Análise de dados! Começo, Meio e... Roadmap definitivo para carreira de Dados!

INTRODUÇÃO

A análise de dados é uma área promissora para quem busca uma transição de carreira. Ela se destaca não só pelo uso de ferramentas já muito utilizadas e famosas no mercado, como o Excel, mas também por parecer mais acessível em comparação a outras áreas ou nichos de TI. Além disso, oferece salários tão atrativos quanto os de outras áreas da tecnologia (Salário de Analista de Dados: Júnior, Pleno e Sênior [Valores 2025]). Pensando nisso, decidi focar nessa área, assim como você, mas a pergunta persiste: por onde começar? É isso que este artigo se propõe a responder! Minha maior dúvida e meu tempo dedicado a preocupações com o futuro são o foco aqui, e meu objetivo é ajudar você, após todo meu esforço, a encontrar a melhor porta de entrada ou um caminho que o inspire nessa jornada, junto comigo e com tantos de nós, analistas de dados. Para isso, reuni os três melhores roadmaps que encontrei pela internet e que se alinham com o objetivo de ingressar na área: DIO , roadmap.sh e LinkedIn!

• DIO,
• roadmap.sh e
• LinkedIn!

Roadmap DIO: matéria voltada ao mercado com material prático para seguir!

(fonte: DIO | Codifique o seu futuro global agora) -> o-guia-completo-para-dominar-a-carreira-em-dados-com-a-dio-

O Roadmap da DIO segue uma trilha robusta de conhecimentos fundamentais para a análise de dados, começando por SQL, Python e NoSQL (MongoDB). O mais interessante deste roadmap é a inclusão do conhecimento de sistema operacional Linux. Pode parecer estranho à primeira vista, mas, pensando bem, é uma das ferramentas em crescimento no mercado de trabalho real, devido a segurança, ao Cloud, e a flexibilidade (Linux ultrapassa 6% do mercado de desktops: descubra por quê). Não saber usá-la pode excluir você de muitas oportunidades ou, pior, deixá-lo despreparado para lidar com ela quando de fato aparecer no dia a dia de trabalho, em produção. Ao final, o roadmap complementa com projetos práticos da própria plataforma, que servem como excelentes ideias de projetos iniciais para começar a praticar e adicionar ao portfólio! Isso é ótimo, principalmente para quem tem o DIO PRO, que consegue ter acesso mais facilitado ao conteúdo da trilha diretamente aqui na DIO, ou para quem segue o bootcamp Análise de Dados da Randstad. No entanto, é perfeitamente possível procurar pelos temas propostos no roadmap e estudá-los por conta própria. Outra fonte interessante, também da DIO, mas contribuída pela comunidade, é o do GitHub: Roadmaps DIO: Carreira em Data Analytics

Tecnologias e conhecimentos abordadas DIO:

• SQL -> Structured Query Language (SQL) é uma linguagem de programação usada para gerenciar dados em bancos de dados relacionais. Ela pode ser usada para consultar, inserir, atualizar e excluir dados armazenados em um banco de dados. (https://learnsql.com.br/blog/sql-para-analise-de-dados-o-que-devo-aprender/)
• Python -> Python é a linguagem de escolha para a maior parte da comunidade de ciência de dados. (https://python.land/data-science#Learn_Python) principalmente porque ela oferece ferramentas poderosas para análise.
• NoSQL-> Banco de dados NoSQL serve para fornecer desempenho otimizado, flexibilidade elevada e escalabilidade horizontal, atendendo necessidades de gestão de dados em situações onde o SQL não é aplicável para o registro e consulta das informações. (https://blog.xpeducacao.com.br/bancos-de-dados-nosql/). Visto que NoSQL funciona com alto volume, maior velocidade e características mais dinâmicas.
• Power BI -> Poderosa ferramenta de visualização e pode ser instalada gratuitamente.
• Docker -> Conteiners essencial para Dados.
• AWS -> Cloud! Importantíssimo conhecimento para área.

