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Estude Data Analysis no Canadá – Nunca se teve tantos dados à nossa disposição e as empresas finalmente estão se conscientizando dos benefícios da coleta de informações. A análise de dados pode ajudar uma empresa a personalizar as interações com os clientes, uma instituição de ensino a prever futuras necessidades ou uma empresa de entretenimento a criar o próximo grande sucesso de streaming. Nessa postagem, entenda como estudar Data Analysis, Big Data, Business Intelligence, Machine Learning e similares pode mudar a sua carreira de patamar.

Esse artigo foi escrito com a finalidade de apresentar essa carreira promissora explicando:

• o que é,
• o que os analistas fazem,
• quais ferramentas precisam dominar,
• o mercado de trabalho no Canadá,
• onde estudar no Canadá, tipos de certificação e cursos, preços,
• Post Graduation Work Permit e possibilidade de obtenção da residência permanente

Data Analysis e o Canadá

Não é segredo que a área de TI está em alta no Canadá há anos. Trata-se de um mercado extremamente aquecido. Basta observar que o governo Canadense criou o Global Talent Stream com a finalidade de emitir o work permit para determinadas ocupações no tempo recorde de duas semanas de processamento.

Além de ser uma área de atuação extremamente demandada pelo mercado de trabalho, com ótimas perspectivas nos próximos anos, o Canadá é considerado um dos melhores lugares do mundo para se viver, com altíssima qualidade de vida.

Adicionalmente, saiba que, caso você deseje se fixar por ali, há chances relevantes de obtenção da residência permanente. Então, se você é da área de Business, Marketing ou TI e quer alavancar a sua carreira, considere estudar Data Analysis no Canadá!

O que é Data Analysis?

Data Analysis ou análise de dados é o processo de limpeza, alteração e processamento de dados brutos e extração de informações acionáveis ​​e relevantes que ajudam as empresas a tomar decisões informadas. O procedimento ajuda a reduzir os riscos inerentes à tomada de decisões, fornecendo informações e estatísticas úteis, muitas vezes apresentadas em gráficos, imagens, tabelas e gráficos.

Aqui está uma lista de razões pelas quais a análise de dados é crucial para fazer negócios hoje:

• Melhor segmentação de clientes: você não quer desperdiçar o precioso tempo, recursos e dinheiro de sua empresa montando campanhas publicitárias direcionadas a grupos demográficos que têm pouco ou nenhum interesse nos produtos e serviços que você oferece. A análise de dados ajuda você a ver onde deve concentrar seus esforços de publicidade.
• Conhecimento dos seus clientes-alvo: a análise de dados rastreia o desempenho de seus produtos e campanhas em seu público-alvo. Por meio da análise de dados, sua empresa pode ter uma ideia melhor dos hábitos de consumo de seu público-alvo, renda disponível e áreas de interesse mais prováveis. Esses dados ajudam as empresas a definir preços, determinar a duração das campanhas publicitárias e até mesmo ajudar a projetar o número de mercadorias necessárias.
• Redução dos custos operacionais: a análise de dados mostra quais áreas do seu negócio precisam de mais recursos e dinheiro e quais áreas não estão produzindo e, portanto, devem ser reduzidas ou eliminadas completamente.
• Melhores métodos de resolução de problemas: Decisões informadas têm maior probabilidade de serem decisões bem-sucedidas. Os dados fornecem informações às empresas. Você pode ver onde essa progressão está levando. A análise de dados ajuda as empresas a fazer as escolhas certas e evitar armadilhas dispendiosas.
• Obtenção de dados mais precisos: se você deseja tomar decisões informadas, precisa de dados, mas há mais do que isso. Os dados em questão devem ser precisos. A análise de dados ajuda as empresas a adquirir informações relevantes e precisas, adequadas para o desenvolvimento de futuras estratégias de marketing, planos de negócios e realinhamento da visão ou missão da empresa.

A análise de dados vem sendo adotada em quase todos os setores. Independentemente do tamanho da empresa ou da popularidade do setor, ela desempenha um papel importante em ajudar as empresas a entender as necessidades de seus clientes e, em seguida, usá-las para ajustar melhor seus produtos ou serviços. Data Analysis é usada com destaque em setores como saúde, viagens, hotelaria e até produtos FMCG.

