Por onde começar os estudos na área de dados?

Uma dúvida muito comum entre as pessoas que começam a se interessar e estudar assuntos na área de dados é: como organizar os aprendizados, o que elas devem aprender primeiro e quais áreas de conhecimentos elas precisam se dedicar mais.

Isso é completamente natural, já que a área de dados possui uma gama extensa de subcategorias e vertentes.

Para conseguir determinar por qual caminho seguir, precisamos entender esses percursos e quais aprendizados cada um deles nos oferece.

Neste artigo, mostraremos os possíveis caminhos e trilhas de estudos disponíveis dentro da Escola de Data Science, que conta com mais de 40 formações disponíveis no site da Alura.

Tudo isso, através de tópicos levantados pela instrutora da Alura Beatriz Magalhães e o Francisco Tadeu Gonçalves de Oliveira Foz, assessor de projetos na Unicamp.

Esses caminhos abrangem desde o básico até o avançado, proporcionando um guia para ajudar você a criar um plano de estudos eficiente e direcionado aos seus objetivos, vamos lá?

O que faz a Área de Dados?

Primeiramente, é fundamental entender o que são dados. Dados são informações brutas, geralmente em formato numérico, textual, ou visual.

Ou seja, todas as informações e todas as áreas do conhecimento são dados que podem ser utilizados de alguma forma.

A Área de Dados desempenha um papel crucial na coleta, manipulação e análise de dados brutos, visando gerar insights valiosos que impulsionam a tomada de decisão estratégica, especialmente em problemas empresariais e de negócios.

Esses insights direcionam a implementação de estratégias eficazes, abrangendo desde a otimização de processos internos até o aprimoramento da experiência do cliente e o direcionamento de ações de marketing.

A constante otimização, baseada em dados, assegura uma abordagem ágil e adaptável, destacando a importância fundamental da Área de Dados para a tomada de decisões estratégicas e o sucesso organizacional.

Como começar a estudar?

É possível que você já tenha concluído uma graduação ou mesmo o ensino médio, e agora está se perguntando por onde começar seus estudos na Área de Dados. Se você já possui um método consolidado de estudo, ótimo!

Pegue seu curso, livro, material de anotação, sente-se em uma cadeira e inicie a leitura e prática.

No entanto, estudar vai além disso. Conhecer as melhores técnicas e estratégias pode fazer toda a diferença no processo de aprendizado.

Você tem certeza de que está utilizando as melhores práticas para otimizar seu tempo e absorver o conteúdo de maneira mais eficaz?

Nem sempre as pessoas conhecem as técnicas mais adequadas para elas, porque existem diversas abordagens que podem ser úteis nesse processo.

Para ajudar nessa jornada, compartilhamos esse vídeo repleto de dicas valiosas:

Além disso, aqui na Alura, temos uma formação exclusiva focada no seu autodesenvolvimento:

Aprender a aprender: técnicas para seu autodesenvolvimento

Esta formação oferece ferramentas práticas para potencializar sua capacidade de aprendizado.

Seja qual for o seu nível de experiência, investir tempo para aprimorar suas habilidades de estudo pode fazer toda a diferença na sua trajetória de aprendizado na Área de Dados.

O que devo estudar para ingressar na área de Dados?

Você já está ciente dos pilares fundamentais: Estatística/Matemática, Negócios e Programação. Agora, sua escolha dependerá da especialização que você escolher.

Confira as diversas carreiras na Área de Dados assistindo a este vídeo:

Contudo, dentro do "guarda-chuva da Ciência de Dados", há, de forma geral, etapas necessárias para a extração de conhecimento a partir de dados, que incluem:

