Dicas e Tutoriais

Hoje com o aumento no volume de dados, tecnologias e a sede por informações das companhias crescendo, o aumento por profissionais que atuam na área Business Intelligence e Analytics está sendo cada vez mais requisitados, porém, muitos não sabem por onde e como iniciar.

Por onde começar?

Neste post, irei te ajudar em sua caminhada com algumas dicas e sugestões, que possam auxiliar no desenvolvimento de quem possui interesse e gostaria de ingressar na área.

Primeiros passos

Se você está virando amante dos dados, e gostaria de entender como se trabalha com Business Intelligence, recomendo pesquisar assuntos, como:

• O que é Business Intelligence e o que pode auxiliar?
• Data Warehouse
• Modelagem Dimensional de Dados
• ETL (Extract, Transform and Load)

Como parte de compartilhar conhecimentos e assuntos, eu sugiro alguns sites que possuem artigos sensacionais, e que podem dar muita noção do assunto.

Sites e Artigos

• Geek BI: Engloba muito assunto de Business Intelligence, Data Warehouse, e ETL dando dicas e passando ensinamentos do seu cotidiano e como ambos assuntos se comportam nas empresas, além disso, Fábio de Salles (autor e criador do blog) é um especialista em Pentaho.
• Blog Rafael Piton: Este blog trata principalmente de Data Warehouse, são assuntos e ensinamentos fundamentais para quaisquer início na área. Além disso, o blog retrata ainda, sobre outros assuntos como Métricas, KPIs e afins.
• Gartner: O Gartner é uma das maiores consultorias voltadas para a área de Tecnologia da Informação. Eles possuem uma área no blog totalmente destinada ao assunto de Business Intelligence, cujo é sempre atualizado com diversos temas pelo público que o acompanha.

Livros

Alguns livros que acredito que possam complementar os ensinamentos e dar uma visão muito maior ao assunto, são eles:

• Business Intelligence for Dummies: O livro relata sobre projetos de Business Intelligence e da um entendimento precioso quanto ao assunto, aborda temas como, Data Warehouse, OLAP, Dashboards, Reports entre outros temas. Este livro conheci a partir de outro livro (Pentaho na Prática).
• Pentaho na Prática: O nome certamente diz tudo, o livro é voltado para a ferramenta Pentaho, porém o livro é sensacional. Aborda todos os fundamentos, conceitos e teorias, além disso, realiza um projeto de Business Intelligence e DW do começo ao fim. Livro escrito por ele, mais uma vez, Fábio de Salles.
• Tecnologia e Projeto de Data Warehouse: Se você gostou dos artigos lidos de Data Warehouse e gostaria de se aprofundar ainda mais, acredito que este livro é perfeito. Nele, aborda-se assuntos e técnicas voltadas para projetos de DW (desde o levantamento de necessidades e requisitos) focando principalmente na estruturação e armazenamento de modelos dimensionais. Sem dúvidas, um divisor de águas quando o assunto é Data Warehouse.
• Building a Scalable Data Warehouse With Data Vault 2.0: Ainda no assunto de Data Warehouse, já pensou em conseguir escalar e aumentar ainda mais suas técnicas de modelagem para DW? Então leia este livro, que ensina uma técnica totalmente diferente de modelagem de dados, denominado de Data Vault, onde seu foco principal é a criação de estrutura de dados altamente escaláveis (Eu mesmo já apliquei Data Vault em projetos e me surpreendi).

Cursos

• Business Intelligence com Tableau Desktop
• Business Intelligence — As etapas para o BI perfeito
• Super Academia BI
• Modelagem de Dados para DW — A Referência Definitiva
• Pentaho Data Integration — ETL Essencial
• SQL — O Curso Completo de Banco de Dados

Acredito que isso seja os fundamentos para que possa dar uma luz no fim do túnel. Não se apavore, parece um bicho de 7 cabeças, mas não é.

Bicho de 7 Cabeças

Agora que você entendeu e sabe como é composto os fundamentos de Business Intelligence e Data Warehouse por trás dos panos. O que acha de falarmos um pouco mais sobre os finais?

Passos Seguintes

Quando entregamos um Data Warehouse, é comum entender os requisitos do usuário para consumir as informações armazenadas, e acreditem, essas necessidades são variadas.

Existem formas de disponibilizar os dados, sejam em ferramentas de Business Intelligences, Relatórios Ad-Hoc e Cubos OLAP. Na grande maioria das vezes as ferramentas de BI já trabalham com tudo isso.

Acredito que, para um entendimento fundamental dessas entregas, é necessário primeiro, entender os conceitos e teorias. Assim como os primeiros passos, sugiro uma busca em artigos e sites para entendimento dos temas. Aqui vai alguns.

• Relatórios Ad-Hoc
• OLAP
• Dashboards
• Ferramentas de Business Intelligence

Nos livros, artigos e sites que mencionei nos Primeiros Passos, são mencionados todos esses tipos e explicados ainda mais a fundo os conceitos e utilizações de cada método de visualização acima.

Hoje, é muito fácil encontrar o termo de Storytelling, uma forma visual e simples de contar histórias e comunicar as áreas de negócios sobre os fatos. Acredito que hoje, seja fundamental, não só para nós de Dados mas para todos que necessitam comunicar ideias, projetos e tudo mais.

• Storytelling

E se ainda quer se aprofundar em Storytelling, recomendo um livro, que ao meu ver, é sensacional.

