Entrar na área de dados é um objetivo cada vez mais comum. Afinal, vivemos na era da informação: dados são o novo petróleo, dizem por aí. O mercado oferece boas oportunidades, salários atraentes e uma variedade de trilhas profissionais. Mas, apesar desse cenário promissor, muita gente sente que está andando em círculos — estuda, estuda, estuda… e parece nunca sair do lugar.
O que acontece?
Na maioria dos casos, o problema não está na falta de dedicação. Pelo contrário: são pessoas que realmente investem tempo, energia e até dinheiro para construir uma carreira.
O que acontece é que muitas dessas pessoas caem em armadilhas invisíveis — comportamentos e mentalidades que, silenciosamente, as impedem de evoluir.
E é sobre essas armadilhas que quero conversar hoje.
A armadilha da perfeição: esperando saber tudo antes de começar
Um dos primeiros grandes erros é a ilusão de que você precisa saber tudo para se considerar “pronto”. Essa é uma prisão mental que atinge especialmente quem vem de áreas muito acadêmicas, onde o conhecimento formal é altamente valorizado.
A pessoa começa a estudar Python e, ao invés de construir algo simples, se vê mergulhada em bibliotecas avançadas que nem entende direito. Vai para SQL e sente que precisa dominar Stored Procedures, performance tuning e modelagem multidimensional antes de fazer sua primeira consulta SELECT * FROM.
E a cereja do bolo: abre um livro de Machine Learning e acha que, antes de fazer qualquer coisa, precisa dominar cálculo vetorial, álgebra linear, estatística inferencial e redes neurais profundas.
Essa ânsia por “saber tudo” antes de agir cria um ciclo de paralisia.
Porque a verdade é: você nunca vai saber tudo.
E ninguém no mercado espera que você saiba.
Começar pequeno não é sinônimo de mediocridade. É inteligência estratégica.
É como construir uma casa: primeiro você precisa colocar o alicerce. Só depois erguer as paredes. E, só no final, pensar no acabamento. Tentar decorar uma casa sem estrutura é pedir para ela desabar.
Se você é do tipo que sente que “nunca está pronto”, talvez esteja tentando construir o telhado antes dos tijolos.
A ausência de provas: estudando para si mesmo
Outro grande erro é não construir um portfólio de projetos práticos. O mercado de dados é pragmático. Ele quer ver se você sabe fazer — e não apenas se você sabe falar. Se você investiu meses estudando, mas não tem absolutamente nada para mostrar (nenhum projeto, nenhum artigo, nenhum notebook público no GitHub), é como se você não existisse profissionalmente.
É duro, mas é real: no processo seletivo, quem mostra resultado fica na frente de quem apenas promete. E não precisa ser nada extraordinário. Você pode começar com projetos simples: análise de dados públicos, construção de dashboards, pequenos scripts de automação, repositórios comentados de soluções para problemas clássicos.
O que importa é o seguinte: você precisa de provas palpáveis de que domina aquilo que afirma dominar. Quer um exemplo?
Imagine dois candidatos:
- O primeiro envia um currículo cheio de cursos e certificados.
- O segundo envia o link para um projeto de análise de dados que ele mesmo desenvolveu, com código aberto, explicação documentada e visualizações interativas.
Quem você acha que vai se destacar?
A tentação do generalismo: querendo abraçar o mundo
Outro erro que trava a evolução é tentar aprender tudo, ao mesmo tempo, o tempo todo.
É fácil entender por que isso acontece. A área de dados é vasta:
Engenharia de Dados, Análise de Dados, Ciência de Dados, Business Intelligence, Machine Learning Engineering, Data Architecture, Data Governance… cada uma dessas trilhas tem seus próprios conhecimentos, ferramentas e melhores práticas.
Sem uma direção clara, é fácil se perder no mar de possibilidades. O problema é que, sem foco, você não se aprofunda em nada. Pessoas que tentam aprender tudo superficialmente acabam sendo “generalistas rasos”: sabem um pouquinho de cada coisa, mas não sabem resolver problemas reais de forma robusta.
O caminho mais inteligente é outro: escolher uma área para se especializar primeiro.Seja engenharia de dados, análise, ciência… Não importa. O importante é mergulhar fundo numa primeira especialidade.
Profissionais que têm uma âncora sólida conseguem, depois, expandir seus conhecimentos para outras áreas de maneira muito mais natural e consistente.
O mercado contrata especialistas.
E depois valoriza quem se torna polivalente a partir de uma base sólida.
