Análise de Dados para Iniciantes: Habilidades que o Tornam Inestimável

Toda vez que alguém mencionava tabelas dinâmicas, meu amigo freelancer Jamie teria um susto. Excel machucava seu cérebro, e a frase "tomada de decisão orientada por dados" em reuniões o fazia procurar por uma terceira xícara de café.

Avançando cinco anos? As empresas agora pagam a ele quantias ridículas para vasculhar seus dados e dizer o que realmente está acontecendo com seus negócios. E não, ele não tem um diploma sofisticado em ciência de dados ou formação em matemática (ele era formado em inglês, pelo amor de Deus).

Então, como ele fez a transição de fóbico por planilhas para consultor de dados? Eu observei vários amigos fazerem essa transformação, e estou compartilhando suas histórias reais hoje. Sem jargões, sem fingir que é ciência de foguetes, apenas as habilidades reais que transformaram suas opções de carreira – e poderiam fazer o mesmo por você.

Spoiler: foi muito mais fácil do que eles pensavam!

Não é sobre matemática, é sobre trabalho de detetive

Como Esses Freelancers Aprenderam a Parar de se Preocupar e Amar os Dados

O grande segredo que ninguém te conta: ficar bom com dados não é sobre memorizar fórmulas ou programar como um gênio do Vale do Silício. É sobre desenvolver a mentalidade de um detetive.

Pegue minha amiga Zinner Sophia. Sua primeira grande vitória não foi porque ela fez alguma análise sofisticada. Aconteceu porque ela foi curiosa o suficiente para perguntar: “Espere, por que as vendas de terça-feira são sempre maiores que as de sábado? Isso parece o contrário.”

Acontece que a empresa estava realizando uma promoção por e-mail às terças-feiras há TRÊS ANOS, e ninguém havia se preocupado em verificar se estava agendada para o dia certo. Eles mudaram a promoção por e-mail para sexta-feira, resultando em um aumento instantâneo na receita. A cliente dela achou que ela era um gênio, mas ela apenas fez uma pergunta óbvia com a qual ninguém mais havia se preocupado.

Foi quando ela percebeu algo crucial: a maioria das pessoas fica tão intimidada por dados que nem sequer os analisa criticamente. Elas apenas aceitam qualquer tendência que a ferramenta de relatório cuspa.

Aprenda a questionar os dados: De onde vieram? Quem os coletou? O que está faltando? E você já estará à frente de 90% dos seus colegas.

Ninguém se Importa com Dados (Eles se Importam com Respostas)

Outro amigo freelancer meu, Alex, aprendeu essa lição da maneira mais difícil. Ele passou semanas criando um lindo relatório de 30 páginas com gráficos codificados por cores para um cliente de varejo que ninguém – e ele quer dizer NINGUÉM – jamais leu. Seu cliente virou para a última página e disse: “Então, o que devemos fazer de diferente?” e Alex não tinha uma resposta clara. Ai!

Desde então, ele seguiu uma estratégia direta que compartilhou comigo para a atenção dos Zinners.

1. Descubra o que mantém os tomadores de decisão acordados à noite. Para seus clientes de e-commerce, geralmente é "Por que os clientes estão abandonando seus carrinhos?" ou "Quais produtos devemos descontinuar?"
2. Trabalhe de trás para frente. Se eles estão preocupados com abandono de carrinho, ele precisa de dados de funil de checkout, não de estatísticas gerais de tráfego.
3. Mantenha um Post-it ao lado do computador dele com: “Que ação específica eles devem tomar com base nesta análise?” Se ele não conseguir articular uma resposta clara, a tarefa permanece incompleta.

Essa abordagem poupou Alex incontáveis horas analisando coisas que ninguém se importa. E, contraintuitivamente, tornou suas análises muito mais simples. Frequentemente, a resposta para uma questão de negócios urgente não requer estatísticas complexas – apenas a fatia certa de dados examinada através da lente certa.