Formulação do Problema: Defina claramente a pergunta ou o problema que você pretende resolver com dados.
Coleta de Dados: Adquira dados relevantes, provenientes de fontes diversas como bancos de dados, APIs, arquivos locais, etc.
Limpeza e Preparação de Dados: Trate dados ausentes, remova duplicatas e normalize variáveis para torná-los adequados à análise.
Exploração de Dados (Análise Exploratória - EDA): Análise e explore os dados para entender características, distribuições e possíveis relacionamentos entre variáveis.
Feature Engineering: Crie ou transforme variáveis para aprimorar o desempenho do modelo.
Modelagem e Avaliação de Algoritmos de Machine Learning: Aplique algoritmos ou métodos estatísticos para construir um modelo que resolva o problema e avalie o desempenho usando métricas apropriadas.
Interpretação dos Resultados: Compreenda os resultados em termos do problema original e extraia insights, se possível.
Comunicação dos Resultados: Comunique eficazmente os resultados para diferentes públicos, utilizando visualizações claras e linguagem voltada ao negócio.

Nem todos os problemas de negócios passarão por todas as etapas e as ferramentas serão diversas, dependendo do contexto da organização e do problema que se pretende resolver.

É essencial adaptar o processo de análise de dados conforme a necessidade específica, garantindo uma abordagem flexível e direcionada para alcançar soluções eficazes.

Essa adaptabilidade é fundamental para enfrentar os desafios que podem surgir ao lidar com dados e insights no ambiente empresarial.

Nas próximas seções, exploraremos o papel das ferramentas como Excel, SQL, Python, Power BI, Tableau, estatística, machine learning e deep learning nesse cenário dinâmico.

Excel e Google Sheets

Ao iniciar novas jornadas, o primeiro passo deve ser o mais simples, evitando complicações desnecessárias.

Ferramentas de planilhas, como Excel e Google Sheets, são fundamentais e excelentes para manipulação, análise e visualização de dados.

Além disso, muitos desafios de negócios podem ser solucionados por meio delas. Não é preciso dominar todas as funções e se tornar um "hacker de Excel".

No entanto, compreender as possibilidades que elas oferecem é muito importante. Se você já possui um conhecimento razoável nessas ferramentas, ótimo!

Mas será que você realmente sabe como tirar o melhor proveito delas?. Aqui na Alura, dispomos de diversas formações, desde o básico até o avançado, como:

Você também pode estar se perguntando, qual das duas ferramentas devo escolher: Google Sheets ou Excel?

Confira esse artigo, para saber mais:

Google Sheets ou Microsoft Excel: qual ferramenta escolher?

Portanto, a escolha de qual usar e como usar vai depender da sua realidade de trabalho e principalmente do alcance das análises que você e sua equipe estiverem realizando. Não há um único caminho.

O mais importante nesse cenário é focar na capacitação, pois assim você será capaz de tomar boas decisões, independente de qual ferramenta estiver disponível.

SQL e Banco de Dados

Vai chegar um momento em que as planilhas por si só, não serão suficientes para atender à demanda de processamento e armazenamento de dados.

Neste momento, ter uma base de conhecimentos em SQL e Banco de Dados é um ótimo começo.

Independentemente dos próximos passos que você planeja dar, compreender esse tema é essencial.

Aqui na Alura, oferecemos diversas formações, abrangendo desde os conceitos fundamentais até especializações em diferentes Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD), como MySQL, Oracle, SQL Server e PostgreSQL:

Caso queira saber mais sobre SQL, confira esse artigo:

Saiba tudo sobre SQL - A linguagem padrão para trabalhar com banco de dados relacionais!

Por fim, assim como estamos comentando ao longo do artigo sobre capacitação e desenvolvimento, aqui não há segredo: estudar as ferramentas, ter noção mais geral do que elas podem entregar vai te ajudar demais a tomar decisões mais assertivas, adequadas a sua realidade.

Data Visualization e Business Intelligence

A visualização de dados desempenha um papel fundamental não apenas na compreensão dos insights provenientes da análise exploratória, mas também na comunicação efetiva dessas descobertas por meio de apresentações e dashboards para a equipe de negócios da organização.

Business Intelligence, ou Inteligência de Negócios, é um termo amplo que abrange todas as ferramentas, práticas e infraestrutura necessárias para analisar informações estratégicas da organização.

Se quiser saber mais sobre o que é Business Intelligence, confira esse artigo: Business Intelligence: o que é BI, o que faz e como usar no dia a dia*

Há diversas ferramentas de BI para se utilizar, como o PowerBI, Tableau, QlikSense, Google Looker Studio, MicroStrategy entre outras.

