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Guia de Data Analytics: tudo o que você precisa saber

Guia de Data Analytics: tudo o que você precisa saber
#Dados
4 de agosto - min de leitura

A carreira na área de dados está cada vez mais aquecida. Sendo assim, preparamos este guia de data analytics com tudo o que você precisa saber.


Qualquer pessoa que procura atingir o sucesso profissional em sua carreira, sem dúvida, entende que a área de dados é uma ótima opção, pois, atualmente, para as empresas, está difícil construir um bom time de profissionais qualificados e com todas as habilidades técnicas necessárias. Neste guia de data analytics, vamos explicar tudo para você ingressar da melhor forma neste mercado oportuno. 

Para se ter uma ideia, de acordo com a Associação Brasileira das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação (Brasscom), 420 mil novas vagas no mercado de tecnologia devem ser criadas até o ano de 2024, o que também inclui data analytics. No entanto, as previsões também apontam que 150 mil delas não serão preenchidas por falta de profissionais qualificados. Portanto, agora é o melhor momento para se qualificar.

Acompanhe este artigo e esteja preparado para começar uma nova jornada de sucesso. Vamos?

Qual a diferença entre data Science e data analytics?

Essa é uma das principais dúvidas para quem decide ingressar na área. Data analytics ou data science? Vamos contar a diferença entre eles agora mesmo:

O data science (ciência de dados) é resultado de uma combinação entre matemática, programação e estatística. No dia a dia, o profissional é responsável por organizar um volume de dados estruturados ou não estruturados, e que também pode ser grande (big data), dependendo da organização em que trabalha. Com tantas informações disponíveis, o cientista deverá buscar por insights, utilizando diversas ferramentas e identificando padrões comuns entre os dados coletados.

Com esses grandes volumes de informações já organizados de acordo com sua relevância, o especialista de data analytics (analista de dados) analisa todos eles, criando correlações e formulando conceitos que orientam o planejamento da empresa, para que ela tome as melhores decisões no dia a dia, nas aplicações de melhorias e otimizações nos processos internos.

Portanto, ambas as carreiras são superimportantes para qualquer negócio que visa seu crescimento e estabilidade no mercado, pois atuam com o objetivo de extrair informações de valor, que são os grandes diferenciais nos processos das empresas.


O que fazer para trabalhar com data analytics?

Para se tornar um bom profissional, a primeira coisa que você precisa ter é a vontade de aprender e o gosto pelo estudo, pois ele será constante. A cada momento, novas ferramentas e linguagens de programação vão surgindo. E sim, é preciso ter noções básicas de programação e estar sempre atualizado, além de desenvolver a capacidade analítica para entender essas mudanças com assertividade.

O profissional deve ter conhecimento pleno das diversas metodologias, ferramentas e processos de análise. Se o seu plano é se tornar um especialista, é recomendável que você foque em alguma ferramenta e/ou metodologia específica, aquela com a qual se identifique mais, para dominá-la por completo. Power BI e Tableau são alguns exemplos que você pode tomar como base.

É importante saber que a área de dados é relativamente nova no mercado. Normalmente, as pessoas que ingressam nesse campo já possuem outras origens profissionais, como Estatística, Engenharia, Administração ou Economia.

E por ser um segmento recente, as oportunidades são inúmeras, mas a quantidade de profissionais qualificados é baixa. Então, essa é a melhor hora para começar a aprender sobre o assunto e se destacar no mercado de trabalho.

Neste contexto, ter uma certificação ou diploma de um curso de análise de dados é uma ótima alternativa para o profissional que deseja impulsionar sua carreira. Isso porque ela comprova os conhecimentos, requisitos e habilidades técnicas aos empregadores, se tornando um diferencial em um cenário tão competitivo.

Sendo assim, a Digital House é a sua melhor escolha! Confira a grade completa do curso de Data Analytics e veja tudo o que você poderá aprender. Você estará pronto para enfrentar os desafios no dia a dia das maiores e melhores empresas do mercado.

