informações relevantes, apresentar dados de maneira gráfica e explícita para tomada de decisões de uma empresa tendo seu foco bem forte no negócio, então é uma profissão que consegue ser abraçada por profissionais multidisciplinares.

Quando pensamos na análise de dados também vêm algumas ferramentas e softwares à nossa mente como: Excel e PowerBI, sendo esses dois os principais pilares de muitas empresas e vagas que buscam colaboradores na área. No entanto, há outras ferramentas que também podem agregar muito valor e crescimento para aquele indivíduo, e agora eu pergunto a você: É preciso programar para ser analista de dados? A resposta é: Não, porém depende. Aí pensemos, depende de quê, do quê, de quem???

Python, Scala, R, DAX, SQL, são apenas algumas linguagens que podem se tornar indispensáveis no seu trabalho. É inegável que a entrada em linguagens de programação pode ser um primeiro contato muito traumático se não for feita de uma forma sutil e gradativa, porém ao dominarmos uma tecnologia nesse nível, ela só tem a te auxiliar, colocando a ferramenta para trabalhar para você.

·        SQL para manipulação de dados em Banco de Dados, que é de onde sai nossa matéria primordial.

·        Scala, Python e R como linguagens de programação de capacidade forte e que permite múltiplas aplicações com suas inúmeras bibliotecas e frameworks (Com certeza algum deles vai atender algum contexto seu de necessidade rs), projetos como automação de processos nos principais componentes do pacote office, orquestração de fluxo de tarefas e análises exploratórias de datasets são apenas algumas das principais tarefas que dá de desenvolver nessas linguagens.

·        DAX também sendo uma linguagem que é muito utilizada no próprio PowerBI e no Power Pivot do Excel auxiliando a limpeza e filtragem de dados deixando um relatório mais automático, sincronizado e padronizado sem perder muitas horas apenas na etapa de preparação de dados antes de explorá-los de fato.

Todas as ferramentas abordadas podem trazer muito valor e facilitar o dia a dia daquele profissional e aí surge a dúvida perante uma maré de opções.” Preciso saber tudo? Mas eu já entrego o que me é pedido sem usar nada dessas complicações. ”

Não é uma obrigação, bem longe disso, é apenas uma linha sucessiva de escolhas que só te trarão vantagens, aperfeiçoamento, valor e experiência. Eu, pessoalmente, gosto muito de refletir sobre essa questão do "Já entrego o que me foi pedido" da seguinte forma:

''Resolução é o que conta, mas resolver rápido, com qualidade e usando ferramentas que o mercado abraçou e tem cada vez mais buscado profissionais que as dominem? Indescritível.''

Todos nós temos alguma espécie de negação a alguma ferramenta que sequer usamos ou que o primeiro contato não foi bacana, seja por medo, por não entender ou por não gostar mesmo, mas hoje em dia existe tantas opções que podem atender igualmente e que a compreensão de um software para o outro não é discrepante em níveis significativos.

·        Não gosta do PowerBI? Tem o Qlikview e o Tableau.

·        Não gosta do Excel? Tem o libreoffice e as planilhas do google.

·        Não gosta do Python? Tem o RStudio, tem o Scala, tem o Julia.

·        Não gosta do SQL? aí realmente é um problema. hahahaha.

Conclusão

Não se prenda à apenas aquilo que lhe é pedido, exigido, buscado e extraído, todos nós temos a capacidade de ir além, o estudo é algo que engrandece a mente humana, estudar algo com a oportunidade de ver ela sendo aplicada e funcionamento em contexto real e na sua rotina? É uma sensação muito satisfatória, quanto mais você aprender, sentirá vontade de continuar se aperfeiçoando e essa é a magia de tudo. A DIO possui trilhas excelentes para nós entusiastas de dados, então vamos pôr a mão na passa??

Apresentação

Espero que tenham gostado e que eu tenha trazido algum ponto de vista interessante a todos vocês! Esse é meu primeiro artigo e vou finalizar me apresentando a vocês.

Sou Ana Assunção tenho 22 anos, graduanda em Big Data e IA e entusiasta da área de dados desde junho de 2022, atualmente eu trabalho como Analista de Dados Júnior 1.

Meu linkedin caso queiram se conectar comigo, serão todos muito bem-vindos!