Rumo à Análise de Dados: Um Guia breve para Iniciantes

A análise de dados emergiu como uma habilidade crucial em um mundo movido por dados. Este artigo oferece um guia abrangente para iniciantes, apresentando um roadmap claro para aqueles que desejam iniciar sua jornada na análise de dados.

Antes que os dados possam ser usados para fazer uma narrativa, eles precisam ser executados por meio de um processo que os torne utilizáveis na narrativa em questão. A análise de dados é o processo de identificação, limpeza, transformação e modelagem de dados, para descobrir insights significativos e úteis. Uma narrativa é criada com base nos dados, por meio de relatórios para análise, a fim de dar suporte ao processo crítico de tomada de decisão.

Os componentes principais da análise de dados são divididos nas seguintes categorias:

1. Análise Descritiva

Nesta seção, os conceitos fundamentais da análise descritiva. Discutiremos como resumir e descrever os dados usando estatísticas básicas, como média, mediana e desvio padrão, e visualizações, como histogramas e gráficos de dispersão. Ajuda a responder perguntas sobre o que aconteceu, com base em dados históricos.

2. Análise Diagnóstica

Aqui, na análise diagnóstica para entender as causas por trás dos padrões observados nos dados. Exploraremos técnicas como análise de regressão e testes de hipóteses para investigar relacionamentos e identificar fatores que influenciam os resultados. Ajuda a responder perguntas sobre por que razão os eventos aconteceram.

3. Análise Preditiva

Nesta seção, a análise preditiva, que se concentra em prever eventos futuros com base nos padrões identificados nos dados históricos. Abordaremos técnicas como modelagem de séries temporais e aprendizado de máquina para construir modelos preditivos precisos.

4. Análise Prescritiva:

Aqui, exploraremos a análise prescritiva, que vai além da previsão e recomenda ações específicas com base nas previsões feitas. Discutiremos técnicas de otimização e simulação para identificar as melhores ações a serem tomadas para alcançar objetivos específicos. Esta etapa é crucial para traduzir insights em ações concretas.

5. Análise Cognitiva (Extra)

Na última seção, a análise cognitiva, que utiliza técnicas avançadas de inteligência artificial, como aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, para obter insights mais profundos e automatizados dos dados. Ela Tenta extrair inferências de padrões e dados existentes, derivar conclusões de bases de conhecimento existentes e adicionar essas descobertas de volta à base de conhecimento para futuras inferências, um loop de comentários de autoaprendizado.

🔵 TECNOLOGIAS

Ao começar a analisar dados, é importante conhecer uma série de técnicas básicas. Comece com linguagens de programação como Python e R, que são importantes para manipulação e análise de dados. Em seguida, encontre informações em bancos de dados, tanto SQL quanto NoSQL, para armazenar e acessar grandes conjuntos de dados. Explore ferramentas de visualização como Tableau e Power BI para comunicar dados de maneira eficaz. Use plataformas como Google Colab e Jupyter Notebooks para análises interativas e colaborativas. As ferramentas ETL são essenciais para lidar com dados e compreender o gerenciamento de dados e os princípios de segurança.

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