Neste artigo você encontrará:
Você provavelmente estudou lógica na escola, e aprendeu técnicas introdutórias de análise de dados. Sabia, no entanto, que raciocínio lógico e análise de dados estão cada vez mais próximos no mercado de trabalho?
Essas duas áreas distintas se interligam, sobretudo, em setores e empresas de TI. Milhares de profissionais estão lidando com elas diariamente. Neste artigo, vamos entender quais os conceitos de raciocínio lógico e análise de dados. Veremos também como eles se relacionam na prática. Fique conosco, e boa leitura!
O que é raciocínio lógico?
ais do que uma matéria cobrada em concursos públicos, o raciocínio lógico é a capacidade de encontrar soluções para um problema, a partir de um contexto específico, ou de um conjunto de enunciados.
Assim, o raciocínio lógico envolve, fundamentalmente, a estruturação de maneiras para chegar a um determinado objetivo, ou obter uma certa resposta. Geralmente, o raciocínio lógico segue o seguinte passo a passo:
- identificação do problema ou objetivo em questão;
- construção de um rol de possíveis soluções;
- determinação da solução mais adequada.
Aplicando a jornada acima em uma questão de raciocínio lógico em um concurso ou teste profissional, teríamos:
- leitura da questão e identificação do problema;
- mapeamento de diferentes formas de organização do pensamento, para chegar a uma resposta;
- opção por um tipo de organização e execução dela, para obtenção da resposta.
No mundo corporativo, como veremos ao longo deste texto, essas etapas são seguidas para criar soluções tecnológicas inovadoras, que combinam raciocínio lógico e análise de dados.
O que é análise de dados?
A análise de dados (data analytics) é uma área em ascensão nas empresas – em 2022, aproximadamente U$$ 2,9 bilhões foram investidos nesse campo, aponta estudo. Ela está diretamente relacionada ao uso de soluções tecnológicas para a coleta, tratamento e análise de dados, com a finalidade de delimitar cenários, indicadores e descobrir informações valiosas para a tomada de decisões no mundo corporativo.
Nos dias de hoje, as grandes organizações utilizam a análise de dados para aprimorar aspectos operacionais, melhorar a relação com clientes e fornecedores, fazer previsões sobre cenários possíveis, entre outras funções. Nesse contexto, planilhas, painéis de gráficos e relatórios de resultados são alguns dos formatos adotados.
Baixe o guia completo sobre
Data Analysis
Como raciocínio lógico e análise de dados se relacionam?
Com o volume de informações atual, a maior parte das organizações que investe em análise de dados realiza esse procedimento por meio de soluções especializadas. Muitas delas, desenvolvem modelos avançados e sistemas de processamento de dados próprios. E é neste cenário que raciocínio lógico e análise de dados se encontram.
Primeiro, os cientistas, engenheiros e analistas de dados precisam construir maneiras inteligentes de trabalhar com os dados disponíveis, limpando e tratando esse conjunto de informações. Trata-se, efetivamente, de desenhar estratégias. Essa é uma das formas pelas quais o raciocínio lógico se conecta à análise de dados.
Em um segundo nível, como dito, faz-se necessário desenvolver modelos algorítmicos e até mesmo softwares para análise e visualização dos dados, de acordo com as necessidades e objetivos da empresa. E, nessas atividades de codificação de soluções, a lógica de programação é essencial.
Por isso, profissionais que desenvolvem capacidades em ambos os campos – isto é, em raciocínio lógico e análise de dados – costumam se destacar no mercado, subir posições e ocupar, inclusive, cargos gerenciais.
Conclusão
Está claro que a combinação entre os dois conceitos é um ponto de partida importante para muitas carreiras na área de tecnologia, estatística e matemática. Para ingressar nessa área, no entanto, é necessário especializar-se.
Você pode começar a operacionalizar o uso de raciocínio lógico e análise de dados com uma graduação na área. O Infnet traz duas opções: a graduação online e a graduação presencial em Engenharia de Dados. Já você que deseja ir além do nível superior, considere uma pós, como a pós-graduação live em Engenharia de Dados. Lembre-se que sempre é tempo de buscar novos conhecimentos, para encontrar novas oportunidades!