Nossas aulas remotas são dinâmicas, 100% ao vivo e ministradas por especialistas que possuem grande experiência de atuação na área. Impulsione sua carreira ainda este ano e conquiste o sucesso!

Qual o perfil profissional de um data analytics?

Um bom profissional de dados precisa ter algumas características para estudar e ingressar da melhor forma na área, lidando com volumes de dados para analisá-los da melhor forma. Separamos os principais deles. Confira:

Pensamento crítico

Essa é uma habilidade que traz diferenciais ao profissional, quando ele coloca todos os seus conhecimentos em prática. Com o desenvolvimento da capacidade crítica, ele estará ainda mais apto para detectar e interpretar dados ao analisá-los, além de contribuir para que tenha uma visão de longo alcance. Com isso, o profissional entenderá quais são as principais tendências e o que a empresa deve fazer para se manter firme no mercado.

Estudar constantemente

Um bom profissional na área de dados deve ter noções mínimas sobre códigos (linguagens de programação), algoritmos, além de lidar com um grande volume de informações. Sendo assim, é importante ter a força de vontade de estudar regularmente todos os dias, para desenvolver suas habilidades técnicas e estar antenado com as constantes atualizações.

Proatividade em buscar soluções

Essa é uma característica importante e que compõe o perfil de um data analytics. Isso não se relaciona somente à solução dos problemas do dia a dia da empresa, mas também a conseguir antecipar o que está por vir e prever possíveis situações.

Por que investir na carreira de data analytics?

Ao pesquisarmos sobre a carreira na internet, por exemplo, não é difícil encontrar informações sobre o crescimento e a relevância da área e o quanto ela é uma promessa para o futuro do mercado.

De acordo com um levantamento do LinkedIn sobre as profissões em alta para 2021, a área de tecnologia, que inclui as carreiras relacionadas a dados, teve um enorme crescimento em 2020, ao contrário de muitas outras que foram afetadas durante a realidade pandêmica e o isolamento social. 

A rede social constatou que, dentre as 15 categorias de empregos em alta, a categoria relacionada à tecnologia correspondeu a 20% do total de oportunidades divulgadas na rede, o que representa muita coisa.

Além disso, no guia salarial de 2021 da Robert Ralf, as funções relacionadas à análise de dados também estão entre as posições de destaque para os próximos anos.

Com tudo isso, podemos concluir que as oportunidades sempre existirão para a área, mas a questão principal é a capacidade dos profissionais. Sendo assim, além de um bom preparo para construir a base de conhecimentos, é necessário esforço e aperfeiçoamento constante, haja vista que a tecnologia não para de avançar.

E aí, ficou interessado na carreira depois de ler nosso guia de data analytics? Recomendamos que você também leia sobre o que é data warehouse e entenda tudo sobre esse conceito que tem aparecido com mais frequência nas empresas.

Não deixe também de conferir nossos outros materiais gratuitos e ricos de conhecimento sobre dados ao seu dispor em nossa biblioteca de conteúdo e no Blog DH.

Leia mais no blog DH:

Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo

O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços

Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreira

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#Dados

Ciência de dados e inteligência artificial: qual é a relação entre elas?

