Trilha de Desenvolvimento Sugerida para Analista de Dados

A seguir, apresento uma sugestão de trilha de desenvolvimento na Alura, com uma ordem otimizada para a construção do conhecimento, focando em habilidades essenciais para um Analista de Dados.

Módulo 1: Fundamentos de Dados e Programação

Este módulo estabelece a base para entender e manipular dados.

Python para Data Science: É crucial começar com a linguagem de programação que será a espinha dorsal de muitas análises. Este curso deve cobrir os fundamentos do Python para manipulação de dados.

Estatística com Python: Com uma base em Python, você pode aplicar conceitos estatísticos para entender melhor os dados, o que é fundamental para qualquer análise.

Módulo 2: Bancos de Dados e Manipulação de Dados

Dominar SQL é essencial para qualquer Analista de Dados, pois grande parte dos dados reside em bancos de dados relacionais.

Conhecendo SQL: Este é o ponto de partida para entender a estrutura e a linguagem SQL.

Praticando SQL: A prática leva à perfeição. Este curso solidificará seus conhecimentos em SQL através de exercícios.

Consultas com MySQL: Aprofundar-se em consultas específicas de um banco de dados real (MySQL) é valioso para situações do dia a dia.

Modelagem de Dados: Entender como os dados são estruturados e modelados é crucial para fazer consultas eficientes e construir soluções robustas. Este curso pode ser feito antes ou em paralelo com os cursos mais avançados de SQL.

BigQuery: Ferramentas de Big Data como o BigQuery estão se tornando cada vez mais comuns. Entender como consultá-las é um diferencial.

Módulo 3: Business Intelligence e Visualização

Com a base de dados e programação, você estará pronto para transformar dados brutos em insights visuais e acionáveis.

Power BI: Comece com o básico da ferramenta para entender sua interface e funcionalidades.

Praticando Power BI: Aplique o que aprendeu em projetos práticos dentro do Power BI.

DAX no Power BI: Aprofunde-se na linguagem DAX para criar métricas e cálculos complexos dentro do Power BI, elevando o nível de suas análises e dashboards.

Dominando o Power BI: Este curso provavelmente abordará tópicos mais avançados e otimização de Dashboards.

Business Intelligence com Excel: Embora o Power BI seja mais robusto, ter conhecimento em Excel para BI pode ser útil para análises rápidas ou para lidar com dados legados, além de ser uma ferramenta amplamente utilizada no mercado. Pode ser explorado após uma boa base em Power BI.

Módulo 4: Boas Práticas e Colaboração

Esses cursos são essenciais para organizar seu trabalho, colaborar em equipes e garantir a rastreabilidade do seu código.

Git e GitHub: compartilhando e colaborando em projetos: Introdução ao controle de versão.

Git e GitHub: dominando controle de versão de código: Aprofundamento nas funcionalidades do Git e GitHub para um fluxo de trabalho mais eficiente.

Por que essa Ordem?

Esta ordem sugerida visa construir o conhecimento de forma progressiva:

Fundamentos: Começar com Python e Estatística oferece as ferramentas básicas para entender e manipular dados.

Dados Brutos: Em seguida, dominar o SQL e Modelagem de Dados permite acessar e estruturar os dados onde eles realmente residem.

Visualização e Insights: Com a base de dados e programação, você pode efetivamente usar ferramentas de BI (Power BI e Excel) para transformar dados em dashboards e relatórios.

Ferramentas de Colaboração: Por fim, Git e GitHub são essenciais para qualquer profissional que trabalha com código e projetos em equipe, garantindo organização e colaboração.

Essa trilha te dará uma base sólida e progressiva para se tornar um Analista de Dados completo e preparado para os desafios do mercado!

Se tiver alguma dúvida sobre a lógica ou quiser ajustar algo, me diga!