LinkedIn para analista de dados: como ser encontrado e dobrar o salário

O problema não é falta de esforço, é falta de vitrine

Quando nós falamos de LinkedIn para analista de dados, não estamos falando de “rede social”. Estamos falando de carreira, dinheiro e liberdade de escolha. E é aí que muita gente boa se complica: trabalha muito, entrega muito, resolve problema todo dia… e ainda assim continua invisível para quem contrata.

No episódio do DataEvo cast, o Joviano Silveira conversa com Michel Queiroz, especialista em LinkedIn e carreira, e a ideia central é dura, mas útil: ignorar LinkedIn é como estudar anos, conquistar um diploma e depois deixar isso escondido, sem uso prático. A ponte entre “eu sei fazer” e “eu consigo oportunidade melhor” não aparece do nada. Ela precisa ser construída.

Nós vamos organizar essa construção do jeito certo, sem fantasia e sem “conteúdo motivacional”. O caminho que o Michel explica é simples de entender, mas exige consistência: primeiro nós otimizamos o perfil, depois nós atacamos vagas escondidas, e então nós fazemos networking estratégico com recrutadores e gestores. No meio disso, entram detalhes que parecem bobos (e por isso quase ninguém faz), mas que somam no algoritmo.

E atenção: este artigo não serve só para analista de dados. Serve também, e muito, para analista de negócios e analista estratégico, que vivem traduzindo números em decisão. Vocês podem ser excelentes em análise e, mesmo assim, ficarem travados porque o mercado não está “lendo” vocês direito. Vamos arrumar isso.

“LinkedIn não é currículo”… Currículo é passado, LinkedIn é presente

Uma das frases mais fortes do Michel é esta:

“Currículo mostra quem você foi. O LinkedIn mostra quem você é.”

Parece só uma frase de efeito, mas ela explica por que tanta gente tem perfil “completo” e mesmo assim não recebe nada. Currículo é documento final do processo. LinkedIn é a vitrine que inicia o processo. Recrutador entra no LinkedIn para responder rápido: “Essa pessoa é do que eu preciso? Está ativa? Faz sentido chamar?”

Para analista de dados, isso aparece como: ferramentas, projetos, impacto, clareza técnica.
Para analista de negócios/estratégico, isso aparece como: capacidade de entender contexto, organizar indicadores, explicar causa, sugerir direção, apoiar decisão.

O erro clássico é escrever o perfil como lista de tarefas. A tarefa não explica valor. Valor explica por que nós somos escolhidos.

O jogo do algoritmo: o “score” existe (e afeta quem aparece primeiro)

O Michel explica que o LinkedIn trabalha com uma espécie de força do perfil, uma “nota”. Não importa o nome. Importa o efeito: quanto mais forte o perfil, mais o LinkedIn distribui vocês; quanto mais o LinkedIn distribui, mais recrutadores chegam.

O ponto aqui é prático: competência sem visibilidade vira competência barata. Não porque vocês valem pouco, mas porque o mercado paga melhor para quem encontra com facilidade e entende com rapidez.

Comentário direto, do mundo real: quem domina Excel, Power Query, Power BI, SQL ou faz análise estratégica em empresa, costuma ter material para um perfil excelente.

Só que esse material fica preso dentro da empresa, como se a carreira precisasse ficar “em segredo”. E segredo, no mercado, raramente vira promoção.

Perfil Otimizado: nós vamos arrumar a casa antes de chamar visita

O Michel propõe um caminho simples para qualquer pessoa entender: antes de networking e vaga, vem perfil otimizado. Porque não adianta o recrutador entrar e encontrar um perfil confuso, genérico, com título errado ou sem sinal de valor.

O que nós vamos ajustar (na ordem que mais rende):

• Headline (título) com nomenclatura de mercado
• “Sobre” com clareza do que nós resolvemos
• Experiências escritas com impacto
• Palavras-chave distribuídas com naturalidade
• Detalhes pequenos que somam sinal para o algoritmo

Não é poesia. É engenharia de leitura: leitura humana (recrutador) e leitura de sistema (busca).

O detalhe que parece exagero: renomear o arquivo da foto do perfil

Sim, isso aparece no episódio e vale entrar aqui porque ilustra a lógica dos detalhes.

Em vez de subir IMG_0001.jpg, nós renomeamos o arquivo com termos relevantes antes do upload. Um exemplo simples:
nome sobrenome analista dados power bi excel power query sql.jpg

Isso não substitui o básico, mas é um sinal extra. E o LinkedIn é um conjunto de sinais. A pessoa que faz o simples bem feito e ainda soma os detalhes tende a ficar na frente.

