Hey, pessoal! Estão ligados nas últimas oportunidades do mercado de dados? Se a resposta for sim, preparem-se porque hoje vamos mergulhar de cabeça em uma vaga que está bombando: Analista de Dados Pleno no Santander! Essa é para quem já tem uma bagagem bacana em análise de dados e está buscando um lugar para brilhar e fazer a diferença. Então, peguem seus cafés, ajustem suas cadeiras e vamos nessa!

O Que Faz um Analista de Dados Pleno no Santander?

Antes de mais nada, é fundamental entender o que essa função realmente envolve. Um Analista de Dados Pleno no Santander é um profissional que atua no coração da tomada de decisões da empresa. Utilizando dados, ele transforma informações brutas em insights valiosos que orientam estratégias e melhorias. Suas responsabilidades são vastas e dinâmicas, exigindo um conjunto de habilidades técnicas e analíticas bem afiadas.

Coleta e Tratamento de Dados

A primeira etapa do trabalho de um analista é a coleta de dados. Isso significa buscar informações em diversas fontes, como bancos de dados internos, sistemas de CRM, planilhas, APIs e até mesmo dados externos de mercado. Após a coleta, os dados precisam ser limpos e organizados. Imagine que você está garimpando ouro; primeiro, você precisa remover a sujeira para encontrar as pepitas. O tratamento de dados envolve remover inconsistências, corrigir erros, lidar com valores ausentes e transformar os dados em um formato adequado para análise. Ferramentas como SQL, Python (com bibliotecas como Pandas) e Excel são essenciais nessa fase.

Análise Exploratória de Dados (AED)

Com os dados limpos e organizados, é hora de explorar! A Análise Exploratória de Dados (AED) é o processo de investigar os dados para identificar padrões, tendências, anomalias e relações entre as variáveis. É como um detetive investigando uma cena de crime, buscando pistas que possam resolver o mistério. O analista utiliza técnicas estatísticas, gráficos e visualizações para entender a fundo o que os dados têm a dizer. Ferramentas de visualização como Tableau e Power BI são muito utilizadas nessa etapa para criar dashboards e relatórios interativos que facilitam a identificação de insights.

Modelagem e Análise Estatística

Após a AED, o analista pode construir modelos estatísticos para prever resultados, segmentar clientes, identificar oportunidades de negócio e avaliar o impacto de diferentes ações. Isso envolve o uso de técnicas como regressão, classificação, clustering e séries temporais. É como construir um motor para prever o futuro com base nos dados do passado. Conhecimento em estatística e familiaridade com bibliotecas de machine learning em Python (como Scikit-learn) são cruciais nessa fase.

Comunicação e Apresentação de Resultados

De nada adianta ter insights incríveis se você não consegue comunicá-los de forma clara e eficaz. O analista precisa ser capaz de apresentar os resultados de suas análises para diferentes públicos, desde a equipe técnica até a alta gerência. Isso envolve a criação de relatórios, apresentações e dashboards que contem uma história convincente com os dados. Habilidades de comunicação, storytelling e visualização de dados são fundamentais para garantir que os insights sejam compreendidos e utilizados para tomar decisões informadas.

Requisitos para a Vaga de Analista de Dados Pleno no Santander

Agora que você já sabe o que faz um Analista de Dados Pleno, vamos falar sobre os requisitos para essa vaga no Santander. Preparei uma lista detalhada para você conferir se você tem o que é preciso para se candidatar:

Formação Acadêmica

• Graduação: É fundamental ter um diploma de nível superior em áreas como Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Economia ou áreas correlatas. Uma formação sólida em uma dessas áreas fornece a base teórica necessária para entender os conceitos e técnicas de análise de dados.
• Pós-graduação (Diferencial): Um curso de pós-graduação, como uma especialização, MBA ou mestrado em Ciência de Dados, Business Analytics ou áreas afins, pode ser um grande diferencial. Esses cursos aprofundam o conhecimento técnico e proporcionam uma visão mais estratégica da análise de dados.

Experiência Profissional

• Experiência: Geralmente, é exigida experiência de 3 a 5 anos na área de análise de dados. Esse tempo de experiência permite que o profissional desenvolva habilidades práticas e se familiarize com diferentes ferramentas e técnicas.
• Projetos Relevantes: É importante ter experiência em projetos de análise de dados que tenham gerado impacto para a empresa. Isso pode incluir projetos de otimização de processos, aumento de vendas, redução de custos, identificação de fraudes, entre outros.

