Preditiva Analytics

Objetivos e ferramentas comuns entre algumas das maiores vertentes de atuação dentro da área de Dados 💡

Obs.: notaram o profissional orientado a dados? Poucas pessoas falam, mas é possível (e muito estratégico) aprender a gerar valor com dados, mesmo sem objetivar cargos técnicos na área.

Profissionais de diversos setores que dominam os fundamos da análise de dados, conseguem ganhar:

✅ Autonomia;
✅ Credibilidade nas decisões;
✅ Visibilidade diante da gestão e times;
✅ Maiores possibilidades de crescimento em decorrência dos benefícios anteriores.

Gostaram?

Você sabia que "Analista de Dados" não é um cargo único? 🤔

Pois é! Essa é uma dúvida muito comum entre quem está iniciando na área.

Uma formação em dados estratégica pode abrir as portas para multiplos formatos de atuação, principalmente se você está em busca da sua primeira oportunidade.

📲 Deixamos aqui a dica: se você estiver em busca de uma vaga na área de dados, expanda os títulos de pesquisa no LinkedIn e plataformas de emprego, isso vai aumentar as suas chances de encontrar vagas com requisitos que tenham fit com você!

Ei, Analista de Dados!

Com certeza você já se queixou de falta de informações para desenvolver uma análise solicitada pelo seu líder ou por uma área cliente.

Mas você já parou para avaliar se você têm perguntado o suficiente?

Retiramos este insight da live #146: como se tornar um analista de alto nível, com o nosso convidado Andrey Camilo.

Conta aqui pra gente: você concorda? Já tinha parado para pensar dessa forma? 👇

Se você já pensou em realizar uma transição de carreira para a área de dados, com certeza muitas dúvidas também surgiram ao longo desse processo.

Essas são algumas das dúvidas que usualmente respondemos sempre que produzimos algum conteúdo sobre o tema aqui na Preditiva.

Você se identifica com alguma delas? Tem alguma dúvida diferente para compartilhar? Deixa aqui nos comentários, e nós vamos respondê-la nos stories ao longo dos próximos dias!

Se você quer praticar análise de dados, não precisa começar com projetos grandes.

Existem mini projetos de dados que já estão no seu dia a dia — e são ótimos para treinar análise.

Algumas ideias:
📊 Analisar suas despesas do mês e identificar padrões de gasto
📈 Comparar resultados antes e depois de uma mudança (rotina, estratégia, processo)
📦 Analisar vendas simples de uma loja pequena (bairro, familiar, online)
🕒 Avaliar horários de maior produtividade no seu trabalho ou estudo
📋 Analisar respostas de um formulário simples
📣 Avaliar desempenho de conteúdos ou campanhas nas redes sociais
📦 Ver quais produtos ou serviços têm mais saída em determinado período

Esses projetos são pequenos, mas ensinam o que realmente importa:
✅ organizar dados
✅ fazer perguntas
✅ identificar padrões
✅ tirar conclusões

Análise de dados não começa em projetos complexos.
Começa praticando com dados reais, do cotidiano.
É assim que se constrói base.
É assim que se aprende a pensar com dados.

🎁 Qual item você colocaria na sua lista?

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Saber análise de dados será um grande filtro nos próximos anos.

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Todos eles tinham algo em comum:
eles se prepararam antes da oportunidade aparecer.

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