Por onde começar os estudos na área de dados TI? Guia completo: trilha, cursos e o que estudar

Uma dúvida muito comum para quem quer iniciar na carreira de dados e não sabe por onde começar é: quais temas estudar primeiro, como montar a trilha de estudos e quais conhecimentos são essenciais para quem deseja trabalhar com dados em TI.

Essa dúvida é natural, já que a área de dados inclui diversas subcategorias e caminhos possíveis

Para decidir qual caminho seguir, é importante entender quais trilhas de estudo existem e o que cada uma oferece

Neste artigo, você vai conhecer os principais caminhos e trilhas de estudo que podem ser seguidos para iniciar sua jornada na área de dados.

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?

Área de dados: o que faz e onde atua no TI?

Antes de começar a estudar, é importante entender o que são dados: são informações brutas, que podem estar em formato numérico, textual ou visual.

Em outras palavras, todas as áreas do conhecimento geram dados que podem ser analisados e utilizados.

A área de Dados é responsável por coletar, organizar e analisar informações, gerando insights que ajudam na tomada de decisões, especialmente em contextos empresariais.

Esses insights podem ajudar desde a otimizar processos internos, melhorar a experiência de clientes até orientar estratégias de marketing.

A análise constante baseada em dados permite mais agilidade e flexibilidade na tomada de decisão, tornando a área de Dados fundamental para o sucesso das organizações.

Como começar a estudar?

É possível que você já tenha concluído uma graduação ou mesmo o ensino médio e agora quer saber por onde começar a estudar análise de dados, ou qual o caminho para ser um bom analista de dados. Se já possui um método consolidado de estudo, ótimo!

O primeiro passo naturalmente é escolher um curso, livro ou outro material, e começar a estudar, fazendo anotações e praticando.

Porém, estudar vai além disso: conhecer boas técnicas e estratégias pode fazer toda a diferença na sua aprendizagem.

Você já conhece as melhores práticas para aproveitar ao máximo seu tempo e aprender de modo mais eficiente?

Nem sempre a pessoa encontra de início a melhor estratégia de estudo, pois existem várias abordagens possíveis.

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

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

Aprender a aprender: técnicas para seu autodesenvolvimento

Esta trilha oferece ferramentas práticas para você potencializar sua capacidade de aprender

Independentemente do seu nível atual, investir no aprimoramento das suas habilidades de estudo pode facilitar muito sua jornada na área de Dados.

O que devo estudar para ingressar na área de Dados?

Os pilares da área são: Estatística/Matemática, Negócios e Programação. Sua escolha de especialização vai depender de qual tema mais se identifica e dos seus objetivos.

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

De modo geral, dentro da área de Ciência de Dados, existem etapas comuns para extrair conhecimento dos dados, como:

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 passarão por todas essas etapas, e as ferramentas usadas podem variar dependendo do contexto e da necessidade.

O importante é adaptar o processo de análise de dados conforme cada situação, buscando sempre uma abordagem flexível para encontrar as melhores soluções.

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

Nas próximas seções, você verá como ferramentas como Excel, SQL, Python, Power BI, Tableau, estatística, machine learning e deep learning se encaixam nesse processo.

Excel e Google Sheets

Ao iniciar sua jornada, comece pelo mais simples e evite complicações desnecessárias.

Ferramentas de planilhas, como Excel e Google Sheets, são fundamentais para manipular, analisar e visualizar dados, especialmente em necessidades iniciais ou para soluções rápidas.

Muitos desafios de negócio podem ser resolvidos só com essas ferramentas. Não é preciso dominar todas as funções ou ser expert em Excel.

No entanto, entender o que elas permitem fazer já é um ótimo começo. Se você já tem um conhecimento básico, evolua conforme sua necessidade.

Mas será que você realmente aproveita ao máximo esses recursos? Existem cursos do básico ao avançado para isso, por exemplo:

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?

A escolha entre Excel e Google Sheets depende da sua rotina e das necessidades do seu trabalho. Não existe uma única ferramenta obrigatória.

O importante é focar em se capacitar para tomar boas decisões de análise, independentemente da ferramenta disponível.

Como aprender banco de dados e SQL para área de dados

Em algum momento, apenas as planilhas não serão suficientes para processar e armazenar grandes volumes de dados.

Neste momento, é fundamental aprender banco de dados e SQL, pois são conhecimentos essenciais para quem busca por onde começar a estudar banco de dados na área de dados TI e quer se aprofundar em ciência de dados.

