Data Analytics Data analytics para iniciantes Como começar em data analytics Guia de DAta Analytics Carreira em análise de dados

Guia de data analytics para iniciantes: passo a passo completo

Rocketseat

7 min de leitura

Navegação Rápida:

Sua jornada em seis passos: do zero ao portfólio de destaque

Passo 1: entendendo a missão - (

O próximo nível da sua jornada

Passo 2: montando seu kit - (

Passo 3: equipando seu laboratório - (

Passo 4: desmistificando o código - (

Passo 5: fortalecendo a base - (

Passo 6: construindo sua prova de valor - (

A gente entende que começar em data analytics pode ser assustador. Como se estivéssemos olhando um mapa gigantesco, sem legenda. Muitas informações dispersas, tantos nomes, ferramentas e conceitos que a gente fica sem saber qual o primeiro passo. A ansiedade bate, a síndrome do impostor dá um "oi" e a sensação de estar perdido(a) é quase inevitável.

Mas e se a gente te entregasse a legenda? E se a gente transformasse esse mapa gigante em uma trilha clara, passo a passo, do ponto de partida até a linha de chegada?

É exatamente isso que você tem em mãos. Este não é apenas mais um artigo. Este é o nosso guia completo de data analytics para iniciantes, o hub central que conecta tudo o que você precisa saber para ir do zero até a criação de sua prova de valor. Ele foi desenhado para ser a sua bússola confiável neste universo tão fascinante e extenso.

Salve este link, porque ele será seu melhor amigo. Use-o para guiar seus estudos, tirar dúvidas e, principalmente, para nunca mais se sentir sem direção. Vamos começar?

Infográfico escuro e elegante com ícones dourados destacando os seis passos para iniciar em data analytics: entender a missão, montar o kit de habilidades, equipar o laboratório, desmistificar o código, fortalecer os fundamentos e construir uma prova de valor com projetos públicos.

Sua jornada em seis passos: do zero ao portfólio de destaque

Cada passo a seguir é um capítulo da sua jornada. Nós vamos te dar uma introdução sobre a importância de cada etapa, um resumo do que você precisa saber e um link direto para um artigo aprofundado, que funcionará como um satélite deste nosso guia pilar.

Passo 1: entendendo a missão - (clique para expandir):

Antes de arrumar as malas e começar a trilha de estudos em data analytics, você precisa entender o seu destino. O que significa, na prática, ser um(a) analista de dados? Se você pensa que é apenas sobre criar gráficos coloridos, prepare-se para uma surpresa.

Sua missão principal é usar dados para resolver mistérios, encontrar padrões ocultos e guiar as decisões mais importantes de uma empresa. O trabalho vai muito além dos dashboards; envolve investigação, análise crítica e, talvez o mais importante, comunicação. Você é a ponte que conecta o mundo técnico dos dados com o mundo estratégico dos negócios.

A rotina diária não é linear. Ela segue um ciclo constante: você começa entendendo um problema de negócio, traduz esse problema em perguntas que os dados podem responder, mergulha nos bancos de dados para coletar as informações, limpa e estrutura esses dados, realiza as análises em busca de padrões e, finalmente, constrói uma narrativa clara para apresentar suas descobertas aos interessados.

A percepção superficial é que o valor está no gráfico final. No entanto, o verdadeiro valor está na capacidade de transformar uma dor de negócio em uma pergunta analítica e, depois, traduzir a resposta analítica em uma recomendação de negócio acionável.

A Amazon utiliza análise de dados para personalizar recomendações de produtos, otimizar preços em tempo real e prever a demanda em seus estoques. Por exemplo, ao navegar no site, os produtos sugeridos são baseados em padrões de comportamento do usuário, como compras anteriores, buscas e itens visualizados. Essa capacidade de transformar dados brutos em recomendações precisas e estratégias de negócio eficazes demonstra o papel crucial do analista de dados em conectar informações técnicas com decisões estratégicas, gerando valor real para a empresa e seus clientes.

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Quer mergulhar mais sobre essa profissão? Leia nosso artigo que aprofunda esse tema.

Passo 2: montando seu kit - (clique para expandir):

Toda jornada exige o equipamento certo. Para um(a) futuro(a) analista de dados, isso significa um kit de habilidades perfeitamente equilibrado entre competências técnicas e competências comportamentais. Uma não funciona sem a outra.

