Notas sobre Carreira em Ciência de Dados

Introdução

• Importância de entender a abordagem correta para entrar no mercado de Ciência de Dados.
• Experiência pessoal em grandes empresas como Disney, Google, Facebook e TikTok.

Caminho para a Carreira em Dados

• Início da Carreira:

  • A maioria dos profissionais de dados começou em pequenas empresas antes de chegar a grandes empresas (Big Techs).
  • Poucas exceções de quem iniciou diretamente em Big Techs.

• Trabalho em Pequenas Empresas:

  • Muitas vezes, o trabalho de análise de dados em pequenas empresas é diferente do que se faz em Big Techs.
  • A necessidade real está mais ligada à geração de insights e recomendações do que ao uso de algoritmos complexos.

Educação e Expectativas

• Aprendizagem Prática:

  • Alunos frequentemente aprendem Python, Machine Learning, mas podem não aplicar esses conhecimentos no dia a dia.
  • O uso de ferramentas como Excel pode ser mais comum em empresas menores, mesmo com formação avançada.

• Metodologias de Mensuração:

  • Foco em entender metodologias de mensuração e processos analíticos.
  • Análise deve gerar resultados relevantes para a empresa.

Avanço na Carreira

• Experiência Contínua:

  • Começar com análises simples e evoluir para problemas mais complexos ao longo da carreira.
  • Exemplo de aluno que progrediu de uma pequena empresa para um grande setor energético.

• Importância do Contexto:

  • O conhecimento do setor específico (ex: saúde, marketing, logística) é crucial para o sucesso a longo prazo.
  • Indústrias diferentes exigem habilidades e experiências distintas.

Oportunidades Futuras

• A profissão de ciência de dados está mudando com a introdução de modelos de linguagem avançados (large language models).
• Essas mudanças afetam principalmente grandes empresas que têm a necessidade de avançar na utilização de dados.
• Os profissionais que começam em posições mais simples e evoluem têm maior chance de alcançar posições de destaque.

Conclusão

• Resumo do Processo:

  • Comece por entender o processo analítico e metodologias.
  • Busque posições que permitam desenvolvimento prático em análise de dados.
  • Com o tempo, as oportunidades em empresas maiores se tornarão disponíveis.

• Mensagem Final:

  • Não se desanime com o início em posições mais simples. O crescimento vem com a experiência e aprendizado contínuo.