Perguntas e Respostas - Ciência de Dados

Boa tarde! 1. Análise de Casos de Dengue no Brasil Dados: DATASUS / SINAN, ou portal de dados abertos do Ministério da Saúde. O que fazer: Baixar registros de casos confirmados por município/ano. Analisar sazonalidade (meses de pico). Comparar incidência entre estados. Habilidades desenvolvidas: Estatística: medidas de tendência central, sazonalidade, taxa por 100 mil hab. Python: pandas para limpeza, matplotlib/seaborn para gráficos. SQL: filtrar por ano/UF/município. Visualização: gráficos de linha e mapas de calor. Storytelling: “Qual época do ano mais exige atenção das secretarias de saúde?” 2. Evolução do Preço de Alimentos da Cesta Básica Dados: IPEA, IBGE SIDRA. O que fazer: Coletar preços médios de itens (arroz, feijão, leite etc.). Calcular variação mensal e anual. Comparar cidades ou regiões. Habilidades desenvolvidas: Estatística: inflação acumulada, variação percentual. Python: requests ou pandas para importar dados da API do IBGE. SQL: consultas agregadas por ano/mês. Visualização: gráficos de linha e área. Storytelling: “Como o preço do feijão subiu em comparação a outros alimentos?” 3. Análise de Acidentes de Trânsito Dados: DataSUS, DATATran — DENATRAN. O que fazer: Filtrar por estado ou BR específica. Identificar horários e locais mais perigosos. Habilidades desenvolvidas: Estatística: distribuição de frequência, histograma. Python: limpeza de dados com pandas. SQL: JOIN de tabelas (ex: acidentes + tipo de pista). Visualização: mapas com folium ou geopandas. Storytelling: “Quais trechos concentram mais acidentes fatais?” 4. Perfil de Acesso à Internet no Brasil Dados: PNAD Contínua TIC — IBGE. O que fazer: Comparar acesso à internet entre áreas urbanas e rurais. Identificar desigualdade por faixa etária e escolaridade. Habilidades desenvolvidas: Estatística: cruzamento de variáveis categóricas. Python: tratamento de CSV grandes. SQL: GROUP BY para resumo de dados. Visualização: gráficos de barras empilhadas. Storytelling: “Como a conectividade varia entre grupos sociais no Brasil?” 5. Análise de Desempenho no ENEM Dados: Microdados ENEM — INEP. O que fazer: Analisar nota média por estado ou tipo de escola (pública/privada). Relacionar desempenho com renda declarada. Habilidades desenvolvidas: Estatística: média, mediana, boxplots. Python: manipulação de grandes datasets (parquet ou chunksize). SQL: filtros e agregações complexas. Visualização: boxplot, scatter plot. Storytelling: “O impacto da renda no desempenho do ENEM.” 6. Evolução da Emissão de Gases de Efeito Estufa Dados: SEEG — Sistema de Estimativa de Emissões. O que fazer: Avaliar emissões por setor (agro, energia, transporte). Comparar tendências por estado. Habilidades desenvolvidas: Estatística: séries temporais e taxas de crescimento. Python: merge de múltiplos datasets. SQL: agregação por setor. Visualização: gráficos de área empilhada. Storytelling: “Quais setores mais contribuem para o aquecimento global no Brasil?” 💡 Dica de progresso: No 1º ano, você pode começar sem machine learning, focando em coleta, limpeza, análise exploratória e comunicação visual. Esses projetos são realistas para poucos meses de estudo, mas já constroem um portfólio sólido. Se quiser, posso montar uma tabela resumindo todos os projetos e as habilidades principais para ficar bem visual. Quer que eu organize assim? Estudando com o ChatGPT? Receba ajuda passo a passo com novas ferramentas de aprendizagem. Experimentar O ChatGPT pode cometer erros. Considere verificar informações importantes.

Boa noite! Sim, ao longo do curso terá que aprofundar os conhecimentos mas é possível.

Bom dia, tudo bem? Em ciencia de dados se aprente progamação e Python. Vou enviar a grade com Link. Grade curricular do curso de Ciência de Dados Grade Curricular é o conjunto de matérias que o aluno estudará durante o curso. Veja abaixo um exemplo de grade curricular para o curso de Ciência de Dados em uma de nossas faculdades parceiras. Algoritmos e Programação Análise Combinatória Análise de Redes Sociais Análise Multivariada e Clustering Aplicação de Cloud, Iot e Indústria 4.0 em Python Arquitetura de Data Warehouse e Data Marts Banco de Dados Banco de Dados Nosql Business Intelligence Computação em Nuvem Comunicação Entre Aplicações Cálculo Diferencial e Integral Desenvolvimento Rápido de Aplicações em Python Desenvolvimento Web Direito Cibernético Engenharia de Dados Estatística e Probabilidade Estatística Experimental e Amostragem Estrutura de Dados Geometría Analítica e Álgebra Linear Gerenciamento de Projetos Gestão de Projetos Governança de Dados Inteligência Artificial Introdução à Ciência de Dados Introdução à Segurança da Informação Machine Learning Matemática e Lógica Métodos Ágeis com Scrum Paradigmas de Linguagens de Programação em Python Pensamento Computacional Pln e Sistemas de Recuperação de Informação Probabilidade e Estatística Programação Estatística Programação Orientada a Objetos em JAVA Programação para Ciência de Dados Redes Neurais Sistemas de Informação e Sociedade Sistemas Operacionais Séries Temporais Tópicos de Big Data em Python Visão Computacional https://querobolsa.com.br/cursos-e-faculdades/ciencia-de-dados/grade-curricular