As Habilidades Reais Que Conseguiram Meus Amigos Contratados (E Ganharem Dinheiro)

Olha, há um zilhão de habilidades de dados que você PODERIA aprender. Mas você não precisa da maioria delas para começar a causar impacto. Aqui estão as que realmente fizeram a diferença para os freelancers e trabalhadores remotos que conheço:

Magia de Planilha Que Impressionou Seus Clientes

O Excel pode não ser glamoroso, mas cumpre seu propósito. Cinco fórmulas mudaram a vida profissional do meu amigo:

• VLOOKUP: Fez com que ele parecesse um mágico ao conectar nomes de clientes às suas compras anteriores. Seu cliente estava fazendo isso manualmente — que horror! O tutorial de VLOOKUP do Excel Easy (muito amigável para iniciantes)
• Tabelas Dinâmicas: Transformei uma lista de clientes de 10.000 linhas em insights claros em 3 minutos. Dica profissional de Taylor: “Aprenda a arrastar e soltar em Tabelas Dinâmicas antes de abordar as coisas mais avançadas.” O tutorial de Tabela Dinâmica do Excel Easy (muito amigável para iniciantes)
• COUNTIFS: Respondeu à pergunta “Quantos clientes compraram o Produto X, mas não o Produto Y?” em segundos em vez de horas. Guia COUNTIFS da Ablebits (para iniciantes)
• Texto para colunas: Salvou-o de separar manualmente nomes e sobrenomes em uma lista de contatos. Esse recurso sozinho provavelmente o salvou de 2 a 3 dias de cópia e cola entorpecentes ao longo de sua carreira. Guia Texto para Colunas do Excel Easy (muito amigável para iniciantes)
• Declarações IF simples: Deixe-o categorizar automaticamente os clientes como “alto valor” ou “em risco” com base em seu comportamento. Qualquer um pode aprender isso em 15 minutos. Documentação oficial da função IF da Microsoft (muito amigável para iniciantes)

Nada disso é um bicho de sete cabeças. Você poderia aprender essas cinco coisas em um fim de semana e instantaneamente se tornar mais valioso no trabalho.

Visualização de Dados (Ou Como Meu Amigo Parou de Fazer Gráficos Feios)

Madison costumava criar os gráficos Excel mais horríveis do mundo – gráficos de pizza 3D com todas as cores do arco-íris. Ela ainda se encolhe ao pensar neles.

Então ela leu “Storytelling with Data” de Cole Nussbaumer Knaflic (transformador, ela diz) e aprendeu alguns princípios básicos:

1. Menos é mais: remova tudo que não está ajudando a fazer seu ponto. Linhas de grade, bordas, rótulos desnecessários – desaparecidos.
2. Um gráfico, uma mensagem: Se você está tentando mostrar três insights diferentes, use três gráficos diferentes.
3. Use cores com moderação: use cinza para a maioria dos dados e destaque o que é importante em uma cor contrastante.

Apenas esses pequenos ajustes fizeram suas apresentações parecerem imediatamente mais profissionais. As pessoas começaram a dizer coisas como "Uau, isso é tão claro!" em vez de apertar os olhos confusos para seus slides.

Finalmente Entendendo Estatísticas Básicas!

Meu amigo da faculdade evitava estatísticas como a peste até que um cliente o repreendeu por não saber a diferença entre preços médios e medianos de casas (vergonhoso!).

Acontece que você só precisa entender alguns conceitos para parecer inteligente em reuniões:

• Média vs. Mediana: O preço mediano da casa (US$ 300 mil) pode ser muito mais útil do que a média (US$ 450 mil) quando algumas vendas de mansões estão distorcendo seus dados. Essa única percepção ajudou Damon a evitar inúmeras decisões de negócios ruins.
• Correlação vs. Causalidade: Só porque as vendas de sorvete e as mortes por afogamento aumentam no verão, isso não significa que o sorvete causa afogamento. Compreender os fatos o salvou de fazer algumas recomendações realmente estúpidas.
• Significância Estatística: Saber quando um padrão é real versus chance aleatória. Ele uma vez impediu um cliente de reformar completamente seu site com base no comportamento de apenas 12 visitantes!

