Requisitos:
- Ensino Superior em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Ciência de Dados, Estatística, Matemática, etc.
Conhecimentos Técnicos:
- Habilidades em Programação: Conhecimento em linguagens de programação, como Python, R ou SQL, é fundamental para manipulação e análise de dados;
- Manipulação de Dados: Capacidade de trabalhar com conjuntos de dados, incluindo limpeza, transformação e manipulação de dados para prepará-los para análise;
Conhecimento em Ferramentas de Visualização de Dados:
- Experiência em ferramentas de visualização, como Tableau, Power BI ou matplotlib/seaborn em Python, para criar gráficos e dashboards claros e informativos;
- Estatísticas e Modelagem: Familiaridade com conceitos estatísticos e habilidades em modelagem estatística para explorar padrões, realizar previsões e identificar correlações;
- Compreensão de Bancos de Dados: Conhecimento em bancos de dados e consulta SQL é vital para extrair informações de bancos de dados relacionais;
- Aprendizado de Máquina (Machine Learning): Entendimento dos conceitos básicos de aprendizado de máquina e a capacidade de aplicar algoritmos para resolver problemas específicos;
- Habilidades em Big Data: Familiaridade com tecnologias de Big Data, como Hadoop, Spark e ferramentas relacionadas;
- Compreensão do Contexto de Negócios: A capacidade de relacionar os resultados da análise de dados com os objetivos e desafios de negócios é crucial para fornecer insights significativos;
- Comunicação Clara: Boas habilidades de comunicação são essenciais para explicar resultados complexos de forma clara e eficaz, especialmente para audiências não técnicas;
- Pensamento Analítico: Capacidade de analisar problemas, identificar padrões e gerar insights a partir de conjuntos de dados complexos;
- Resolução de Problemas: Capacidade de abordar desafios complexos, aplicando métodos analíticos e encontrando soluções eficazes;
- Curiosidade e Aprendizado Contínuo: Dada a rápida evolução das tecnologias e técnicas de análise de dados, a disposição para aprender continuamente é fundamental;
- Ética e Responsabilidade: Uma compreensão sólida de questões éticas relacionadas ao uso de dados e a capacidade de lidar com informações sensíveis de forma responsável.
Atividades:
- Coleta de Dados: O analistas de dado será responsável por identificar e coletar conjuntos de dados relevantes para os objetivos da empresa. Isso pode envolver a extração de dados de várias fontes, como bancos de dados internos, APIs, arquivos CSV, entre outros;
- Limpeza e Pré-processamento de Dados: Os dados geralmente precisam passar por um processo de limpeza e pré-processamento para remover valores ausentes, corrigir erros e garantir que estejam prontos para análise. Essa etapa é crucial para garantir a qualidade dos resultados;
- Análise Exploratória de Dados (AED): Os analistas exploram os dados para entender suas características, identificar padrões, tendências e anomalias. Gráficos, estatísticas descritivas e outras técnicas são frequentemente usados durante essa fase;
- Modelagem de Dados e Estatísticas: Muitas vezes, os analistas de dados aplicam técnicas estatísticas e modelos matemáticos para realizar previsões, identificar correlações e fornecer insights acionáveis com base nos dados;
- Visualização de Dados: A comunicação eficaz dos resultados é crucial. Os analistas de dados frequentemente utilizam ferramentas de visualização de dados para criar gráficos e dashboards que tornam as informações compreensíveis e acessíveis para tomadores de decisão;
- Interpretação e Comunicação: Além de gerar resultados, os analistas de dados precisam ser capazes de interpretar esses resultados e comunicá-los de maneira clara e compreensível para pessoas que podem não ter conhecimento técnico em análise de dados;
- Aplicação de Resultados: Os insights obtidos através da análise de dados são frequentemente utilizados para tomar decisões estratégicas, otimizar processos, identificar oportunidades de negócios e resolver problemas organizacionais;
- Aprimoramento Contínuo: Os analistas de dados geralmente estão envolvidos em um ciclo contínuo de análise, aprendizado e melhoria. Eles revisam constantemente suas abordagens, incorporam feedback e buscam maneiras de aprimorar as análises futuras.
Jornada de trabalho:
- Horário a combinar
Remuneração:
- Salário a combinar
Data máxima para envio de currículos: 18/12/2023
Enviar currículo informando no assunto do e-mail a vaga de interesse para [email protected]
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