Principais Ferramentas, Habilidades e Competências do Hard Skill e Soft Skill

Olá Gustavo.
Esta pergunta é dificil de responder e divide opinioes.
Vou lhe mostrar um dos caminhos possiveis:
Hard Skills: são as habilidades técnicas que você pode aprender de forma prática e que podem ser comprovadas por certificações ou resultados tangíveis.
Para um Analista de Dados, as principais são:

• Excel: Habilidade fundamental para manipulação e análise de dados simples.
• SQL: Essencial para extração e manipulação de dados em bancos de dados relacionais.
• Ferramentas de BI (Business Intelligence): Como Power BI, Tableau, Looker, para visualização de dados e criação de dashboards.
• Python ou R: Ferramentas poderosas para análise de dados mais complexos, automação de tarefas e modelagem estatística.
• SAS: Usado em algumas indústrias, como saúde, para análise avançada de dados.
• Big Data Tools: Como Hadoop, Spark, e outras ferramentas de processamento de grandes volumes de dados.
• Ferramentas de ETL: Como Talend, Apache NiFi, que são usadas para coletar, transformar e carregar dados.
• Análise exploratória de dados (EDA): Técnica usada para entender dados antes de modelar.
• Modelagem preditiva: Usando modelos estatísticos ou de aprendizado de máquina (regressão, classificação, clustering).
• Teste de hipóteses e inferência estatística: Ferramentas essenciais para validar insights.
• Algoritmos de ML: Conhecimento básico de algoritmos como regressão linear, árvores de decisão, redes neurais, K-means, etc.
• Bibliotecas de Machine Learning: Como scikit-learn, TensorFlow, Keras, etc.

Criar gráficos e dashboards que ajudem a transformar dados em insights compreensíveis para tomadores de decisão.
Além de Power BI e Tableau, também pode-se usar bibliotecas como Matplotlib e Seaborn em Python.

As habilidades interpessoais são cruciais para um analista de dados, especialmente em ambientes colaborativos e dinâmicos.
As principais são:

1. Pensamento Crítico: Habilidade de analisar dados e processos de forma objetiva, questionando premissas e buscando causas reais.
2. Comunicação: Ser capaz de traduzir dados técnicos em insights acionáveis e compreensíveis para outros membros da equipe e tomadores de decisão (muitas vezes não técnicos).
3. Curiosidade e Aprendizado Contínuo: O campo de dados está sempre mudando, e um bom analista de dados precisa estar constantemente aprendendo novas técnicas, ferramentas e tendências.
4. Trabalho em Equipe e Colaboração: Frequentemente, os analistas de dados precisam trabalhar com outros departamentos, como marketing, TI, finanças, etc.
5. Resolução de Problemas: Capacidade de lidar com dados incompletos ou inconsistentes e encontrar soluções criativas para esses problemas.

A classificação de um analista de dados como Júnior, Pleno ou Sênior geralmente depende de uma combinação de experiência, domínio técnico, capacidade de lidar com complexidade e habilidades de gestão de projetos.

Resumindo:

• Júnior: Base técnica sólida, mas com pouca experiência prática e necessidade de supervisão.
• Pleno: Experiência intermediária, autonomia na resolução de problemas, maior envolvimento em projetos mais complexos.
• Sênior: Especialista com profundo conhecimento técnico, experiência prática e habilidade para liderar e definir estratégias de análise.

Esses critérios podem variar de empresa para empresa, mas essa é a base geral que a maioria das organizações segue.
A transição de um nível para outro geralmente acontece quando o profissional consegue demonstrar mais experiência prática, autonomia, e é capaz de lidar com desafios mais complexos.
Esta é apenas uma visão geral e não precisa saber tudo.
O mais importante é demonstrar interesse, ter foco e ser visto!
Comente ai qualquer duvida.
Bons estudos.