Quais ferramentas aprender para trabalhar com análise de dados em 2025?

A ciência de dados é uma área que combina análise, tecnologia e estratégia para resolver problemas complexos e gerar valor. Um dos primeiros passos para ingressar na profissão é adquirir as certificações e dominar as ferramentas mais valorizadas no mercado. 

Segundo Mônica Rafaeli, coordenadora de RH da ST-One, existem algumas habilidades técnicas importantes para quem quer ser contratado no setor.

“Iniciar aprimorando suas competências técnicas é fundamental”, explicou ela ao NaPrática nesta semana. “E, claro, desenvolver soft skills como pensamento crítico e resolução de problemas e comunicação clara e objetiva também é importante para complementar o desenvolvimento.”

Mônica contou as principais ferramentas e certificações necessárias para se destacar no mercado em 2025. Confira:

1. Python e R: Linguagens de Programação para Extração de Dados

Essenciais no universo da ciência de dados, essas linguagens são utilizadas para manipular grandes volumes de dados e criar modelos preditivos. Python, em particular, destaca-se por sua versatilidade e bibliotecas específicas para a área, como Pandas, NumPy e Scikit-learn.

• Certificações sugeridas:
  • Python for Data Science (Coursera/IBM)
  • Introduction to R (Datacamp)

2. SQL e PostgreSQL: Banco de Dados e Manipulação de Informações

Saber trabalhar com bancos de dados é indispensável para qualquer analista de dados. SQL e PostgreSQL são amplamente utilizados para organizar, consultar e gerenciar grandes conjuntos de informações.

• Certificações sugeridas:
  • SQL for Data Science (Coursera/University of California)
  • PostgreSQL for Everybody (Coursera/University of Michigan)

3. Ferramentas de Visualização: Power BI, Tableau e Google Data Studio

Transformar dados em histórias visuais é uma habilidade essencial para compartilhar insights de forma clara e impactante. Ferramentas como Power BI, Tableau e Google Data Studio permitem criar dashboards interativos e visuais que facilitam a tomada de decisão.

• Certificações sugeridas:
  • Microsoft Certified: Data Analyst Associate (Power BI)
  • Tableau Desktop Specialist Certification
  • Google Data Studio Certification

4. Estatística e machine learning

Compreender estatística é a base para trabalhar com modelagem preditiva e machine learning. Essas competências avançadas são altamente valorizadas e fazem a diferença na resolução de problemas complexos.

• Certificações sugeridas:
  • Applied Data Science with Python (Coursera/University of Michigan)
  • Machine Learning (Coursera/Stanford University)

5. Softwares SaaS e Soluções Industriais

Para quem busca uma aplicação prática no setor industrial, ferramentas específicas como softwares SaaS ajudam na coleta e organização de dados diretamente de máquinas e sistemas operacionais.

• Certificações sugeridas:
  • Advanced Analytics in Industrial Applications (Plataformas especializadas)

Dica da ST-One para ingressar na área

Mônica Rafaeli reforça que, além das certificações, é importante desenvolver um perfil curioso e multidisciplinar. 

“No dia a dia, buscamos pessoas que se conectem com o negócio do cliente, que saibam transformar dados em insights e estejam dispostas a aprender continuamente”, explica. 

Para os interessados, a organização está com vagas abertas, para todos os níveis de senioridade, em seu site.