Ciência de Dados na Veia

É impossível gerar modelos de machine learning que sejam úteis para as áreas de negócio sem o uso da estatística.

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Ninguém se importa com o seu dashboard colorido ou com as suas análises exploratórias, a não ser que elas tragam insights que possam auxiliar a área de negócio em alguma tarefa.

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Se você focar no resultado, você chegará rápido. Para chegar mais longe, você precisa focar no processo.

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Os clientes querem uma solução de dados que resolva o problema deles sem adicionar processos de alta complexidade.

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O seu salário como profissional de dados é proporcional aos problemas de negócio que você consegue resolver, não ao seu conhecimento teórico.

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Em breve mais informações!

Você está procurando uma vaga para Cientista de Dados?

Os processos seletivos de maneira geral podem ser muito competitivos, ainda mais quando falamos das áreas de tecnologia.

Mas fique tranquilo porque existem algumas coisas que podem te ajudar a se destacar na hora da entrevista.

Veja a seguir 4 maneiras para você se destacar no processo seletivo e aumentar suas chances de ser contratado!

Já salva para não esquecer depois.

Quer ser um Cientista de Dados desejado pelo mercado?

Arraste para o lado e descubra as 4 habilidades de manipulação de dados que vão alavancar sua carreira na área de dados e te tornar um profissional de destaque!
Qual delas é a mais difícil pra você?
Me conta aqui nos comentários que eu faço um post exclusivo contando tudo o que você precisa saber para dominá-la.

Quer potencializar o seus modelos de Machine Learning?

A engenharia de features é essencial para melhorar a performance dos modelos de Machine Learning e para extrair dados relevantes dos dados extraídos, lidar com desafios específicos dos conjuntos de dados e adequar a abordagem aos problemas e domínios específicos.

Ela é uma etapa crítica no processo de construção de modelos eficazes de aprendizado de máquina e na obtenção de insights acionáveis a partir dos dados.

Existem 4 tipos de engenharia de features que são fundamentais para aprimorar o desempenho dos modelos de Machine Learning e maximizar a capacidade de insights extraídos dos dados.

Veja no carrossel quais são essas 4 engenharias de features cruciais para você dominar com um Cientista de Dados!

Está frustrado com a carreira na Ciência de Dados? Cuidado para não cair no conto do vigário…

Existe uma infinidade de propagandas com promessas milagrosas de ascensão profissional.

Cuidado! Nem todas elas são verdade…

Todo aspirante a Cientista de Dados quer uma transformação rápida e uma ascensão no mercado de milhões, mas não é assim que funciona na Ciência de Dados.

Para você se tornar um verdadeiro Cientista de Dados de Elite capacitado para atender as demandas mais desejadas do mercado, você precisa de tempo e muito esforço.

Alinhe as suas expectativas com o mercado e saiba quais são as habilidades mais requisitadas para você desenvolvê-las.

Elaborar um bom currículo para vagas de cientista de dados é fundamental para chamar a atenção dos recrutadores e destacar suas habilidades relevantes para a área. Aqui estão algumas dicas para você elaborar um currículo eficaz:

1. Resumo profissional: Inicie seu currículo com um resumo profissional conciso, destacando suas principais habilidades, experiências e conquistas relevantes para a ciência de dados. Isso deve atrair a atenção dos recrutadores logo de início.

2. Destaque suas habilidades: Liste suas habilidades técnicas, como programação (Python, R, SQL, etc.), análise de dados, aprendizado de máquina, visualização de dados, estatística, entre outras. Certifique-se de incluir as habilidades específicas solicitadas na descrição da vaga.

3. Experiência profissional: Liste suas experiências de trabalho relevantes, começando pelo cargo mais recente. Forneça informações sobre as responsabilidades que você tinha e os projetos em que trabalhou. Destaque os resultados alcançados e como suas contribuições impactaram a organização. Seja específico e use números ou métricas sempre que possível.

4. Projetos relevantes: Se você trabalhou em projetos de ciência de dados relevantes, mencione-os separadamente, destacando a descrição do projeto, as técnicas utilizadas, os resultados obtidos e as lições aprendidas. Isso demonstra sua capacidade de aplicar seus conhecimentos em projetos práticos.

