você quer estudar ciências de dados mas não sabe por onde começar Calma eu sei que é tentador sair por aí aprendendo Python R ou aquela ferramenta de visualização que todo mundo fala mas se eu te dissesse que começar por aí é o mesmo que um médico Aprendeu a usar o bisturi antes de entender o corpo humano no vídeo de hoje eu vou te mostrar o caminho certo para estudar ciências de dados da forma correta e eficiente e principalmente estratégica para você obter grandes resultados em pouco tempo em primeiro lugar Como eu disse não comece por
programação ou ferramentas ciências de dados não é saber usar linguagens ou ferramentas ciências de dados é saber resolver problemas imagina um médico tentando operar sem saber anatomia a mesma lógica se aplica PR ciências de dados antes de programar você precisa entender os fundamentos o porqu antes do como isso vai te diferenciar como um verdadeiro cientista de dados segundo ponto construa uma base sólida em estatística e matemática tem um ponto fundamental aqui você não precisa virar matemático mas entender sim conceitos básicos como probabilidade médias variancia distribuição álgebra linear que vai te dar uma base sólida pro
trabalho Pense nisso como a licer da sua casa sem isso tudo que você construir vai ficar instável muita gente vira para mim e fala ah eu nunca vou conseguir aprender ciências de dados porque eu não gosto de matemática mas como eu disse o nível de matemática que você precisa para começar Ele é bem fácil e simples de aprender Acredite eu Já ensinei mais de 5.000 alunos e eu nunca tive um aluno que virou e falou eu achei a matemática difícil para começar depois aprenda contexto de negócios ciências de dados não acontecem no vácuo você precisa
entender o contexto do setor Onde você quer trabalhar Se for Finanças aprenda sobre balanços investimentos análise de risco se for marketing entenda sistemas de conversão campanhas métodos de mensuração kpi e comportamento do Consumidor sem isso você vai est apenas manipulando dados sem propósito Então você tem que conhecer muito bem o contexto e as nuances da área que você quer trabalhar escolha a sua área e vai aprender esses contextos número quatro estude experimentação e testes aprenda a criar e interpretar experimentos saber como produzir testes a avaliar hipóteses e medir resultados é essencial para entregar valor pro
negócio a experimentação é um dos pilares das ciências de dados porque ela transforma análises e modelos em ações práticas e resultados é isso que as empresas querem em ciências de dados criar experimentos significa estruturar testes controlados para avaliar hipóteses o mais comum que você já é o teste AB mas existem outros formatos mais avançados como rcts o objetivo é entender qual mudança estratégia ou ação leva um melhor resultado em um contexto real e aí a interpretação entra quando os dados do experimento chegam e muita gente não sabe fazer isso bem você precisa avaliar o que
que eles estão fazendo o que que os dados Estão dizendo de uma forma estatisticamente confiável Isso inclui entender conceitos como significan estatística P velio intervalos de confiança para ter certeza de que os resultados não foram ao acaso isso que vai lhe dar a capacidade de transformar os resultados em decisões práticas pro seu negócio em quinto lugar familiarize-se com bancos de dados e SQL dados vivem em bancos de dados aprender SQL é muito importante porque você vai usá-lo para buscar transformar e preparar esses dados para análise dominar isso é como aprender a lei escrever nas ciências
de dados Só que mais uma vez você não precisa ser um gênio do SQL ou saber tudo de SQL Você precisa aprender o básico acreditem o restante quando necessário você você vai aprender da única maneira possível de evoluir em qualquer área ou seja na prática não acredite quem lhe diz que você precisa saber o Window functions ou qualquer outra coisa para se tornar um especialista em SQL você não é um especialista em SQL você é um cientista de dados você não é engenheiro de dados ou um especialista em SQL dessa forma esql é parte do
seu trabalho mas não é o seu trabalho em cada novo projeto você sempre vai aprender algo novo por isso domine apenas o básico e o fundamental para que você possa começar na área próximo ponto aprenda métodos de análise entenda técnicas de análise exploratória modelagem preditiva e como interpretar os resultados Isso é o que vai transformar você em alguém que resolve problemas e não apenas que conhece e sabe utilizar ferramentas os métodos de análise são as técnicas que você utiliza para explorar entender e modelar os dados Isso inclui desde exploração inicial dos dados quando você começou