Para analista estratégico, a lógica é a mesma: se vocês querem ser encontrados por “Analista de Negócios”, faz sentido termos como analista de negócios, BI, indicadores, performance, planejamento, automação, dashboards aparecerem de forma consistente no perfil.

Headline: nós usamos o cargo que o mercado procura, não a sigla interna da empresa

Essa é a parte que muda jogo de transição e recolocação.

Se nós queremos ser encontrados como Analista de Dados, a headline precisa conter esse termo (ou o termo mais usado pelo mercado na região).
Queremos ser encontrados como Analista de Negócios, a headline precisa conter esse termo.
Se o nosso foco é “estratégico”, nós deixamos isso claro com palavras que o mercado realmente busca.

O Michel responde uma dúvida comum: “Como eu coloco o cargo que eu quero se meu cargo atual é outro?” A ideia é: o LinkedIn é busca. Se vocês escrevem o que vocês são na carteira, mas o mercado busca outra coisa, vocês ficam fora da busca. O perfil precisa refletir direção e capacidade, não burocracia.

Como nós escolhemos o termo certo sem adivinhar: pesquisa de vagas dentro do LinkedIn

Aqui entra uma sacada bem prática do episódio: descobrir o nome que o mercado usa.

As empresas inventam nomenclatura. O mercado consolida nomenclatura. Vocês querem aparecer para o mercado, não para o RH da empresa atual.

O método é simples: nós testamos variações no campo de vagas e observamos volume. O Michel também comenta o uso de aspas para correspondência exata, porque isso reduz ruído e mostra o termo real sendo usado.

Exemplo realista:

• “Analista de Dados”
• “Data Analyst”
• “Analista BI”
  Nós testamos e escolhemos o termo que tem mais aderência ao tipo de vaga que queremos.

Para analista de negócios, o mesmo vale:

• “Analista de Negócios”
• “Business Analyst”
• “Analista de Estratégia”
• “BI Analyst”
  O mercado pode usar mais um do que outro dependendo de cidade, setor e maturidade da empresa.

Experiências: nós vamos parar de escrever “tarefas” e começar a escrever “impacto”

Essa seção é onde o perfil vira profissional, de verdade.

O erro típico:
“Fazia relatórios.”
“Apoiava área.”
“Atualizava dashboards.”

Isso não diz o que importa: por que a empresa ficou melhor com vocês ali.

O formato mais eficiente (e fácil de manter) é:
contexto → ação → resultado.

Exemplo para analista de dados:
Nós recebíamos dados de várias fontes e tínhamos retrabalho constante. Nós automatizamos tratamento no Power Query e padronizamos métricas no Power BI. Resultado: redução de tempo e menos inconsistência no fechamento.

Exemplo para analista de negócios/estratégico:
Nós tínhamos indicadores conflitantes entre áreas e decisões baseadas em sensação. Nós definimos métricas com stakeholders, criamos rotina de acompanhamento e automatizamos relatórios recorrentes. Resultado: menos ruído, mais alinhamento, decisão mais rápida.

Percebam como “tarefa” vira “valor”. E valor é o que aumenta salário.

Uma tabela rápida para orientar: ajuste, objetivo e efeito

Só uma tabela, porque ela ajuda a fixar sem transformar o texto num mural de tópicos.

O LinkedIn funciona como o escritório: quem faz o básico bem feito já ganha espaço. Quem faz o básico + detalhe, vira referência.

Vagas escondidas: onde a concorrência é menor e a decisão é mais rápida

O Michel coloca “vagas escondidas” como pilar do método. Na prática, é vaga que:

• ainda não foi anunciada de forma ampla,
• está sendo preenchida por rede,
• depende de conversa com gestor/recrutador.

Quem depende só de candidatura pública disputa com centenas ou milhares. Quem trabalha vaga escondida entra cedo no funil. E entrar cedo muda tudo: vocês deixam de ser “mais um currículo” e viram “uma conversa”.

Networking estratégico: conexão com recrutadores e gestores, do jeito que funciona

Aqui é onde muita gente trava. Principalmente a galera técnica e a galera “de negócios” que já tem rotina cheia e acha que networking é “evento chato”.

No episódio, a proposta é prática e repetível: construir rede com recrutadores e gestores das áreas onde vocês querem atuar. Isso não é teatro; é estratégia.

Para analista de dados, faz sentido mirar recrutadores de dados/BI/analytics e gestores dessas áreas.
Para analista de negócios/estratégico, faz sentido mirar recrutadores e gestores de estratégia, operações, FP&A, produto, BI e áreas que tomam decisão com números.

O ponto não é conversar horas. O ponto é criar presença e acesso.

“Nós não queremos virar influencer”: ótimo, porque não precisa

Outra parte útil do episódio é o desarme do mito: posicionamento não exige virar criador de conteúdo.

