🔹 Matemática & Estatística (Camada Fundamental)
📌 O que é:
É a base lógica por trás de todos os modelos. Sem ela, você apenas “aperta botões”. Com ela, você entende, valida e explica resultados.
📚 Principais tópicos
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Probabilidade
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Estatística descritiva e inferencial
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Álgebra linear (vetores, matrizes)
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Cálculo (derivadas, otimização)
🧠 Por que importa:
Permite entender por que um modelo erra, quando confiar em previsões e como reduzir incertezas.
✅ Exemplo prático:
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Você está analisando um teste A/B de um site
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Usa estatística inferencial para verificar se o aumento de conversão é real ou aleatório
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Calcula intervalo de confiança e p-valor antes de recomendar mudanças ao time de marketing
🔹 Python Programming
📌 O que é:
Python é o motor operacional da Ciência de Dados — onde tudo acontece.
📚 Principais ferramentas
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Tipos de dados, loops, funções
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NumPy (operações matemáticas)
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Pandas (análise de dados)
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Matplotlib / Seaborn (visualização)
🧠 Por que importa:
Automatiza análises, reduz erros manuais e permite escalar soluções.
✅ Exemplo prático:
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Ler um CSV com milhões de registros de vendas
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Limpar dados inválidos com Pandas
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Criar métricas de faturamento mensal
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Gerar gráficos automáticos para relatórios semanais
🔹 SQL & Bancos de Dados
📌 O que é:
A maior parte dos dados vive em bancos relacionais. SQL é como você conversa com eles.
📚 Principais conceitos
🧠 Por que importa:
Evita depender de terceiros e permite acessar dados reais de produção.
✅ Exemplo prático:
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Extrair clientes com churn nos últimos 90 dias
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Cruzar dados de compras, suporte e logística
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Criar uma query que já entrega os dados prontos para o modelo
🔹 Data Wrangling (Preparação de Dados)
📌 O que é:
Transformar dados crus e bagunçados em dados confiáveis.
📚 Principais tarefas
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Tratamento de valores ausentes
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Normalização e padronização
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Remoção de outliers
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Merge de múltiplas fontes
🧠 Por que importa:
📉 Dados ruins = modelos ruins (regra absoluta).
✅ Exemplo prático:
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Dados de clientes vêm de CRM, ERP e planilhas
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Datas em formatos diferentes
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Campos vazios e duplicados
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Você cria um pipeline que limpa tudo antes da modelagem
🔹 Data Visualization
📌 O que é:
Transformar números em histórias compreensíveis.
📚 Ferramentas comuns
🧠 Por que importa:
Executivos não leem código — eles leem gráficos.
✅ Exemplo prático:
🔹 Machine Learning
📌 O que é:
Criar sistemas que aprendem padrões e fazem previsões.
📚 Principais técnicas
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Regressão (previsão numérica)
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Classificação (sim/não, risco, fraude)
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Clustering (segmentação)
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Métricas: accuracy, precision, recall, ROC
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Cross-validation
🧠 Por que importa:
Transforma dados em vantagem competitiva.
✅ Exemplo prático:
🔹 Soft Skills (O Grande Diferencial)
📌 O que é:
A ponte entre dados e decisão.
📚 Habilidades-chave
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Pensamento crítico
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Storytelling com dados
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Comunicação clara
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Trabalho em equipe
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Adaptação ao negócio
🧠 Por que importa:
O melhor modelo do mundo não vale nada se ninguém entende ou confia nele.
✅ Exemplo prático:
🎯 Resumo Estratégico
🔹 Data Science é construção em camadas, não atalhos
🔹 Técnica sem comunicação não gera impacto
🔹 Fundamentos sólidos = carreira sustentável
👉 Quem respeita o roadmap, domina o jogo no longo prazo.
DATA SCIENTIST ROADMAP
🟢 NÍVEL INICIANTE — Fundamentos Sólidos
🎯 Objetivo: Entender dados, lógica e começar a analisar informações reais.
