Reprodutibilidade: Capacidade de um pesquisador independente obter os mesmos resultados usando os mesmos dados e métodos.

Replicabilidade: Capacidade de obter resultados consistentes usando novos dados, mas seguindo o mesmo método.

Transparência metodológica: Documentação clara e completa de todos os passos da pesquisa, desde a coleta de dados até a análise final.

Crise de Reprodutibilidade: Diversos campos científicos enfrentam dificuldades em reproduzir resultados publicados (computação, medicina, psicologia, economia…)

Confiança na Ciência: A reprodutibilidade fortalece a credibilidade da pesquisa científica.

Avanço do Conhecimento: Permite que outros pesquisadores construam sobre trabalhos existentes com confiança.

Eficiência no Processo Científico: Reduz o desperdício de recursos em tentativas de replicar resultados não reproduzíveis.

Controle de versão (Git/GitHub): Rastreamento de mudanças no código e colaboração transparente.

Análises baseadas em scripts: Uso de linguagens como R e Python em vez de ferramentas point-and-click.

Documentos computacionais (Quarto/Jupyter): Integração de código, visualizações e texto explicativo em um único documento.

Ambientes computacionais reproduzíveis: Uso de tecnologias como Docker, renv ou virtualenv.

Dados abertos e compartilhados: Disponibilização de conjuntos de dados em repositórios públicos ou sob demanda.

Habilidades compartilhadas: Manipulação de dados, análise estatística, visualização, programação e comunicação.

Fluxo de trabalho semelhante: Formulação de perguntas, coleta e preparação de dados, análise, interpretação e comunicação.

Mentalidade de verificação: Validação rigorosa de resultados e questionamento constante das próprias conclusões.

Implementação metodológica: Transformação de teoria em código executável e verificável.

Maior visibilidade e citações: Trabalhos reproduzíveis tendem a ser mais citados.

Colaborações ampliadas: Facilita parcerias multidisciplinares e internacionais.

Detecção precoce de erros: Revisão por pares mais eficaz.

Legado científico durável: Pesquisas continuam úteis e verificáveis por mais tempo.

Requisito crescente: Cada vez mais periódicos e agências de fomento exigem práticas reproduzíveis.

Auditabilidade de decisões: Rastreamento do processo decisório baseado em dados.

Transferência de conhecimento: Facilita a integração de novos membros à equipe.

Escalabilidade de soluções: Modelos documentados podem ser adaptados para novos contextos.

Manutenção e atualização: Redução de custos para manter e atualizar soluções analíticas.

Conformidade regulatória: Atende a requisitos de transparência em setores regulados (finanças, saúde).

Curva de aprendizado: Domínio de ferramentas computacionais e boas práticas.

Tempo adicional: Preparação da documentação e organização meticulosa.

Infraestrutura tecnológica: Necessidade de armazenamento e computação adequados.

Mudança cultural: Resistência a novas práticas de trabalho.

Restrições de dados: Questões de privacidade, propriedade intelectual ou confidencialidade.

Programação: R e/ou Python para análises baseadas em scripts.

Organização de projetos: Estrutura clara de diretórios e arquivos.

Documentação: Comentários no código e documentação abrangente.

Controle de versão: Uso eficiente de Git/GitHub.

Ambientes computacionais: Gerenciamento de dependências e pacotes.

Comunicação técnica: Capacidade de explicar métodos e resultados.

Pensamento estatístico: Compreensão de incertezas e validação de resultados.

Desenvolver as habilidades técnicas e analíticas para conduzir pesquisas reproduzíveis.

Utilizar o ecossistema R + RStudio + Quarto + Git/GitHub.

Praticar a documentação clara e completa de todo o processo analítico.

WILSON, G. et al. Good enough practices in scientific computing. PLOS Computational Biology, v. 13, n. 6, 2017. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005510

PRUIM, R., GÎRJĂU, M.-C., & HORTON, N. J. (2023). Fostering Better Coding Practices for Data Scientists. Harvard Data Science Review, 5(3). https://doi.org/10.1162/99608f92.97c9f60f

BROMAN, K. W.; WOO, K. H. Data organization in spreadsheets. The American Statistician, v. 72, n. 1, p. 2-10, 2018. https://doi.org/10.1080/00031305.2017.1375989

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.