Objetivos do Roadmap
| Prazo | Nível da Taxonomia | Objetivo Específico |
|---|---|---|
| Curto | Análise | Identificar padrões em conjuntos de dados simples, decompondo informações em componentes como variáveis e relações causais. |
| Médio | Avaliar | Criticar metodologias de análise, justificando escolhas de ferramentas e métricas com base em evidências de eficácia. [12] |
| Longo | Criar | Desenvolver projetos originais de análise de dados, combinando técnicas para gerar insights inovadores e dashboards personalizados. |
Cronograma Mensal (4 Semanas, 5 Dias/Semana, 2h/dia com Pomodoro)
| Dia | Foco Principal (Tempo) | Atividades (Ciclos de 25min + 5min pausa) |
|---|---|---|
| Segunda | Análise (1h) + Avaliação (1h) | Ciclo 1-2: Vídeos sobre estatística descritiva; mapas mentais de média/desvio padrão. Ciclo 3-4: Estudo de caso em Excel (decompor dados de vendas); resumo de relações. |
| Terça | Análise (1,5h) + Avaliação (0,5h) | Ciclo 1-3: Queries SQL básicas (SELECT/GROUP BY) em datasets Kaggle; tabelas/diagramas de padrões. Ciclo 4: Avaliar queries comparando métodos. |
| Quarta | Avaliação (1h) + Análise (1h) | Ciclo 1-2: Vídeos Power BI; criticar dashboards de exemplo. Ciclo 3-4: Mapas mentais comparativos (Excel vs. SQL); justificar escolhas. |
| Quinta | Criação (1h) + Avaliação (1h) | Ciclo 1-2: Estudos de caso Power BI; avaliar métricas reais. Ciclo 3-4: Resumo crítico propondo melhorias. |
| Sexta | Criação (1,5h) + Revisão (0,5h) | Ciclo 1-3: Projeto Python (Pandas/gráficos); relatório original. Ciclo 4: Autoavaliação de padrões/falhas. |
Repita semanalmente, progredindo ferramentas (Sem1: Excel/SQL; Sem2: Power BI; Sem3-4: Python).
Use Khan Academy/DataCamp para vídeos e Kaggle para dados.
Fins de semana: descanso. Total: ~40h/mês.
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!