Possuir a habilidade de extrair informações de valor dos dados que uma empresa coleta e saber o potencial e os possíveis usos da ciência de dados e inteligência artificial pode diferenciar uma empresa no mercado e o profissional em sua carreira.Neste artigo, você entenderá esses conceitos e a relação existente entre eles. Continue acompanhando.Qual a relação entre ciência de dados e inteligência artificial?A ciência de dados e a inteligência artificial são áreas aplicadas de forma intercambiável nas empresas. É importante saber que, embora os dados possam necessitar de alguns aspectos da IA, eles não refletem tudo. A inteligência artificial está em um processo constante de evolução e ainda há muito o que mudar e explorar.A ciência de dados é uma tecnologia que vem conquistando indústrias em todo o mundo e contribuiu para a quarta revolução industrial que ouvimos tanto falar.Isso é uma consequência da explosão maciça de informações disponíveis na internet e a crescente necessidade das organizações de se basear nos dados, para criar produtos melhores ao mercado. Isso porque é a partir deles que os negócios tomam decisões cuidadosas em suas estratégias de atuação.As várias fases e procedimentos na ciência de dados envolvem coleta, manipulação, visualização e gerenciamento de dados para prever tendências e a ocorrência de eventos futuros. Sendo assim, o profissional precisa ter um conhecimento sobre os algoritmos de aprendizado de máquina. E é aí que entra a inteligência artificial. As empresas precisam que os cientistas de dados ajudem a tomar as decisões necessárias, baseadas em dados. Eles auxiliam a entender e analisar os seus próprios desempenhos de operação e também sugerem as melhorias necessárias para impulsionar seus resultados. E também ajudam a equipe de desenvolvimento de produtos a aplicar melhorias para os clientes finais, analisando seu comportamento a partir das informações.Quanto ganha um cientista de dados e inteligência artificial?O salário de um cientista de dados inicia em R$ 4.585,00 e pode chegar até R$ 8.170,00. Sendo assim, a média salarial no Brasil é de R$ 6.144,00, dependendo das habilidades técnicas e experiências, lembrando que essas habilidades também incluem a manipulação de algoritmos de IA.Já o salário médio do profissional que decide trabalhar focado 100% na inteligência artificial, como um engenheiro de machine learning, por exemplo, segundo o site Glassdoor, é de R$ 6.772 por mês, podendo chegar a R$ 16.000,00, para nível sênior, aqui no Brasil. Os valores costumam variar conforme o porte da empresa e a experiência do trabalhador.Como é o curso de ciência de dados e inteligência artificial?Atualmente, o grande desafio dos profissionais é acompanhar as mudanças da tecnologia. Não são só os cientistas de dados e especialistas em inteligência artificial, pois essas transformações afetam todo o mercado de trabalho de uma forma geral.Os profissionais que dominam as habilidades de interpretar dados ou usá-los para promover mudanças e basear suas decisões serão sempre essenciais e ainda mais valorizados se houver o pleno domínio da inteligência artificial, para poupar tempo e o gasto de recursos.O Brasil carece de profissionais qualificados em tecnologia, formando anualmente 46 mil novas pessoas para trabalhar nas diferentes carreiras. É um número baixo de acordo com estudos que preveem a necessidade de 420 mil novos trabalhadores até 2024.Sendo assim, a recomendação é para que você não se preocupe com as mudanças do mercado de trabalho, mas invista no seu conhecimento e entendimento das novas tecnologias.O curso de Inteligência Artificial da Digital House (DH) é voltado para profissionais que já possuem experiência na área, além da familiarização com cálculos, probabilidade e estatísticas e conhecimentos básicos de machine learning.A maioria dos profissionais que optam por escolher a jornada são cientistas de dados que querem aprender novos conceitos e processos. Confira os principais:• Fundamentos da aprendizagem profunda.• Como construir redes neurais e liderar com sucesso projetos de machine learning.• Redes convolucionais, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm etc.A DH é a maior referência de instituição para aprendizado de habilidades digitais da América Latina e entende a importância da inteligência artificial para o crescimento da tecnologia e o sucesso das empresas no mercado.Inscreva-se no curso e seja um especialista capaz de lidar com os desafios atuais e, consequentemente, do futuro, desenvolvendo diversas soluções inovadoras para processos organizacionais, entre outros campos.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