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

Aqui na Alura, oferecemos diversas trilhas, 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, estudar as ferramentas e entender o que cada uma pode resolver será fundamental para fazer boas escolhas, sempre considerando sua realidade de trabalho.

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 trilhas 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:

Python para Data Science

Ao longo das etapas da Ciência de Dados, da preparação dos dados à construção de modelos, uma ferramenta se destaca pela versatilidade: o Python, linguagem amplamente utilizada em projetos da área.

Python é amplamente utilizada na área de Dados por sua versatilidade e pelas várias bibliotecas específicas, como Numpy, Pandas, Scikit-Learn, Matplotlib, Seaborn e outras.

Além disso, Python permite escrever códigos de forma simples, facilitando o foco nos dados em si.

Aprender Python com foco nas aplicações em dados é essencial para avançar na 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 trilhas 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.

Vamos agora aprofundar em outras categorias e conhecimentos fundamentais na área de Dados.

Estatística: o que estudar para área de dados

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

Aqui você aprende a estruturar tabelas de frequência, escolher entre média ou mediana, estimar probabilidades, calcular correlações, testar hipóteses, realizar regressões e outras análises.

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.

Essas técnicas estatísticas têm impacto direto nas estratégias de negócio, independentemente do tamanho da empresa.

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

Machine Learning

Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é uma das principais áreas para quem busca o que estudar para ser cientista de dados. Este tema faz parte da trilha de estudos avançada para quem quer crescer na carreira de dados.

Esta é uma área dentro da Inteligência Artificial dedicada ao reconhecimento de padrões e ao desenvolvimento de sistemas capazes de aprender a tomar decisões.

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

Você aprende a aplicar esses conhecimentos em problemas reais, 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 e se adapta, tornando-se uma ferramenta poderosa para gerar insights e promover inovação em vários setores.

Caso queira saber mais, confira esse texto: Machine Learning

Aqui na Alura, temos trilhas 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.

Engenharia de Dados e NoSQL: trilha de aprendizado e carreiras na área de dados

Com o crescimento do volume de dados, é preciso ter sistemas flexíveis e escaláveis para lidar com diferentes tipos de informações.

A Engenharia de Dados cumpre papel essencial na coleta, processamento e análise eficiente de grandes volumes de dados.

Ao estudar Engenharia de Dados, você aprende sobre gestão de dados em tempo real, criação de pipelines, bancos de dados distribuídos, arquiteturas escaláveis e 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 trilhas para você se aprofundar:

Portanto, não faltam materiais de referência. Analise o que se encaixa melhor no seu perfil e inicie seu aperfeiçoamento na área de dados.

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

Depois de aprender sobre Machine Learning, você pode avançar para técnicas mais especializadas, como Deep Learning, Visão Computacional e PLN.

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.

Trilha na Alura:

• Deep Learning com Pytorch

Visão Computacional

A Visão Computacional é o ramo que permite às máquinas analisar e interpretar o mundo visual, como 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.

Trilha na Alura:

Visão Computacional com OpenCV

Processamento de Linguagem Natural (PLN)

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) abrange técnicas para que as máquinas compreendam e processem textos em linguagem humana.

Trilha na Alura:

• Trilha Técnicas de processamento de linguagem natural

As diferentes carreiras, Dev em T e TechGuide

Como você pôde perceber, a área de dados TI oferece uma ampla gama de profissões, possibilidades e conhecimentos. Dentre elas, estão as trilhas para analista de dados, cientista de dados, engenharia de dados e business intelligence.

No começo, tudo pode parecer muito abrangente, mas aos poucos você vai identificar as áreas que fazem mais sentido aprofundar e aquelas em que um conhecimento geral já é suficiente.

Esse conceito pode ser ilustrado pelo perfil “Dev em T”, ou seja: pessoas especialistas em um determinado tema, mas com visão geral em outras áreas relacionadas.

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.

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.

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.

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.

Websérie: Universo Data Science

Temos uma incrível websérie sobre o Universo Data Science para você assistir e aprender sempre que quiser:

Aprofunde seus estudos nas Carreiras de Dados

Na Alura, você também pode aprofundar seus estudos por meio das Carreiras de Dados, que organizam os conteúdos em jornadas estruturadas, com prática, profundidade e orientação por profissionais do mercado para ajudar você a sair do zero e desenvolver domínio real na área de dados.

Essas carreiras ajudam você a direcionar seus estudos conforme seu objetivo.

Te espero lá!