Cronograma para iniciante em análise de dados (12 semanas)

Premissas: cerca de 8 a 10 horas por semana (1h30 por dia ou 2 blocos maiores no fim de semana), sem experiência prévia. Ajuste o ritmo à sua realidade.

Fase 1: Fundamentos (semanas 1 a 3)

Semana 1: Mentalidade e Excel básico

• O que faz um analista de dados e como funciona o ciclo da análise (pergunta, coleta, limpeza, análise, comunicação)
• Excel/Google Sheets: formatação, filtros, ordenação, fórmulas básicas (SOMA, MÉDIA, SE, PROCV/PROCX)

Semana 2: Excel intermediário

• Tabelas dinâmicas, gráficos, formatação condicional
• Limpeza de dados: remover duplicatas, tratar vazios, separar texto em colunas
• Prática: analisar uma base de vendas pública (Kaggle ou dados.gov.br)

Semana 3: Estatística básica

• Média, mediana, moda, desvio padrão, quartis
• Distribuições, correlação, outliers
• Leitura crítica de gráficos e médias enganosas

Fase 2: SQL (semanas 4 a 6)

Semana 4: Consultas básicas

• SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT
• Funções de agregação: COUNT, SUM, AVG, GROUP BY, HAVING

Semana 5: Relacionamento entre tabelas

• JOINs (INNER, LEFT), subconsultas
• Funções de data e texto, CASE WHEN

Semana 6: SQL aplicado

• CTEs e funções de janela (noções)
• Prática: resolver 15 a 20 exercícios em plataformas como SQLBolt, HackerRank ou Mode
• Mini projeto: responder 5 perguntas de negócio sobre uma base com SQL

Fase 3: Python para dados (semanas 7 a 9)

Semana 7: Python básico

• Variáveis, listas, dicionários, condicionais, loops, funções
• Ambiente: Google Colab ou Jupyter Notebook

Semana 8: Pandas

• Leitura de CSV/Excel, filtros, agrupamentos, merge
• Limpeza: valores nulos, tipos de dados, duplicatas

Semana 9: Visualização

• Matplotlib e Seaborn: barras, linhas, histogramas, dispersão
• Análise exploratória completa (EDA) de uma base real

Fase 4: BI e comunicação (semanas 10 e 11)

Semana 10: Power BI ou Tableau (escolha um)

• Conexão com dados, modelagem simples, medidas básicas
• Criação de gráficos e filtros interativos

Semana 11: Dashboard e storytelling

• Boas práticas: hierarquia visual, escolha do gráfico certo, menos poluição
• Montar um dashboard completo com um insight claro por página

Fase 5: Portfólio (semana 12)

• Finalizar 2 a 3 projetos (ex.: análise de vendas, pesquisa de mercado, dados públicos)
• Publicar no GitHub com README explicando pergunta, método e conclusões
• Ajustar currículo e LinkedIn com foco em análise de dados

Rotina semanal sugerida

Recursos gratuitos para começar

• Excel e estatística: Curso em Vídeo, Khan Academy
• SQL: SQLBolt, Mode SQL Tutorial
• Python: Curso em Vídeo (Python), Kaggle Learn (Pandas e Visualization)
• Bases de dados: Kaggle, dados.gov.br, Base dos Dados
• Power BI: Microsoft Learn

Dicas para não desistir

• Faça projetos desde cedo, mesmo simples. É assim que o conhecimento fixa.
• Priorize constância: 1h por dia vale mais que 7h em um único dia.
• Escolha temas que você goste (esportes, finanças, games) para os projetos.