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#UX

UX e design thinking: um combo para a melhor experiência do usuário

Nos últimos anos, eles têm sido usados cada vez mais por profissionais e empresas de todos os portes. É importante saber que design thinking não é a mesma coisa que UX, apesar de poderem ser utilizadas de maneira complementar. Essa combinação pode impulsionar a melhor experiência do usuário na interação com produtos e serviços, com muita inovação.Acompanhe este artigo, entenda o porquê a mentalidade norteada pelo design thinking pode trazer muitos benefícios para o negócio, se pensada junto à UX.O que é design thinking em UX?Ter uma marca presente no meio digital sem pensar em design thinking em UX é praticamente impossível. O conceito se baseia em um processo interativo, com o objetivo de entender o usuário com exatidão.Nesse decorrer, o profissional deve propor suposições e estudar problemas, a fim de identificar novas estratégias e soluções alternativas, que tornam determinados produtos e serviços mais assertivos às necessidades de seus clientes.Por ser uma abordagem baseada em solucionar problemas, acaba sendo uma ótima maneira de pensar e trabalhar e, ao mesmo tempo, gerar métodos práticos no dia a dia.Os conceitos de design thinking e UX sempre estão lado a lado. Isso porque proporcionar experiências cada vez mais personalizadas e de acordo com a necessidade do usuário é uma tendência que muitas empresas estão priorizando.UX é a mesma coisa que design thinking?Como já dissemos, os dois conceitos não são a mesma coisa. A verdade é que o UX usa design thinking em seus processos. Ou seja, o User Experience conta com diferentes metodologias para testar todos os pontos de contato com cliente, como o design thinking, para chegar a resultados que estejam de acordo com a realidade do público.O design thinking é um método que se baseia na lógica, na imaginação e no raciocínio, para explorar as inúmeras possibilidades do que poderia ser, com o objetivo de beneficiar o usuário final (o cliente).Em qualquer produto ou serviço digital, a usabilidade é um dos pontos mais importantes e que deve ser priorizada. Essa é a essência do UX.Como funciona o processo de design thinking?Como falamos, o design thinking é uma metodologia utilizada na criação de projetos e desenvolvimento de produtos. Tudo isso pode ser compreendido como um processo de resolução de problemas, estruturando ideias com base no usuário final. O sucesso de tudo depende de alguns pontos importantes e fundamentais para qualquer projeto que atenda às demandas.No entanto, na prática, há uma distância considerável entre o desejo de adotar o método e a sua utilização em processos e ações diárias. Neste cenário, muitos empreendedores ainda não sabem como utilizar o design thinking em seu negócio.Essa abordagem pode ser utilizada em qualquer área que tenha um problema a ser solucionado e a possibilidade de aplicar inovações para otimizar sua usabilidade. Para isso, é preciso ter um time multidisciplinar focado em se aproximar do público, entendendo e dominando sobre o cenário do desafio.Além disso, outro ponto importante no funcionamento do design thinking em uma empresa é a criação e/ou implantação de uma cultura organizacional focada na colaboração entre diferentes times, cooperação e incentivo à criatividade em diferentes processos.Com tudo isso, é possível aplicar a metodologia e seguir as etapas que