Data Analyst roadmap é o roadmap dos roadmaps!

(fonte: Data Analyst Roadmap)

Este é um roadmap muito mais detalhado e técnico do que o da DIO. Ele aborda mais a teoria e foca em fundamentos matemáticos e funções específicas do Excel, mostrando quando seria útil aprendê-las. Apresenta uma parte parecida com o curso de Analista de Dados da Microsoft Learn. O interessante deste roadmap é que ele explicita quais ferramentas essenciais você deverá saber em cada tecnologia.

Complemento do roadmap.sh

1. Informações sobre as funções do Excel mais utilizadas.
2. Big Data -> Big Data, com análise de uma grande quantidade de informações, com características mutáveis e em altíssima velocidade. (Bancos de dados NoSQL: como funcionam + vantagens).
3. ML (Machine Learning)

Post do LinkedIn

(fonte: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:groupPost:6610234-7352264113265205248?utm_source=social_share_send&utm_medium=member_desktop_web&rcm=ACoAAD-AnAUBbY0YpQGbdJ7BmpyUGparEBTYr8Y)

Este roadmap, frequentemente encontrado como um resumo de habilidades para a função de analista de dados, é muito mais simples, direto e conciso. Ele oferece as informações essenciais para formar um analista de dados, servindo como um resumo completo dos outros dois. É o mais prático e básico em termos do que se deve saber para começar a atuar como analista de dados. Recomendado para uma leitura rápida, ideal para revisar ou lembrar do que precisa ser estudado.

Vantagem:

• Simplicidade!
• Soft Skills -> Apresentação e storytelling de Dados faz total diferença, principalmente para reuniões, porque consegue expor os insight que conseguiu reunir por meio das análises.

Conclusão

Os três roadmaps apresentados possuem suas qualidades e vantagens. Como iniciante na área de dados, segui-los proporcionará uma excelente orientação sobre o que você precisa aprender em sua jornada na carreira de Dados. É um esforço digno reunir todas essas informações e trazê-las aqui para explorar. Cada roadmap deve ser seguido com uma estratégia e um propósito claros. Lembre-se que, durante a caminhada, nosso ânimo pode diminuir, mas, como disse

"Conhecimento é poder", Francis Bacon

Dados são uma forma de conhecimento e, ao trilhar esse rumo, seguimos por um caminho que só tende a se expandir. Essa é a minha fonte de energia que me abastece a continuar.

Qual seria a sua? Me fale como estão suas estratégias e qual roadmap você está seguindo ou o que está aprendendo. Comente e dê um "upvote" no artigo para ajudar ainda mais pessoas a encontrar por onde começar, caminhar e... continuar aprendendo sempre!

Indicações de leitura:

• Python para Análise de Dados, Wes McKinney, o criador do projeto panda
• Python for Data Science: A Learning Roadmap • Python Land
• SQL para Análise de Dados: Guia Completo com Otimização e Exemplos Práticos - CDBr
• SQL para análise de dados: O que devo aprender? | LearnSQL.com.br

Ass.:

Gabriel P.

Fontes:

[1] "Salário de Analista de Dados: Júnior, Pleno e Sênior [Valores 2025]" (Salário de Analista de Dados: Júnior, Pleno e Sênior [Valores 2025])

[2] "Linux ultrapassa 6% do mercado de desktops: descubra por quê" (Linux ultrapassa 6% do mercado de desktops: descubra por quê)

[3] "Python for Data Science: A Learning Roadmap • Python Land" (https://python.land/data-science#Learn_Python)

[4] "SQL para Análise de Dados: Guia Completo com Otimização e Exemplos Práticos - CDBr" e "SQL para análise de dados: O que devo aprender? | LearnSQL.com.br" (https://learnsql.com.br/blog/sql-para-analise-de-dados-o-que-devo-aprender/)

[5] "Bancos de dados NoSQL: como funcionam + vantagens" (https://blog.xpeducacao.com.br/bancos-de-dados-nosql/)