Trilha de aprendizado

Roteiro de analista de dados para iniciantes

Cursos gratuitos na ordem em que um analista realmente aprende as ferramentas: primeiro as planilhas, porque é onde os dados estão; depois SQL para tirá-los de um banco de dados; e então Python com NumPy e Pandas para fazer o que uma planilha não dá conta. Cada aula roda no seu navegador e os cursos de Excel, SQL, Python, Pandas e R terminam com um certificado gratuito.

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2,451,351+ codders inscritos nestes cursos

591 lições683 desafios2,678 perguntas de quiz

Ideal para iniciantes
Ajuda de codificação com IA
Lições interativas e práticas
Narração em áudio em todas as lições
Questionários para testar seu conhecimento
10 certificados gratuitos ao longo da trilha

A trilha de formação em análise de dados, passo a passo

9 cursos9 seções591 lições683 desafios2,678 perguntas de quiz

Cada passo é um curso que já existe na Coddy. Faça na ordem ou pule direto para o que está faltando: de todo jeito, o seu progresso é salvo por curso.

1
Etapa 1
Planilhas e ExcelPágina própria
Começar esta etapaIniciarCélulas, intervalos, fórmulas, procuras, tabelas dinâmicas e as funções que um analista usa todo dia. A maior parte dos dados do mundo vive em planilhas e quase toda análise é compartilhada primeiro em uma, então a trilha começa aqui.Iniciar Página própria
2 seções, em ordem
1. Fundamentos42 lições34 desafios235 perguntas
2. Fórmulas e análise de dados28 lições48 desafios100 perguntas
70 lições82 desafios335 perguntas
2
Etapa 2
SQL para análise de dadosPágina própria
Começar esta etapaIniciarSelecionar, filtrar, juntar, agrupar e agregar tabelas reais e, depois, funções de janela e subconsultas. SQL é a habilidade mais pedida nas vagas de analista de dados e a mais rápida de se tornar útil.Iniciar Página própria
2 seções, em ordem
1. Fundamentos72 lições76 desafios360 perguntas1 projeto
2. Além do Básico27 lições28 desafios167 perguntas
99 lições104 desafios527 perguntas1 projeto
3
Etapa 3
Fundamentos de PythonPágina própria
Começar esta etapaIniciarVariáveis, controle de fluxo, funções e coleções: exatamente as duas seções que um analista precisa antes de NumPy e Pandas fazerem sentido. Classes e objetos podem esperar; um analista em atividade raramente escreve isso.Iniciar Página própria
2 seções, em ordem
1. Fundamentos77 lições111 desafios341 perguntas3 projetos
2. Lógica e Fluxo78 lições93 desafios329 perguntas3 projetos
155 lições204 desafios670 perguntas6 projetos
4
Etapa 4
NumPy: números rápidosPágina própria
Começar esta etapaIniciarArrays, aritmética vetorizada, indexação, agregação e broadcasting. O NumPy é o motor por baixo do Pandas e de toda biblioteca científica de Python, e entendê-lo é o que faz as operações com DataFrame deixarem de parecer mágica.Iniciar Página própria18 lições34 perguntas
5
Etapa 5
Pandas: tabelas em PythonPágina própria
Começar esta etapaIniciarDataFrames, limpeza, filtragem, agrupamento, junção e remodelagem de conjuntos de dados reais. É neste passo que o Python ultrapassa a planilha: tudo o que você fazia no Excel, repetível e sobre dados grandes demais para abrir.Iniciar Página própria19 lições
6
Etapa 6
Trazendo os dados: arquivos, JSON e APIs
Começar esta etapaIniciarLer e escrever arquivos, fazer o parse de JSON, chamar uma API web e lidar com o que dá errado. Dados reais nunca chegam como uma tabela limpa; um analista que sabe buscar os próprios dados não fica esperando por um engenheiro.Iniciar
3 cursos, em ordem
31 lições8 desafios
7
Etapa 7
R, quando a vaga pedirPágina própria
Começar esta etapaIniciarOpcional. As mesmas ideias de análise na linguagem dos times de estatística: vetores, data frames e manipulação de dados. Pule, a menos que uma vaga que você quer peça R; aí faça sabendo que todos os conceitos vêm dos passos de Python.Iniciar Página própria
3 seções, em ordem
199 lições285 desafios1,112 perguntas5 projetos

O que você recebe

Tudo o que você vai usar para aprender a programar

Aprenda Fazendo

Escreva código real, consulte bancos de dados, crie sites e domine prompts de IA. Nossas lições interativas cobrem todas as habilidades que desenvolvedores modernos precisam.

playground.js

Editor de Código

1const greeting = "Hello, Coddy!"

2function sayHi(name) {

3 return greeting + " " + name

Teste #1

Teste #2

Teste #3

Entrada

"Alex"

Saída

"Hello, Coddy! Alex"

Construa Sua Sequência

Mantenha a consistência e veja seu progresso crescer! Acompanhe seu hábito diário de programação, proteja sua sequência com dias de congelamento e ganhe recompensas por aparecer todos os dias.

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Volte amanhã para manter sua sequência!

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Tudo ou Nada

Dia 5 de 7

Congelar Sequência

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Leve sua jornada de programação com você! Sem configuração, sem downloads - apenas abra e comece a programar. Disponível no iOS, Android e Web com avaliações de 4.9 estrelas.

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Variáveis

CONTINUAR

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Avaliação

Você Não Está Sozinho

Compita em placares globais, convide amigos para ganhar recompensas e celebre as conquistas uns dos outros. Programar é melhor com amigos!

