Você vê uma vaga para Analista de Dados. Lá está escrito: “Requisitos: Python, Power BI, SQL, Excel, etc.” Imediatamente, vem o pensamento: “Preciso aprender Python agora!”.
Mas será que é isso mesmo? Será que o que as empresas realmente precisam é alguém que saiba programar em Python… ou alguém que consiga trabalhar bem com dados?
Neste artigo, vou te mostrar, com exemplos reais, por que muitas vagas que listam Python na verdade estão testando se você domina SQL e como usar isso a seu favor.
Python Aparece Nas Vagas… Mas Nem Sempre Como Prioridade
É verdade: Python está presente na maioria das descrições de vaga em dados. Mas repare em alguns pontos:
- Muitas vezes aparece como “desejável” ou “diferencial” — não como requisito eliminatório.
- O foco real das atividades está em extrair, tratar e analisar dados estruturados.
- Em grande parte das funções, SQL resolve 90% do trabalho do dia a dia.
💡 Em outras palavras: o Python pode até estar na lista, mas quem realmente decide se você passa ou não no processo seletivo é o seu nível de SQL.
O Que as Empresas Realmente Precisam Que Você Faça
Quando uma empresa contrata alguém de dados, o objetivo é simples: resolver problemas de negócio com dados. E no dia a dia, isso significa:
- Escrever queries para gerar relatórios.
- Cruzar tabelas de clientes, vendas e campanhas.
- Criar indicadores de performance.
- Fazer extrações para dashboards (Power BI, Tableau, etc.).
- Automatizar consultas em bancos relacionais.
✅ Tudo isso você faz com SQL — e com muito mais velocidade e precisão do que com qualquer outra linguagem.
3 Situações Reais Onde SQL É o Coração do Trabalho (Mesmo Quando Python Está na Vaga)
1. Relatórios Semanais
- O que pedem: KPIs semanais de vendas.
- SQL resolve: SELECT, GROUP BY, filtros de datas.
- Python pode complementar: automatizar o agendamento do relatório ou gerar gráficos customizados.
2. Campanha de Marketing Segmentada
- O que pedem: Lista de leads segmentados por comportamento.
- SQL resolve: joins entre tabelas de acessos, produtos e clientes.
- Python pode complementar: aplicar modelos de machine learning para prever a chance de conversão.
3. Painel de Indicadores no Power BI
- O que pedem: Dashboard dinâmico com dados de vendas.
- SQL resolve: cria as queries que alimentam o BI.
- Python pode complementar: tratar dados externos (como arquivos CSV, APIs ou web scraping) antes de integrá-los ao banco.
Onde Muitos Candidatos Erram
- Achar que precisam dominar Python antes mesmo de entender um JOIN.
- Não aplicar para vagas por medo de não atender 100% dos requisitos.
- Focar em frameworks avançados de Python sem nunca ter feito um relatório SQL simples.
- Ignorar que a maioria dos testes técnicos de seleção é baseada em SQL, não em Python.
O Que Fazer Quando Ver Python na Vaga (E Você Só Sabe SQL)
- Leia com calma o descritivo — entenda as atividades práticas.
- Aplique mesmo assim se SQL for central (na maioria das vezes é).
- Destaque no currículo projetos reais com SQL (relatórios, indicadores, extrações).
- Se estiver estudando Python, mencione isso como complemento.
📌 O recado é: não se autoexclua. Dominar SQL já te coloca muito à frente. O Python você vai aprender na prática, conforme a necessidade aparecer.
Conclusão
Python é valioso e abre muitas portas. Mas o fundamento do trabalho em dados — especialmente em vagas de entrada — é SQL. Muitas descrições citam Python, mas no dia a dia o que mais importa é sua capacidade de estruturar, consultar e interpretar dados relacionais.
Se você quer se posicionar bem no mercado de dados, comece pelo SQL. Depois, complemente com Python, Power BI e outras ferramentas.
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