Introdução

Participando de alguns grupos de Whatsapp, e até mesmo pelo LinkedIn, recebo muitas mensagens privadas de pessoas interessadas em ingressar na área de dados pela carreira de engenheiro de dados mas com dúvidas sobre por onde começar. Como é algo que acabo respondendo corriqueiramente resolvi escrever esse post com alguns apontamentos que seguem abaixo:

Aprenda Fundamentos da Engenharia de Dados

Primeiramente entenda o que é, e tudo o que cerca a disciplina de engenharia de dados, e assim você conseguirá até mesmo ter certeza se essa é a carreira que você deseja seguir. Vejo que algumas pessoas ignoram alguns fundamentos simples e muitas vezes são surpreendidas em entrevistas técnicas de emprego não conseguindo responder perguntas que exigem conhecimentos básicos que são adquiridos nos estudos de fundamentos. Não seja essa pessoa e faça esse treinamento totalmente gratuito da Data Science Academy - Fundamentos de Engenharia de Dados.

Aprenda SQL

SQL é uma linguagem de consulta estruturada usada para acessar, manipular e analisar dados armazenados em bancos de dados relacionais. Além de SQL ser a linguagem padrão para manipular bancos de dados relacionais ela mostra-se poderosa e flexível. O SQL pode ser usado para realizar diversas tarefas, incluindo extração, transformação, carregamento, análise e visualização de dados.

Saber SQL é habilidade obrigatória para um engenheiro de dados, que precisa ser capaz de extrair e manipular grandes conjuntos de dados, e SQL é uma ferramenta essencial para essa tarefa. Para obter conhecimentos básicos de SQL de forma totalmente gratuita assista essa live de treinamento Evangelizando SQL.

Aprenda Python

No momento em que escrevo este post o Python é considerado a linguagem de programação mais popular do mundo segundo o TIOBE. E entre os engenheiros e cientistas de dados o Python acaba se destacando e dominando também as pipelines de dados das grandes empresas no Brasil e no mundo.

Aprender a programar e compreender o ecossistema Python é essencial para qualquer aspirante ao ingresso em engenharia de dados. Para aqueles que tem interesse em desenvolver uma base de conhecimento sólida nessa linguagem recomendo esse treinamento totalmente gratuito da Cod3r - Python 3.

Entenda o que é Big Data e Computação Distribuída

Um aspirante na área de engenheira de dados que numa conversa técnica domina os conceitos sobre Big Data e Computação Distribuída ganha destaque. E caso você tenha chegado até aqui sem ter este conhecimento prévio sugiro a leitura do artigo do Google, "O que é Big Data?" gosto muito também dessa abordagem da Oracle.

Já trabalhando com grandes volumes de dados é muito comum encontrarmos ferramentas de processamento de dados com uma abordagem de computação distribuída. Dito isto, é importante você entender o mínimo do básico sobre este tema para entender o funcionamento de diversas ferramentas do ecossistemas de dados. Para obter uma base inicial indico a leitura deste outro artigo da AWS, "O que é computação distribuída?".

Outras Recomendações

• Participe de uma comunidade onde você possa trocar experiências e capturar conhecimentos na área. Recomendo esse grupo Análise de Dados com Python que participo no Whatsapp.

• Assine uma boa newsletter que compartilhe conteúdos que agreguem nessa construção de carreira. Assinei há algum tempo essa da DataHackers com compartilhamento quinzenal que julgo ser a medida certa para quem tá no corre de estudos.

Resumo

Minha abordagem neste post teve uma visão bem simplista pensando nas coisas essenciais que um engenheiro de dados iniciante deve saber para tentar seu ingresso na área.

Conclusão

Antes de sair investindo em treinamentos pagos de formação, para tornar-se um engenheiro de dados, busque se conectar a pessoas que produzam conteúdo nessa área ou que possam lhe ajudar com sugestões e direcionamento de estudos. Separe diariamente um tempo para estudar focado sem distrações e siga um plano cadenciado de estudos. Aproveite deste post para experimentar essas sugestões como seu ponto de partida e boa sorte.

Créditos

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