O Analista de Dados Pleno é responsável por realizar análises de dados detalhadas, desenvolver relatórios e dashboards para suportar a tomada de decisão e colaborar com as áreas de negócio para identificar e resolver problemas.
Este profissional desempenha um papel importante na implementação de soluções analíticas e na criação de modelos preditivos mais simples, sendo um ponto de apoio para iniciativas de dados em toda a organização.
**Responsabilidades**:
- Análise de Dados: Coletar, limpar e transformar dados para análises detalhadas, atendendo as demandas de diferentes áreas.
- Desenvolvimento de Dashboards e Relatórios: Criar e manter dashboards e relatórios em ferramentas como Power BI e Tableau para visualização de KPIs.
- Modelagem Preditiva Básica: Desenvolver modelos preditivos simples para suportar decisões de negócio.
- Colaboração Interfuncional: Trabalhar com equipes de negócios para identificar oportunidades de análise e fornecer insights acionáveis.
- Automatização de Relatórios: Automatizar a coleta de dados e criação de relatórios para otimizar o tempo e melhorar a precisão.
- Monitoramento de KPIs: Definir e monitorar métricas de desempenho, identificando áreas de melhoria.
- Documentação e Governança: Manter a documentação atualizada dos processos de análise e assegurar conformidade com políticas de governança de dados.
- Suporte à Equipe: Auxiliar Analistas de Dados Júnior no desenvolvimento de habilidades e no suporte em suas atividades.
**Requisitos**:
- Graduação na área de Dados/Tecnologia ou afins
- Banco de dados: Conhecimento em SQL/NoSQL para consulta de dados e criação de relatórios.
- Linguagens de Programação: Experiência com Python e/ou R para manipulação de dados.
- Visualização de Dados: Familiaridade com ferramentas como Power BI e Tableau.
- Estatística e Matemática: Conhecimento em técnicas estatísticas básicas para análise de dados.
- Comunicação: Capacidade de apresentar insights de maneira clara para stakeholders.
- Metodologia Ágil: Experiência em trabalhar com metodologias ágeis, como Scrum e Kanban.
- Organização e Gerenciamento de Tarefas: Habilidade de gerenciar várias tarefas e prioridades.
Diferenciais:
- Experiência com frameworks de big data, como Hadoop e Spark.
- Certificação em análise de dados ou ciência de dados (e.g., Data Science, Machine Learning).
- Experiência com ferramentas de integração de dados, como ETL.
- Experiência com metodologias ágeis e gestão de projetos.
- Conhecimento de frameworks de governança de dados, como GDPR e LGPD.