Análise de dados para gerar insights de negócio. Trabalho com visualização, dashboards, SQL, e storytelling com dados. Uma das áreas mais acessíveis para reconversão com procura muito alta.
Ideal para profissionais de gestão, economia, finanças e qualquer pessoa com perfil analítico. Competição média e bons analistas são raros no mercado.
Perfil Ideal
- Economistas, gestores, financeiros
- Engenheiros
- Matemáticos, estatísticos
- Profissionais que já trabalham com Excel/data
- Pessoas analíticas e curiosas
Skills Necessárias
essenciais
base sólida
- SQL (crucial!)
- Excel avançado
- Power BI ou Tableau
- Estatística básica
- Data visualization principles
- Business intelligence concepts
importantes
diferenciação
- Python (pandas, matplotlib)
- Google Analytics / Mixpanel
- ETL concepts
- Data cleaning
- A/B Testing
- Business Intelligence
diferenciadoras
vantagem competitiva
- Machine Learning básico
- R programming
- Big Data tools (Spark)
- dbt (data transformation)
- Cloud (BigQuery, Snowflake)
- Statistical modeling
Timeline de Reconversão
Part-time
SQL + Excel: 2-3 meses | Viz tools + Python: 3-4 meses | Portfolio: 2-3 meses | Job-ready: 7-10 meses
Full-time
SQL + Excel: 4-6 semanas | Viz + Python: 6-8 semanas | Portfolio: 4-6 semanas | Job-ready: 3-5 meses
Mercado em Portugal
€20k-28k
Salário entry-level
Junior: €20.000-28.000/ano (média: €24.000/ano). Lisboa/Porto: +10-20%
€30k-45k
Remote para estrangeiro
Salários mais altos trabalhando remotamente para empresas internacionais
🟢 Muito Alta
Procura
Todas as empresas precisam. Transversal a todas as indústrias. Boa progressão de carreira
🟢 Média
Competição
Bons analistas são raros. Diferencial: portfolio de projetos + soft skills analíticas
Investimento Médio
Existem diferentes níveis de investimento para aprender Data Analytics. Desde recursos completamente gratuitos até bootcamps intensivos, cada opção tem o seu lugar dependendo dos teus objetivos e disponibilidade financeira.
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Não. Para Data Analytics (diferente de Data Science), estatística básica é suficiente: médias, percentagens, correlação. O importante é pensamento analítico e saber fazer as perguntas certas aos dados.
Em Portugal, Power BI domina (integração com Microsoft). É gratuito para desktop e mais fácil de aprender. Tableau é mais usado em startups/tech. Começa com Power BI.
Sim! SQL é a skill #1 para Data Analyst. Praticamente todas as vagas pedem SQL. Podes até entrar sem saber Python, mas sem SQL é muito difícil. Foca nisso primeiro.
Data Analytics: análise de dados passados para insights de negócio (mais acessível). Data Science: modelos preditivos e machine learning (mais técnico, requer programação forte). Analytics é melhor entry point.
2-3 projetos com datasets públicos (Kaggle, Our World in Data). Mostra dashboards no Power BI, análises em SQL, storytelling. GitHub com código SQL/Python. Quantifica resultados: "identifiquei 20% de redução potencial..."