Planejamento de estudos Ciência ou Análise de Dados
Se você está interessado em iniciar seus estudos em ciência ou análise de dados, é fundamental manter o foco, pois existem inúmeras informações a serem absorvidas. Abaixo, apresento os passos iniciais para começar. Vale ressaltar que o conteúdo aqui é baseado em minha perspectiva, e montei um planejamento de estudos com aulas e requisitos das empresas, criando um guia personalizado para mim, que transcrevi aqui como um mini guia:
Base em lógica de programação:
Antes de tudo, é importante ter uma boa base em lógica de programação, pois isso será fundamental ao longo de toda a jornada de análise de dados.
Excelência em matemática básica:
Dominar conceitos básicos de matemática é essencial para entender estatísticas e outras análises relacionadas
Aprender Python:
Inicie seus estudos em programação com Python, uma linguagem amplamente utilizada na análise de dados devido à sua simplicidade e poder.
Exercícios para aperfeiçoar a lógica:
Pratique com exercícios para aprimorar suas habilidades em lógica de programação. Após estudar e identificar a área específica de interesse em análise de dados, é fundamental realizar uma análise do mercado para compreender quais são as habilidades mais requisitadas pelas empresas. Selecione três empresas que atuam na área que você deseja seguir e analise os requisitos das vagas disponíveis.
Em seguida, estude os seguintes tópicos:
- Matemática e estatística básica: estatística descritiva, probabilidade, distribuições e inferência estatística, além de conceitos básicos de álgebra linear e cálculo.
- Linguagens de programação: além de Python, considere aprender r, outra linguagem amplamente utilizada em análise de dados.
- Ferramentas de visualização de dados: familiarize-se com bibliotecas de visualização como matplotlib, seaborn (python) ou ggplot2 (r).
- Bancos de dados e SQL: aprenda sobre bancos de dados relacionais e SQL, fundamentais para
extrair e manipular dados.
- Machine learning (aprendizado de máquina): estude conceitos fundamentais de machine learning, como classificação, regressão, agrupamento e avaliação de modelos.
- Ferramentas de análise de dados: conheça plataformas de análise, como excel, e ferramentas de business intelligence, como tableau ou power bi.
- Bases de dados não-relacionais: familiarize-se com bases de dados não-relacionais, como mongodb ou firebase, para compreender diferentes abordagens de armazenamento de dados.
- Ciência de dados e métodos de resolução de problemas: entenda o processo de ciência de dados, desde a formulação de perguntas até a comunicação de resultados.
- Habilidades de comunicação: aprenda a comunicar resultados complexos de forma clara e eficaz, tanto por meio de relatórios técnicos quanto de visualizações de dados interativas.
- Projetos e portfólio: execute projetos pessoais para aplicar seus conhecimentos em cenários reais e crie um portfólio online para compartilhar seus projetos e conhecimentos com a comunidade.