Conhecimentos Técnicos

• Linguagens de Programação:
  • SQL: Essencial para consultar e manipular dados em bancos de dados relacionais.
  • Python: Linguagem de programação amplamente utilizada em análise de dados, com bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-learn e Matplotlib.
  • R (Diferencial): Outra linguagem de programação popular em estatística e análise de dados.
• Ferramentas de Visualização de Dados:
  • Tableau: Ferramenta de visualização de dados interativa que permite criar dashboards e relatórios personalizados.
  • Power BI: Similar ao Tableau, o Power BI é uma ferramenta da Microsoft para visualização de dados.
• Conhecimento em Estatística:
  • Estatística Descritiva: Medidas de tendência central (média, mediana, moda) e dispersão (desvio padrão, variância).
  • Estatística Inferencial: Testes de hipóteses, intervalos de confiança e análise de regressão.
• Machine Learning (Diferencial): Conhecimento em algoritmos de machine learning e suas aplicações em problemas de negócio.

Habilidades Comportamentais (Soft Skills)

• Pensamento Analítico: Capacidade de analisar problemas complexos, identificar padrões e propor soluções baseadas em dados.
• Comunicação: Habilidade de comunicar os resultados das análises de forma clara e eficaz para diferentes públicos.
• Trabalho em Equipe: Capacidade de colaborar com outros membros da equipe e de diferentes áreas da empresa.
• Proatividade: Iniciativa para buscar novas informações, aprender novas técnicas e propor melhorias.
• Visão Estratégica: Capacidade de entender o contexto de negócio e de alinhar as análises de dados com os objetivos da empresa.

O Que o Santander Oferece?

Trabalhar no Santander como Analista de Dados Pleno não é só sobre os desafios e responsabilidades. A empresa também oferece uma série de benefícios e oportunidades de desenvolvimento. Aqui estão alguns dos destaques:

Salário e Benefícios Competitivos

O Santander oferece um pacote de remuneração competitivo com o mercado, que inclui salário fixo, bônus por desempenho e participação nos lucros. Além disso, a empresa oferece uma ampla gama de benefícios, como plano de saúde, plano odontológico, seguro de vida, vale-refeição, vale-transporte, auxílio-creche e previdência privada.

Oportunidades de Desenvolvimento

O Santander investe no desenvolvimento de seus colaboradores, oferecendo programas de treinamento, workshops, cursos e mentoring. A empresa também oferece oportunidades de carreira em diferentes áreas e níveis hierárquicos, permitindo que os profissionais cresçam e se desenvolvam dentro da organização.

Ambiente de Trabalho Inovador

O Santander está passando por uma transformação digital e investindo em novas tecnologias e metodologias. A empresa oferece um ambiente de trabalho dinâmico, desafiador e inovador, onde os colaboradores têm a oportunidade de trabalhar com projetos de ponta e de aprender com profissionais experientes.

Cultura Organizacional Forte

O Santander tem uma cultura organizacional forte, baseada em valores como ética, transparência, respeito e meritocracia. A empresa promove um ambiente de trabalho inclusivo e diverso, onde todos os colaboradores são valorizados e têm a oportunidade de contribuir com seu talento e sua experiência.

Dicas Extras para se Destacar no Processo Seletivo

Para aumentar suas chances de conquistar a vaga de Analista de Dados Pleno no Santander, preparei algumas dicas extras que podem fazer a diferença:

• Atualize seu Currículo: Destaque suas experiências mais relevantes, seus conhecimentos técnicos e suas habilidades comportamentais. Use palavras-chave que estejam relacionadas à vaga e aos requisitos da empresa.
• Prepare um Portfólio: Crie um portfólio com seus projetos de análise de dados. Mostre o que você já fez, quais problemas você resolveu e quais resultados você alcançou. Isso demonstra suas habilidades e sua capacidade de gerar valor para a empresa.
• Estude sobre o Santander: Pesquise sobre a história da empresa, seus produtos e serviços, sua estratégia e seus valores. Mostre que você conhece a empresa e que está interessado em fazer parte dela.
• Prepare-se para a Entrevista: Prepare-se para responder perguntas técnicas sobre análise de dados, estatística, machine learning e ferramentas de visualização. Prepare-se também para responder perguntas comportamentais sobre suas experiências, suas habilidades e seus objetivos.
• Mostre sua Atitude: Mostre que você é proativo, que tem iniciativa, que é apaixonado por dados e que está disposto a aprender e a se desenvolver. Mostre que você é um profissional completo e que pode fazer a diferença no Santander.

Conclusão

E aí, pessoal? Curtiram o guia completo sobre a vaga de Analista de Dados Pleno no Santander? Espero que sim! Essa é uma oportunidade incrível para quem quer dar um up na carreira e trabalhar em uma empresa que valoriza a análise de dados e a inovação. Então, não percam tempo, preparem seus currículos, estudem bastante e mostrem todo o seu potencial. Boa sorte e até a próxima!