Rotina real, fluxo de ferramentas e as nuances do mercado de Dados

Olá, pessoal!

Estou iniciando minha transição para a área de tecnologia com foco total em Análise de Dados. Gostaria de deixar um elogio à Alura pelas novas Trilhas de Carreira; elas foram fundamentais para organizar meus estudos e evitar que eu ficasse "garimpando" cursos sem direção.

No entanto, agora que tenho uma base melhor, surgiu uma dúvida sobre o "mundo real" fora do ambiente de aprendizado. Gostaria de ouvir a experiência de quem já atua na área:

Rotina: Como é o dia a dia de vocês? Existe um padrão de tempo (ex: 70% limpeza de dados, 20% reuniões, 10% dashboards) ou cada dia é uma surpresa?

Fluxo de Trabalho: Como essas ferramentas se conectam na prática? O que vem primeiro: vocês buscam os dados no SQL, tratam no Python e depois levam para o Power BI? Como é essa divisão e ordem no seu dia?

Outras Ferramentas: Além do básico das trilhas, quais outras ferramentas vocês usam com frequência? (Ex: Ferramentas de automação, CRMs, Cloud, IA?).

Analista de Dados vs. BI: Na visão de quem está no mercado, qual a principal diferença prática entre o Analista de Dados e o Analista de BI? As tarefas e ferramentas mudam muito ou depende da empresa?

Desafios: Qual é a maior diferença que vocês sentiram entre os projetos dos cursos e as demandas que chegam dos gestores no trabalho?

Agradeço muito se puderem compartilhar um pouco da vivência de vocês. Isso vai me ajudar (e a outros iniciantes) a alinhar melhor as expectativas com o mercado!

Ei! Tudo bem, Antonio?

Fico muito feliz em saber que as Trilhas de Carreira estão ajudando a organizar seus estudos! Ter um direcionamento claro é o primeiro passo para uma transição de sucesso.

Sobre um padrão fixo “70% isso, 20% aquilo”, pois é muito relativo. Em muitas empresas, boa parte do tempo realmente vai para limpeza, entendimento e validação de dados. Reuniões também fazem parte, principalmente para alinhar expectativa com área de negócio. Mas tem dias mais técnicos e dias mais estratégicos. Depende muito da maturidade de dados da empresa.

O mais comum é algo nessa linha:

Buscar dados via SQL no banco;
Tratar e analisar no Python (ou às vezes tudo direto no SQL);
Validar regras com o time de negócio e depois disponibilizar em um dashboard, como no Power BI.
Em empresas mais estruturadas, já existe um time de engenharia que entrega os dados mais organizados, e o analista foca mais em análise e geração de insight.

Além das ferramentas “clássicas”, é muito comum usar cloud como AWS ou GCP, versionamento com Git, automações com Airflow ou similares, e cada vez mais IA para acelerar análises e documentação. CRMs e ERPs também entram no dia a dia, porque muitas análises dependem desses sistemas.

Quanto a Analista de Dados vs BI, na prática, muitas empresas misturam os papéis. Mas, de forma geral, BI costuma estar mais focado em modelagem, indicadores, dashboards e governança. Já o Analista de Dados tende a trabalhar mais com exploração, hipóteses, análises mais profundas e até experimentos. Em empresas menores, uma pessoa faz tudo.

A maior diferença entre cursos e mercado é a ambiguidade. No curso, o problema é claro e o dado está “limpo o suficiente”. No trabalho, a demanda às vezes vem vaga, o dado está inconsistente, e você precisa questionar bastante antes de sair analisando. Comunicação e entendimento de negócio pesam tanto quanto técnica.

Continue construindo base técnica, mas comece também a treinar pensamento crítico e comunicação. Isso faz muita diferença na transição.

E sempre que se sentir confortável, interaja conosco aqui no fórum, compartilhando dúvidas, sugestões ou conversas como essa.

Abraço e bons estudos!

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