Hard skills:

Estas são as habilidades técnicas que você vai usar no dia a dia para executar seu trabalho. São as ferramentas que te permitem manipular e extrair valor dos dados.

SQL: é a linguagem que você usará para "conversar" com os bancos de dados, pedir informações, filtrar o que importa e juntar peças de diferentes lugares. É uma habilidade inegociável.

Ferramentas de business intelligence: ferramentas como Microsoft Power BI e Tableau são seus estúdios de arte. É aqui que você transforma análises complexas em dashboards interativos e visualizações que contam uma história clara e impactante para quem não é da área técnica.

Python: com bibliotecas (pacotes de código prontos) como Pandas, você ganha agilidade para fazer limpezas de dados complexas, automatizar tarefas e realizar análises que seriam impossíveis em outras ferramentas.

Fundamentos de estatística: esta é a base que garante que suas análises estão corretas. Entender de média, mediana, desvio padrão, correlação e testes de hipóteses te impede de tirar conclusões erradas e te dá confiança nos seus resultados.

Soft skills:

Elas definem a sua capacidade de aplicar o conhecimento técnico de forma inteligente e impactante.

Curiosidade e pensamento crítico: esta é a sua vontade de ir além do óbvio. É a voz na sua cabeça que pergunta "mas por quê?" diante de um número. É a habilidade de questionar os dados, entender o contexto e não aceitar a primeira resposta como a verdade absoluta.

Comunicação e storytelling com dados: talvez a habilidade mais poderosa de todas. É a sua capacidade de transformar uma tabela de números em uma narrativa envolvente e persuasiva. Você não entrega um gráfico, você conta uma história que leva a uma decisão. É o que diferencia um analista bom de um profissional de elite.

Raciocínio lógico e resolução de problemas: é a capacidade de pegar um problema de negócio gigante e nebuloso e quebrá-lo em pedaços menores e analisáveis, criando um plano de ataque lógico para resolvê-lo.

A verdadeira maestria não está em dominar essas listas separadamente, mas em entender sua sinergia. O ciclo é contínuo: você usa a comunicação (soft skill) para entender o problema de negócio, usa SQL (hard skill) para buscar os dados, aplica o pensamento crítico (soft skill) para questionar o que encontrou, analisa com Python (hard skill) e, finalmente, apresenta suas descobertas usando storytelling (soft skill) em um dashboard de Power BI (hard skill). Elas são um sistema integrado.

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Quer a lista detalhada com o que você precisa saber para se tornar um analista de dados? Confira já este artigo.

Passo 3: equipando seu laboratório - (clique para expandir):

Uma das melhores notícias sobre a carreira em dados é esta: você não precisa gastar um centavo para montar um laboratório de análise de nível profissional. A ideia de que é preciso investir uma fortuna em licenças de software é um dos maiores mitos da área, e nós vamos quebrá-lo agora. Seu maior ativo não é dinheiro, mas sim sua curiosidade.

Para te ajudar a escolher por onde começar, estruturamos as ferramentas em três trilhas de aprendizado. Pense nelas como "classes de personagem" em um jogo: cada uma tem um estilo e um objetivo diferente. Qual combina mais com você?

Trilha 1: análise visual, sem código: perfeita para quem vem de áreas de negócio ou quer ter um primeiro contato com o poder dos dados sem escrever uma linha de código. Com o Tableau Public, você cria dashboards interativos com um simples "arrastar e soltar". Com ferramentas de IA como o Julius AI, você pode literalmente conversar com seus dados em português e pedir análises e gráficos.

Trilha 2: a base profissional: esta é a trilha para quem mira uma carreira sólida. Aqui você aprende o trio de ouro do mercado: SQL (usando o robusto e gratuito PostgreSQL), Python (no Google Colab, um ambiente online que não exige nenhuma instalação) e Power BI Desktop (a versão gratuita da ferramenta de BI mais popular do mundo).

Trilha 3: foco em processos e portfólio: para quem gosta de ver o fluxo de trabalho de ponta a ponta. O KNIME permite que você construa todo o seu processo de análise de forma visual, conectando "nós" que representam cada tarefa. E o GitHub se torna sua vitrine profissional, o lugar onde você não só guarda seu código, mas conta a história de cada projeto que desenvolve.

A escolha da ferramenta define seu modo de pensar. Não são apenas softwares; são filosofias de trabalho. Ao escolher uma trilha, você está fazendo uma primeira aposta sobre que tipo de profissional de dados quer se tornar.