Transformando Dados Brutos em Insights

O Processo de Limpeza de Dados

Profissionais de dados frequentemente relatam gastar até 80% do seu tempo limpando e preparando dados. Este processo pouco glamoroso, mas essencial, inclui:

• Removendo entradas duplicadas
• Lidando com valores ausentes
• Padronização de formatos (datas, moedas, etc.)
• Corrigindo erros óbvios

A análise confiável depende de dados limpos – o ditado “lixo entra, lixo sai” se aplica aqui.

Da Análise ao Insight

O verdadeiro valor na análise de dados vem de conectar números a implicações do mundo real. Isso significa:

• Identificando padrões e anomalias
• Comparando resultados com benchmarks ou desempenho histórico
• Sintetizando descobertas em uma história coerente
• Traduzindo conclusões analíticas em recomendações de negócios

Apresentando Sua Análise de Forma Eficaz

Técnicas de Contação de Histórias com Dados

A análise mais sofisticada é inútil se você não conseguir comunicar seus achados de forma eficaz. A narrativa de dados combina:

• Uma estrutura narrativa clara (introdução, conflito, resolução)
• Uso estratégico de visualizações de dados
• Contexto relacionável que se conecta às prioridades das partes interessadas

Lembre-se de que públicos diferentes precisam de diferentes níveis de detalhe. Executivos podem querer apenas as implicações de alto nível, enquanto equipes operacionais podem precisar de insights mais granulares.

Criando Relatórios de Dados Convincentes

Relatórios bem elaborados tornam sua análise acessível e acionável. Os elementos-chave incluem:

• Um resumo executivo destacando as principais descobertas
• Hierarquia visual que guia os leitores por pontos importantes
• Elementos interativos que permitem exploração (quando apropriado)
• Recomendações claras com base em suas descobertas

Ferramentas que esses freelancers realmente usam (não apenas as que parecem impressionantes)

Todos têm opiniões sobre ferramentas de análise de dados. A maioria dos artigos lista dezenas que você "precisa aprender". Mas os freelancers que conheço construíram seus negócios inteiros em apenas um punhado de ferramentas que fazem o trabalho sem derreter seus cérebros.

