Ainda vale a pena migrar para a área de dados [2025]

💻 Vale a pena migrar para a área de dados em 2025? Descubra as oportunidades, desafios e como construir sua carreira com dados e IA.

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💻 Você já se perguntou se ainda vale a pena migrar para a área de dados em 2025? Neste vídeo eu compartilho minha visão sincera sobre esse tema e mostro por que esse mercado continua em alta, cheio de oportunidades para quem está disposto a se preparar.

Vou te mostrar como dados estão por trás de decisões estratégicas de grandes empresas como Netflix, bancos, fundos de investimento, redes sociais e e-commerces, mas também de pequenos negócios que hoje conseguem acessar ferramentas acessíveis de análise.

Também falo sobre uma das dúvidas mais comuns: idade e formação. Será que você precisa ter 20 anos ou uma faculdade específica para entrar na área? A resposta pode te surpreender.

Além disso, você vai entender os diferentes papéis na área — analista, engenheiro e cientista de dados —, quais ferramentas realmente importam (como Python, SQL, Excel, Power BI e soluções em nuvem) e por que soft skills como comunicação e visão de negócio podem ser o seu maior diferencial.

Por fim, também vou te apresentar uma novidade especial que pode acelerar sua transição de carreira e abrir novas portas nesse mercado que só cresce.

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Aqui nos vídeos do canal da Hashtag Programação ensinamos diversas dicas de Python para que você consiga se desenvolver nessa linguagem de programação e consiga criar seus próprios projetos e automações!

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⏱️ Conteúdo da Aula

00:00 Introdução – Ainda vale a pena migrar para a área de dados em 2025?
00:43 Exemplos práticos: como a análise de dados já influencia seu dia a dia
01:19 O impacto da Inteligência Artificial na expansão da área de dados
02:20 Migrar para dados depois dos 20, 30, 40 ou 50 anos – a idade importa?
03:30 Preciso de faculdade para trabalhar com dados? A verdade do mercado
04:12 Carreiras em alta: quais são as principais áreas dentro de dados
05:12 Engenheiro de Dados – papel, funções e ferramentas mais usadas
05:41 Analista de Dados e Analista de BI – diferenças e oportunidades
06:16 Cientista de Dados e Engenheiro de Machine Learning – o que fazem?
06:52 Ferramentas essenciais: Python, SQL, Power BI, Excel e Cloud
08:17 A importância de um portfólio de dados com projetos práticos e estratégicos
09:21 Soft skills na área de dados – comunicação e visão de negócios
10:00 Spoiler especial – Pós-graduação em Data Analytics e Inteligência Artificial aplicada a negócios

#python #hashtagprogramacao