Plano de Estudos em Data Analytics para Conseguir um Emprego em 2023
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Descubra como construir uma carreira sólida em análise de dados e data analytics. Neste vídeo, vamos explorar as mudanças recentes no mercado de data analytics em 2023 e as novas habilidades essenciais para se destacar como um analista de dados.
Para se destacar nesse mercado em constante evolução, você precisa adquirir conhecimentos específicos e dominar as principais metodologias e ferramentas. Neste vídeo, vamos abordar os principais conhecimentos que você deve ter para conquistar rapidamente um emprego em Data Analytics.
0:00 O Plano de Estudos em Data Analytics
1:10 Metodologias de Mensuração: Explore as diversas metodologias de mensuração utilizadas em Data Science e Analytics, como A/B Testing, Randomized Control Trials, Modelagem, Mixed Methods e Meta Analysis. Recomendamos leituras como "Metodologia científica ao alcance de todos" e "A Lógica da Pesquisa Científica".
2:40 Pensamento Analítico: Desenvolva uma abordagem analítica para resolver problemas e tomar decisões informadas. Aprenda a identificar padrões, relações e conexões, aplicando lógica e raciocínio para análise de dados. Recomendamos assistir ao vídeo "Como Desenvolver o Pensamento Analítico" e ler o livro "Critical Thinking & Problem Solving".
4:05 EDA (Exploratory Data Analysis): Aprenda a realizar análises exploratórias de dados, utilizando técnicas visuais e estatísticas para descobrir padrões, identificar tendências e formular hipóteses iniciais. Recomendamos o livro "Web Analytics 2.0".
5:25 Linguagens de Programação e Consulta: Domine a linguagem SQL, essencial para manipulação e consulta de dados. Além disso, conheça linguagens como R e Python, amplamente utilizadas na área. Assista ao vídeo "Como eu Aprenderia a programar se eu tivesse que começar de novo" para orientações sobre aprendizado de programação.
6:15 Apresentação: Aprenda a comunicar suas descobertas e influenciar decisões através de apresentações eficazes. Explore a metodologia de roteiro adaptada para a área de Data Science. Recomendamos a leitura de "Save the Cat! The Last Book on Screenwriting You'll Ever Need" e "Manual do roteiro".
8:34 Estatística e Fundamentos de Data Analytics: Adquira um conhecimento sólido dos fundamentos estatísticos, trabalhando com incerteza, correlação, regressão, classificação e viés. Recomendamos livros como "Estatística: O que é, para que serve, como funciona" e "Estatística prática para cientistas de dados".
9:31 Ferramentas: Familiarize-se com as principais ferramentas utilizadas em Data Science e Analytics, como Tableau, Looker, PowerBI, Microsoft Excel, Google Sheets e Jupyter Notebooks. Lembre-se de que as ferramentas podem variar de acordo com a empresa, mas compreender os fundamentos é fundamental.
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