Por onde começar os estudos na área de dados? | Alura
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 engajar 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 aba Escola de Data Science no site da Alura, desde o básico até o avançado, para te ajudar a criar um plano de estudos eficiente e direcionado ao seu objetivo, vamos lá?
Aqui na nossa plataforma já dividimos os conteúdos em subcategorias, mas sabemos que para as pessoas que acabaram de ter seu primeiro contato com a área, isso pode não ser o suficiente.
Então, vamos entender um pouco do que cada subcategoria abrange, para te ajudar a decidir por onde começar.
Conhecendo as subcategorias
Essa subcategoria traz conteúdos que irão te ensinar sobre banco de dados, desde sua criação, modelagem, tipos existentes, até como realizar consultas com a linguagem SQL (Linguagem de Consulta Estruturada), por exemplo, que é uma linguagem de programação criada para lidar com banco de dados relacional.
Ter uma base de conhecimentos em SQL e Banco de Dados é um ótimo começo, independente de quais forem seus próximos passos é interessante entender sobre esses temas.
Temos três planos de estudos bem completos para essa subcategoria, cada um com conteúdos do básico ao avançado, a diferença entre eles será o SGBD (Sistema Gerenciador de Banco de Dados) que será utilizado durante os cursos.
Você pode escolher começar pela formação com o SGBD que mais tem interesse em aprender primeiro:
Iniciante em Banco de Dados com PostgreSQL
Iniciante em Banco de Dados com SQL Server
Iniciante em Banco de Dados com MySQL
Após estudar essa subcategoria você pode começar a direcionar melhor seus estudos de acordo com sua área de interesse. Você pode escolher se aprofundar em Data Science, Business Intelligence, Excel ou NoSQL. Vamos entender melhor sobre cada uma dessas subcategorias.
Essa subcategoria irá te ensinar como trabalhar com análise exploratória utilizando Python (linguagem de programação muito consolidada no mercado), Pandas, séries temporais e R. Você vai aprender a minerar informação e inteligência dos seus bancos de dados, além de começar a programar e utilizar ferramentas bem conhecidas e requisitadas na área de dados.
Para explorar esses conhecimentos, elaboramos três planos de estudos e dividimos pelos níveis dos conteúdos, assim você pode construir seus conhecimentos passo a passo:
Data Science Nível I
Data Science Nível II
Data Science Nível III
O que faz uma pessoa Cientista de Dados? | #HipstersPontoTube
Ao aprofundar seus estudos nessa subcategoria, você poderá seguir conhecendo mais sobre outras duas subcategorias que entrelaçam seus conhecimentos, Estatística e Machine Learning. Então vamos seguir conhecendo sobre essas duas subcategorias e os planos de estudos que preparamos para você.
Essa subcategoria vai te ajudar a entender como trabalhar com estatística através de testes de hipótese, regressão e outros conceitos, utilizando a linguagem R e Python como ferramentas de programação.
Para isso, montamos seis planos de estudos. Os três primeiros irão te ajudar a trilhar em níveis os seus conhecimentos em estatística usando Python:
Estatística com Python Nível I
Estatística com Python Nível II
Estatística com Python Nível III
Já os outros três planos de estudos são para você que deseja aprender estatística usando a linguagem R como ferramenta, seu conteúdo também vai desde o básico ao nível avançado:
Estatística com R Nível I
Estatística com R Nível II
Estatística com R Nível III
A subcategoria de Machine Learning (aprendizado de máquina) irá te mostrar como trabalhar com temas do aprendizado computacional, como sistemas de recomendação, classificação, redes neurais, aprendizado supervisionado e não supervisionado, utilizando ferramentas como Deep learning, SKLearn, Python, Watson, entre outras.
Estruturamos três planos de estudos para essa subcategoria; um de nível básico, um de nível intermediário e outro de nível avançado. Mesmo a formação de nível básico possui alguns pré-requisitos de conhecimentos na linguagem Python, por isso, caso tenha interesse em começar seus estudos em Machine Learning siga as recomendações contidas na descrição do plano de estudo Machine Learning Nível I antes de começar o plano de estudos em sí.
