Durante anos, falar de análise de dados foi quase sinónimo de folhas de cálculo em Excel ou de consultas em SQL. Hoje, Python ocupa um lugar central neste ecossistema. A questão já não é apenas saber se é útil, mas perceber se se tornou uma competência estruturante. Num mercado orientado para a automatização e pela inteligência artificial, os dados mais recentes apontam para uma conclusão clara: Python não é uma moda passageira e de curta duração, mas sim um amplificador decisivo da capacidade do analista.
Um estudo recentemente divulgado pela Oxylabs, analisou mais de 800 mil anúncios de emprego tecnológico nos Estados Unidos, publicados entre janeiro de 2025 e março de 2026. Python foi a linguagem mais mencionada, em 46% dos anúncios, praticamente o mesmo que SQL (45%) e muito acima de Java (21%) ou JavaScript (19%). Ao contrário dos rankings de popularidade, estes dados refletem nitidamente o que os empregadores procuram.
Estes resultados não significam que Python deva substituir o SQL; pelo contrário, 60% dos anúncios mencionavam pelo menos duas linguagens e Python e SQL surgiam juntos em 21%, sendo a combinação mais frequente. Para um analista de dados, SQL permite consultar os dados estruturados, Python permite automatizar, integrar APIs, tratar dados, testar hipóteses e criar modelos, e ferramentas como Power BI comunicam os resultados. O valor de Python está em ligar etapas que, de outro modo, ficariam dispersas em processos manuais.
Na minha experiência enquanto formadora de análise de dados, o benefício do Python torna-se evidente na evolução dos próprios alunos. Ao longo da formação, deixam de encarar a análise de dados como um conjunto de tarefas isoladas e passam a compreender todo o processo analítico: recolher, tratar, explorar, validar e comunicar a informação. Mais do que ensinar uma linguagem de programação, desenvolve-se uma forma estruturada de pensar e resolver problemas, com o objetivo de preparar analistas mais autónomos, críticos e capazes de adaptar as suas competências a diferentes ferramentas e contextos profissionais. É essa combinação entre conhecimento técnico, pensamento analítico e aplicação prática que torna o Python tão relevante na formação dos profissionais de dados.
A conclusão de fundo é sólida: Python aparece repetidamente em diferentes funções, setores e combinações tecnológicas. Não é uma competência sobrevalorizada. É uma competência estratégica, que deve ser ensinada com SQL, visualização, estatística e pensamento crítico. Para um futuro analista, aprender Python não é seguir uma tendência, é adquirir a capacidade de transformar uma análise pontual num processo automatizado, reproduzível e preparado para evoluir.
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