Na Alura, oferecemos formações abrangentes para todas essas ferramentas:

Além disso, a capacidade de comunicar insights com clareza, objetividade e realizar apresentações impactantes é fundamental para se destacar no mercado.

Sendo assim, aqui na Alura oferecemos cursos específicos para desenvolver essas habilidades, tais como:

Não deixe de acompanhar, de clicar e conhecer os cursos. Tenho certeza que algum deles vai te encantar e quem sabe contribuir com seu desenvolvimento na área, seja você iniciante, intermediário ou mesmo avançado.

Python para Data Science

Pois bem, já vimos as diversas etapas do "guarda-chuva da Ciência de Dados", abordando desde a coleta, limpeza, exploração e visualização de dados até feature engineering, modelagem e avaliação de algoritmos de machine learning.

E se eu dissesse que há uma única ferramenta que pode ser empregada em todas essas fases? Bem, essa ferramenta é a linguagem de programação Python!

Python é amplamente utilizada na área de Dados devido à sua notável versatilidade para resolver uma variedade de problemas, utilizando suas bibliotecas, como: Numpy, Pandas, Scikit-Learn, Scipy, Matplotlib, Seaborn, Plotly entre outras.

Além disso, sua simplicidade na escrita de código permite focar exclusivamente na manipulação dos dados.

Aprender Python, com ênfase nas habilidades necessárias para dados, é essencial para o avanço em sua carreira.

Contudo, a quantidade de frameworks em data science muitas vezes pode assustar. A Mi Ohana fala bastante deles aqui, destacando os principais e explicando seu funcionamento:

Na Alura, oferecemos formações específicas para você aprender Python com foco na área de dados:

Ao se dedicar mais profundamente a essa etapa, você terá a oportunidade de aprofundar seus estudos em Python para Data Science.

Dito isso, vamos seguir e continuar explorando essas outras categorias. Vem comigo!

Estatística

A estatística é um dos conhecimentos base da área de Dados. Ela é utilizada desde análises exploratórias até análises preditivas.

Aqui você irá se aprofundar em: estruturar tabelas de frequência, saber quando utilizar a média ou a mediana, estimar probabilidades, correlacionar dados, realizar testes de hipóteses, fazer regressões e muito mais.

Exemplo: imagine-se envolvido em uma campanha de e-mail marketing, dividindo sua lista de assinantes em dois grupos: Grupo A, que recebe o e-mail "Oferta Exclusiva", e Grupo B, que recebe o e-mail "Desconto Imperdível".

Ao analisar as taxas de abertura, você pode determinar qual linha de assunto teve um desempenho superior. Se o Grupo B (Desconto Imperdível) apresentar uma taxa de abertura significativamente maior, você pode concluir que essa abordagem ressoou melhor com sua audiência.

Isso exemplifica como um simples teste A/B, aliado à estatística, pode direcionar escolhas mais eficazes em estratégias de marketing por e-mail.

Viu só? Isso tudo é feito com estatística e outras áreas do conhecimento, e tem um impacto fundamental nas estratégias de negócio de uma empresa pequena, média ou grande.

Por isso, pensando em você e no seu desenvolvimento, aqui na Alura, temos formações específicas para aprofundamento:

Machine Learning

Machine Learning ou Aprendizado de Máquina é uma das peças centrais da revolução da área de Dados nos últimos anos.

Ela é um subcampo da Inteligência Artificial, dentro da Ciência da Computação, voltado para o reconhecimento de padrões e do aprendizado computacional permitindo criar sistemas de tomada de decisões autônomas.

Nessa etapa, você explora conceitos fundamentais, como algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, técnicas de classificação e regressão, clustering e muito mais.

Além disso, entenderá como aplicar esses conhecimentos para resolver problemas do mundo real, como:

Classificação: Prever se um cliente irá cancelar ou não o plano com base em características específicas.
Clusterização: Agrupar clientes de uma loja online com base em padrões de compra semelhantes, proporcionando insights para estratégias de marketing direcionadas.
Regressão: Estimar o preço de imóveis com base em variáveis como localização, número de quartos, metragem quadrada, entre outros fatores.