• Storytelling com Dados: Um Guia Sobre Visualização de Dados Para Profissionais de Negócios: Este livro, aborda como de fato escrever histórias com seus dados de uma forma simples, e que melhor passem a mensagem para o público alvo, sem dúvidas um livro excepcional. Além de contar histórias, o livro descreve melhores práticas para visualização de dados, utilização de cores e mais técnicas, que podem ser replicadas não apenas em Storytelling, mas também em Dashboards.

Ah, claro não posso me esquecer de um detalhe. Existe um artigo do Paulo Vasconcellos, que ele cita em seu blog, a utilização demasiada de dashboards e sua utilização. Artigo sensacional.

• Porque eu odeio dashboards

Vamos falar de Robô?

Robô

Com o avanço de tecnologias e os assuntos do momento, vemos que Machine Learning e Ciência de Dados estão super em altas, pois é, estes temas também fazem parte do meu dia a dia.

Não sabe por onde começar? Faça como eu fiz, pesquise os termos e entenda as diferenças.

• Machine Learning
• Ciência de Dados
• Ciência de Dados vs Business Intelligence

Artigos e Sites:

• Data Hackers: Comunidade brasileira de Ciência de Dados, abrangendo temas relacionados a dados, além de oferecer excelentes artigos, oferece também tutoriais, podcasts e ainda possuem canal no Slack.
• Paulo Vasconcellos: Cientista de Dados e um dos Fundadores do Data Hackers, posta sobre temas de Ciência de Dados e Machine Learning, além de dar dicas de visualização com bibliotecas em Python.
• Mario Filho: É um especialista em Machine Learning e posta vídeos no youtube com frequência, seus vídeos possuem conteúdos excepcionais e vive trazendo novidades para o canal, além de uma vez por semana, realizar Live.

Cursos

Eu realizei inúmeros cursos sobre Ciência de Dados e Machine Learning, e acredite, sejam cursos em inglês ou português, não fogem dos mesmos assuntos e formas de se fazer, o grande X é como deve ser aplicado e como isso pode impactar no negócio de sua companhia. Porém, existem alguns cursos que destacaram quando comecei a estudar sobre o assunto e foram:

• Criando Modelos de Machine Learning
• Learn Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp
• Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R In Data Science
• Formação Cientista de Dados com Python e R

Acredito que estes cursos possam auxiliar no aprendizado, assim como me ajudou e muito quando começaram a surgir pequenas demandas.

Embora eu tenha começado com R, os cursos acima, são feitos boa parte de seus conteúdos em Python, e acredito que seja um caminho mais fácil, pois, a linguagem é mais simples e limpa.

Já que é Python…

Logo do Python

Não posso deixar passar, mas existe fundamentos antes mesmo de se chegar em Machine Learning e que faz parte do trabalho de um Cientista de Dados, que é a limpeza dos Dados e a etapa do que chamamos de Análise Exploratória de Dados, tendo como objetivo encontrar padrões, tendências e características nos dados, ou seja, a procura de novos insights que possam contribuir para o negócio. Sendo assim, existem bibliotecas fundamentas que são abordadas nos cursos acima, porém devem ser olhadas e estudadas atentamente.

• Pandas: Utilizado para manipulação e limpeza de Data Frames
• NumPy: Manipulação de Matrizes Dimensionais
• Matplotlib: Utilizado para criar visualizações de dados no Python
• Seaborn: Assim como Matplotlib, utilizado para criar visualizações (um pouco mais bonito)
• Scikit-Learn: Biblioteca destinada aos processos de modelagem estatística e de machine learning

Ainda neste ponto, existe um curso bem bacana na Udemy, que é referente a parte de Análise de Dados e Pandas.

• Data Analysis with Pandas and Python

Dica de Ouro? Talvez

Existem diversas formas de aprendizados, porém caso queira realmente ingressar na área, existem inúmeras ferramentas de Business Intelligence que podem abrir portas. Dedique-se na ferramentas de sua escolhe e conceitos, e crie um portfólio para que possa compartilhar todo o aprendizado adquirido e que possam servir de prova de seus conhecimentos.

Caso queira criar um portfólio legal, eu indico a utilização do Tableau, pois é uma ferramenta de fácil utilização e que gera valor por conta de sua fácil exploração dos dados e retiradas de Insights.

Como faço para criar um portfólio?

O Tableau é pago, porém, eles disponibilizam o Tableau Public uma versão gratuita do Tableau, com os mesmos recursos, porém, com menos conectividades a Fonte de Dados.

• Crie uma conta no Tableau Public
• Baixa o Tableau Public

Basta conectar a uma fonte de dados, criar seus Relatórios, Dashboards e ao salva-los, é necessário conectar-se ao Tableau Public, pois é nele que ficará salvos seus Painéis. Agora pronto, basta mostrar seus conhecimentos e o que sabe fazer.

Outra forma de ajuda

Se sua empresa fornece e possui interesse (mesmo que não), faça um projeto para eles, mesmo de graça, ou ofereça seu serviço de forma gratuita para outras companhias, com objetivo de demonstrar seus conhecimentos, expandi-los e assim, ganhar experiência na área.

Aviso

Neste tópico de Dicas e Tutoriais, todos os pontos seram sempre atualizados com novas informações, e para os conteúdos informados nesta página, muitos serão públicos em artigos neste blog.