Domínio de ferramentas de visualização de dados como Power BI/Tableau, conhecimento avançado em planilhas eletrônicas, como MS Excel.

Proficiência em linguagens de programação como R e/ou Python.

Experiência ou noções básicas e práticas com bancos de dados (SQL).

Análise de dados em setores como finanças, saúde e turismo, fornecendo insights para melhorar, por exemplo, a gestão de recursos e o atendimento ao cliente.

Elaboração de análises descritivas e diagnósticas: a análise descritiva busca entender o que aconteceu, enquanto a análise diagnóstica, qual o motivo – o porquê.

Proficiência em ferramentas de BI como Power BI/Tableau/Qlik, com foco na criação e manutenção de dashboards.

Conhecimento sólido em bancos de dados e linguagem SQL para extração de dados.

Familiaridade com ETL (Extração, Transformação e Carga) e data warehousing.

Conhecimento em Excel avançado e noções de linguagens como R, e/ou Python.

Capacidade de traduzir necessidades de negócio em requisitos técnicos para dashboards e relatórios.

Habilidade para identificar KPIs relevantes e criar visualizações eficientes.

Desenvolvimento de painéis interativos para acompanhamento de indicadores de desempenho em áreas como vendas, RH e operações.

Criação de relatórios automatizados para apoiar a tomada de decisão estratégica.

Foco em análises preditivas e prescritivas: identificar o que pode acontecer e sugerir o que deve ser feito.

Sobreposição de ferramentas: ambos utilizam ferramentas de visualização como Power BI e conhecimentos em SQL.

Foco diferenciado: enquanto o Analista de Dados concentra-se na exploração e interpretação aprofundada dos dados, o Analista de BI foca na criação de soluções de visualização e monitoramento contínuo.

Ciclo de trabalho: o Analista de BI tende a trabalhar mais em ciclos regulares (relatórios periódicos), enquanto o Analista de Dados frequentemente trabalha em projetos específicos com prazos definidos.

Na prática: em empresas menores, um mesmo profissional frequentemente assume ambos os papéis.

Proficiência em linguagens de programação como Python e/ou R, com conhecimento de bibliotecas específicas (pandas, tidyverse, scikit-learn, tidymodels).

Conhecimento em SQL e bancos de dados relacionais e não-relacionais.

Familiaridade com ferramentas de versionamento (Git) e ambientes de desenvolvimento.

Conhecimentos em estatística aplicada e modelagem matemática.

Capacidade de preparar e transformar conjuntos de dados para análise e modelagem.

Capas de Implementar os principais algoritmos de machine learning.

Desenvolvimento de modelos de classificação e regressão para problemas como previsão, segmentação de clientes e detecção de anomalias.

Análises preditivas e prescritivas: utilizando dados históricos para prever comportamentos futuros e recomendar ações.

Criação de provas de conceito (POCs) para validação de hipóteses de negócio baseadas em dados.

Apresentação de resultados técnicos em formato acessível para partes interessadas não-técnicos.

Profissional especializado na construção e manutenção de infraestruturas de dados. Responsável por projetar, desenvolver e otimizar* pipelines de dados, data warehouses e data lakes.

Seu foco está em garantir dados de qualidade, acessíveis e escaláveis para as equipes de análise e ciência de dados.

Boa comunicação oral e escrita: Saber explicar resultados técnicos para pessoas sem conhecimento técnico, usando linguagem simples e exemplos práticos.

Capacidade analítica: Abordar problemas de forma estruturada, fazer as perguntas certas e buscar soluções baseadas em evidências.

Pensamento crítico: Questionar suposições, avaliar a qualidade de informações e considerar interpretações alternativas antes de chegar a conclusões.

Conhecimento do negócio: Entender os objetivos da empresa, o mercado e como as análises se conectam às metas organizacionais.

Narrativa com dados: Capacidade de transformar números e resultados em histórias convincentes que influenciam decisões e destacam os insights mais relevantes.

Trabalho em equipe: Colaborar efetivamente com colegas de diferentes áreas, entender suas necessidades e integrar diferentes perspectivas.

Gerenciamento de projetos: Planejar etapas de trabalho, estabelecer prazos realistas e comunicar progresso aos interessados.

Adaptabilidade: Lidar bem com mudanças de requisitos, prioridades e tecnologias em um campo em constante evolução.

Curiosidade intelectual: Fazer perguntas relevantes, buscar constantemente novos conhecimentos e ter interesse genuíno em explorar dados.