Olá Thais. Os Cientistas de Dados analisam grandes volumes de dados, utilizando técnicas avançadas de programação e estatística para obter insights valiosos para as organizações. Eles também desenvolvem modelos e algoritmos que possibilitam soluções inovadoras e eficientes. PRINCIPAIS DIFICULDADES ENCONTRADAS POR ANALISTAS DE DADOS E COMO DRIBLÁ-LAS Falha de comunicação entre diferentes setores, falta de soluções eficientes e métricas ineficazes são apenas alguns pontos que podem dificultar o trabalho de analistas de dados. A seguir, vamos destacar os principais desafios e dificuldades encontrados por esses profissionais e dicas de como superá-los. USAR DADOS DE MANEIRA INCORRETA Analistas de dados precisam ter pensamento lógico e facilidade com número. Porém, as habilidades desses profissionais devem ir muito além disso. Uma das dificuldades encontradas por equipes que trabalham com Data Analytics é o uso de dados de maneira incorreta. Isso acontece quando as métricas e objetivos do projeto não são bem esclarecidas. Desta forma, todas as informações passadas pela equipe são escassas, o que pode vir a acarretar em uma análise pouco eficaz. Vale lembrar que nem todas as informações coletadas durante a jornada de dados são importantes. Saber separar quais informações vão de fato impactar nas estratégias da sua empresa e quais podem ser descartadas é fundamental. Existem algumas ferramentas tecnologias que podem ajudar nesse processo, mas uma boa comunicação com sua equipe é sempre importante. Afinal, é importante se manter alinhado ao que foi definido durante o desenvolvimento do projeto. FALTA DE CONHECIMENTO EM INTELIGÊNCIA DE DADOS O trabalho com dados deve ser desenvolvido de forma integrada entre inteligência humana e artificial. O ideal é sempre unir os diferenciais de ferramentas de análise com as competências dos profissionais de Data Analytics. Dessa forma, é possível identificar questões de negócio e encontrar os melhores caminhos para respondê-las. BOA COMUNICAÇÃO INTERPESSOAL Apenas conhecimento técnico não é suficiente para conquistar um bom cargo no mercado. Ter boa comunicação interpessoal é um importante diferencial para profissionais que atuam com dados. Afinal, esse é um trabalho realizado em equipe. Para profissionais que tenham dificuldade em se comunicar, uma boa opção é optar por cursos focados em desenvolvimento de comunicação pessoal. Eles abordam temas como: Dinâmicas em equipe Divulgação pessoal Dicas de liderança Entre outros. TER UM BOM CONTROLE DAS ATIVIDADES REALIZADAS E PRAZOS ESTIPULADOS Uma boa gestão é fundamental para profissionais de TI, principalmente quando estamos falando da rotina de quem trabalha diretamente com dados. Pense que são diversos tipos de informações coletadas diariamente, sem contar os prazos estipulados de diversos tipos de projetos. Por isso, é fundamental utilizar ferramentas de gestão e controle de tarefas, que permitam identificar em qual etapa está cada projeto, quais são as questões pendentes e produzir cronogramas com os prazos a serem cumpridos. Para isso, analistas de dados podem utilizar a tecnologia a seu favor. Ferramentas como Kanban e Scrum podem ser verdadeiras aliadas no dia a dia. ACOMPANHAR AS EVOLUÇÕES TECNOLÓGICAS Com o constante avanço tecnológico, as tendências do Big Data chegaram com tudo. De repente, a computação em nuvem e a popularização de aplicativos mobile causaram mudanças bastante significativas nos modelos de negócios. Deixar de acompanhar as novas tendências pode levar o negócio à perda de competitividade. Em contrapartida, acompanhar esse tipo de evolução proporciona diversos benefícios importantes, se colocando assim como uma empresa bem alinhada ao seu tempo.

Bom dia! Os cursos são extremamente diferentes, creio que não seja possível realizar essa ligação. Espero ter ajudado!