O excesso de teoria: saber sem aplicar
Mais um obstáculo comum: focar apenas no aprendizado teórico. A teoria é fundamental. Ela dá a base para entender por que certas coisas funcionam de determinada maneira. Mas a teoria, sozinha, é estéril.
A verdadeira evolução acontece na prática. É no erro e na tentativa, no projeto que quebra, no deploy que dá errado, no dataset que não carrega, que o profissional cresce.
Imagine alguém que passou um ano estudando sobre bancos de dados relacionais, mas nunca criou uma tabela ou escreveu uma consulta real. Esse conhecimento teórico vai desmoronar no primeiro desafio prático.
Por isso, é essencial começar a praticar o mais rápido possível — mesmo que de forma pequena.
Construa projetos pessoais.
Participe de hackathons.
Contribua para projetos open source.
Refaça estudos de caso que você vê em cursos.
Monte pequenos produtos de dados.
A prática não substitui a teoria. Ela completa a teoria. É na prática que o conhecimento enraíza.
Subestimar o LinkedIn: ignorar a construção da sua marca pessoal
Finalmente, existe um erro silencioso, mas que pesa muito: não usar o LinkedIn de maneira estratégica.
Muitos ainda veem o LinkedIn apenas como um lugar para publicar o currículo atualizado. Mas a plataforma é muito mais poderosa do que isso: ela é o principal ambiente para construção de autoridade no mundo corporativo.
Quem usa o LinkedIn ativamente — publicando conteúdos, interagindo com outros profissionais, compartilhando projetos — se torna visível. E quem é visível é lembrado, não se trata de virar “influencer”, trata-se de mostrar ao mercado quem você é, o que sabe fazer e como pensa.
Um perfil que mostra projetos, compartilha insights e demonstra evolução constante gera conexões de valor — e essas conexões podem abrir portas para mentorias, parcerias, indicações e, claro, oportunidades de emprego.
Se você ainda trata o LinkedIn como uma obrigação chata, está perdendo uma das ferramentas mais poderosas que existem para acelerar a sua carreira.
O erro de pular de galho em galho: o vício do hype
Outro grande obstáculo para quem está tentando construir uma carreira sólida em dados é o famoso “pular de galho em galho”.
É o comportamento de quem nunca aprofunda em nada porque está sempre mudando o foco: hoje é Python, amanhã é Power BI, depois é Data Science, depois é Engenharia de Dados, amanhã é Inteligência Artificial, e assim por diante.
Influenciados por modas, tendências ou até pela enxurrada de informações que consomem diariamente, essas pessoas vivem presos no ciclo da novidade, mas não constroem bases sólidas. O problema é que, ao tentar surfar em todas as ondas, você nunca aprende a nadar direito.
Fica sempre na superfície, com conhecimento fragmentado, incapaz de resolver problemas reais ou de mostrar consistência em entrevistas e projetos. É preciso muito cuidado aqui, não há nada errado em se manter atualizado, claro.
Mas a verdadeira evolução exige foco, persistência e a capacidade de dizer “não” para várias distrações sedutoras. Escolha seu caminho, estabeleça uma prioridade, siga firme. Aprender a aprofundar é uma das habilidades mais valiosas — e raras — no mercado de dados.
Conclusão: O movimento é mais importante que a perfeição
O mais curioso é que todos esses erros têm algo em comum:
- Eles nascem de uma mentalidade de espera — esperar saber mais, esperar estar pronto, esperar a oportunidade perfeita.
- Mas a evolução profissional não acontece esperando.
- Ela acontece em movimento.
- Não importa se o primeiro projeto é simples.
- Não importa se a primeira publicação no LinkedIn não viraliza.
- Não importa se o primeiro script é feio e ineficiente.
O que importa é colocar-se em ação. Se você quer sair do lugar na área de dados, lembre-se: não é o conhecimento acumulado que transforma sua carreira, é o conhecimento aplicado, mostrado, vivido. Então, largue o perfeccionismo, levante da cadeira e comece a construir.
O seu futuro na área de dados está esperando por isso.
Ao longo da minha trajetória, percebi que esses erros não são apenas comuns — eles são estruturais. Estão enraizados na forma como muita gente tenta aprender e crescer na área de dados.
Foi exatamente por enxergar essas armadilhas e entender como elas atrasam a evolução de tantos profissionais que eu criei o Método Dados: uma metodologia que nasce da prática, do foco, da experiência real no mercado e da superação dessas dificuldades invisíveis.
Não é um atalho, nem uma receita mágica — é uma estrutura que organiza o caminho, evita as armadilhas e acelera a construção de uma carreira consistente em dados.
