Roadmap de Estudo

Elaborei um Roadmap de Estudos em Ciências de Dados usando a Taxonomia de Bloom (foco nos níveis: Análise, Avaliação e Criação) e organizado por curto, médio e longo prazo. O modelo está estruturado para você aplicar com autonomia, evolução e prática real em contextos de trabalho com Scrum e projetos colaborativos.

Objetivo Geral

Desenvolver competências em Ciências de Dados com foco em análise crítica, avaliação de modelos e criação de soluções aplicadas, alinhadas à realidade do seu time e metodologias ágeis (como o Scrum).

Roadmap de Estudos – Ciências de Dados com Taxonomia de Bloom

Temas/Nível
Curto Prazo (1-2 semanas)
Analisar
Médio Prazo (3-5 semanas)
Avaliar
Longo Prazo (6-8+ semanas)
Criar

Python para Análise
Dominar estruturas de dados (listas, dicionários, DataFrames) e bibliotecas como pandas e numpy.
➤ Explorar dados com .head(), .describe(), .info()
Avaliar os dados com métricas estatísticas, outliers e distribuição.
➤ Comparar abordagens de limpeza e transformação
Criar pipelines de dados com automação usando pandas e Python puro.
➤ Gerar relatórios e dashboards iniciais com Plotly ou Seaborn

Estatística Aplicada
Analisar dados amostrais com média, mediana, moda, desvio-padrão
➤ Aplicar com scipy.stats
Avaliar hipóteses com testes estatísticos (T-test, ANOVA)
➤ Justificar decisões com base em significância
Criar experimentos e análises de correlação, impacto e teste A/B para tomada de decisão

Modelagem de Dados
Explorar bases (ex: Titanic, Iris)
➤ Comparar modelos simples: Regressão Linear, KNN, Árvore de Decisão
Avaliar desempenho com métricas (accuracy, F1, ROC-AUC)
➤ Usar validação cruzada e tuning de hiperparâmetros
Criar pipeline completo com sklearn.pipeline
➤ Documentar decisões e justificar modelo

Scrum & Gestão de Projetos com Dados
Observar o comportamento da equipe em cerimônias do Scrum e nas tarefas relacionadas a dados
➤ Registrar dificuldades e padrões
Avaliar se as ferramentas e cerimônias estão adequadas à realidade da equipe de dados
➤ Aplicar retrospectivas focadas em processo
Criar cerimônias adaptadas ao time de dados (ex: refinamento técnico, review visual com dashboards interativos)
➤ Propor melhorias contínuas no ciclo ágil

Comunicação e Apresentação de Dados
Ler e analisar relatórios de dados existentes
➤ Entender boas práticas de visualização
Avaliar apresentações (suas ou de colegas) com base em clareza e impacto visual
➤ Coletar feedback
Criar apresentações visuais impactantes com storytelling e visualização de dados
➤ Usar ferramentas como Power BI, Looker Studio ou Tableau

Sugestão de Distribuição Semanal

Dia da Semana
Duração
Foco

Segunda a Sexta
4h/dia
Alternar: Python, Estatística, Scrum, Comunicação

Sábado e Domingo
6h/dia
Projetos práticos, revisão do progresso, feedback do time

Próximos Passos

Escolha os projetos que vai usar para praticar (ex: analisar base de dados da empresa, construir modelo de previsão simples).

Monte rituais semanais com o time: retro de aprendizado, demo do modelo, feedback técnico.

Revise e ajuste a cada 2 semanas, conforme o progresso e o que funciona melhor para você e sua equipe.

Se quiser, posso transformar isso em uma planilha editável, cronograma visual ou documento de acompanhamento diário. Deseja alguma dessas opções?