.Um analista de dados pleno é um profissional intermediário na carreira de análise de dados, responsável por coletar, processar e analisar grandes volumes de dados para gerar insights que apoiem a tomada de decisões empresariais. Este papel requer um conjunto diversificado de habilidades técnicas e analíticas, bem como a capacidade de comunicar descobertas de maneira clara e eficaz.### Responsabilidades1. **Coleta e Integração de Dados**: Coletar dados de diversas fontes, incluindo bancos de dados, APIs, e arquivos CSV. Integrar dados de múltiplas fontes para criar conjuntos de dados coesos.2. **Limpeza e Preparação de Dados**: Realizar a limpeza de dados para remover inconsistências e preencher lacunas. Transformar e organizar dados em formatos utilizáveis para análise.3. **Análise de Dados**: Utilizar técnicas estatísticas e ferramentas analíticas para explorar os dados. Identificar padrões, tendências e outliers nos dados.4. **Desenvolvimento de Relatórios e Dashboards**: Criar relatórios e dashboards interativos para visualizar os dados. Apresentar os resultados de forma clara e concisa para stakeholders.5. **Modelagem de Dados**: Desenvolver modelos preditivos e descritivos para apoiar a tomada de decisão. Avaliar a performance dos modelos e realizar ajustes conforme necessário.6. **Colaboração Interdepartamental**: Trabalhar em estreita colaboração com equipes de TI, marketing, finanças, e outras áreas. Entender as necessidades dos stakeholders e traduzir questões de negócios em análises de dados.7. **Documentação e Melhoria Contínua**: Documentar processos, metodologias e resultados das análises. Buscar continuamente maneiras de melhorar processos de análise e eficiência.### Habilidades Necessárias1. **Análise e Solução de Problemas**: Habilidade para resolver problemas complexos através da análise de dados. Capacidade de interpretar dados e traduzir insights em recomendações acionáveis.2. **Conhecimento Técnico**: Proficiente em linguagens de programação como SQL, Python ou R. Experiência com ferramentas de visualização de dados, como Tableau, Power BI ou Google Data Studio. Familiaridade com ferramentas de Big Data e frameworks como Hadoop, Spark, ou NoSQL.3. **Estatística e Matemática**: Conhecimento sólido de estatística aplicada e técnicas de modelagem de dados. Capacidade de aplicar métodos estatísticos para analisar e interpretar dados.4. **Gestão de Dados**: Experiência em gerenciamento de banco de dados e ETL (Extração, Transformação e Carga). Capacidade de trabalhar com grandes volumes de dados de forma eficiente.5. **Comunicação**: Excelentes habilidades de comunicação verbal e escrita. Capacidade de explicar conceitos técnicos complexos para públicos não técnicos.### Formação e Experiência **Experiência**: Mínimo de 2 a 5 anos de experiência em análise de dados, com um histórico comprovado de projetos bem-sucedidos.### Exemplos de Ferramentas Utilizadas1. **Linguagens de Programação e Scripts**: SQL, Python, R.2
