De Analista de dados para Especialista : Guia Completo
Público
Para Quem é Este Artigo?
Este artigo é destinado a:
- Profissionais de Ciência de Dados em Início de Carreira: Aqueles que estão começando suas jornadas no campo da ciência de dados e desejam entender as competências necessárias para crescer e avançar na carreira.
- Analistas de Dados: Profissionais que já possuem alguma experiência na área e estão buscando orientação sobre como progredir para níveis mais altos de senioridade.
- Gerentes e Líderes de Equipe: Líderes que estão gerenciando equipes de ciência de dados e precisam de uma compreensão clara das habilidades e competências exigidas em diferentes níveis de senioridade para melhor apoiar o desenvolvimento de suas equipes.
- Recrutadores e Profissionais de RH: Especialistas em recrutamento que desejam entender as qualificações e habilidades necessárias para os diferentes níveis de profissionais de ciência de dados, a fim de melhorar os processos de seleção e desenvolvimento de talentos.
- Estudantes e Aspirantes a Cientistas de Dados: Estudantes universitários e indivíduos interessados em ingressar no campo de dados, proporcionando uma visão clara do que esperar e como se preparar para uma carreira de sucesso.
Este guia detalhado oferece insights valiosos sobre as competências técnicas e habilidades de negócios necessárias para cada estágio da carreira, desde o nível júnior até o especialista, ajudando cada leitor a traçar um caminho claro e objetivo para o seu desenvolvimento profissional em dados.
Matriz de competências x senioridade
No cenário dinâmico e cada vez mais crucial do Data & Analytics, compreender a progressão de carreira é essencial tanto para profissionais da área quanto para as organizações que os empregam. Uma representação visual clara dessa progressão é fornecida pela imagem que descreve a senioridade em várias competências chave. Neste artigo você terá uma clareza de como sair De Analista de dados para Especialista : Guia Completo.
Vamos detalhar cada um desses níveis e competências.
SQL
- Junior: Neste estágio inicial, o foco está no domínio dos comandos básicos do SQL como SELECT, GROUP BY e JOINS. Esses são os alicerces para qualquer análise de dados.
- Pleno: Com alguma experiência, o profissional deve se sentir confortável com subqueries e views, que permitem uma manipulação e visualização de dados mais complexas.
- Senior: Avançando na carreira, a capacidade de utilizar window functions se torna crucial, permitindo análises mais sofisticadas.
- Especialista: No topo da carreira, o especialista se concentra na otimização de queries, garantindo que as consultas sejam eficientes e rápidas, mesmo com grandes volumes de dados.
ETL (Extract, Transform, Load)
- Junior: Envolve-se com conceitos básicos de ETL, aprendendo a mover e transformar dados entre sistemas.
- Pleno: Desenvolve boas práticas de tratamento de dados, garantindo qualidade e consistência nos processos de ETL.
- Senior: Contribui na construção de KPIs, utilizando os dados transformados para medir e monitorar o desempenho do negócio.
- Especialista: Participa ativamente na discussão e definição de KPIs, assegurando que os indicadores estejam alinhados com os objetivos estratégicos da organização.
Análise Exploratória
- Junior: Foca em estatísticas básicas, como média e desvio padrão, para uma compreensão inicial dos dados.
- Pleno: Avança para estatísticas intermediárias e utiliza ferramentas como Python para uma análise mais profunda.
- Senior: Capaz de criar e interpretar modelos analíticos, transformando dados em insights acionáveis.
- Especialista: Otimiza modelos, garantindo precisão e relevância nas análises.
Storytelling
- Junior: Aprender a criar histórias com dados, mas com suporte.
- Pleno: Consegue criar histórias com dados com algum apoio.
- Senior: Cria apresentações sozinho, utilizando dados para contar uma história coerente e impactante.
- Especialista: Apresenta para diversos públicos, adaptando a narrativa conforme a audiência, seja ela técnica ou executiva.
Negócio
- Junior: Possui um conhecimento básico do negócio, suficiente para entender os contextos das análises.
- Pleno: Entende parcialmente o negócio, permitindo uma análise mais contextualizada.
- Senior: Conhece o planejamento e os processos de negócio, o que lhe permite uma contribuição mais estratégica.
- Especialista: Detém conhecimento profundo de mais de um perímetro do negócio, podendo influenciar decisões estratégicas em múltiplas áreas.
Conclusão
A progressão na carreira de Data & Analytics é um percurso contínuo de aprendizado e especialização. Desde o domínio das ferramentas básicas até a capacidade de influenciar decisões estratégicas com análises otimizadas, cada etapa requer um conjunto específico de habilidades e conhecimentos. Para os profissionais da área, é essencial investir no desenvolvimento contínuo, enquanto as organizações devem fornecer o suporte necessário para o crescimento de seus talentos.
Compreender essa trajetória ajuda a alinhar expectativas, definir metas claras e promover o desenvolvimento sustentável tanto dos indivíduos quanto das empresas.
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Referências
https://365datascience.com/career-advice/transition-into-data-science-career/
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