Currículo de Analista de Dados: modelo
Quem contrata analista de dados no Brasil lê o currículo procurando duas coisas: com quais ferramentas você trabalha de verdade (SQL e em qual banco, Power BI ou Tableau, Python com pandas, Excel avançado) e se alguma decisão foi tomada a partir da sua análise. Volume de dados, frequência dos relatórios e a pergunta de negócio por trás de cada projeto vêm logo depois. Uma lista de ferramentas sem nenhum resultado parece ementa de curso; uma linha como “identifiquei que 40% do churn vinha de uma única etapa do cadastro” parece trabalho de analista.
Habilidades essenciais: SQL (joins, funções de janela, CTEs) · Power BI (DAX, modelagem) · Python (pandas) · Excel avançado · Análise de testes A/B · Limpeza e validação de dados · Definição de KPIs · Apresentação para áreas de negócio
Dicas para escrever o currículo
Escreva a decisão, não só o dashboard
“Criei um dashboard de vendas” descreve uma entrega. “Criei um dashboard semanal de vendas que os gerentes regionais usaram para tirar 2 SKUs deficitários do mix” descreve impacto. Em cada projeto, pergunte: quem usou isso e o que passou a fazer diferente? Se você não sabe o valor exato em reais, uma ação concreta (campanha pausada, preço alterado, contratação aprovada) convence do mesmo jeito e é fácil de sustentar na entrevista.
Mostre qual SQL você escreve
Quase todo processo seletivo de analista tem teste de SQL, então o recrutador procura sinais de uso diário. Cite o banco ou data warehouse (SQL Server, PostgreSQL, BigQuery, Redshift), o tipo de consulta (funções de janela, coortes, funis) e a escala (“consultas em tabelas de eventos com 200 milhões de linhas”). Essa linha separa quem exportava planilha de quem é dono da extração.
Dê o tamanho dos seus relatórios
Analista é medido por quanto do negócio roda com os números dele. Boas unidades: quantos painéis você mantém, quantos usuários ativos eles têm, quantos relatórios por semana ou mês, quantas horas de trabalho manual foram automatizadas, quantas fontes foram integradas. “Substituí 6 planilhas semanais por um único modelo no Power BI, economizando cerca de 10 horas por semana do financeiro” já traz escala e antes/depois.
Reserve um tópico para teste A/B ou estatística
Se você já analisou um teste A/B, fez previsão de demanda ou rodou uma regressão, coloque em um tópico separado com o método, o tamanho da amostra, a métrica e o resultado em linguagem simples. Um teste que não mostrou efeito e evitou um lançamento caro é uma boa história. Vagas de analytics de produto e marketing procuram exatamente isso.
Em transição de carreira, use o que você já conhece
Muita gente chega à análise de dados vindo de administração, contabilidade, logística, varejo ou engenharia. Conhecer o negócio é vantagem: quem foi supervisor de loja entende o que está por trás do giro de estoque. Coloque o melhor projeto analítico no topo e descreva os empregos anteriores pelo trabalho com dados (indicadores, planilhas de controle, relatórios gerenciais), não por tarefas sem relação.
Requisitos e documentos
CLT ou PJ: deixe claro o que você aceita
Vagas de dados no Brasil são oferecidas tanto em regime CLT quanto como PJ, e muitas são remotas ou híbridas. Se você tem preferência ou restrição, diga na mensagem de candidatura ou no LinkedIn, não no corpo do currículo. No currículo, informe apenas cidade e estado e se aceita trabalho remoto.
Teste técnico e case são a regra
A maior parte dos processos de analista inclui um teste de SQL, um case com base de dados ou uma apresentação. O currículo define o nível em que você será testado, então liste apenas o que consegue fazer sem consulta e tenha um projeto pronto para contar: pergunta, dados, consulta, conclusão.
Exemplos de resumo profissional
- Analista de dados júnior, formada em Estatística pela Unicamp, com três projetos em SQL e Power BI, incluindo um painel público sobre dados de mobilidade urbana de São Paulo. Gosto de limpar dados bagunçados e explicar o resultado sem jargão.
- Analista de dados com 4 anos em e-commerce: SQL no BigQuery, painéis semanais no Power BI para 25 gestores e testes A/B de ponta a ponta. Encontrei a causa de uma queda de 12% na recompra, que levou à revisão da taxa de entrega.
- Analista de dados sênior com 8 anos em varejo e fintech, liderando 2 analistas. Responsável pelo framework de KPIs da empresa, apoio o financeiro na previsão de receita e migrei a área de planilhas para dbt e Power BI, hoje usados por 150 pessoas.
Destaques do currículo
- Escrevi e mantenho mais de 40 consultas SQL no BigQuery que alimentam os relatórios diários de receita e retenção de 3 squads.
- Desenvolvi no Power BI um painel de retenção por coorte usado por 25 gestores na reunião semanal de resultados.
- Analisei um teste A/B da página de planos com 48 mil visitantes; a variante vencedora aumentou as assinaturas de teste em 6,2%.
- Automatizei 5 relatórios manuais em Excel com Python e SQL agendado, reduzindo o fechamento mensal de 3 dias para 4 horas.
- Identifiquei que a queda de 12% na recompra vinha de uma nova taxa de entrega em duas regiões; a operação reverteu a taxa.
- Documentei 18 KPIs em um glossário único, acabando com números divergentes entre financeiro e marketing.
- Limpei e unifiquei 3 anos de dados de CRM e faturamento (1,2 milhão de registros), reduzindo clientes duplicados em 94%.
Perguntas frequentes
Sim, se tiver trabalho concluído. Dois ou três projetos bem documentados (um painel publicado, um notebook com pergunta e conclusão claras) ajudam muito quem está começando ou mudando de área. Coloque o link junto com o LinkedIn no topo. Um projeto terminado com conclusão escrita vale mais que dez repositórios de curso pela metade.
Trate projetos como experiência. Use bases públicas próximas da área que você quer (dados do IBGE, do Portal da Transparência, de vendas de varejo), formule uma pergunta de negócio e escreva os tópicos como se fosse um emprego: ferramenta, volume, conclusão. Inclua trabalho analítico de estágios, empregos anteriores ou do TCC. Cursos mostram estudo organizado, mas na entrevista perguntam sobre os projetos.
Não. No Brasil a foto é opcional e a maioria das empresas não pede para vagas de dados. Use o espaço para contatos, LinkedIn e link de portfólio. Dados como CPF, RG e estado civil também não precisam estar no currículo.
Só as que você aguentaria um teste amanhã. Para a maioria das vagas: SQL, Excel, uma ferramenta de BI (Power BI é a mais pedida no Brasil) e, cada vez mais, Python. Copie a grafia da vaga, porque os sistemas de triagem buscam o termo exato. Uma lista enorme de ferramentas usadas uma vez costuma aparecer na entrevista técnica.
Uma página para júnior e pleno, até duas para sênior ou coordenação. Use 3 a 5 tópicos por emprego, cada um com ferramenta, escala e resultado, e deixe o mais forte na primeira página.
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