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Pronto(a) para instalar seu arsenal de ferramentas e começar a praticar? Confira nossa lista com as 7 ferramentas gratuitas que preparamos com muito carinho.

Passo 4: desmistificando o código - (clique para expandir):

Essa é a grande dúvida que assombra 9 de cada 10 iniciantes em dados. A resposta é mais simples do que parece: não, você não precisa ser um(a) desenvolvedor(a) expert para começar. Mas, sim, aprender a programar é o que vai te destacar e abrir as melhores portas.

Vamos entender o papel de cada linguagem. Elas não são concorrentes; são parceiras que trabalham em momentos diferentes da sua análise.

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Ainda com dúvidas sobre o papel da programação nesta carreira? Leia nossa resposta honesta.

Passo 5: fortalecendo a base - (clique para expandir):

Ferramentas e habilidades técnicas são poderosas, mas só geram resultados se forem utilizadas com domínio e estratégia. Os conceitos fundamentais de análise de dados são a sua "carteira de piloto". Eles te dão o rigor intelectual e a visão estratégica para usar as ferramentas da forma correta.

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Para conhecer sobre alguns desses conceitos, recomendamos fortemente que você leia este material.

Passo 6: construindo sua prova de valor - (clique para expandir):

Chegamos à etapa final da sua preparação: a hora de provar que você não só sabe, mas que você faz. Conhecimento sem prática é só teoria. Um portfólio de projetos é a sua prova de valor, o documento que você vai mostrar aos recrutadores para dizer:

Olha o que eu sou capaz de construir!

Um bom projeto de portfólio não precisa ser sobre o algoritmo mais complexo do mundo. Ele precisa demonstrar que você domina o processo de análise. Ou seja, que você sabe:

Definir um problema ou uma pergunta de negócio.

Encontrar e coletar os dados necessários.

Limpar e preparar os dados para a análise.

Analisar os dados e extrair insights.

Comunicar suas descobertas de forma clara.

Mas onde encontrar dados para praticar? A internet é um tesouro:

Kaggle: a maior comunidade de ciência de dados do mundo, cheia de datasets (conjuntos de dados) gratuitos. O dataset do Titanic é um rito de passagem clássico para iniciantes, perfeito para praticar análise exploratória e responder: "Quem teve mais chances de sobreviver?".

Fontes governamentais: sites como o IBGE, DATASUS e IPEA oferecem dados públicos ricos e bem estruturados sobre demografia, saúde e economia.

Outros: Dados do Airbnb sobre aluguéis em cidades, dados do Runkeeper sobre suas atividades físicas, dados de mercados financeiros... as opções são infinitas.

O erro mais comum dos iniciantes é focar 100% no código e esquecer da história. Um recrutador não quer ver apenas seu script em Python. Ele quer entender como você pensa. Por isso, a parte mais importante do seu projeto no GitHub não é o código, mas o arquivo README.md. É ali que você vai contar a história do seu projeto: Qual era o problema? Que hipóteses você levantou? Como limpou os dados e por quê? Que insights encontrou? Quais as limitações da sua análise?

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Sem ideias por onde começar? Nós te damos a inspiração e o caminho.

O próximo nível da sua jornada

E aí está. O mapa completo. Passo a passo, do zero até a construção de um portfólio que impressiona. Salve este guia. Use-o como sua bússola. A jornada para se tornar um(a) profissional de dados é uma maratona, não uma corrida de 100 metros, e ter um caminho claro é o que vai te manter na trilha.

Percorrer esses 6 passos por conta própria é uma aventura incrível e totalmente possível com os guias que preparamos. Mas se você quer pegar um atalho, ter um GPS com a melhor rota, o suporte de mentores experientes e a companhia de uma comunidade que te impulsiona em cada desafio…

... então a formação sobre Data Analytics da Rocketseat é o seu próximo nível. Nós pegamos toda essa jornada e a transformamos em uma experiência de aprendizado imersiva e mão na massa. Nós estruturamos o caminho para você aprender a coletar, tratar e analisar dados com Python e SQL, entender os fundamentos de estatística e criar visualizações claras e estratégicas para gerar insights com impacto nos negócios. É o caminho estruturado, com o suporte de uma comunidade e de tutores que você precisa para decolar na carreira que mais cresce no mundo.