Um dos objetivos do IBPAD é construir e compartilhar conhecimentos, contribuindo para que nossos alunos tenham um bom posicionamento no mercado. Como esforço de traduzir as necessidades e habilidades requeridas para analistas em pesquisa e análise de dados, tanto em metodologias tradicional como digital, construímos o Mapa de Capacidades do Analista de Pesquisa e do Ciência de Dados. O mapa oferece uma trilha de conhecimentos básicos necessários que o profissional necessita ter para estabelecer uma carreira. Veja abaixo nossa visão resumida em um mind map:
Para integrar as carreiras em torno da pesquisa tradicional ou digital, destacamos duas possibilidades de perfil: o analista de pesquisa e comportamento e o cientista de dados.
O Analista de Pesquisa e Comportamento é o profissional com expertise para desenhar e compreender dados entendendo eles refletem comportamento social nos diferentes ambientes de suas expressão. Dentre os atributos gerais, são valorizadas experiências com tipos diferentes de pesquisa, tanto tradicional como digital, visando produzir e aplicar bons desenhos e estratégias de abordagem que, por sua vez, tragam respostas às dúvidas dos clientes e novos negócios.
Estar em constante aprendizado é um diferencial para esse profissional, principalmente em dimensões metodológicas e técnicas de análise. Análises de texto, de rede, de imagem automatizada e conhecimentos estatísticos são bons exemplos de qualidades relevantes. Ainda, é necessário que ele esteja atualizado com as principais pesquisas realizadas, tanto em nível acadêmico como nas pesquisas de mercado, pois é o conhecimento agregado aliado à capacidade técnico-metodológico que garantirá seu destaque no mercado.
Para além de tais capacidades aliadas diretamente à produção de inteligência, pesquisadores de comportamento devem ser capazes de trabalhar no processo de pesquisa, escolhendo metodologias adequadas, construindo boas árvores de conteúdo e categorização, realizando a gestão de projetos e também trabalhando na elaboração e análise de relatórios finais.
A familiaridade com ferramentas e softwares gratuitos e pagos é essencial para facilitar a coleta de dados e métricas e sua gestão, visando à maximização de inteligência extraída de dados brutos.
O Cientista de Dados, por sua vez, é o facilitador e cabeça de processos de inteligência, conhecendo muito bem de estruturas de dados e sua gestão, assim como sendo familiarizado com as tecnologias e ferramentas de gestão de dados mais recentes e utilizadas. Deve possuir habilidade para desenhar e automatizar processos de gestão de dados, como também para criar fluxos de API e aplicações modulares.
Para a realização de determinadas atividades, pontua-se a importância de conhecimento sobre linguagens de programação tais como Python ou R, que abrem portas para análise, raspagem e visualização de dados. Considerando tais linguagens abertas, a melhor forma de avaliar a profundidade de conhecimento dos profissionais é através da familiaridade com os diversos pacotes já utilizados em pesquisa tradicional e digital, assim como a habilidade de desenvolvimento de pacotes para processos de análise mais complexos e frequentes.
Considerando a amplitude de projetos, o mapa não é exaustivo, mas procura trazer os principais exemplos de técnicas, capacidades, metodologias e softwares.
