A primeira dúvida de uma pessoa que se interessa pela área de dados está diretamente ligada ao que estudar para entrar na área.
Até parece apenas uma constatação óbvia, mas ela deixa de ser tão óbvia quando nos deparamos com um arsenal de propagandas de cursos e mentorias disputando nossa atenção.
É nesse mar de informações que escrevo este texto, para ser seu farol, ajudando você a ter uma direção a seguir.
Existem diversas funções na área de dados, sendo as mais comuns: Analista de BI, Analista de Dados, Cientista de Dados, Engenheiro Analítico e Engenheiro de Dados.
Independentemente da função que você decida seguir, é importante saber que 5 tópicos são comuns a todas elas. Caso você ainda não saiba em qual função se encaixa melhor, continue me acompanhando, pois vou ajudá-lo nisso.
Somente o Power BI e algum conhecimento de SQL não garantem mais carreira; esse argumento só serve para vender mentorias e cursos.
Agora que estamos alinhados, vamos às respostas que você veio buscar!
Estatística
Você realmente não vai falar sobre conceitos estatísticos em reuniões, mas é essencial saber interpretar e extrair significado dos números.
A Estatística permite identificar padrões, tendências e relações nos dados, fornecendo insights valiosos para a tomada de decisões nos negócios.
Um exemplo é que, por meio da análise estatística, é possível identificar correlações entre variáveis, prever comportamentos futuros e entender a variabilidade dos processos de negócio.
Não se preocupe em virar um matemático; comece dominando conceitos fundamentais como média, moda e mediana e vá avançando ao longo da jornada.
Visualização de Dados
É com a ajuda de ferramentas de visualização de dados como Excel, Power BI, Tableau, Qlik, etc., que você irá apresentar os insights obtidos a partir dos números.
Não se preocupe nesse momento se a ferramenta X ou Y faz ou não ETL (extração, transformação e carga) e outras discussões e comparações comuns na internet. O importante é dominar a lógica de modelagem de dados e cálculos da ferramenta, bem como técnicas de storytelling com dados.
SQL
Quase nenhum projeto de dados vai fugir de consultas a um banco de dados SQL. Independentemente de qual seja o fornecedor da tecnologia de banco de dados, a lógica do SQL é a mesma em qualquer um deles.
Aqui, há um ponto de atenção, pois existem muitos cursos de SQL, e é fácil investir tempo e dinheiro em um curso para DBA (Administrador de Banco de Dados) que oferecerá muito mais do que você precisa no início da sua jornada.
Procure estudar funções de agregação, funções matemáticas, funções de texto, funções de data, funções de janela, JOINs, subqueries e CTEs.
Python
Python é uma linguagem versátil para todas as áreas da TI. Com ela, é possível criar sistemas inteiros, fazer análises e automações. Logo, cabe aqui a mesma observação feita para o SQL: atenção ao onde você vai investir tempo e dinheiro.
Comece estudando bibliotecas como Selenium (para automação de rotinas), Pandas (para manipulação de dados) e Numpy (para cálculos matemáticos). Depois disso, avance para outros tópicos, como Machine Learning.
Ambientes de Cloud
Atualmente, boa parte dos projetos de dados em empresas de médio e grande porte já está em cloud ou está migrando para algum provedor desse tipo de serviço.
Isso significa que esse conhecimento não é mais uma exigência para algumas funções da área de dados, mas é um diferencial para qualquer profissional da área. Meu palpite é que, em breve, será um requisito básico.
Estude qualquer uma das plataformas, o importante é ter clareza sobre a arquitetura e o pipeline de dados — desde a coleta, armazenamento, processamento até a disponibilização.
E agora?
Tenho certeza de que agora você sai daqui sabendo o que estudar, mas com a possibilidade de se sentir preocupado por achar que é muita coisa.
Realmente é, não há atalhos para o sucesso na área de dados. Se você acreditou nisso, muito provavelmente percebeu, neste momento, o quanto foi ludibriado. Mas não se preocupe!
Uma possível sequência de estudos que posso recomendar é: SQL, Visualização de Dados e Python. Estude Estatística em paralelo para ir evoluindo gradativamente e tirar o melhor proveito das ferramentas. Já Cloud, deixe por último, pois, uma vez que você aprenda SQL e Python, basicamente a única coisa que vai mudar é o provedor do serviço.
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