Fluência em Dados para Concursos - Resumo

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Resumo sobre Fluência em Dados – Analista O material "Fluência em Dados – Analista" é uma apostila abrangente voltada para a preparação de candidatos a concursos públicos, com foco em conceitos fundamentais de gestão de projetos, análise de dados e inteligência artificial. A apostila é estruturada em capítulos que exploram metodologias ágeis, pipelines de dados, business intelligence, análise de dados com SQL e Excel, além de inteligência artificial e machine learning. Cada seção é projetada para fornecer uma compreensão profunda dos tópicos, com explicações conceituais, aplicações práticas e dicas para provas. Capítulo I – Gestão de Projetos e Metodologias Ágeis O primeiro capítulo introduz as metodologias ágeis , que são abordagens de gestão de projetos que priorizam a flexibilidade e a interação constante com o cliente. Ao contrário do modelo tradicional em cascata, as metodologias ágeis permitem um planejamento contínuo e ajustes frequentes, focando na entrega de valor ao longo do projeto. Um dos frameworks mais conhecidos é o Scrum , que utiliza ciclos curtos chamados Sprints, variando de uma a quatro semanas. Os papéis principais no Scrum incluem o Product Owner, que é responsável pelo valor do produto, o Scrum Master, que facilita o processo, e o Time de Desenvolvimento, que executa as entregas. Além do Scrum, o capítulo aborda outras metodologias como Kanban , que enfatiza o fluxo contínuo e a visualização do trabalho, e Scrumban , que combina elementos do Scrum e Kanban. O Extreme Programming (XP) é mencionado por seu foco na qualidade técnica do software, enquanto o Lean busca eliminar desperdícios e maximizar o valor. Essas metodologias são essenciais para a adaptação a ambientes dinâmicos e para a entrega de produtos que atendam às necessidades dos clientes. Capítulo II – Pipeline de Dados O segundo capítulo explora o conceito de pipeline de dados , que se refere ao fluxo estruturado e automatizado que transporta dados desde suas fontes até os sistemas de consumo, como relatórios e dashboards. Um pipeline eficiente é crucial para garantir a confiabilidade, escalabilidade e rastreabilidade dos dados. O processo de ETL (Extração, Transformação e Carga) é fundamental para assegurar a qualidade e a padronização dos dados, enquanto a orquestração controla a sequência de execução das etapas do pipeline, respeitando as dependências entre elas. A integração de dados é outro aspecto importante, pois envolve a consolidação de informações de múltiplas fontes, permitindo uma visão unificada e consistente para análise. Essa integração é vital para a tomada de decisões informadas e para a geração de insights valiosos a partir dos dados coletados. Capítulo III – Business Intelligence O terceiro capítulo aborda o conceito de Business Intelligence (BI) , que envolve processos, técnicas e ferramentas para transformar dados brutos em informações relevantes para a tomada de decisão. O principal objetivo do BI é apoiar gestores e analistas na identificação de tendências, padrões e oportunidades. O processo de BI inclui etapas de coleta, organização, análise e compartilhamento de informações, sendo cada uma delas essencial para garantir a confiabilidade e a utilidade dos dados. Ferramentas como o Power BI são destacadas por sua capacidade de visualização e análise de dados, permitindo a criação de relatórios analíticos que são fundamentais para decisões estratégicas. Os KPIs (Indicadores-Chave de Desempenho) são mencionados como métricas alinhadas aos objetivos organizacionais, ajudando a monitorar o desempenho e a eficácia das estratégias implementadas. Capítulo IV – Análise de Dados com SQL No quarto capítulo, a apostila discute o modelo relacional de bancos de dados, que organiza informações em tabelas inter-relacionadas por chaves primárias e estrangeiras, garantindo integridade e consistência. O uso de consultas SQL é abordado, destacando comandos como SELECT para consulta de dados, WHERE para filtragem, GROUP BY para agrupamento e HAVING para filtragem de grupos. As funções agregadas são essenciais para a sumarização de informações, permitindo análises mais profundas. A qualidade dos dados é um tema central, com ênfase na necessidade de tratar valores nulos e duplicados para evitar distorções nas análises. O capítulo também alerta sobre o produto cartesiano, que pode indicar erros lógicos em consultas SQL, ressaltando a importância de uma abordagem cuidadosa na manipulação de dados. Capítulo V – Análise de Dados com Excel O quinto capítulo foca no Excel como uma ferramenta analítica amplamente utilizada para análise exploratória e consolidação de dados. O Excel permite uma rápida manipulação e visualização das informações, sendo uma escolha popular entre analistas. O capítulo apresenta funções essenciais, como SE, E, OU e SEERRO, que facilitam a tomada de decisão automatizada, além de funções de busca e agregação que são fundamentais para a elaboração de relatórios. O tratamento de dados é outro aspecto abordado, incluindo a identificação e remoção de duplicados, bem como o tratamento de valores faltantes e inconsistências. Essas práticas são cruciais para garantir a qualidade e a precisão das análises realizadas. Capítulo VI – Inteligência Artificial e Machine Learning O último capítulo introduz o conceito de Inteligência Artificial (IA) , que se refere a sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana. A IA é amplamente aplicada na análise de dados e no apoio à decisão. O Machine Learning é uma subárea da IA que permite que sistemas aprendam padrões a partir de dados. Os modelos de machine learning podem ser supervisionados, realizando previsões, ou não supervisionados, descobrindo padrões sem supervisão. O capítulo também discute as limitações e cuidados necessários ao trabalhar com IA, destacando que a qualidade dos dados impacta diretamente os resultados dos modelos. É enfatizado que a IA deve ser vista como um apoio à decisão, e não como uma substituição do fator humano, ressaltando a importância do julgamento e da experiência humana na interpretação dos resultados. Destaques Metodologias ágeis priorizam flexibilidade e interação constante com o cliente, com destaque para Scrum e Kanban. Pipeline de dados é essencial para garantir a confiabilidade e a rastreabilidade dos dados, envolvendo processos de ETL e integração. Business Intelligence transforma dados em informações relevantes, utilizando ferramentas como Power BI e focando em KPIs. SQL e Excel são ferramentas fundamentais para análise de dados, com ênfase na qualidade e tratamento de dados. Inteligência Artificial e Machine Learning são aplicadas na análise de dados, com atenção às limitações e à importância do fator humano.