iremos explicar no próximo tópico. Assim, o seu negócio terá os mesmos resultados de outras grandes organizações que já utilizam a estratégia.A Digital House é uma das principais referências de ensino na área de UX. Em seu curso de Experiência do Usuário, o aluno aprende e domina diferentes técnicas, como o design thinking, para lidar com os desafios e problemas do dia a dia da melhor forma, trazendo resultados assertivos e mudando o rumo de empresas.Nossas aulas são dinâmicas, 100% ao vivo e ministradas por professores especialistas do mercado. Que tal conferir a grade do curso? Garanta o seu sucesso agora mesmo!Quais são os 5 estágios do design thinking?Como comentamos, a abordagem do design thinking possui algumas etapas importantes, que garantem o seu sucesso, ajudando os profissionais a entender e trabalhar com pontos críticos de desenvolvimento. São cinco estágios. Confira agora mesmo:EmpatiaEsse é o ponto chave do design centrado no usuário final. Nesta etapa, é preciso entender as necessidades das pessoas, de acordo com o desafio a ser solucionado.Busque entender o porquê de eles fazerem as coisas que fazem da maneira atual, seus aspectos físicos, emocionais, psicológicos, desejos, vontades, frustrações, entre outras características importantes e relevantes para o processo.DefiniçãoCom suas descobertas e identificações na etapa de empatia, é preciso transformar todos esses dados em insights e necessidades para o seu projeto. Tudo baseado no entendimento dos usuários finais e seus ambientes.Algumas ferramentas podem auxiliar nessa etapa, como a construção da persona, um mapa mental, analogias, journey map, entre outras opções relevantes.IdeaçãoNesta etapa, é preciso explorar e gerar ideias, de fato. Nesse processo, não há um limite: tenha o máximo, tanto na quantidade quanto na diversidade de propostas de soluções.Para isso, é comum usar o método conhecido como brainstorming, que atua na capacidade criativa de indivíduos e/ou grupos, colocando todos a serviço de objetivos predeterminados, que, no caso, foram pensados na etapa anterior.PrototipaçãoPara esta fase, são construídos protótipos, a fim de ajudar a compreender a maneira como as pessoas irão interagir com o projeto de maneira mais próxima do real, além de auxiliar na otimização das soluções de maneira mais rápida e assertiva.Para essa construção, é possível explorar muitas opções de ferramentas e métodos. Basta escolher uma que encaixe no seu contexto, em seu orçamento e que seja fácil de modificar e explicar aos demais envolvidos do projeto.ValidaçãoNesta etapa, é preciso testar o protótipo com usuários reais, observar suas impressões e obter os feedbacks, que são essenciais para refinar e aplicar melhorias no protótipo e fazer com que a próxima interação com o produto ou serviço gere mais valor ao cliente.É importante testar os protótipos o mais cedo possível, antes que as chances de falha aumentem. Se você não verificar como o usuário está interagindo com o seu projeto, é como se você estivesse trabalhando no escuro.E aí, gostou do conteúdo? Recomendamos que você aprenda ainda mais sobre experiência do usuário, lendo nosso artigo sobre design responsivo e a sua importância no desenvolvimento de sites.Não deixe de conferir também nossa biblioteca de conteúdo e o Blog DH, com diversos outros artigos e materiais interessantes sobre diferentes áreas da tecnologia.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