Seu Kit de Ferramentas do Dia a Dia

1. Google Sheets: Não é Excel?? É o que meu amigo trabalhador remoto Liam diz. Para 90% do trabalho de seus clientes, o Google Sheets vence por causa da colaboração em tempo real. Ele pode entrar em uma chamada, compartilhar sua tela, e ambos podem editar a análise juntos. A função IMPORTRANGE também permite que ele puxe dados de uma planilha de cliente para outra – um divisor de águas para painéis.
2. Looker Studio (anteriormente Google Data Studio): Emma resistiu em aprender isso por MUITO tempo. Agora ela usa semanalmente. A versão gratuita se conecta a tudo, desde Google Analytics até Sheets e plataformas de anúncios. Seus clientes acham que ela é um gênio quando ela transforma seus dados confusos em um painel que se atualiza automaticamente.
3. Tableau Public: Quando Ryan precisa criar algo mais visualmente impressionante para apresentações ou relatórios, o Tableau é a sua escolha. A curva de aprendizado o fez chorar lágrimas reais de frustração, mas superar essas primeiras semanas valeu a pena. Seus clientes mais bem pagos vieram depois de ver suas peças de portfólio do Tableau.
4. Airtable: Minha amiga Jess diz que é como se planilhas e bancos de dados tivessem um lindo bebê. Ela o usa para organizar projetos e conjuntos de dados complexos que seriam um pesadelo em planilhas comuns. O recurso de visualizações é mágico – os mesmos dados podem ser mostrados como um calendário, quadro kanban ou galeria.
5. Zapier: Não é exatamente uma ferramenta de dados, mas o freelancer de topo Daniel diz-me que a usa para conectar todas as suas outras ferramentas. Dados fluindo automaticamente dos envios de formulários de um cliente para uma planilha, depois para um painel? Perfeito. Ele insiste que vale cada centavo dos $30/mês.
6. Mixpanel: Minha amiga Alicia, focada em produtos, jura por isso para rastrear o comportamento do usuário. Ela diz que é muito mais fácil de usar do que o Google Analytics para responder a perguntas específicas como “Quantas pessoas completaram esta sequência específica de ações?” Seus clientes de startup adoram os funis de conversão claros que ela constrói.
7. Notion: Sophie usa isso para rastrear seu processo de análise real. Ela cria bancos de dados para registrar solicitações de clientes, etapas de análise e descobertas – basicamente documentando todo o seu fluxo de trabalho. Ela compartilha visualizações específicas com os clientes para que eles possam ver o status de suas solicitações. “Isso me impede de repetir o trabalho e me ajuda a justificar minhas taxas”, ela me disse.
8. Microsoft Power Automate: Para ambientes com muitos Windows, Dave, que atualmente está viajando na Tailândia, usa isso para automatizar tarefas repetitivas de dados. Ele configura fluxos que extraem dados de e-mails, os limpam e os adicionam a planilhas de rastreamento sem intervenção manual – liberando-o para a análise real.
9. Plausible Analytics: “A alternativa focada na privacidade ao Google Analytics”, de acordo com meu bom amigo Leo, que é especialista em trabalhar com clientes europeus preocupados com o GDPR. Ele adora a interface limpa e diz que ela se concentra nas métricas que realmente importam sem sobrecarregar os clientes.
10. Hotjar: Para rastrear especificamente o comportamento do usuário do site, Carlos chama isso de “o mais próximo de ler mentes que você pode conseguir”. Ele usa os mapas de calor e as gravações de sessão para mostrar aos clientes exatamente onde os usuários estão confusos ou desistindo, o que torna suas recomendações muito mais convincentes.

Quando Eles Precisam Subir de Nível

Para projetos mais complexos, meus amigos freelancers de análise de dados mais experientes às vezes precisam usar armas maiores:

1. Python com Pandas: Nia evitou codificar por ANOS. Grande erro, ela me diz. Acontece que Python não é tão difícil quanto ela temia. Para tarefas repetitivas de dados, é um salva-vidas. Ela não é avançada — ela basicamente copia e cola código do Stack Overflow e o modifica — mas funciona.
2. SQL: Ken ainda tem uma relação de amor e ódio com SQL. Não é nada intuitivo para ele, mas nada o supera para trabalhar com grandes conjuntos de dados. Ele aprendeu o básico através do curso gratuito da Khan Academy. Não é divertido, mas necessário.
3. R (Raramente): Minha amiga acadêmica Mira usa isso apenas ao trabalhar com clientes de pesquisa ou em projetos estatísticos. A biblioteca de visualização ggplot2 cria gráficos bonitos que impressionam seus clientes mais técnicos.

Recursos de Aprendizagem Que Realmente Os Ajudaram

Depois de desperdiçar centenas de horas em cursos muito teóricos ou avançados, estes são os recursos que meus amigos realmente acharam úteis:

• Sério, compre "Storytelling with Data" de Cole Nussbaumer Knaflic. Madison relê anualmente.
• Os cursos gratuitos de Analytics do Google ensinaram mais a Raj do que suas aulas de marketing na faculdade.
• “Microsoft Excel – Excel do Básico ao Avançado” da Udemy, por Kyle Pew. Espere por uma promoção — você geralmente consegue por $15, diz Alex.
• Canal do YouTube "Luke Barousse" explica conceitos complexos de dados de uma forma que fez sentido até para meu amigo não técnico Jamie.