📐 Matemática & Estatística
☐ Média, mediana, moda
☐ Variância e desvio padrão
☐ Probabilidade básica
☐ Distribuições (normal, binomial)
☐ Correlação vs causalidade
🐍 Python Básico
☐ Tipos de dados (int, float, list, dict)
☐ Estruturas de controle (if, for, while)
☐ Funções
☐ Leitura de CSV/Excel
☐ Introdução ao Pandas
🗄️ SQL Essencial
☐ SELECT, WHERE, ORDER BY
☐ COUNT, SUM, AVG
☐ GROUP BY
☐ JOIN básico
🧹 Dados & Limpeza
☐ Identificar dados faltantes
☐ Remover duplicados
☐ Padronizar texto e datas
📊 Visualização Inicial
☐ Gráfico de barras
☐ Gráfico de linhas
☐ Histogramas
🛠️ Projeto Prático
☐ Análise exploratória de vendas
☐ Dashboard simples (Excel / Power BI / Python)
🟡 NÍVEL INTERMEDIÁRIO — Análise & Modelagem
🎯 Objetivo: Criar modelos, explicar resultados e trabalhar com dados reais.
📐 Estatística Aplicada
☐ Intervalo de confiança
☐ Teste de hipóteses
☐ Teste A/B
☐ Regressão linear
🐍 Python Intermediário
☐ NumPy avançado
☐ Pandas (merge, groupby, apply)
☐ Funções lambda
☐ Tratamento de exceções
🗄️ SQL Avançado
☐ Subqueries
☐ CTE (WITH)
☐ Window Functions
☐ Otimização de consultas
🧹 Data Wrangling
☐ Tratamento de outliers
☐ Normalização e escalonamento
☐ Feature engineering
☐ Integração de múltiplas fontes
🤖 Machine Learning (Base)
☐ Regressão linear e logística
☐ KNN
☐ Árvores de decisão
☐ Treino e teste de modelos
📊 Visualização Analítica
☐ Gráficos comparativos
☐ Dashboards interativos
☐ Storytelling com dados
🛠️ Projeto Prático
☐ Previsão de churn
☐ Segmentação de clientes
☐ Relatório executivo
🔵 NÍVEL AVANÇADO — Impacto & Escala
🎯 Objetivo: Resolver problemas complexos e gerar valor estratégico.
📐 Matemática Avançada
☐ Álgebra linear aplicada
☐ Gradiente descendente
☐ Otimização de modelos
🤖 Machine Learning Avançado
☐ Random Forest
☐ XGBoost / LightGBM
☐ SVM
☐ Clustering (K-Means, DBSCAN)
☐ Validação cruzada
☐ Feature importance
⚙️ Engenharia de Dados (Base)
☐ Pipelines de dados
☐ ETL / ELT
☐ APIs
☐ Versionamento de dados
☁️ Cloud & Deploy
☐ Introdução a AWS / GCP / Azure
☐ Deploy de modelos
☐ Monitoramento de performance
📈 Métricas & Negócio
☐ KPIs
☐ ROI de modelos
☐ Viés e fairness
☐ Interpretabilidade (SHAP, LIME)
🧠 Soft Skills Avançadas
☐ Apresentação executiva
☐ Tradução técnica → negócio
☐ Liderança técnica
🛠️ Projeto Prático
☐ Sistema de recomendação
☐ Modelo em produção
☐ Dashboard estratégico
🟣 NÍVEL PROFISSIONAL — Diferencial de Mercado
🎯 Objetivo: Atuar como referência técnica e estratégica.
☐ Construção de portfólio profissional
☐ GitHub organizado e documentado
☐ Artigos técnicos (Medium / LinkedIn)
☐ Mentoria ou liderança técnica
☐ Projetos reais ou open-source
☐ Ética e governança de dados
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