A máquina aprende com os dados, evolui com a prática e se adapta continuamente, sendo uma ferramenta poderosa para extrair insights significativos e impulsionar inovações em diversos setores.

Caso queira saber mais, confira esse texto: Machine Learning

Aqui na Alura, temos formações específicas para você se aprofundar:

Em resumo, essa é uma área que vem crescendo tanto no Brasil quanto no exterior a passos largos.

E aqui na Alura você tem total acesso a cursos atualizados da área, com professores(as) especialistas e com vasta experiência na área.

Não deixe de conferir os links colocados aqui, são preparados com muito afinco e dedicação e tenho certeza que você irá curtir.

Engenharia de Dados e NoSQL

No contexto do crescente universo de dados e informações, surge a necessidade de sistemas robustos e flexíveis que possam lidar com diferentes tipos de dados de forma escalável.

A Engenharia de Dados surge com um papel fundamental na coleta, processamento e análise eficiente de grandes volumes de dados.

Na jornada pela Engenharia de Dados, você explorará estratégias para a gestão de dados em tempo real, desenvolvimento de pipeline de dados, modelagem de dados distribuídos, arquiteturas escaláveis e técnicas de otimização de desempenho.

Confira esse vídeo para saber mais:

Além disso, também é importante você se aprofundar no NoSQL, pois esses sistemas oferecem flexibilidade para armazenar e recuperar dados sem a rigidez dos modelos tradicionais de bancos de dados relacionais.

NoSQL é especialmente eficaz quando se lida com dados não estruturados ou semiestruturados, comumente encontrados em ambientes modernos de big data.

Caso queira saber mais, confira esse vídeo:

Aqui na Alura, também temos formações para você se aprofundar:

Portanto, material de referência não irá faltar. Agora é contigo, veja o que mais combina com o seu perfil e comece agora mesmo sua migração de carreira, seu aperfeiçoamento na área ou mesmo um maior aprofundamento em algum tema aqui exposto.

Deep Learning, Visão Computacional e Processamento de Linguagem Natural (PLN)

Após se aprofundar em Machine Learning, você poderá dar seu próximo passo em outras técnicas mais avançadas, para aprimorar sua carreira.

Deep Learning

No âmbito do Deep Learning, você mergulhará nas arquiteturas de redes neurais profundas, compreendendo o funcionamento de modelos como redes convolucionais (CNNs) e redes recorrentes (RNNs).

Esses modelos são essenciais para aplicações que exigem análise e interpretação avançadas de dados, como reconhecimento de padrões em imagens, previsões temporais e muito mais.

Formação na Alura:

Deep Learning com Pytorch

Visão Computacional

A Visão Computacional capacita máquinas a interpretarem e compreenderem o mundo visual, permitindo a análise de imagens e vídeos.

Ao explorar esse campo, você aprenderá a construir sistemas capazes de identificar objetos, reconhecer rostos, analisar sentimentos em imagens e até mesmo aprimorar a autonomia de veículos autônomos.

Formação na Alura: *Visão Computacional com OpenCV

Processamento de Linguagem Natural (PLN)

O PLN envolve o desenvolvimento de algoritmos que possibilitam às máquinas compreenderem e interpretarem a linguagem humana. Nessa jornada, você explorará técnicas para processar textos.

Formação na Alura:

Formação Técnicas de processamento de linguagem natural

As diferentes carreiras, Dev em T e TechGuide

Como você pôde perceber, a área de Dados oferece uma ampla gama de profissões, possibilidades e conhecimentos.

À primeira vista, pode parecer bastante abrangente, mas com o tempo, você irá identificar as áreas específicas para aprofundamento e aquelas que demandam uma compreensão mais geral.

Nesse contexto, aqui na Alura, gostamos de ilustrar esse conceito por meio do que chamamos de Dev em T, que são profissionais que têm profundidade de conhecimento (especialistas) em uma determinada área, e ainda possuem conhecimento generalista em várias outras disciplinas.