Aqui está a verdade: você não precisa de 15 ferramentas. Você precisa se sentir realmente confortável com 3 a 5 ferramentas que resolvem problemas reais. Domine o básico antes de correr atrás das coisas sofisticadas.

Projetos do Mundo Real para Construir Seu Portfólio

A melhor forma de desenvolver habilidades de análise de dados é através da prática com dados reais. Considere estas ideias de projetos amigáveis para iniciantes:

1. Análise de finanças pessoais: Acompanhe e visualize seus padrões de gastos usando seus próprios dados financeiros
2. Painel de vendas: Crie uma visualização de dados de vendas públicos do Kaggle ou outras fontes
3. Análise de mídias sociais: Analise padrões de engajamento de seus próprios perfis sociais ou de uma empresa
4. Análise de avaliação de produto: Extraia insights de avaliações da Amazon ou de outros e-commerce
5. Exploração de dados de saúde pública: Trabalhe com conjuntos de dados abertos sobre tópicos como COVID-19 ou indicadores de saúde

Documente seu processo e descobertas em um blog ou repositório GitHub para demonstrar suas habilidades a possíveis empregadores.

A liberdade do trabalho remoto que as habilidades em dados trouxeram para esses freelancers

Minha amiga Olivia nunca esquecerá o dia em que percebeu que poderia levar suas habilidades em dados para qualquer lugar. Ela estava sentada em mais uma reunião de equipe desanimadora, observando o relógio, quando seu telefone vibrou com um e-mail de um fundador de startup:

“Você pode nos ajudar a descobrir por que nossas taxas de conversão estão caindo? Fico feliz em pagar sua taxa de consultoria.”

Três meses depois, ela havia largado o emprego e conseguido trabalho freelance de dados suficiente para substituir seu salário – trabalhando 20 horas a menos por semana. Isso foi em 2016, muito antes do trabalho remoto ser legal.

Hoje, seu "escritório" consiste em cafés à beira-mar na Tailândia, na mesa da cozinha dos pais durante visitas em casa, e na maioria dos dias, seu próprio sofá. Tudo porque ela consegue fazer algo que a maioria das pessoas acha intimidador: dar sentido a dados bagunçados.

Se você está sonhando em abandonar a vida de cubículo, aqui estão algumas maneiras legítimas que minha rede de amigos freelancers está ganhando dinheiro com habilidades de dados:

Zinns de Dados para Começar na Próxima Semana

• “Consertar Meu Google Analytics”: Meu amigo Raj diz que você ficaria chocado com quantas pequenas empresas têm configurações de rastreamento completamente quebradas. Ele cobrou £500 por uma auditoria de meio dia e correções básicas. Tudo o que ele precisava era da certificação gratuita do Google Analytics.
• “O que devemos postar nas redes sociais?”: Minha amiga Sara transformou sua experiência em marketing + habilidades básicas de dados em um trabalho extra, analisando qual conteúdo do Instagram tem o melhor desempenho para empresas locais. Ela realiza análises simples em planilhas, cria um relatório conciso de uma página e cobra $350 por auditoria social.
• “Ajude-me a Entender Minha Pesquisa de Clientes”: Empresas constantemente realizam pesquisas, e depois ficam sobrecarregadas com as respostas. Ser capaz de categorizar respostas abertas, encontrar padrões e visualizar os resultados é OURO. O primeiro projeto pago do meu amigo Jamie foi literalmente organizar 400 respostas de pesquisa em temas e fazer três gráficos simples.
• “Deixe Meus Dados Bonitos”: Isso parece trivial, mas executivos ODEIAM planilhas e relatórios feios. Minha amiga designer Zoe tem um negócio inteiro que pega dashboards importantes, mas horríveis, do Excel e os transforma em algo visualmente atraente. Ela cobra €75/hora apenas para deixar os relatórios mais bonitos e utilizáveis.
• “Descubra o que está quebrado em nosso site”: Carlos usa ferramentas gratuitas como o Hotjar para observar o comportamento do usuário, então analisa onde as pessoas ficam presas ou confusas. Ele diz que é um trabalho honestamente fascinante, e as empresas pagarão um bom dinheiro para corrigir problemas de conversão.