Data Analysis, Big Data, Machine Learning, Business Intelligence e suas aplicações na área de Business

Business Intelligence (BI) é um setor da organização que utiliza software e serviços para transformar dados em percepções acionáveis, ​​que informam as decisões de negócios estratégicas e táticas de uma organização. As ferramentas de BI acessam e analisam conjuntos de dados e apresentam descobertas analíticas em relatórios, resumos, painéis, gráficos, gráficos e mapas para fornecer aos usuários informações detalhadas sobre o estado dos negócios.

O termo inteligência de negócios geralmente também se refere a uma variedade de ferramentas que fornecem acesso rápido e fácil de digerir a insights sobre o estado atual de uma organização, com base nos dados disponíveis. 

O Relatório sobre o Futuro dos Empregos do Fórum Econômico Mundial de 2020 listou as ocupações data analyst e Data Scientist como os principais empregos emergentes, seguidos imediatamente por especialistas em Inteligência artificial, machine learning e especialistas em big data.

Está pensando em estudar no Canadá e precisa de ajuda para planejar? Tem um plano de ação, mas não tem certeza de que é sólido? Fale conosco, sem compromisso. Se quiser que façamos a sua avaliação de perfil para elegibilidade ao visto e às instituições canadenses, clique aqui.

Processo de análise de dados

À medida em que os dados disponíveis para as empresas continuam a crescer em quantidade e complexidade, também aumenta a necessidade de um processo eficaz e eficiente para dar valor a desses dados. O processo de análise de dados geralmente passa por várias fases interativas:

• Identificação da pergunta a ser respondida: Qual problema a empresa está tentando resolver? O que você precisa medir e como você medirá?
• Coleta dos dados brutos necessários auxiliar na resposta à pergunta identificada: a coleta de dados pode vir de fontes internas, como o software de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) de uma empresa, ou de fontes secundárias, como registros do governo ou interfaces de programação de aplicativos (APIs) de mídia social.
• Limpeza dos dados para prepará-los para análise: isso geralmente envolve a eliminação de dados duplicados e anômalos, reconciliação de inconsistências, padronização da estrutura e formato dos dados, tratamento de espaços em branco e outros erros de sintaxe.
• Análise os dados: ao manipular os dados usando várias técnicas e ferramentas de análise de dados, você pode começar a encontrar tendências, correlações, valores discrepantes e variações que contam uma história. Durante esta fase, você pode usar a mineração de dados para descobrir padrões em bancos de dados ou software de visualização de dados para ajudar a transformar os dados em um formato gráfico fácil de entender.
• Interpretação dos resultados da análise para verificação de como os dados responderam à pergunta original: que recomendações você pode dar com base nos dados? Quais são as limitações de suas conclusões?
• Visualização de dados: a visualização de dados é uma maneira sofisticada de dizer: “mostre graficamente suas informações de uma maneira que as pessoas possam ler e entender”. Você pode usar tabelas, gráficos, mapas, marcadores ou vários outros métodos. A visualização ajuda você a obter informações valiosas ao comparar conjuntos de dados e observar relacionamentos.

Tipos de análise de dados

Os dados podem ser usados ​​para responder perguntas e apoiar decisões de muitas maneiras diferentes. Para identificar a melhor maneira de analisar seus dados, pode ser útil se familiarizar com os quatro tipos de análise de dados comumente usados ​​no campo:

• Análise estatística: a análise estatística nos diz “o que” aconteceu. Esse tipo de análise ajuda a descrever ou resumir dados quantitativos apresentando estatísticas.
• Análise diagnóstica: a análise diagnóstica determina os “porquês”.  Idealmente, os analistas encontram padrões semelhantes que existiam no passado e, consequentemente, usam essas soluções para resolver os desafios atuais.
• Análise preditiva: a análise preditiva responde à pergunta: “o que é mais provável de acontecer?”. Ela usa dados para formar projeções sobre o futuro.
• Análise de texto: também chamada de “mineração de dados”, a análise de texto usa bancos de dados e ferramentas de mineração de dados para descobrir padrões que residem em grandes conjuntos de dados. Ele transforma dados brutos em informações comerciais úteis. 
• Análise prescritiva: A análise prescritiva pega todos os insights coletados e depois os usa para formar recomendações sobre como uma empresa deve agir. A análise prescritiva responde à pergunta: “o que devemos fazer sobre isso?”

Aplicação da Data Analysis

Após todas essas etapas de análise é possível a tomada de decisão orientada por dados, ou seja, a tomada de decisão estratégica de negócios com base em fatos, dados e métricas, em vez de intuição, emoção ou observação.

