Neste roadmap de estudos, veja dicas, ferramentas, bibliotecas e skills necessárias para se desenvolver nas áreas de ciência, engenharia e análise de dados

Quando estamos perdidos, nada melhor do que um mapa para nos dizer exatamente que caminho seguir ou nos mostrar as possibilidades que existem, certo? Por isso, quem está querendo se aventurar na área de dados tem agora um roadmap de estudos detalhado para pensar nos seus próximos passos!

Criado por Andressa Freires, o roadmap explica direitinho o que é Ciência de Dados, Engenharia de Dados e Análise de Dados, trazendo detalhes de quais as habilidades técnicas necessárias para se desenvolver em cada uma dessas áreas. 

Como se não bastasse, tem também dicas e as principais ferramentas e bibliotecas para quem está começando na área conhecer tudo sobre esse novo universo de dados.

Faça o download gratuito do Roadmap de estudos para as áreas de dados abaixo!

Clique na imagem para acessar o arquivo Roadmap de estudos para as áreas de dados

Quer saber mais? Confira as dicas da Andressa Marçal para quem quer ingressar na área! 

Como se esse roadmap de estudos não fosse suficiente, abaixo seguem mais algumas dicas e caminhos possíveis para quem quer atuar na área de dados. Há desde conselhos até podcasts para ouvir, comunidades para ingressar e cursos para se matricular!

As dicas são de Andressa Marçal, especialista de dados na CI&T. Também conhecida como “a louca do Python”, é nordestina e apaixonada por dados e comunidades que incentivam as mulheres a entrarem e explorarem o mundo da tecnologia – tanto que fundou o PyLadies Paraíba.

Veja aqui o post assinado por ela sobre como ingressar na carreira de dados

Conselhos práticos

• Participe de Comunidades na Área de Dados: Quando estamos iniciando numa área, o que mais queremos é poder conversar com profissionais presentes na área e conhecer suas experiências. O envolvimento em comunidades ajuda muito a abrir sua mente, a aprender com a experiência e trajetória das outras pessoas e construir networking. Envolva-se de cabeça!
• Aprenda a Programar: Hoje em dia, conseguimos resolver muita coisa de maneira programática. Quem trabalha com dados sabe o quanto saber programar facilita a vida, afinal, a programação ajuda a automatizar rotinas, manipular os dados, criar e dispor das soluções.
• Conheça Python e SQL: Python, muito utilizada pelo mundo dos dados, é uma linguagem objetiva e de alto nível, o que facilita bastante no processo de aprendizado. SQL (Structured Query Language) também é uma das tecnologias mais comuns no mundo dos dados, sendo uma linguagem de programação para lidar com banco de dados relacional (baseado em tabelas).
• Entenda computação em nuvem: A computação em nuvem é uma tecnologia que já é realidade para muitas empresas. Compreender sobre esse assunto ainda continua sendo uma habilidade importante para diversas pessoas profissionais da área de dados. A nuvem permite acessar programas, serviços e arquivos por meio da web. É um fator decisivo para o crescimento e a redução de custos de diversas empresas e instituições.
• Use Git e Github: Github é uma plataforma para gerenciar seu código e criar um ambiente de colaboração, utilizando o Git como sistema de controle. Ela vai facilitar o uso do Git, ferramenta essencial em quase todos os projetos realizados em equipes que geralmente trabalham em paralelo. Git é utilizado de forma tão ampla que ter conhecimento sobre ele é praticamente essencial.
• Desenvolva seu raciocínio analítico: O pensamento analítico é muito importante para quem busca trabalhar com dados, pois é através dele que aplicamos análises mais objetivas de fatos sobre um determinado tópico ou problema antes de formular opiniões ou fazer julgamentos. Tão importante quanto ter essa skill, é aliá-la ao uso de ferramentas de visualização de dados que auxiliam nesse processo. 
• Tenha boa comunicação: Atualmente, quase nada na tecnologia é realizado sem que haja alguma integração entre sistemas, aplicativos, dados e pessoas. Na área de dados não é diferente: ser capaz de se comunicar com várias partes interessadas usando dados é um atributo fundamental.
• Aprenda sobre visualização de dados: Saber ‘contar histórias’ através dos dados é importante para quem trabalha nessa área. Ferramentas de visualização de dados ajudam nesse processo de entendimento e insights. O mais importante aqui, porém, é saber como passar essa informação de maneira clara e coerente, fazendo as melhores escolhas de gráficos, cores etc.
• Saiba como funciona um pipeline de dados: Saber como é o ciclo do dado é muito importante. Entender como se extrai o dado, como tratá-lo e como disponibilizar a informação tratada é uma das skills mais pedidas.

Comunidades

• Towards Data Science
• Data Hackers 
• Kdnuggets
• Comunidade Telegram PT-BR Data Science & Python
• Analytics Vidhya 
• Datatau 
• Data Science Dojo 
• Open Data Science 
• Data Talks 

Repositórios de conteúdos bacanas

• Roadmaps de estudos para ciência de dados 
• Pizza de Dados
• Awesome Roadmaps
• Awesome Data Science (com artigos, projetos, cursos, tutoriais)

Podcasts (todos no Spotify)

• Engenharia de Dados 
• Data Hackers
• Data Science Academy
• Dados Cast
• Let’s Data
• Pizza de Dados 

Cursos

A começar, vale ler o excelente artigo de Letícia Gerola no Medium, no qual ela explica por onde começou a estudar para ingressar na área de dados. 

– Em inglês

• Kaggle: O Kaggle tem uma comunidade com milhões de membros, que compartilham muito conhecimento para todos os níveis de aprendizado, com uma das maiores variedades de datasets para que você possa treinar e também ver como outras pessoas resolvem os problemas que envolvem dados.
• Python for Data Science: Curso gratuito e com emissão de certificado oferecido pela IBM. É curto e direto – ou seja, é uma ótima introdução em Python para análise de dados.
• Dataquest.io
• Introduction to Machine Learning Course da Udacity

– Em português

• Python para Análise de Dados
• Microsoft Power BI Para Data Science
• Inteligência Artificial Fundamentos
• Fundamentos de Big Data
• Python Fundamentos Para Análise de Dados
• IGTI: O IGTI tem alguns bootcamps na área de dados, que custam em média 250 reais e tem duração de 10 semanas. Tem ótimos professores, atividades e aulas práticas, e os materiais de auxílio são muito bons.

Este conteúdo faz parte da PrograMaria Sprint Área de dados.

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