5. Educação e formação acadêmica: Liste sua formação acadêmica, incluindo cursos relevantes, especializações e certificações. Se você tiver concluído um mestrado ou doutorado relacionado à ciência de dados, inclua detalhes sobre sua pesquisa e área de foco.

Você também tem dificuldade de elaborar um bom currículo para as vagas de cientista de dados?

Não fique de fora do mercado!

Muita gente acaba desistindo do mercado de dados por não conseguir acompanhar as mudanças e avanços tecnológicos constantes.

Aprenda cinco formas de lidar com essas mudanças neste post e manter seus pés bem ancorados neste mercado.

Não desista!
Persista!

Você está iniciando na Ciência de Dados?

Em qualquer área do mercado existem barreiras de entrada, e para evitar ser nocauteado por elas o melhor a fazer é saber exatamente o que te aguarda ao longo do caminho.

Então, dê uma olhada nesse carrossel e siga o fio para entender quais dificuldades você pode enfrentar nessa jornada.

Você já passou por alguma delas?
Conte aqui nos comentários.

Você sabe quais aplicações de Ciência de Dados possuem alta demanda de mercado?

Se você quer ser desejado no mercado de Ciência de Dados, você precisa ter os conhecimentos e técnicas com mais demandas no mercado.

Veja a seguir 4 aplicações de Ciência de Dados que você deve saber para estar apto para atender as demandas do mercado de dados hoje.

Já salva para consultar depois!

No começo da Ciência de Dados no Brasil não havia muitas pessoas qualificadas para trabalhar nessa área e as empresas não tinham clareza sobre como organizar a área de dados para garantir a qualidade das entregas.

Naquela época, qualquer pessoa que tivesse um conhecimento mínimo sobre Ciência de Dados poderia conseguir um emprego como Cientista de Dados no curto prazo, mesmo sem ter grandes qualificações.

Isso gerou uma hype gigantesca em torno da Ciência de Dados e muitas promessas milagrosas surgiram para suprir uma demanda crescente de pessoas que queriam ser Cientista de Dados.

Com o amadurecimento do mercado, os processos seletivos para Cientistas de Dados começaram a ficar mais criteriosos e a selecionar aqueles profissionais que de fato poderiam gerar resultados no mundo real.

Para você se tornar um Cientista de Dados hoje você precisará cumprir uma série de requisitos técnicos, além de demonstrar um pouco de conhecimento de negócios e algumas soft skills.

E esse conhecimento você não vai adquirir da noite para o dia. Você precisará de um plano de estudos que priorize aquilo que possui mais demanda de mercado e de muita disciplina para seguir esse plano até conseguir uma oportunidade.

Para estimar o tempo que você levará para cumprir o seu objetivo, você precisa levar em conta a sua curva de aprendizado, o seu tempo de dedicação diária e o seu posicionamento profissional.

Somente com essas variáveis em mãos que você poderá alinhar as suas expectativas em relação à ciência de dados e ter clareza sobre os próximos passos.

Eu diria que em torno de 9 meses estudando Ciência de Dados em tempo integral seriam suficientes para você conseguir a sua primeira oportunidade. Caso você tenha pouco tempo para estudar por dia, a sua jornada pode demorar em torno de 1 ano ou mais.

Você também está com dificuldade para iniciar carreira na Ciência de Dados?

Nem só de Cientista de Dados vive a Ciência de Dados!

A área de dados evoluiu nos últimos anos e se tornou a casa de alguns profissionais de dados que são indispensáveis para o mercado.

Se você quer começar uma carreira sólida na Ciência de Dados veja a seguir quais são esses profissionais e qual a responsabilidade de cada um deles dentro do mercado de dados.

Você já conhecia essas profissões?

Por que todo Cientista de Dados comete esses erros?

É muito comum cometer esses erros durante a geração de modelos para resolver problemas de negócio.

Existe uma variedade de tipos de machine learning e métodos estatísticos que podem ser usados e isso pode gerar confusão na hora de selecionar o meio mais adequado para aquele problema.

Por isso, anote esses 4 pontos que você deve evitar na geração do seu projeto.
Você já cometeu algum desses erros?

