Profissão Analista de dados

Os analistas de dados executam funções de importação, inspeção, depuração, transformação, validação, modelação ou interpretação de conjuntos de dados relativos aos objetivos empresariais da empresa. Asseguram que as fontes e os repositórios de dados fornecem dados consistentes e fiáveis. Os analistas de dados utilizam diferentes algoritmos e ferramentas de TI, conforme exigido pela situação e pelos dados do momento. Podem elaborar relatórios sob a forma de visualizações como gráficos, mapas e quadros.

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Tipo de personalidade

• Investigativo / Empreendedor

Conhecimentos

• Inteligência empresarial

  As ferramentas utilizadas para transformar grandes quantidades de dados em bruto em informações comerciais pertinentes e úteis.

• Confidencialidade da informação

  Os mecanismos e regulamentos que permitem o controlo seletivo do acesso e garantem que apenas as partes autorizadas (pessoas, processos, sistemas e dispositivos) têm acesso aos dados, as formas de respeitar as informações confidenciais e os riscos de incumprimento.

• Tipos de documentação

  As características dos tipos de documentação interna e externa alinhadas com o ciclo de vida dos produtos informáticos e os respetivos tipos de conteúdo específicos.

• Análise de dados

  Os métodos de inteligência artificial, aprendizagem automática, estatísticas e bases de dados utilizados para extrair conteúdos de um conjunto de dados.

• Dados não estruturados

  As informações que não estão dispostas de forma predefinida ou que não têm um modelo de dados predefinido, sendo difícil compreender e encontrar padrões nas mesmas sem utilizar técnicas como a análise de dados.

• Estrutura da informação

  O tipo de infraestrutura que define o formato dos dados: semiestruturada, desestruturada e estruturada.

• Linguagem RDF

  As línguas de pesquisa, como a SPARQL, que são utilizadas para extrair e manipular dados armazenados em formato Resource Description Framework (RDF).

• Categorização de informação

  O processo de classificação das informações em categorias e de mostrar relações entre os dados para alguns fins claramente definidos.

• Linguagens de pesquisa

  O domínio das línguas informáticas normalizadas para consulta de informações a partir de uma base de dados e de documentos que contenham as informações necessárias.

• Modelos de dados

  As técnicas e os sistemas existentes utilizados para estruturar elementos de dados e mostrar relações entre eles, bem como métodos de interpretação das estruturas e relações de dados.

• Estatística

  Estudo da teoria estatística, métodos e práticas como a recolha, a organização, a análise, a interpretação e a apresentação de dados. Trata de todos os aspetos dos dados, incluindo o planeamento da recolha de dados em termos de conceção de inquéritos e experiências, a fim de prever e planear atividades relacionadas com o trabalho.

• Técnicas de apresentação visual

  As técnicas de representação e interação visual, como histogramas, gráficos de dispersão, gráficos tridimensionais, esquemas no formato treemap e diagramas de coordenadas paralelas, que podem ser usadas para apresentar dados numéricos e não numéricos abstratos, a fim de reforçar a compreensão humana da informação.

• Extração de informação

  As técnicas e os métodos utilizados para a obtenção e extração de informações provenientes de documentos e fontes digitais não estruturados ou semiestruturados.

• Avaliação da qualidade dos dados

  O processo de revelação de problemas relativos a dados utilizando indicadores, medidas e métricas de qualidade, a fim de planear a depuração dos dados e estratégias de enriquecimento dos dados, de acordo com os critérios de qualidade dos dados.

Competências

• Desenvolver processos de tratamento de dados

  Utilizar ferramentas TIC para aplicar processos matemáticos, algorítmicos ou outros processos de manipulação de dados, a fim de criar informação.

• Gerir dados

  Administrar todos os tipos de recursos de dados ao longo do seu ciclo de vida através da definição de perfis de dados, de análises e da normalização, bem como da resolução, limpeza, reforço e auditoria de identidades. Assegurar que os dados são adequados ao fim a que se destinam, utilizando ferramentas informáticas especializadas para o cumprimento dos critérios de qualidade dos dados.

• Limpar dados

  Detetar e corrigir registos corrompidos a partir de conjuntos de dados, assegurar que os dados ficam e se mantêm estruturados de acordo com orientações estabelecidas.

• Definir critérios de qualidade dos dados

  Especificar os critérios utilizados na avaliação da qualidade dos dados para fins profissionais, como as incoerências, a existência de lacunas, a facilidade de utilização e a exatidão.

• Aplicar técnicas de análise estatística

  Utilizar modelos (estatísticas descritivas ou inferenciais) e técnicas (prospeção de dados ou aprendizagem automática) para análises estatísticas, bem como ferramentas informáticas para análise de dados, deteção de correlações e previsão de tendências.

• Recolher dados informáticos

  Recolher dados através da conceção e da aplicação de métodos de pesquisa e de amostragem.

• Analisar grandes volumes de dados

  Recolher e avaliar grandes volumes de dados numéricos, especialmente para identificar padrões entre os dados.

• Executar processos de garantia da qualidade dos dados

  Aplicar técnicas de análise, validação e verificação da qualidade em dados, a fim de verificar a integridade da qualidade dos dados.

• Normalizar dados

  Reduzir os dados à sua forma de base precisa (formas normais), a fim de alcançar resultados tais como minimização da dependência, eliminação de redundância e aumento da consistência.

• Manusear amostras de dados

  Recolher e selecionar um conjunto de dados de uma população através de um procedimento estatístico ou outro procedimento definido.

• Executar cálculos para análise matemática

  Aplicar métodos matemáticos e utilizar tecnologias de cálculo para efetuar análises e encontrar soluções para problemas específicos.

• Efetuar prospeção de dados

  Explorar grandes conjuntos de dados para revelar padrões através do uso de estatísticas, sistemas de bases de dados ou inteligência artificial e apresentar as informações de forma compreensível.

• Interpretar dados atuais

  Analisar os dados recolhidos a partir de fontes como os dados de mercado, artigos científicos, os requisitos dos clientes e os questionários, cujas informações são atuais e atualizadas, a fim de avaliar o desenvolvimento e a inovação em áreas de especialização.

• Integrar dados de TIC

  Combinar dados de fontes para proporcionar uma visão unificada do conjunto desses dados.

Source: Sisyphus ODB