A análise de dados, em minha visão, uma das esferas mais fascinantes e desafiadoras do campo da tecnologia da informação e inteligência de dados, está intrinsecamente ligada à matemática. Para muitos iniciantes em Data Analytics, com conhecimento básico em matemática, os primeiros passos podem parecer desafiadores, mas são perfeitamente alcançáveis e repletos de oportunidades para o desenvolvimento de habilidades cruciais.
No início da jornada em Data Analytics, é possível alcançar resultados significativos apoiados pela simplificação na aplicação, uso e leitura de métricas técnicas matemáticas. Essa fase inicial é crucial para ganhar confiança e entender os princípios básicos. No entanto, à medida que se avança e o objetivo se torna aprofundar as análises e estudos, o conhecimento em matemática torna-se imprescindível. Mas por iniciar essa jornada de evolução?
A estatística descritiva é o ponto de partida ideal, dado que abrange a coleta, processamento e análise de dados, fornecendo uma base sólida para entender como os dados são organizados e interpretados. Neste estágio, o foco está em aprender a resumir e descrever conjuntos de dados, o que é fundamental para qualquer analista.
A melhor maneira de entender e consolidar seu nível de conhecimento é aplicando-o no dia a dia. Isso pode ser feito por meio de projetos práticos, análises de dados reais ou até mesmo participando de competições de Data Science. Com a prática, internalizar conceitos e desenvolver intuição estatística fará parte do DNA 😉!
Após ganhar confiança com a estatística descritiva, o próximo passo é mergulhar no mundo da estatística inferencial. Esta ramificação da estatística permite fazer afirmações e previsões sobre um fenômeno a partir de uma amostra representativa. É aqui que os conceitos matemáticos se tornam mais complexos e também mais empolgantes, pois permitem explorar e modelar relações e padrões nos dados.
Em ambos os estágios, conhecer e se aprofundar em álgebra linear é crucial. A álgebra linear forma a espinha dorsal de muitos algoritmos de machine learning e Data Analytics, facilitando o entendimento de conceitos como espaços vetoriais, matrizes e transformações lineares. Uma sólida compreensão de álgebra linear tornará a jornada em ciência de dados mais suave e eficaz.
Para qualquer aspirante a analista de dados, um forte embasamento em matemática é uma ferramenta poderosa. Começando pela estatística descritiva, passando pela inferencial e se aprofundando em álgebra linear, o caminho pode ser desafiador, mas extremamente gratificante. Essa jornada não apenas melhora a habilidade de análise e interpretação de dados, mas também abre portas para um entendimento mais profundo e uma aplicação mais eficaz de técnicas de Data Analytics.
Afinal, se considerarmos que todos os colaboradores de uma empresa são analistas de dados em potencial, oportunidades não faltarão!