Com as portas que a tecnologia está abrindo, cada vez mais garotas e mulheres estão se animando para mergulhar em novos campos de estudo. É um movimento incrível, e eu mesma faço parte dele. Especialmente na área de análise de dados, pessoas vindas de diferentes backgrounds têm muito a contribuir com o que aprenderam em suas áreas originais.
Contudo, em vez de encarar essa mudança como abrupta, vejo-a como algo natural e fluido, e gostaria de explicar por quê. Acredito firmemente que a transição para uma nova área não precisa ser brusca, pois todas as disciplinas oferecem espaço para a aplicação de dados. Esta é minha primeira sugestão: cultivar uma mentalidade voltada para os dados, ou cultura de dados.
A adoção de uma cultura de dados pode mudar completamente sua perspectiva. Você tem a capacidade e o direito de iniciar sua jornada nessa área utilizando os conhecimentos que já possui e que lhe são familiares, como os dados relacionados à sua área atual. Isso, sem dúvida alguma, facilitará significativamente sua adaptação e aprendizado nesse novo campo.
Fundamentos
Depois que você faz essa transição e realmente se compromete com a profissão, é quando a parte divertida começa: o aprendizado. As opções são vastas quando se trata de ferramentas para lidar e manipular dados, mas é fundamental dominar SQL e Pythonpara isso.
A dica aqui é não sair atirando para todos os lados; é importante começar do básico, lá do início, para ir construindo sua habilidade com essas ferramentas até se tornar totalmente fluente nelas.
O conhecimento do Git, por exemplo, é essencial não apenas para o controle de versões, mas também para colaborar em projetos de dados com equipes dispersas geograficamente.
Dicas fundamentais
Mas não se limite a isso; algumas empresas podem valorizar um bom trabalho no Excel, bem elaborado. Isso pode ser transformador em sua carreira, já que, assim como o Python (ou R), você pode realizar uma análise estatística básica e descritiva.
O Excel é uma ferramenta poderosa para análise de dados, especialmente para tarefas como organização de dados, cálculos simples e criação de gráficos.
No entanto, o Python oferece uma gama muito mais ampla de recursos analíticos e de manipulação de dados. Ele permite evoluir sua análise estatística até alcançar o Machine Learning (regressão, árvores de decisão, classificação), que faz parte da estatística preditiva, que vem após a estatística descritiva.
Portanto, aprender a programar e manipular dados usando linguagens como Python oferece flexibilidade e poder analítico que vai além das capacidades tradicionais do Excel. Mais à frente você deve também desenvolver visualização com ferramentas (Tableau, Power BI, DataViz)
Rotina de estudos disciplinada
Estabelecer e manter uma rotina de estudos é crucial. É natural que haja dias em que você não consiga ser tão produtive, ou que queira mudar de curso ou de ferramenta. Pode até enfrentar algumas dificuldades, mas não desista.
Pode parecer bobagem, mas não é: sempre tente de novo no dia seguinte. O essencial é manter a constância e a persistência.
Conclusão
A transição para a área de análise de dados, embora desafiadora, é facilitada pela adoção de uma cultura de dados e pelo uso estratégico de conhecimentos prévios. Dominar ferramentas técnicas como SQL, Python e Git é fundamental, mas não menos importante é a habilidade de manter uma rotina de estudos consistente e adaptável.
À medida que se aprofunda nos estudos, a familiarização com ferramentas de visualização como Tableau e Power BI torna-se essencial para a completa habilidade analítica. Afinal, com dedicação e a estratégia correta, adentrar e prosperar no campo da análise de dados torna-se uma jornada enriquecedora e transformadora.
Artigo escrito por Thaís França, da Comunidade PrograMaria.
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