Empresas orientadas por dados são melhores em adquirir novos clientes, manter a fidelidade do cliente e alcançar lucratividade acima da média.

Habilidades do analista de dados

• Resolução de problemas: Um analista de dados precisa ter um bom entendimento da pergunta que está sendo feita e do problema que precisa ser resolvido. Eles também devem ser capazes de encontrar padrões ou tendências que possam revelar uma história. Ter as habilidades de pensamento crítico permitirá que você se concentre nos tipos certos de dados, reconheça os métodos de análise mais reveladores e detecte lacunas em seu trabalho.
• Comunicação: Ser capaz de transmitir suas ideias a outras pessoas será crucial para o seu trabalho como analista de dados. Fortes habilidades de escrita e fala para se comunicar com colegas e outras partes interessadas são bons ativos em analistas de dados.
• Conhecimento do setor: saber sobre o setor em que você trabalha – assistência médica, negócios, finanças ou outros – lhe dará uma vantagem em seu trabalho e em solicitações de emprego. Se você está tentando entrar em um setor específico, reserve um tempo para prestar atenção às notícias do seu setor ou leia um livro sobre o assunto. Isso pode familiarizá-lo com os principais problemas e tendências do setor.

Salário do analista de dados e perspectivas de emprego no Canadá

Data Analyst é uma profissão não regulamentada no Canadá. O seu novo NOC (Classificação Nacional Ocupacional 2021) é 21223. A ocupação foi alocada no grupo de “Analistas de banco de dados e administradores de dados”.

No Canadá, em todas as províncias onde a pesquisa foi feita (dez das treze), espera-se que a demanda e a oferta de mão de obra estejam amplamente alinhadas para este grupo de ocupação durante o período 2019-2028, em nível nacional. Haja vista o número de programas provinciais voltados para a área em todo o país.

O salário base médio de um analista de dados, no Canadá, $30/hora, podendo chegar a $56,5/hora, segundo o JobBank, em pesquisa divulgada em 16 de novembro de 2022. Os salários variam de acordo com o tempo de experiência de trabalho e onde você está localizado, dentre outros fatores.

De 2020 a 2030, espera-se que os cargos de analista de pesquisa operacional cresçam 25%, analistas de pesquisa de mercado 22% e matemáticos e estatísticos 33%. Isso é muito mais alto do que a taxa de crescimento total do emprego de 7,7% [1]

Como se tornar um analista de dados

Há mais de um caminho para uma carreira como analista de dados. Esteja você apenas se formando na escola ou procurando mudar de carreira, o primeiro passo geralmente é avaliar quais habilidades transferíveis você possui e desenvolver as novas habilidades necessárias para essa nova função.

Conhecimento técnico do analista de dados

• Ferramentas de banco de dados: Microsoft Excel e SQL devem ser os pilares da caixa de ferramentas de qualquer analista de dados. Embora o Excel seja onipresente em todos os setores, o SQL pode lidar com conjuntos maiores de dados e é amplamente considerado uma necessidade para a análise de dados.
• Linguagens de programação: aprender uma linguagem de programação estatística como Python ou R permitirá que você lide com grandes conjuntos de dados e execute equações complexas. Embora Python e R estejam entre os mais comuns, é uma boa ideia examinar várias descrições de cargos em uma posição na qual você está interessado para determinar qual linguagem será mais útil para o seu setor.
• Visualização de dados: apresentar suas descobertas de maneira clara e convincente é crucial para ser um analista de dados bem-sucedido. Saber a melhor forma de apresentar informações por meio de tabelas e gráficos garantirá que colegas, empregadores e partes interessadas entendam seu trabalho. Tableau, Jupyter Notebook e Excel estão entre as muitas ferramentas usadas para criar visuais.
• Estatística e matemática: conhecer os conceitos por trás do que as ferramentas de dados realmente fazem o ajudará tremendamente em seu trabalho. Ter uma compreensão sólida de estatística e matemática ajudará você a determinar quais ferramentas são melhores para resolver um problema específico, a detectar erros em seus dados e a ter uma melhor compreensão dos resultados.

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Caminhos para se tornar um analista de dados

Adquirir essas habilidades é o primeiro passo para se tornar um analista de dados. Aqui estão algumas rotas que você pode seguir para obtê-los que sejam flexíveis o suficiente para se adequarem à sua vida.