Quer saber qual é o segredo para se tornar um Cientista de Dados?
Não existe nenhum milagre ou fórmula mágica que vai te transformar em um Cientista de Dados no curto prazo!

Mas, calma! Você não vai passar por aqui e sair de mãos vazias.

Existe sim algo que você precisa saber e que fará toda a diferença na sua jornada.
Passe para o lado e descubra!

A maioria dos iniciantes na Ciência de Dados gasta quase 100% do seu tempo aprendendo novas técnicas de Ciência de Dados sem focar na necessidade real das empresas.

Esse é um dos maiores erros que você pode cometer.

Entenda uma coisa: o conhecimento não tem valor de mercado.

Você precisa usar o seu conhecimento para gerar algo que as empresas precisam. Só assim os seus esforços valerão a pena.

No seu caso, o ideal seria dar um passo para trás e avaliar se o seu plano de estudos está alinhado com as exigências das vagas. Isso daria clareza de como priorizar os tópicos a serem estudados.

O próximo passo é focar em aprender aquilo que as empresas mais valorizam em um profissional de dados e ignorar todo o resto, pelo menos até você conseguir uma oportunidade de trabalho.

Você também sente que não está preparado para o mercado de dados?

Afinal, existe diferença entre o Analista de Dados e o Cientista de Dados?

Você também já se fez essa pergunta? É muito comum haver uma certa confusão entre essas duas profissões da Ciência de Dados, mas a verdade é elas não são a mesma coisa.

É claro que existem habilidades e atividades similares nessas duas funções e por isso as empresas acabam utilizando o nome “Analista de Dados” e “Cientista de Dados” de maneira intercambiável em suas descrições de trabalho como se fossem a mesma coisa.

Mas eu vou te contar as principais diferenças entre essas duas profissões para você nunca mais ficar confuso.

De maneira resumida, o Analista de Dados coleta e organiza dados para tomar decisões informadas, enquanto o Cientista de Dados utiliza técnicas mais avançadas para criar soluções personalizadas para problemas específicos além de ser responsável por gerar modelos de predição.

Você quer saber mais sobre o papel do Cientista de Dados?
Comenta aqui embaixo.

Essa é uma das dúvidas mais recorrentes nas minhas redes sociais e eu vejo que muitos aspirantes a cientista de dados ainda caem no papo furado do mundo cor de rosa pregado por várias comunidades de ciência de dados.

Até poucos anos atrás era bem fácil iniciar carreira como cientista de dados porque as empresas não tinham clareza sobre quem é esse profissional. Qualquer pessoa com o mínimo de conhecimento em machine learning e visualização de dados poderia conseguir um trabalho como cientista de dados.

Hoje o jogo mudou. Só para você conseguir uma boa oportunidade de emprego na ciência de dados hoje, você precisa cumprir uma série de requisitos técnicos.

Um dos pontos chave para quem quer iniciar carreira na ciência de dados é saber manipular dados e criar features que estejam alinhadas com os problemas de negócio. Portanto, se você está estudando ciência de dados sem ter nenhum conhecimento prévio na área, eu sugiro que você aprenda a manipular dados usando a linguagem Python com as bibliotecas Pandas e NumPy.

Muitos aspirantes a cientista de dados fazem o caminho inverso: eles começam pela geração de modelos de machine learning, mesmo sem ter a habilidade de manipulação de dados.

Boa parte dessa galera não percebe que um cientista de dados gasta em torno de 90% do tempo de um projeto fazendo manipulação de dados e entendendo o negócio. Além disso, a etapa de geração de modelos é a parte mais fácil dos projetos.

Você sabe como manipular dados de forma otimizada para desenvolver projetos de ciência de dados?

Você quer começar a trabalhar com Ciência de Dados, mas não sabe nada de tecnologia?

A área da Ciência de Dados realmente exige algum nível de conhecimento em tecnologia, mas não é impossível começar na área sem ele!

Existem alguns conhecimentos não tecnológicos essenciais para a área e que você pode começar a aprender agora sem precisar se aprofundar em conteúdos mais técnicos.