Saiba como está funcionando o algoritmo do Instagram em 2021 img
#Marketing

Saiba como está funcionando o algoritmo do Instagram em 2021

Cada vez mais as redes sociais se tornam presentes na vida das pessoas. E para muitas delas, também acabam sendo ferramentas de trabalho. No entanto, o sistema dessas diferentes plataformas acaba mudando e é por isso que entender como funciona o algoritmo do Instagram é tão importante.Essa é uma das principais redes sociais da atualidade, sendo o ponto principal de milhares de negócios e a porta de entrada de diversas marcas para novos clientes. Acontece que o algoritmo do Instagram já não é mais o mesmo de alguns anos atrás. Muita coisa mudou!As empresas precisam estar por dentro para poder promover o melhor ranqueamento de suas publicações e métricas que determinarão sua relevância ao público e, consequentemente, os seus resultados. Acompanhe este artigo e fique ligado nas últimas mudanças, para usar a ferramenta da forma mais assertiva possível no seu negócio.O que mudou no algoritmo do Instagram?Antigamente, no Instagram, a dinâmica era única e direta. As pessoas queriam e buscavam cada vez mais curtidas e seguidores. Isso porque, no início da década de 2010, elas entendiam que quanto mais altos eram esses números, mais fortes eram na rede social.No entanto, as coisas foram mudando e o algoritmo do Instagram passou a ter novas percepções em suas dinâmicas, que passaram a também favorecer novas contas que iam surgindo no processo. Hoje em dia, a rede social já não é tão dependente de curtidas, como antigamente. Em 2019, por exemplo, a plataforma optou por ocultar a quantidade em cada publicação, o que colocou os outros pontos em evidência.Com isso, para que uma publicação ou conteúdo na rede entre em destaque, seja na linha do tempo ou na opção de explorar, o algoritmo do Instagram passou a considerar outras ações. Em poucas palavras, é o engajamento de sua publicação que definirá o alcance.Dentro disso, a curtida é um dos tipos de métricas que entram na hora de ranquear o alcance de um conteúdo. No entanto, quem lida com a plataforma de maneira profissional precisa se atentar a outras ações e questões.Antes de irmos às questões de engajamento (no próximo tópico), é importante saber que quem se interessa pelo mundo das redes sociais e pretende ingressar na carreira profissionalmente deve ter a ciência de que um curso pode ser a melhor alternativa para trilhar essa jornada de maneira assertiva e com muito sucesso.A Digital House possui o curso de Marketing Digital, que ensina o aluno a dominar as diferentes técnicas e ferramentas para lidar com os desafios do dia a dia, como o próprio gerenciamento de redes sociais, o que também inclui a compreensão do algoritmo do Instagram e de outras plataformas.Nossas aulas são dinâmicas, 100% ao vivo e ministradas por professores especialistas do mercado. Garanta o seu sucesso agora mesmo!Como está funcionando o algoritmo do Instagram?De acordo com dados do próprio Instagram, em 2016, os usuários chegavam a não visualizar 70% dos conteúdos em suas linhas do tempo, quando tudo era organizado apenas com base na data de publicação. Hoje em dia, para que um post ranqueie e apareça para os usuários de maneira destacada, alguns pontos são levados em conta:Feed e storiesO algoritmo do Instagram no feed e stories considera diferentes sinais, que definem o que aparecerá primeiro para a linha do tempo de cada pessoa. A rede social analisa, por exemplo, as informações sobre o post, palavras-chave, número de curtidas, horário de publicação, a localização em que foi feita, entre muitos outros fatores.O próprio algoritmo também consegue entender que tipo de conteúdo agrada cada um, avaliando os assuntos pelos quais se interessam e informações sobre os usuários que segue, como a frequência de interações nas últimas semanas, se costuma haver comentários e curtidas nos posts, entre outros pontos.A partir desses sinais, são realizadas predições sobre um conteúdo. Em outras palavras, o algoritmo do Instagram trabalha para prever qual a probabilidade de você se interessar por um determinado post.Explorar e ReelsNas funcionalidades de explorar e Reels, o principal objetivo é que um usuário acesse publicações de contas que ainda não segue e/ou conhece. Sendo assim, o algoritmo do Instagram analisa o histórico de posts que cada um curte, comenta ou salva, para indicar conteúdos de acordo com os interesses de cada um.São milhares de novas publicações todos os dias na rede social, o que faz com que o trabalho do algoritmo seja condensar e entregar tudo o que for "mais importante" e de valor para cada um.Qual a importância do algoritmo?Qualquer tipo de engajamento é levado em conta pelas análises do algoritmo da rede, como curtir, compartilhar, encaminhar via direct, repostar nos stories ou comentar. Isso porque o objetivo das redes sociais é fazer com que seus usuários fiquem o maior tempo possível conectados nelas, consumindo o maior número de conteúdos.Para as empresas, isso é ótimo, para que possam prospectar mais leads e aumentar os seus resultados. No Instagram, tudo isso não é diferente. E é aí que entra a importância do algoritmo, que define o que as pessoas irão acessar. Se ele não existisse, os usuários iriam ver coisas irrelevantes o tempo todo.Gostou do conteúdo? Caso queira aprender mais sobre o vasto mundo do marketing digital e a plataforma, recomendamos que leia o nosso artigo sobre 30 dicas de como criar conteúdo para Instagram.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)