Depois pode prosseguir aprofundando seus conhecimentos com nossos outros dois planos de estudos:
Machine Learning Nível II
Machine Learning Nível III
O que faz uma pessoa engenheira de Machine Learning? | #HipstersPontoTube
Agora se após seus estudos em SQL e Banco de dados você se interessar em conhecer mais sobre a subcategoria de Business Intelligence (inteligência empresarial), estruturamos um plano de estudos que abrange várias ferramentas e softwares pioneiros no mercado.
Além dessa, a subcategoria Excel pode entrar em seus estudos, pois é um software que tem grande participação no dia a dia da maior parte das empresas.
Então vamos entender um pouco mais sobre os próximos passos desse caminho?
A subcategoria de BI (Inteligência empresarial) irá te mostrar os conceitos da inteligência para negócios, aplicando-os na prática através de diversas ferramentas, como SQL Server e Pentaho e softwares de visualização de dados (Power BI, Tableau, Qlik Sense, entre outros). Você vai lidar com os dados desde a extração até a visualização final em um dashboard.
Para você que quer começar a estudar por essa subcategoria, montamos um plano de estudos recheado de conteúdos como cursos, podcasts, aluras + e artigos que vão te ajudar a mergulhar nesse aprendizado:
Iniciante a intermediário em Business Intelligence
Temos uma subcategoria totalmente dedicada ao Excel, software desenvolvido pela empresa Microsoft e que é amplamente utilizado por empresas na realização de operações financeiras e contabilísticas, através de planilhas eletrônicas.
Para te ajudar a dominar esse software, criamos três planos de estudos que são divididos de acordo com o nível do conteúdo apresentado:
Excel Nível I
Excel Nível II
Excel Nível III
Se você decidir mergulhar em NoSQL, trilhará seus estudos nessa subcategoria e em seguida conhecerá sobre as subcategorias de Engenharia de Dados e Data Visualization que são conteúdos complementares. Então vamos entender um pouco mais dessas subcategorias e os planos de estudos que preparamos para você.
Nessa subcategoria você vai aprender a trabalhar com bancos de dados não relacionais, ou seja, bancos que não utilizam o esquema de tabelas de linhas e colunas encontrados na maioria dos sistemas de bancos de dados tradicionais (ou relacionais). Você vai conhecer e aprender um pouco de ferramentas como o MongoDB, Redis, Elasticsearch, entre outras.
Criamos um plano de estudos gradual que vai te acompanhar caso você queira começar sua trajetória por essa subcategoria:
NoSQL do básico ao Avançado
O que é SQL e NoSQL? | #HipstersPontoTube
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 que conta com um artigo, podcast e uma formação completa com cursos e conteúdos que irão te ajudar a aprender e aplicar esses conhecimentos na prática, através dos projetos desenvolvidos pelas pessoas instrutoras.
O que é Engenharia de Dados? | #HipstersPontoTube
Nessa subcategoria você vai se tornar capaz de apresentar todas as informações resultantes das análises dos dados através de técnicas que seguem uma estrutura, para que pessoas de todas as áreas consigam compreender e tirar conclusões de uma forma mais didática.
Montamos três planos de estudos que vão do básico ao avançado, o que diferencia cada um deles são as linguagens ou ferramentas que serão utilizadas na criação dos gráficos. Você pode escolher de acordo com as ferramentas ou linguagens que possui mais interesse em começar a aprender:
Data Visualization - R
Data Visualization - Python
Data Visualization - Google Sheets
Agora que mergulhamos nesse grande mar que é a área de dados, organizando e classificando as diferentes vertentes de conhecimento, só falta você decidir com qual categoria mais se identificou e por onde começar seus estudos.
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As diferentes carreiras, frameworks e mais...
São muitas profissões e possibilidades na área de dados. Separei aqui 3 vídeos importantes que a Alura produziu para também te auxiliar, além dos planos de estudos ;)
A carreira em dados é desafiadora. Neste vídeo o David Neves e o Guilherme Silveira conversam sobre as várias possibilidades da carreira de dados em tech, as principais profissões e funções exercicidas no mercado, os diferentes tipos de empresas, ferramentas e muito mais:
Frameworks Data Science
E a quantidade de frameworks em data science pode assustar. A Mi Ohana fala bastante deles aqui:
Websérie: Universo Data Science
Por fim, temos uma incrível websérie sobre o Universo Data Science para você asistir e aprender sempre que quiser: