Minha resposta objetiva: “existem cursos melhores?”
Sim, especialmente CS50P, Pro Git, Mode SQL, LeetCode SQL 50, OpenIntro e StatQuest. Essas são escolhas com alta densidade técnica e excelente reputação.
Fase 4: Data Analytics (Pandas & NumPy)
| Prioridade | Etapa | Curso | Objetivo (1 linha) | Saída/Entrega (o que produzir) | Quando fazer (gatilho no roadmap) | Link/Drive | Feito [✓ e ✗ ] |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Fase 1: Python | CS50P (Harvard) | Base forte de Python com foco em lógica, testes e debugging | Repo python-fundamentos com exercícios resolvidos + README |
Se você quer base “blindada” e ritmo intenso | (edX) | ✗ |
| 2 | Fase 1: Python | Python for Everybody (U. Michigan) | Python + dados (parsing, APIs, databases) com progressão bem estruturada | Repo py4e-notes + mini-projetos (extração + limpeza) |
Se quiser caminho completo com “ponte” p/ dados | (Coursera) | ✗ |
| 3 | Fase 1: Python | Automate the Boring Stuff | Automatização prática (arquivos, regex, planilhas) — utilidade real | 3 scripts úteis (ex.: limpar CSV, renomear arquivos, gerar relatório) | Quando já domina sintaxe básica e quer “aplicação” | (automatetheboringstuff.com) | ✗ |
| 4 | Fase 1: Python | Ferramenta de prática: Kaggle Learn Python | Exercícios curtos e diretos, orientados a dados | Checklist concluído + prints no README | Quando você já escreve scripts sem travar | (Kaggle) | ✗ |
| 5 | Fase 1: Python | Fixação: “20 scripts PEP 8” | Fixar sintaxe + organização de código e leitura | Pasta scripts/ com 20 arquivos + lint básico |
Ao terminar o curso principal da fase | (seu Drive/GitHub) | ✗ |
| 6 | Fase 2: Git/GitHub | Pro Git (livro oficial) | Modelo mental completo de Git (histórico, branches, merges, remotes) | Repo com anotações + comandos essenciais + exemplos | Se você quer entender Git “de verdade” | (Git) | ✗ |
| 7 | Fase 2: Git/GitHub | Atlassian Git Tutorials | Workflow e práticas de time (branching, PR, merge) | “Cheatsheet” pessoal + 1 repo usando workflow | Quando você já faz commit/push e quer workflow profissional | (Atlassian) | ✗ |
| 8 | Fase 2: Git/GitHub | Coursera: Introduction to Git and GitHub | Curso estruturado para consolidar Git + remotes | Repo com exercícios + README do fluxo | Se você quer trilha guiada e completa para remotes | (Coursera) | ✗ |
| 9 | Fase 2: Git/GitHub | Ferramenta de prática: GitHub Skills | Treinos práticos dentro do GitHub (Issues/Actions) | Badges concluídos + repo “treino” | Quando você já tem GitHub e quer prática real de plataforma | (skills.github.com) | ✗ |
| 10 | Fase 2: Git/GitHub | Fixação: “Repo padrão profissional” | Padronizar README, estrutura, commits e PR | Template repo (README, estrutura, licença, .gitignore) | No fim da fase, antes de projetos de dados | (seu Drive/GitHub) | ✗ |
| 11 | Fase 3: SQL | Mode SQL Tutorial (Basic → Intermediate) | SQL para análise com foco em queries reais (filtro, agregação, joins) | Repo sql-mode com queries comentadas |
Quando você já entende SELECT/WHERE e quer crescer rápido | (mode.com) | ✗ |
| 12 | Fase 3: SQL | SQLBolt | Fundamentos com exercícios interativos (muscle memory) | 1 arquivo por lição com query + explicação | Se você quer prática rápida e progressiva | (sqlbolt.com) | ✗ |
| 13 | Fase 3: SQL | Khan Academy (SQL) | Base didática com exercícios no navegador | Resumo + queries essenciais (JOIN/GROUP BY) | Se você prefere didática acadêmica e bem guiada | (você já usa Khan) | ✗ |
| 14 | Fase 3: SQL | Ferramenta de prática: LeetCode SQL 50 | Treino “interview-grade” com 50 problemas essenciais | Pasta leetcode-sql50/ com soluções e comentários |
Quando você já faz JOIN/GROUP BY sem travar | (leetcode.com) | ✗ |
| 15 | Fase 3: SQL | Fixação: “SQL KPI Pack” | Fixar métricas de negócio (receita, churn, cohort, funil) | 10 queries de KPI + README (perguntas → query) | Ao terminar SQL básico/intermediário | (seu Drive/GitHub) | ✗ |
| 16 | Fase 4: Pandas/NumPy | Kaggle Learn Pandas | Pandas direto ao ponto com desafios práticos | Notebook(s) finalizados + export de resultados | Quando você já sabe ler CSV e inspecionar dados | (Kaggle) | ✗ |
| 17 | Fase 4: Pandas/NumPy | Corey Schafer (Pandas) | Pandas com clareza e profundidade (merge/groupby/cleaning) | Repo pandas-corey com scripts/notebooks por tema |
Quando você quer dominar Pandas para trabalho real | (você já tem esse) | ✗ |
| 18 | Fase 4: Pandas/NumPy | Python for Everybody (trilhas de dados) | Reforço aplicado (dados, parsing, bases) com progressão | Mini-projeto: coletar → limpar → analisar → reportar | Se quiser reforçar a ponte Python↔Dados | (Coursera) | ✗ |
| 19 | Fase 4: Pandas/NumPy | Ferramenta de prática: Kaggle Datasets | Dados reais e sujos (o que importa) | 2 análises completas com README e conclusões | Quando Pandas básico estiver ok | (Kaggle) | ✗ |
| 20 | Fase 4: Pandas/NumPy | Fixação: “2 projetos EDA + limpeza” | Fixar limpeza, tipos, datas, merges e métricas | 2 repos: eda-projeto-1 e eda-projeto-2 |
Fechamento da fase | (seu Drive/GitHub) | ✗ |
| 21 | Fase 5: Estatística | OpenIntro Statistics | Estatística aplicada com livro aberto e excelente estrutura | Resumo por capítulo + exercícios selecionados | Se você quer base sólida e moderna | (openintro.org) | ✗ |
| 22 | Fase 5: Estatística | Introduction to Modern Statistics (OpenIntro) | Estatística moderna (material atualizado) | Notas + 1 mini-estudo com conclusão | Se você quer conteúdo mais atual e aplicado | (openintro-ims.netlify.app) | ✗ |
| 23 | Fase 5: Estatística | StatQuest (playlist) | Explicações cristalinas dos conceitos que caem em entrevistas | “Caderno de 15 conceitos” (1 página por conceito) | Quando travar em inferência, p-values, CI, regressão | (YouTube) | ✗ |
| 24 | Fase 5: Estatística | Ferramenta de prática: Khan Academy (estatística) | Exercícios para consolidar fundamentos | Checklist de tópicos + erros comuns anotados | Enquanto lê OpenIntro (em paralelo) | (você já usa Khan) | ✗ |
| 25 | Fase 5: Estatística | Fixação: “A/B básico end-to-end” | Fixar inferência com decisão (não só conta) | Notebook A/B: hipótese→métrica→teste→decisão | Ao terminar intervalos + testes básicos | (seu Drive/GitHub) | ✗ |