a avaliar os dados entender o que que são esses dados o que que eles estão trazendo até a construção de modelos avançados para prever ou explicar fenômenos então então o que que você tem que entender primeiro lugar eda análise exploratória de dados como a gente fala em inglês exploratory data analysis o objetivo é entender os dados identificar padrões e tendências e anomalias as técnicas utilizadas para isso são por exemplo visualização de gráficos de dispersão histogramas E boxplots além disso você vai estar utilizando estatística descritiva média mediana varian e correlação o exemplo de como isso é
usado no contexto de negócio do trabalho no mundo real é por exemplo por que que as vendas são mais num determinado mês existe uma correlação entre descontos e um aumento nas vendas você vai usar o eda para resolver problemas como esse E aí depois você vai trabalhar com análise preditiva modelagem preditiva dos dados o objetivo é usar os dados existentes no dia de hoje para prever resultados pro Futuro aí você vai utilizar técnicas como regressão linear ou logística decision Trees Random Forest neuro Networks Deep learning E aí você vai responder perguntas como Com base no
histórico de clientes Qual que é a probabilidade de um determinado grupo de clientes cancelar o serviço para responder isso você vai utilizar análise preditiva e aí depois vem a análise diagnóstica ou explicativa o objetivo é descobrir o porquê de algo tá acontecendo para isso você vai utilizar novamente regressão para identificar fatores que afetam uma variável vai trabalhar com estudos de causalidade para entender o impacto de mudanças específicas e toda a parte de experimentação e testes que Eu mencionei anteriormente você vai responder perguntas como Por que que as vendas caíram no último trimestre apesar das nossas
campanhas de marketing terem tido uma ingestão financeira maior são questões muito importantes para empresas depois você vai aprender a usar finalmente as ferramentas e a programar em Python e r Agora sim depois de dominar os fundamentos você começa a trabalhar com ferramentas começa a trabalhar com programação utilizando Python tablô Power bi entre outras a programação ela é importante mas agora você já sabe onde aplicá-la comece com python ir se você for pra área de programação são os mais usados na área de ciências de dados mas lembre-se elas são apenas meios para um fim não o
fim em si depois pratique com projetos reais em cada etapa pratique com projetos reais dados fictícios do Titanic e tal Ah dá para você brincar com isso mas quando você entra no mercado você acaba levando uma surra porque você não entende como aquilo funciona trabalhar com dados reais é o que vai te preparar pro dia a dia do mercado profissional por último e não menos importante aprenda a comunicar o seu trabalho quando eu falo comunicação a primeira coisa que vem a sua mente é sim eu preciso saber entrar na frente das pessoas e fazer uma
apresentação não a comunicação e cências de dados acontecem de diversas maneiras um relatório é um meio de comunicação uma apresentação é outro meio de comunicação uma análise é um meio de comunicação um dashboard é um outro meio de comunicação E aí o foco não é a ferramenta é saber como se comunicar bem em cada uma dessas mídias diferentes eu constantemente recebo relatórios que a pessoa criou como se fosse uma apresentação fica impossível entender ou eu vejo apresentações que foram criadas como relatórios fica confuso cheio de informações que não são relevantes fica difícil de você acompanhar
a apresentação o segredo é saber como utilizar cada uma das mídias para comunicar bem o seu trabalho eu sempre falo paraos meus alunos que uma excelente análise com uma má apresentação é pior do que uma razoável análise com uma excelente apresentação lembre sempre disso legal gente espero que tenham gostado do vídeo de hoje não deixem de se inscreverem cadastrar no canal compartilhar o vídeo e eu vou est sempre trazendo informações aqui sobre área de Tecnologia em geral ciências de dados programação análise de dados mercado de TEC legal um abraço e até a próxima