• Certificado profissional: Os programas de certificado profissional de nível básico geralmente não exigem experiência anterior no campo. Eles podem ensinar habilidades básicas como SQL ou estatística, dando a você a chance de criar projetos para seu portfólio e fornecer feedback em tempo real sobre seu trabalho.
• Bacharel: Se você está pensando em obter um diploma para se tornar um analista de dados, focar seu curso em estatística, matemática ou ciência da computação pode lhe dar uma vantagem inicial com potenciais empregadores. É possível fazer um bacharelado online ou presencialmente. Para quem tem interesse em obter a residência permanente no Canadá, a única opção viável é a presencial. Você pode me questionar sobre isso (informações de contato no final do post).
• Autodidática: se você deseja um caminho que não inclua treinamento formal, é possível aprender as habilidades necessárias para análise de dados por conta própria. Comece com esta lista de leitura de análise de dados para iniciantes. Quando estiver pronto para começar a criar um portfólio, aqui estão algumas ideias para projetos de análise de dados.

Onde estudar Data Analysis no Canadá?

Províncias

Quase todas as províncias canadenses oferecem, programas de estudo em Data Analysis, Big Data, Business Intelligence, Machine Learning etc. A maioria fica em Ontario e British Columbia, mas você encontrará também em New Brunswick, Manitoba, Alberta, Prince Edward Island e Saskatchewan.

Esses cursos são oferecidos por, ao menos meia centena, de instituições canadenses reconhecidas internacionalmente. São mais de 1000 programas de estudo espalhados pelo Canadá.

Tipo e duração dos programas

São exemplos de programas de estudo:

• Applied Data Analytics,
• Business Analysis,
• Big Data and Business Intelligence,
• Business Intelligence and Visualization Analyst – Big Data Developer,
• Data Science,
• Enterprise Analysis and Research,
• Computer Programming and Analysis,
• Data Analytics for Business,
• Information Systems Business Analysis,
• Marketing and Data Analytics,
• Technical Systems Analysis
• Marketing Research and Analysis
• Artificial Intelligence and Data Science
• Big Data Analytics
• Database Administration and Big Data Predictive Analytics
• Business Analysis Professional
• Analytics, Big Data and Business Intelligence 

Dentre muitos outros.

Os programas disponíveis têm duração de 1 a 4 anos e conferem as seguintes certificações:

• 1-year undergraduate certificate
• 2-year undergraduate diploma
• 3-year degree
• 3-year bachelor
• 4-year bachelor
• 1-year post graduate certificate
• 2-year post-graduate diploma
• Master

Preços dos programas

Os preços variam conforme a cidade e a instituição, mas antecipo que se iniciam em $ 4,742 CAD por ano, havendo programas de até $ 30 mil CAD anuais. Todos com direito ao PGWP (leia mais abaixo a respeito).

Critérios de elegibilidade

Os critérios de elegibilidade variam conforme o programa e incluem inglês intermediário, comprovação de conclusão de ensino médio para programas undergraduate, e do bacharelado para programas post-graduate. Alguns poucos programas de estudo exigem experiência prévia na área de TI e outros exigem currículo.

Os processos de admissão seguem uma sequência genérica que descrevo em meu artigo Matrícula em programa de estudo.

Por que estudar no Canadá?

Benefícios do visto canadense

É permitido aos estudantes de determinados cursos pós-secundários trabalhar 20 horas semanais. Se o/a estudante for casado, poderá levar consigo seu cônjuge e filhos. Ele/ela poderá trabalhar full-time e os dependentes poderão estudar nas escolas canadenses gratuitamente. Em algumas províncias o sistema de saúde público está incluso no pacote.

PGWP – Post Graduation Work Permit

A maioria dos programas confere o PGWP, ou seja, a possibilidade de permanecer no Canadá após a graduação para poder trabalhar no país e adquirir experiência profissional.

Residência permanente

Para quem tem interesse na residência permanente no Canadá, recomendamos cursos com duração superior a 8 meses – idealmente, 2 anos. Com isso, o PGWP será de três anos, somando cinco anos no país.

Durante esse período, o aumento da proficiência no idioma, a pontuação ganha pelo programa de estudo e pela experiência profissional local costumam ser suficientes para que essa família se torne elegível a candidatar-se a residência permanente com chances relevantes de sucesso. Leia mais sobre o sistema de imigração canadense clicando no link.

Fontes: https://www.jobbank.gc.ca/marketreport/summary-occupation/17889/ca ; https://www.coursera.org/articles/what-is-data-analysis;

Imagem: http://www.pexels.com/pt-br/foto/contabilidade-adulto-calculadora-computador-8297040/

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