“Tenho Alguma Experiência” Ganhadores de Dinheiro

• O “Terapeuta de Dados”: É assim que meu amigo Miguel chama seu papel favorito – sentar com proprietários de pequenas empresas que estão se afogando em dados, mas não sabem quais métricas realmente importam. Ele criou uma “Sessão de Clareza de Dados” onde identifica os 3-5 números mais importantes e constrói um sistema de rastreamento simples. $1,200 por uma sessão de meio dia que literalmente leva alguns clientes às lágrimas de alívio.
• Painéis de Assinatura: Assim que se sentiu confortável com ferramentas como o Google Data Studio (agora Looker Studio), minha colega Priya começou a construir painéis personalizados que se atualizam automaticamente. Os clientes ADORAM não ter que rastrear manualmente suas métricas, e ela cobra uma taxa de configuração mais manutenção mensal.
• O “Analista Fracionado”: Muitas empresas precisam de ajuda com dados, mas não de uma pessoa em tempo integral. Tyler tem contratos de 10 horas por mês com startups, onde ele é essencialmente a equipe de dados em tempo parcial delas. Ele ganha uma renda consistente sem exigir um compromisso em tempo integral!
• O “Tradutor de Dados”: Minha associada Zinner Aisha atua entre as equipes técnicas e os tomadores de decisão para explicar o que os dados realmente significam em linguagem simples. Este papel é OURO PURO se você tiver habilidades em dados e comunicação.

A maioria deles não exige diplomas ou certificações sofisticadas – apenas a capacidade demonstrada de resolver problemas reais. O portfólio de Miguel começou com projetos voluntários para uma organização sem fins lucrativos local, o que o levou aos seus primeiros clientes pagantes, o que o levou a… bem, me contar isso de sua cabana na montanha em vez de um cubículo de escritório.

Essa é a beleza das habilidades de dados. Você está oferecendo algo que a maioria das pessoas tem medo, então a barreira de entrada é menor do que você pensa!

Aprendizado e Crescimento Contínuos

De Analista de Dados Iniciante a Intermediário

À medida que você ganha confiança com habilidades básicas, considere esta progressão:

1. Dominar funções de planilha e visualizações básicas
2. Aprenda SQL para recuperação e manipulação de dados
3. Explore Python ou R para análises mais avançadas
4. Desenvolva habilidades especializadas relevantes para sua indústria

Os analistas mais bem-sucedidos combinam conhecimento técnico com expertise de domínio, então aproveite o que você já sabe sobre sua indústria.

Construindo sua rede de análise de dados

O aprendizado acontece mais rápido na comunidade. Considere:

• Juntando-se a grupos focados em dados no LinkedIn ou Reddit (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis)
• Participar de encontros locais (virtuais ou presenciais)
• Encontrar um mentor que possa guiar sua jornada de aprendizado
• Compartilhando seu trabalho e recebendo feedback

Jornadas de Dados Reais: De Iniciante a Consultor

Eu odeio quando os artigos fazem tudo parecer fácil e linear. Então, pedi aos meus amigos freelancers para serem honestos sobre suas jornadas confusas no trabalho com dados. Aqui está uma das minhas histórias favoritas da Jamie:

2017: Coordenadora de marketing completamente perdida. Regularmente confundia média e mediana. Suava frio quando pediam para trazer números para reuniões.

2018: Forçado a se tornar “a pessoa do Excel” quando um colega pediu demissão. Passou muitas noites googlando “como usar vlookup” e “ajuda com fórmula do excel por favor, meu deus”. Chorou no banheiro do escritório duas vezes.