O que dá resultado de forma consistente é: perfil bom + rede certa + constância. Postar pode ajudar, mas não é a base.

Muita gente perde tempo tentando “parecer ativa” sem estratégia. Melhor gastar esse esforço ajustando o perfil e criando conexões com quem realmente contrata.

Segurança profissional: nós nos posicionamos quando está tudo bem, não só na crise

O Michel fala de posicionamento como segurança. E isso é uma chave mental importante.

Quando tudo está bem, posicionar parece opcional. Quando dá problema, posicionar vira urgência. Só que a urgência é o pior momento para começar do zero.

O profissional que se posiciona com frequência:

• tem opções,
• negocia melhor,
• não fica refém de um ambiente ruim.

E isso conversa muito com o público de analista estratégico: vocês não precisam “odiar” a empresa atual para se posicionar. Vocês só precisam entender que carreira é ativo. Ativo não se abandona.

Crescimento: inconformismo com inteligência, sem pressa infantil

O episódio também puxa um ponto importante: crescer não é ficar pulando de empresa sem construir nada. É resolver problemas, aprender e perceber quando o ambiente ficou pequeno.

Uma imagem usada na conversa é a “gaiola”: quando vocês já não conseguem evoluir ali dentro, o melhor é trocar de ambiente, não tentar mudar tudo sozinho.

Para analista de negócios/estratégico, isso é comum: tem empresa que limita porque não dá autonomia, não dá ferramenta, não dá acesso a dado, não valoriza indicador. Aí vocês ficam bons… mas bons em sobreviver. E sobreviver não vira promoção.

Inglês e mercado: se nós temos inglês, o teto muda (mas o método não muda)

No episódio, aparece a diferença de cenário com e sem inglês. Para dados e tecnologia, inglês amplia o campo. Para negócios/estratégia, inglês também abre portas em multinacionais e posições regionais.

Só que o método base permanece:
perfil claro → palavras certas → networking → oportunidades chegando.

Inglês não substitui posicionamento. Inglês potencializa posicionamento.

Comportamento: nós somos contratados por competência e demitidos por comportamento

A conversa entra na parte humana: não adianta ser brilhante tecnicamente e impossível de trabalhar junto.

Para analista de dados e analista de negócios, a habilidade que separa “bom” de “muito bem pago” é a capacidade de:

• entender a dor do outro lado,
• traduzir dado em decisão,
• manter controle emocional,
• construir colaboração.

Comentário prático: no dia a dia, indicador não briga com ninguém. Pessoas brigam. E quem consegue reduzir atrito vira peça-chave, porque entrega e ainda melhora o time.

Assistam ao episódio completo no canal do YouTube

Se vocês quiserem absorver o ritmo das ideias, os exemplos e os detalhes do método do Michel Queiroz com o Joviano Silveira, vale assistir ao episódio completo no canal do YouTube.

A conversa inteira ajuda a fixar por que cada passo existe e como encaixar isso na rotina sem virar “segunda profissão”.

Formação DataEvo: ganhar tempo no trabalho para subir de nível mais rápido

Agora vem a parte que muda vida de escritório: tempo. Quem automatiza ganha tempo. Quem ganha tempo entrega mais e aprende mais. E quem entrega mais com menos esforço vira profissional raro.

A Formação DataEvo é justamente para isso: fazer vocês saírem do trabalho manual repetitivo e entrarem num fluxo automatizado com Power Query, evoluindo com SQL, DAX e Python no nível certo para analistas. O objetivo é reduzir retrabalho, aumentar consistência e tornar vocês o tipo de pessoa que “resolve”, e não só “atende pedido”.

É aqui que muita gente destrava aumento de salário: vocês deixam de pedir reconhecimento por esforço e passam a ser reconhecidos por impacto. Impacto é o que o mercado paga. E paga bem.

Concluímos que… Visibilidade + impacto = recrutador chegando e vocês escolhendo melhor

Nós fechamos com o essencial.

• LinkedIn não é currículo: é vitrine de presente, não arquivo de passado.
• O algoritmo responde a sinais: clareza, palavras do mercado, consistência e estrutura.
• O método do episódio com Michel Queiroz é direto: perfil otimizado, vagas escondidas, networking estratégico.
• Para analista de dados, isso significa aparecer como dados de verdade, com ferramentas e impacto.
• Para analista de negócios/estratégico, isso significa mostrar decisão, indicador, contexto e resultado, não só “tarefas”.
• E quando nós juntamos competência prática (com automação e dados) e posicionamento, o jogo muda: mais conversas, mais entrevistas, mais opções, melhor negociação.

No fim, é isso: a gente pode continuar sendo bom escondido… ou pode ser bom e ser encontrado. E carreira boa raramente nasce do acaso. Ela nasce de método.

Forte Abraço,