Bootcamp de analista de dados gratuito para iniciantes

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Bootcamp de analista de dados gratuito para iniciantes
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Se você deseja entrar na análise de dados, é provável que já tenha passado por várias listas de empregos de analista de dados. Você provavelmente também já viu várias ferramentas e linguagens de programação listadas no conjunto de habilidades necessárias: SQL, Excel, Power BI, Tableau, Python e muito mais.

Bem, você pode se inscrever em vários cursos para aprender cada uma dessas habilidades. Mas não seria muito melhor se você pudesse trabalhar em um bootcamp abrangente que o ajudaria a aprender todas essas habilidades e também a construir um portfólio de projetos?

O totalmente gratuito Bootcamp de analista de dados para iniciantes de Alex the Analyst é o que você procura para iniciar sua carreira como analista de dados. Além de aprender SQL, Excel, Power BI, Tableau e Python, você também criará projetos, aprenderá a redigir seu currículo e muito mais. Agora vamos direto ao conteúdo deste bootcamp.

link: Bootcamp de analista de dados para iniciantes (SQL, Tableau, Power BI, Python, Excel, Pandas, Projetos, mais)

O curso primeiro começa com um roteiro geral sobre como você pode se tornar um analista de dados e, em seguida, passa a cobrir detalhadamente cada uma das ferramentas necessárias, sendo a primeira delas SQL.

Esta seção SQL do tutorial é dividida em três partes: Básico, SQL intermediário e SQL avançado.

A seção SQL Básico abrange:

Selecione + De declarações
Onde declaração
Agrupar por e Ordenar por

A parte do tutorial SQL intermediário cobre o seguinte:

Junções internas e externas
sindicatos
Declaração de caso
Tendo cláusula
Atualizando e excluindo dados
Aliasing
Particionar por

A seção SQL avançado ensinará a você:

Expressões de tabela comuns (CTEs)
Tabelas temporárias
Funções de string
Procedimentos armazenados
subqueries

O módulo termina com alguns projetos de portfólio sobre exploração e limpeza de dados usando SQL.

Como analista de dados, você não deveria se surpreender se todo o seu trabalho envolver a disputa de números em planilhas. Depois de aprender os fundamentos do SQL, que você pode aprimorar com a prática, você aprenderá sobre o Excel.

Quase todas as organizações usam Excel ou uma ferramenta de planilha semelhante, portanto, aprender como trabalhar com eles é muito útil.

A seção Excel cobre os seguintes tópicos:

Tabelas dinâmicas
Fórmulas
XLOOKUP
Formatação condicional
charts
Dados de limpeza

Assim como na seção SQL, você trabalhará em um projeto completo de análise de dados usando o Excel.

Agora que você tem um bom domínio do SQL e do Excel, o que deve ser suficiente para quase todas as análises básicas de dados, é hora de aprender sobre as ferramentas de BI.

A seção do tutorial do Tableau começa com a instalação do Tableau e aborda os seguintes tópicos:

Criando sua primeira visualização
Usando campos e compartimentos calculados
Usando junções

Em seguida, você trabalhará em um projeto para iniciantes.

A seção sobre Power BI orienta você no uso do Microsoft Power BI para análise e visualização de dados, começando pela instalação do Power BI.

Aqui está uma visão geral do que esta seção cobre:

Criando sua primeira visualização
Usando consulta avançada
Criando e gerenciando relacionamentos
Usando DAX no Power BI
Usando detalhamento
Formatação condicional e listas
Visualizações populares no Power BI

Assim como nas seções anteriores, você também trabalhará em um projeto guiado nesta seção do Power BI.

Agora que você está familiarizado com a maioria das ferramentas usadas em análise de dados, é hora de aprender a linguagem de programação mais usada em dados. Que é Python.

Esta seção cobre Python e análise de dados com Pandas, com a oportunidade de trabalhar em projetos simples. Os tópicos abordados incluem: Noções básicas de Python, que incluem os fundamentos do Python e alguns projetos para aplicar o que você aprendeu. Em seguida, você aprenderá web scraping com Python.

O tutorial do pandas cobre os seguintes tópicos:

Lendo arquivos
Filtrando colunas e linhas
Índices
Funções de agrupamento e agregação
Mesclando quadros de dados
Criando visualizações com pandas
Limpeza de dados
Análise Exploratória de Dados (EDA)

Você pode então trabalhar em dois projetos de portfólio sobre como trabalhar com APIs e web scraping.

Neste ponto, você aprendeu todas as habilidades necessárias para se tornar um analista de dados e também trabalhou em projetos para adicionar ao seu portfólio. Então o que vem depois? É se candidatar a empregos, conseguir entrevistas e conseguir esse emprego.

A seção final do bootcamp de analista de dados traz conselhos úteis sobre carreira para lidar com o processo de procura de emprego:

Como criar um site de portfólio
Como criar bons currículos de analistas de dados
Dicas sobre como usar o LinkedIn para conseguir um emprego

Isso é realmente útil, pois poucos cursos cobrem esse aspecto do que você deve fazer depois de você aprendeu as habilidades necessárias e os projetos de construção.

Espero que você tenha achado útil esta análise abrangente deste bootcamp. Então, o que você está esperando? Vá em frente e comece a aprender hoje.

Bom aprendizado e codificação!

Bala Priya C é um desenvolvedor e escritor técnico da Índia. Ela gosta de trabalhar na interseção de matemática, programação, ciência de dados e criação de conteúdo. Suas áreas de interesse e especialização incluem DevOps, ciência de dados e processamento de linguagem natural. Ela gosta de ler, escrever, programar e tomar café! Atualmente, ela está trabalhando para aprender e compartilhar seu conhecimento com a comunidade de desenvolvedores criando tutoriais, guias de instruções, artigos de opinião e muito mais.