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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):
Nível 2: conversando com os dados - (clique para expandir):
Nível 3: automatizando e aprofundando - (clique para expandir):
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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