Liga ChallengerTop 7 avançam

Alex7+ Days

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Jordan7+ Days

2650

Sam7+ Days

2420

Casey

2180

Morgan7+ Days

1950

Zona de promoção

Aprenda de todas as formas

Leia, ouça, teste-se, pergunte à IA ou consulte qualquer coisa que já tenha estudado. Cada lição se adapta a você.

Introdução a variáveis

Áudio

Uma variável é um contêiner nomeado que armazena um valor que você pode referenciar depois.

Em Python, você cria uma escrevendo o nome, um sinal de igual e o valor que quer armazenar.

O valor pode mudar com o tempo - reatribuir o nome simplesmente o aponta para um novo valor.

1xSarah

Seja Certificado

Ganhe certificados para cada curso que você completar. Adicione-os ao seu perfil do LinkedIn e currículo para mostrar sua experiência em programação aos empregadores.

Certificado de Conclusão

Este certifica queJoão Silvacompletou com sucesso

Fundamentos de Python

Datajan 2026

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Por que aprender análise de dados na Coddy

A ordem que o trabalho segue. A maioria dos cursos de analista de dados começa por Python; a maioria dos dias de um analista começa por uma planilha e uma consulta SQL. Esta trilha ensina as ferramentas na ordem em que você vai recorrer a elas, então cada passo já dá retorno antes de o próximo começar.
Dados reais, consultas reais. Você escreve SQL em tabelas reais, transforma DataFrames reais do Pandas e monta fórmulas reais de planilha no navegador: nada para instalar, nada simulado em slides.
Dicas de IA que leem a sua consulta. Quando um join traz as linhas erradas ou uma operação com DataFrame quebra, o Bugsy olha o que você escreveu e te empurra na direção da solução sem entregar a resposta.
Certificados gratuitos, cada um verificável em uma URL própria, para os cursos de Excel, SQL, Python, Pandas e R. Um certificado de Excel, um de SQL e um de Pandas são três linhas no currículo que um gestor de contratação consegue testar em dez minutos.

Perguntas frequentes sobre como se tornar analista de dados

Como me tornar analista de dados sem experiência?

Aprenda as três ferramentas que aparecem em toda vaga de analista - planilhas, SQL e Python ou R - nessa ordem e depois monte duas ou três análises de conjuntos de dados públicos reais que respondam a uma pergunta que alguém faria de verdade. Isso é esta trilha mais um portfólio pequeno. Experiência com dados é mais fácil de construir do que na maioria das carreiras: cada conjunto de dados público é um projeto esperando para ser escrito.

Quais habilidades um analista de dados precisa ter?

Planilhas para o trabalho rápido e para compartilhar, SQL para tirar os dados de um banco, uma linguagem de programação para tudo o que a planilha não faz (limpar, cruzar tabelas grandes, criar processos repetíveis), estatística suficiente para saber o que uma média esconde e escrita boa o bastante para explicar um gráfico a quem não vai ler os números. Esta trilha cobre as três primeiras diretamente; as duas últimas você pratica em cada análise que escreve.

Devo aprender Excel, SQL ou Python primeiro para análise de dados?

Excel primeiro, SQL depois e Python em terceiro, que é a ordem desta trilha. Planilhas ensinam você a pensar em tabelas sem custo nenhum. SQL é a habilidade mais pedida em vagas de analista e em três semanas já é útil. Python só compensa quando você tem dados grandes ou bagunçados o suficiente para a planilha sofrer, então aprendê-lo primeiro é aprendê-lo sem motivo.

Python ou R é melhor para análise de dados?

Python, para a maioria das vagas de analista, porque é pedido com muito mais frequência e a mesma habilidade se aproveita em automação e em trabalho de engenharia. R continua sendo a linguagem dos departamentos de estatística e de alguns times de pesquisa e da indústria farmacêutica. Esta trilha ensina Python com NumPy e Pandas e mantém R como passo final opcional, para você acrescentar quando uma vaga pedir.

Quanto tempo leva para se tornar analista de dados?

Cerca de quatro a seis meses com uma hora por dia para chegar a um nível júnior. Nesta trilha, Excel leva duas a três semanas, SQL três a quatro, os fundamentos de Python umas seis, e NumPy e Pandas duas a três semanas juntos. O tempo restante é o que mais importa: escrever análises de conjuntos de dados reais até conseguir explicar um resultado a quem não perguntou pelo método.

Esta trilha de analista de dados cobre Tableau ou Power BI?

Não, e preferimos dizer isso a encher a página. Ferramentas de dashboard são um requisito comum nas vagas e são um estudo curto depois que você já sabe dar forma aos dados que estão por baixo delas, que é o que esta trilha ensina. Quando um curso de visualização entrar no ar na Coddy, ele vira mais um passo desta trilha.

Um certificado de analista de dados vale alguma coisa?

Sozinho, pouco; junto de habilidades que um gestor de contratação consegue testar, bastante. Os cursos de Excel, SQL, Python, Pandas e R daqui emitem cada um o seu certificado gratuito com URL própria e verificável, e cada um nomeia uma habilidade concreta. São essas as linhas que um sistema de triagem de currículos procura e as três perguntas que um entrevistador vai pedir para você provar.

Outras trilhas de aprendizado

Os mesmos cursos, organizados para outra função. O progresso é mantido: um curso concluído em uma trilha conta em todas as trilhas que o incluem.

Todas as trilhas de aprendizado

Ilustração das linguagens de programação do Coddy

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