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⛵ Olá, navegante dos dados!!! 📊
Você já se pegou perguntando o que deveria estudar para conseguir realizar sua migração para a área de dados? Neste post eu trouxe alguns itens de estudos que são de suma importância para a realização de uma migração ou até mesmo iniciar na área sem ter experiências (mas com muito estudo).
✅ Entendendo os itens do checklist
Abaixo eu citei 8 itens importantes para estudo neste momento, desde tecnologias à conceitos que são requisitados em uma vaga de emprego.
Vai ter item aqui que pode não ser aproveitado para alguma determinada função? SIM! Porém, ao meu ver, atualmente esse escopo faz parte do desejo básico no mercado para um profissional da área de dados. Vou detalhar um pouco sobre cada um.
1 – Atualmente, a maioria dos sistemas das empresas armazenam os dados em um banco de dados relacional. Se você não entende como funciona, é de grande valor saber sobre isto. Afinal, a todo momento (independente de função) uma hora você vai precisar conectar e lidar com dados de um database.
2 – Não tem como fugir: SQL existe desde 1970 e lá vai bolinhas… e vai continuar existindo por muitos e muitos anos, apenas se aprimorando cada vez mais. Se você não souber utilizar a linguagem SQL, será bastante difícil conseguir uma vaga no mercado. Hoje, o “SQL básico” é tipo um premissa igual ao excel antigamente.
3 – Após entender bem sobre banco de dados e como utilizar a linguagem SQL, é hora de entender como funciona uma modelagem multidimensional para saber construir e lidar com os chamados “Data Warehouses”. E sim, aqui já vamos entrando em muitos outros conceitos, como a diferença de modelagem Star Schema x Snowflake, também aprender sobre ETL, buscando dados de várias fontes, aplicando transformações e posteriormente carregando em um DW.
4 – Entendido como funciona um DW, realização das etapas de ETL, começamos então também a entender sobre Business Inteligence (ou apenas BI), que se refere em português a “Inteligência de Negócios” e tem por objetivo identificar problemas, reduzir custos e gerar descobertas de oportunidades de negócio através das tomadas de decisões. O que, falando de arquitetura, estaremos aplicando tudo o que foi dito acima, mais uma camada de estudos relacionados a análise de dados, visualização e relatórios.
5 – Com estes conhecimentos iniciais consolidados, é hora de entender uma gama de conceitos que vieram com o “boom” do Big Data: cloud computing, processamento em paralelo, Spark, escalonamento, sistemas de armazenamento distribuído, etc…
6 – Para algumas profissões, será importante definir uma cloud inicial para os estudos. Hoje temos 3 big techs no mercado que são muito utilizadas: Azure (Microsoft), AWS (Amazon), GCP (Google). Escolher uma cloud para estudar e provisionar recursos fará grande diferencial, já que atualmente muitas empresas estão migrando ou já migraram do on premisse para cloud.
7 – Uma outra linguagem de programação muito importante para ser aprendida é o Python. Hoje em dia muitas plataformas permitem utilizar o Python junto com outras linguagens, desde um Azure Synapse Analytics, Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake ou Power BI, por exemplo. Nem toda função na área exigirá conhecimento em Python, contudo, eu considero importante pelo menos saber o básico.
8 – Por fim e não menos importante, vale ressaltar que hoje em dia cada vez mais estamos tendo novos conceitos, plataformas etc… e saber definir bem a diferença de cada um é fundamental para uma entrevista, por exemplo. Você conseguiria definir bem a diferença entre um Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse, ou até mesmo Delta Lakehouse? Se souber explicar isto em uma entrevista, será um baita diferencial.
⛵ Considerações Finais
P – Paciência
P – Persistência
F – Foco
Espero que tenham gostado do conteúdo e que este artigo tenha deixado um pouco mais claro que atuar e migrar para a área de dados não é uma tarefa fácil, mas é possível, com muito estudo e dedicação.
Infelizmente há muitas pessoas na internet que vendem “sonhos” para vender cursos e afins… mas a realidade é que só há prosperidade com dedicação e isso exige o famoso “PPF” que costumo falar.
Mas e ai? Muitas dúvidas? Para quem está iniciando, devo ter deixado uma “sopa de letrinhas” que nunca ouviu falar, mas faz parte do aprendizado. Com o tempo você vai saber tudo e muito mais.
Se você quer continuar conhecendo muito mais sobre a área de dados ou fortalecer seus conhecimentos, continue seguindo o blog e nossa página do Instagram e acompanhe os melhores conteúdos! 🎯
E claro, caso tenha alguma sugestão, dica, qualquer feedback… deixa um comentário abaixo para que melhore ainda mais os conteúdos e/ou também traga algo que você deseja aprender mais.
Se você chegou até aqui, parabéns! Acabei de gerar mais dados na internet e, se você gostou, gere mais dados também curtindo e compartilhando este conteúdo. 😄
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