一个DNC学校作为负责通过实践教育改变职业的主要教育技术公司，看到一个为那些希望进入或转向技术和信息分析行业的人提供的巨大机会。 该领域在2025年仍在扩展，受到企业日益增长的需求推动，利用分析智能来指导策略、自动化流程和个性化服务。 据国际数据公司（IDC）预测，到今年年底，全球分析与人工智能市场规模将超过5,000亿美元。
在巴西，数字化的加速和电子商务的增长扩大了对能够解读大量信息并产生战略洞察力的专业人士的需求。 金融、医疗和零售行业的企业正将投资方向指向这些解决方案，旨在改善客户体验、提前把握趋势和优化运营。 作为这一趋势的反映，对数据科学家和机器学习工程师的需求激增，高级职位的薪资甚至可能超过2万雷亚尔。
根据该教育科技公司最近的调查，已通过一份最受欢迎培训排名证实了这一趋势，旨在帮助专业人士重新定位市场。 列表显示了该机构中注册人数最多的课程，基于可用的23个主题。 商业智能（BI）分析师是最受欢迎的课程（34.5%），其次是数据科学家（32%）和数据分析师（26%）。
“列表的前几名强调‘数据’是2025年寻求换工作领域的专业人士的主要选择，”DNC学院的首席执行官兼创始人卢卡斯·拉纳（Lucas Rana）表示。 “技术的进步使企业需要拥有能够解读和整理数字世界大量信息的专业人才，推动战略决策并革新行业。”
对于DNC学院的工程经理巴巴拉·阿劳若来说，公司不仅仅需要技术知识：还需要战略眼光和沟通能力。 将分析转化为具体行动是竞争优势。公司重视那些不仅能解读指标，还能以清晰而有冲击力的方式展示结果的专业人士，强调道。
专家解释进入该领域的基本技能。为了在市场中脱颖而出，该领域的专业人士应同时培养技术能力和行为技能。在技术方面，最受重视的知识包括SQL和数据建模、Python和R等编程语言、BI工具（Power BI和Tableau）以及应用统计学基础。
在行为方面，巴巴拉表示，分析性思维对于质疑和以战略方式解读信息至关重要。 同样，有效的沟通对于将其转化为支持商业决策的洞察力也至关重要。 “数据专业人员应将数字转化为指导企业管理的叙述。沟通越清晰，分析的影响力就越大，”经理表示。
初学者常见的错误
初级专业人员常常犯一些可能阻碍职业发展的错误。 根据巴巴拉的说法，最常见的错误之一是只专注于工具的使用，而不理解基本概念，如指标结构和统计学。 另一个关键的失误是低估沟通的重要性，因为提取清晰且可操作的洞察的能力与技术知识同样宝贵。
停止建立实用的作品集也可能会降低在市场上的突出机会。 “企业重视与现实相关的项目。利用公共数据进行评估并在GitHub或社交媒体上发布，是一种有效的脱颖而出的策略，”DNC学院的专家指导道。
如何在行业中保持更新
随着人工智能技术和数据挖掘的快速发展，保持更新至关重要。 参与专业社区，关注LinkedIn上的有影响力的专业人士，以及在Kaggle和DataHackers等平台上解决挑战，都是不断培养新技能的方式。 最后，揭示新兴技术，如MLOps和云计算，拓宽了职业发展的机会。
对于希望进入该领域的人来说，持续学习和实践是主要的伙伴。 “数据行业正在扩展，需要懂得学习、适应和解决实际问题的专业人士，”巴巴拉·阿劳若总结道。
