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.

COMEÇAR A APRENDER(é grátis)

2,347,853+ codders inscritos nestes cursos

470 lições440 desafios1,998 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
8 certificados gratuitos ao longo da trilha

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

9 cursos7 seções470 lições440 desafios1,998 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 lições72 desafios360 perguntas
2. Além do Básico27 lições28 desafios167 perguntas
99 lições100 desafios527 perguntas
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 lições98 desafios341 perguntas
2. Lógica e Fluxo78 lições77 desafios329 perguntas
155 lições175 desafios670 perguntas
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 própria78 lições75 desafios432 perguntas

O que você recebe

Tudo o que você vai usar para aprender a programar

Learn by Doing

Write real code, query databases, build websites, and master AI prompts. Our interactive lessons cover every skill modern developers need.

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Code Editor

1const greeting = "Hello, Coddy!"

2function sayHi(name) {

3 return greeting + " " + name

Test #1

Test #2

Test #3

Input

"Alex"

Output

"Hello, Coddy! Alex"

Build Your Coding Streak

Stay consistent and watch your progress grow! Track your daily coding habit, protect your streak with freeze days, and earn rewards for showing up every day.

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Variables

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Compete on global leaderboards, invite friends to earn rewards, and celebrate each other's wins. Coding is better with friends!

Challenger LeagueTop 7 advance

Alex7+ Days

2840

Jordan7+ Days

2650

Sam7+ Days

2420

Casey

2180

Morgan7+ Days

1950

Promotion zone

Every way to learn

Read, listen, test yourself, ask the AI, or look up anything you've already covered. Every lesson meets you where you are.

Intro to Variables

Audio

A variable is a named container that stores a value you can reference later in your program.

In Python, you create one by writing the name, an equals sign, then the value you want to store.

The value can change over time - reassigning the name simply points it to a new value.

1xSarah

Prove Your Skills

Earn certificates for every course you complete. Add them to your LinkedIn profile and resume to showcase your coding expertise to employers.

Certificate of Completion

This certifies thatJohn Doehas successfully completed

Python Fundamentals

DateJan 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

Coddy programming languages illustration

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