Pensando nesse cenário, também disponibilizamos o TechGuide: um guia para ajudar na sua jornada de aprendizado.

Ele é um mapeamento das principais tecnologias demandadas pelo mercado, com nossas sugestões e opiniões.

Lá, você poderá percorrer as diversas carreira em Dados, como:

Esse recurso será valioso para orientar sua trajetória e direcionar seus estudos de acordo com suas metas específicas na Área de Dados.

É possível estudar para cada uma dessas carreiras. Elas combinam o uso das ferramentas citadas neste artigo.

Engenharia de Dados

Nessa subcategoria você irá aprender como desenvolver sistemas capazes de coletar, armazenar e transformar dados em grande escala.

Por isso, o termo Big Data será muito utilizado durante essa trajetória.

Nessa trilha de estudo é possível também aprender a lidar com uma grande variedade de configurações e ferramentas para a construção desses sistemas.

Eles tornam os dados acessíveis para que você seja capaz de avaliar e otimizar seus resultados.

Temos um plano de estudos para Iniciante em Engenharia de Dados

Business Intelligence / Analista de dados

Um analista de dados é um profissional responsável por coletar, processar e analisar conjuntos de dados para extrair informações significativas que possam ajudar em tomadas de decisão e estratégias de negócios.

Eles utilizam uma variedade de técnicas e ferramentas de análise de dados, incluindo softwares estatísticos, linguagens de programação como Python e SQL, e ferramentas de visualização de dados, para identificar tendências, padrões e correlações nos dados.

A função do analista de dados não se limita apenas a interpretar dados existentes, mas também envolve a limpeza e organização de dados, a formulação de hipóteses e modelos analíticos, e a comunicação eficaz de insights e recomendações a stakeholders e equipes multidisciplinares, contribuindo assim para a otimização de processos, a inovação e a solução de problemas complexos em diversos setores.

Se você quiser seguir essa carreira, também temos um plano de estudo para a Carreira de Analista de dados.

Cientista de dados

Um cientista de dados é um especialista que combina habilidades em estatística, matemática, programação e conhecimento do domínio para extrair insights e conhecimentos a partir de dados complexos e variados.

Diferentemente do analista de dados, que frequentemente se concentra mais na análise exploratória e na interpretação de dados existentes, o cientista de dados está mais envolvido em modelagem preditiva e prescritiva, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina e inteligência artificial para prever tendências futuras e tomar decisões baseadas em dados.

Eles são responsáveis por todo o ciclo de vida dos dados - desde a coleta e limpeza até a análise avançada e a implementação de soluções.

Isso envolve a criação de modelos estatísticos complexos, a realização de experimentos e testes para validar ou refutar hipóteses, e a apresentação de resultados de forma compreensível para informar decisões estratégicas.

A capacidade de traduzir questões complexas de negócios ou de pesquisa em problemas quantificáveis e solucionáveis com dados é uma característica distintiva do papel do cientista de dados.

A Mirla Costa criou um plano de estudos caso você queira seguir essa carreira.

Engenheira de Machine Learning

A pessoa que trabalha com Engenharia de Machine Learning é quem será responsável pelo desenvolvimento e implementação de sistemas de aprendizado de máquina.

Em outras palavras, será responsável por fazer o deploy e por manter funcionando um modelo de machine learning em um sistema. Isso envolve verificar se ele continua funcionando no decorrer do tempo.

Imagine que um modelo desses foi criado para prever o comportamento de clientes, mas o comportamento desses clientes também muda com o passar do tempo. Nesse caso, talvez seu modelo também precise ser atualizado.

Você pode estudar para essa carreira através deste plano de estudos

Websérie: Universo Data Science

Por fim, temos uma incrível websérie sobre o Universo Data Science para você assistir e aprender sempre que quiser:

Créditos

Escrita:

Participação de pessoa especialista:

*Francisco Tadeu Gonçalves de Oliveira Foz

Produção técnica:

Daniel Siqueira

Produção didática:

Tiago Trindade