Do Excel ao Python: A jornada de um analista sênior para a ciência de dados

Obtendo informações técnicas rapidamente

Sonia contou que realmente gosta de usar a plataforma e espera continuar usando-a no futuro próximo. Ela concluiu mais de 30 cursos, concentrando-se principalmente em Python e ciência de dados, e ganhou mais de 225.000xp na Datacamp, em 2024. Dois cursos em particular realmente se destacaram para ela:

• Caixa de ferramentas de ciência de dados Python: Esse curso a ajudou a fazer a transição das operações básicas do Excel para escrever funções em Python, preenchendo a lacuna entre sua experiência analítica e os métodos modernos de ciência de dados.
• Intermediário Importando dados em Python: Aprender a combinar dados de várias fontes abriu novas possibilidades analíticas. Ela aprimorou suas habilidades de importação, transformação e união de dados. Com isso, Sonia agora se sente mais animada e confiante para ir além do trabalho com seus bancos de dados governamentais habituais e estatísticas da OCDE, ampliando a gama de bancos de dados que pode acessar.

Um caminho claro no seu ritmo

Vinda de uma formação analítica tradicional, Sonia apreciou a abordagem cuidadosa da DataCamp para aprender tecnologias avançadas:

• Módulos estruturados: Começar com conceitos básicos antes de passar para tópicos avançados a ajudou a ganhar confiança.
• Aprendizagem em ritmo próprio: Essa flexibilidade permitiu que ela equilibrasse o aprendizado da ciência de dados com outras atividades, incluindo cursos de francês e budismo.
• Abordagem que prioriza a prática: A prática imediata após cada conceito ajudou a reforçar seu aprendizado. Por ser novata em programação, ela realmente aprecia os vários módulos de prática que o curso/plataforma oferece.

Trabalhar diretamente com cientistas de dados

Para Sonia, a aquisição de habilidades técnicas transforma suas interações com as equipes de ciência de dados, permitindo que ela

• Compreender e contribuir para discussões sobre seleção de modelos e pré-processamento de dados
• Analisar e criticar metodologias complexas de ciência de dados
• Colaborar de forma mais eficaz em projetos multifuncionais
• Preencher a lacuna entre os insights analíticos e a implementação técnica

Enquanto trabalha para obter a certificação, a jornada de Sonia mostra que expandir seu kit de ferramentas técnicas não se trata apenas de aprender novas ferramentas - trata-se de se tornar um colaborador mais eficaz no ambiente atual orientado por dados.

Sonia aprecia o potencial da IA para aprimorar o trabalho dos cientistas de dados, mas vê como isso, por outro lado, exige um olhar e uma compreensão ainda mais aguçados das ferramentas, dos métodos e das várias entradas envolvidas no trabalho, na utilização e na apresentação das descobertas a partir dos dados.