Bootcamp {Re}start
O mundo dos dados oferece diversas possibilidades, e escolher a trilha certa do bootcamp pode ser um desafio. Este quiz ajudará você a descobrir qual área combina mais com suas habilidades e interesses: Engenharia de Dados, Análise de Dados ou Ciência de Dados. Responda às perguntas e veja qual caminho pode ser o ideal para você!
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1
O que mais te interessa quando pensa em trabalhar com dados?
Criar e estruturar bancos de dados eficientes para armazenar grandes volumes de informação.
Explorar e visualizar dados para encontrar insights que ajudem nas decisões de negócios.
Construir modelos preditivos e algoritmos para entender padrões e tendências nos dados.
2
Como você se sente em relação à programação?
Gosto de programar e me interesso por performance, escalabilidade e otimização de código.
Consigo programar, mas prefiro focar mais na interpretação e visualização dos dados.
Adoro programar e estou interessada em inteligência artificial e machine learning.
3
Se estivesse trabalhando em um projeto de dados, qual parte do processo mais te empolgaria?
Garantir que os dados estejam organizados, bem armazenados e disponíveis para análise.
Criar dashboards e relatórios para comunicar informações de forma clara e acessível.
Desenvolver modelos estatísticos ou de machine learning para prever tendências.
4
Qual dessas ferramentas ou tecnologias você gostaria de dominar?
Banco de dados (SQL, NoSQL), pipelines de dados (Airflow, Spark) e ferramentas de nuvem (AWS, GCP).
Ferramentas de BI (Power BI, Tableau) e análise em Python (Pandas, NumPy).
Machine learning (Scikit-learn, TensorFlow) e estatística avançada.
5
Como você descreveria sua forma de pensar?
Estruturada e lógica, gosto de organizar processos para que tudo funcione sem falhas.
Analítica e investigativa, gosto de explorar dados para entender o que está acontecendo.
Criativa e experimental, gosto de testar hipóteses e criar soluções inteligentes com dados.
6
Se você tivesse que apresentar um projeto, qual seria o seu foco principal?
Explicar como os dados são coletados, armazenados e processados de forma eficiente.
Criar um painel interativo que mostre insights e tendências de forma clara.
Demonstrar um modelo preditivo que pode ajudar a prever cenários futuros.