Nesse post eu trouxe os três pilares que regem a área da Ciência de Dados e te explico como é possível iniciar na área mesmo sem saber nada de tecnologia.

Mas lembre-se: a Ciência de Dados é uma área tecnológica e se você quiser crescer profissionalmente nela vai precisar no futuro se aprofundar nas técnicas de programação, machine learning, entre outras.

Te dei uma luz no fim do túnel?

Logo mais, às 10hs, estaremos ao vivo com a nossa aula semanal.

Te vejo por lá.

Clique no link abaixo e entre na live:
https://www.youtube.com/watch?v=3W7rzpWlYaM

A maioria dos cientistas de dados foca em adquirir habilidades técnicas para saber como resolver algum problema. E isso é um ponto importante para o desenvolvimento profissional.

Conforme crescemos na carreira, temos que atuar de forma mais estratégica e alocar melhor o nosso tempo. Dessa forma, precisamos escolher o que fazer, qual direção tomar, mesmo que ainda não tenhamos o conhecimento técnico suficiente para finalizar um projeto.

Tenha coragem para encarar novos desafios e será recompensado por isso.

A maioria dos cientistas de dados foca em se desenvolver bastante na parte técnica, fazendo diversos treinamentos sobre ciência de dados. No fim das contas, essa galera acaba usando de forma errada o seu ativo mais precioso: o tempo.

No longo prazo, as soft skills são responsáveis por 80% do resultado que conseguimos atingir nas nossas carreiras. Então não faz sentido gastar 100% do tempo adquirindo cada vez mais conhecimento técnico pois isso vai gerar apenas 20% do seu resultado no longo prazo.

Aja com sabedoria e comece a criar ativos para a sua carreira na ciência de dados. Assim você colherá melhores frutos no futuro.

Fez sentido pra você?

O cientista de dados é o profissional que analisa os dados da empresa com o objetivo de gerar insights para melhorar os resultados do negócio.

Infelizmente, boa parte dos cientistas de dados foca em gerar resultados apenas para a empresa onde trabalha, esquecendo de construir algo para a sua própria carreira.
Em caso de demissão, esse profissional pode ter grande dificuldade de se recolocar no mercado porque a casa que ele construiu (a carreira) está em um terreno que não é dele.

Não começa esse erro. Use o seu tempo de forma estratégica para gerar ativos para a sua carreira de cientista de dados para conseguir ter uma ascensão profissional consistente.

A falta de foco é um dos maiores problemas de quem quer crescer na ciência de dados.

São tantas as oportunidades e opções de técnicas e tecnologias que podem ser usadas nos projetos que alguns profissionais podem se sentir perdidos sem um direcionamento adequado.

Além disso, muita informação traz consigo a falta de atenção. A era do conhecimento se tornou sinônimo para o hábito da multitarefa.

Eu nunca fui um bom aluno, mas sempre tive clareza e foco nas minhas atividades. E isso foi um dos pontos chaves, se não o mais importante, que me ajudou a conquistar a carreira profissional que tenho hoje.

Na minha época de graduação, eu conheci excelentes estudantes que tiravam notas excepcionais, enquanto eu era reprovado em diversas disciplinas de computação.

Para falar o português claro: eu era aquele que sempre se ferrava.

Com o tempo percebi onde estava o problema. Apesar desses alunos tirarem sempre notas excepcionais na maioria das matérias, eles não tinham foco nem clareza de onde queriam chegar e muito menos sabiam discernir quais disciplinas seriam as mais importantes para o seu futuro profissional.

No final das contas, a maioria deles não chegou muito longe mesmo tendo um potencial acima da média, um excelente currículo e contatos profissionais.

No meu caso, eu tive que começar do zero…

Então ao invés de desperdiçar o meu tempo adquirindo conhecimentos de maneira geral, que eu sabia que não me levariam a lugar algum, optei por aprender aquilo que realmente poderia me levar para o próximo nível.

Isso otimizou os meus esforços e aumentou drasticamente os meus resultados. Portanto, se você quiser de fato ser um profissional de elite na ciência de dados, você precisa de clareza e foco.

Me conta aqui: você sabe quais disciplinas ou matérias você deve concentrar seus esforços para alcançar os seus objetivos?