Exemplo de Relatório
Esta é uma análise anonimizada de uma entrevista real
Analista de Dados Sênior
Desempenho excelente com habilidades técnicas fortes e comunicação clara. SQL foi impecável—consultas otimizadas e bem estruturadas. Storytelling de dados foi um destaque—transformou análise em insights acionáveis. Pensamento de métricas mostrou maturidade. Pequenas oportunidades de melhoria em visualização e automação. Claramente pronto para roles sênior.
8.7
Comunicação
8.5
Relevância
8.3
Confiança
8.2
Preparação
Pontos Fortes
- +SQL avançado com consultas otimizadas e elegantes
- +Storytelling excepcional—conecta dados a ações de negócio
- +Forte compreensão de métricas e o que move o negócio
- +Comunicação clara adaptada à audiência
Áreas de Melhoria
- -Conhecimento de ferramentas de BI poderia ser mais profundo
- -Poderia mostrar mais exemplos de automação de análises
- -Visualizações foram funcionais mas poderiam ser mais polidas
- -Prepare mais histórias sobre influenciar decisões com dados
Avaliação por Pilar
Comunicação
Clareza, estrutura e articulação
Excelente
Relevância
Respostas diretas e apropriadas às perguntas
Muito Bom
Confiança
Segurança e convicção nas respostas
Muito Bom
Preparação
Evidência de pesquisa e preparação
Muito Bom
🚀Plano de Ação
- 1Aprenda ferramenta de BI se ainda não domina (Tableau, Looker, Power BI)
- 2Para cada análise passada, documente: pergunta, insight, ação tomada, impacto
- 3Pratique apresentar análise em 2 minutos com visualização de apoio
- 4Prepare história de quando sua análise mudou decisão importante
📊Estatísticas da Entrevista
64%
Tempo de Fala
4234
Suas Palavras
141
Palavras/Resposta
5
Perguntas Feitas
Palavras de Preenchimento Detectadas
Expressões Hesitantes Detectadas
Feedback Detalhado
Entrevista excelente que demonstrou maturidade técnica e de negócio. Seu SQL foi um destaque—consultas limpas, otimizadas e bem estruturadas. Você claramente domina a ferramenta. Mas o que realmente se destacou foi storytelling. Você não apenas apresentou dados—contou história convincente sobre o que eles significam e o que fazer. Essa é uma habilidade que separa analistas sênior de júnior. Seu pensamento sobre métricas mostrou forte compreensão de negócio. Você sabe quais métricas importam e por quê, e pode articular trade-offs. Suas recomendações eram sempre acionáveis e específicas. Pequenas áreas de melhoria: Seu conhecimento de ferramentas de BI é funcional mas poderia ser mais profundo. Para DA sênior, espera-se domínio de ferramenta principal (Tableau, Looker, etc). Também, suas visualizações eram claras mas poderiam ter design mais polido—estude princípios de design de visualização. No geral, você está claramente pronto para roles de DA sênior. Com aprimoramento em ferramentas específicas, você seria ainda mais forte.
Perguntas Frequentes
SQL vs. Python—qual é mais importante para DA?
SQL é fundamental—você usará diariamente. Python é muito útil para análises complexas, automação e ML básico, mas SQL vem primeiro. Mire em SQL avançado (window functions, CTEs complexos, otimização) antes de aprofundar em Python.
Como mostrar impacto de análises em entrevistas?
Sempre estruture: problema de negócio → sua análise → insights descobertos → recomendação que fez → ação tomada → resultado mensurável. Exemplo: 'Analisei churn e descobri que 60% dos cancelamentos vêm de clientes que nunca usaram feature X. Recomendei email de onboarding. Isso reduziu churn em 18%.' Seja específico com números.
Que ferramentas devo saber?
SQL é obrigatório. Pelo menos uma ferramenta de BI (Tableau, Looker, Power BI). Excel/Sheets proficientemente. Python é muito útil (pandas, numpy). Familiaridade com Google Analytics ou similar. Qual ferramenta específica importa menos que mostrar que você pode aprender rapidamente.
📂Descubra Outros Exemplos
Obtenha Sua Própria Análise
Faça upload da gravação da sua entrevista e receba o mesmo feedback detalhado adaptado ao seu desempenho.