2019: Criei um painel de vendas que chamou a atenção do vice-presidente. Comecei a ser chamado para reuniões nas quais não era qualificado para estar. Descobri que realmente conseguia explicar dados de maneiras que faziam sentido para pessoas não técnicas.

2020: A pandemia atingiu. A empresa fez demissões. Começou a trabalhar como freelancer por desespero, cobrando horrivelmente ($35/hora pelo que agora cobra $125/hora). Aprendeu Tableau através de vídeos do YouTube enquanto comia cereal no jantar.

2021: Conseguiu seu primeiro cliente de dados “real” através de um amigo de um amigo. Ainda tinha síndrome do impostor diariamente. Descobriu que a maioria das empresas tem práticas de dados TERRÍVEIS, e até mesmo suas habilidades básicas eram valiosas.

2022: Aumentou suas taxas. Perdeu alguns clientes, ganhou outros melhores. Começou a se especializar em análise de e-commerce. Teve seu primeiro mês de $10k, e então teve dois meses de quase nenhum trabalho e entrou em pânico.

2023: Finalmente encontrou um ritmo com uma mistura de clientes em regime de retainer e trabalho por projeto. Começou a ensinar workshops básicos de visualização de dados como uma nova fonte de renda. Percebeu que sempre estará aprendendo – e isso é na verdade bem divertido.

Hoje: Executando uma consultoria de análise de dados lucrativa focada em marcas de e-commerce pequenas e médias. Ainda faz buscas no Google diariamente. Ainda comete erros. Ainda ocasionalmente sente que não sabe o que está fazendo – mas seus clientes obtêm valor tremendo mesmo assim.

A questão é que essa jornada não foi uma linha reta, e todos os meus amigos freelancers AINDA estão descobrindo. Você não precisa ter tudo perfeitamente planejado. Você só precisa começar, errar, aprender e continuar.

Conselhos Práticos

Se meus amigos fóbicos por planilhas pudessem voltar no tempo e dar conselhos a si mesmos, aqui está o que eles diriam:

1. Comece com UM projeto que realmente importa para você. Analisando suas finanças pessoais, suas estatísticas de futebol de fantasia, seus dados de escuta do Spotify – o que for. Quando você se importa com o resultado, aprender se torna menos tedioso.
2. Não tente aprender tudo de uma vez. Domine o Excel/Sheets primeiro. Depois a visualização. Depois talvez SQL. Você não precisa de Python ou R até muito mais tarde, se é que precisará.
3. Torne seu trabalho visual o mais rápido possível. Gráficos ruins são melhores do que nenhum gráfico quando você está aprendendo. O ciclo de feedback de ver sua análise visualizada ajuda você a melhorar rapidamente.
4. Encontre problemas reais para resolver. Ofereça ajuda a um pequeno negócio de um amigo, uma organização sem fins lucrativos local ou um departamento em dificuldades na sua empresa. Dados do mundo real são bagunçados e complicados de formas que tutoriais nunca capturam.
5. Compartilhe o que você cria. Nada acelerou o aprendizado da minha amiga Madison como ter que explicar sua análise para outra pessoa. Isso expõe suas lacunas de pensamento imediatamente.
6. Não compare seu capítulo 1 com o capítulo 20 de outra pessoa. Aqueles cientistas de dados intimidadores no LinkedIn estão nisso há anos. Sua jornada está apenas começando.

A coisa linda sobre habilidades em dados é que o nível é surpreendentemente baixo. A maioria das empresas está afogada em informações, mas morrendo de fome por insights. Elas não precisam de algoritmos avançados de aprendizado de máquina – precisam de alguém que possa dizer quais produtos devem parar de vender ou por que seus clientes estão indo embora.

Você pode ser essa pessoa muito mais rápido do que pensa.

Então, qual pequeno projeto de dados você vai começar esta semana? deixe a comunidade Zinn Hub saber nos comentários abaixo.