O guia para organizar seus estudos em seu Roadmap Ciência de Dados.
A Ciência de Dados está entre as áreas mais promissoras da atualidade, e muitos aspirantes se perguntam: por onde começar? Como organizar os estudos para se destacar no mercado? É aqui que entra o roadmap, um guia estruturado que oferece clareza e direcionamento para quem deseja trilhar uma carreira sólida na área.
O Que É um Roadmap de Ciência de Dados?
Um roadmap é uma sequência de passos ou módulos que orienta o estudante a aprender os principais conceitos, ferramentas e práticas da ciência de dados de forma lógica e eficiente. Ele organiza o conhecimento em etapas, começando pelos fundamentos e avançando para tópicos mais complexos, sempre com um foco claro no mercado.
Aviso
Este roadmap foi desenvolvido para quem ainda não definiu um foco específico dentro da área de dados, como Cientista de Dados, Engenheiro de Dados ou Analista de Dados. Ele apresenta uma visão ampla e abrangente, cobrindo os principais pilares da ciência de dados para ajudar você a explorar diferentes caminhos antes de tomar uma decisão.
Se você já tem uma posição técnica bem definida em mente, pode usar este roadmap como um ponto de partida, ajustando os tópicos conforme seus objetivos e aprofundando-se nas áreas que mais se alinham à sua carreira. Ele é ideal para quem busca uma introdução sólida ao universo de dados.
Estrutura do Roadmap
O roadmap pode ser dividido em seis módulos principais, cobrindo os pilares essenciais da área:
1. Fundamentos de Ciência de Dados
O que é ciência de dados e seu impacto no mercado.
Matemática básica: estatística, álgebra linear e probabilidade.
Programação com Python: bibliotecas como pandas, NumPy e matplotlib.
2. Análise Exploratória de Dados (EDA)
Limpeza de dados: como tratar valores ausentes e duplicados.
Exploração de distribuições, outliers e correlações.
Visualizações básicas com seaborn e matplotlib.
3. Modelagem de Dados
Organização e estruturação de dados para análise.
Manipulação de dados estruturados (tabelas) e semi-estruturados (JSON, XML).
Pipelines de dados para automação.
4. Visualização de Dados
Criação de gráficos para análises e apresentações.
Ferramentas como matplotlib, seaborn e plotly.
Dashboards interativos com Streamlit.
5. Big Data e Nuvem
Processamento de dados em larga escala com Spark.
Armazenamento na nuvem: AWS S3, Google Cloud Storage.
Data warehouses: Redshift e BigQuery.
6. Machine Learning
Fundamentos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.
Algoritmos básicos: regressão linear, classificação e clusterização.
Implementação com scikit-learn e avaliação de modelos.
Download em PDF
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Escrito por Odemir Depieri Jr
Fundador DataV, Lead Analytics Itaú.
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