r/datasciencebr

Fala pessoal, beleza?

Estou enfrentando um dilema na minha transição de carreira e queria a opinião de vocês. tenho 3 anos de experiência como dev e hoje atuo como analista de ti, mas meu foco é migrar pros dados (quero vaga de analytics engineer ou analista de dados mesmo).

meu background: sei python, sql avançado, dbt, gcp, airflow, modelagem, etc. e tenho uma bagagem legal no setor de fintech, resolvendo B.O. real com dados. O problema é a minha formação: faço ead de ciência de dados em uniesquina.

Percebi que no mercado atual ter só esse nome no currículo não vale nada, mesmo mostrando que sei resolver problemas complexos. Já testei currículo em ats e deu nota ótima, mandei pra vários recrutadores analisarem e todos dizem a mesma coisa: "teu currículo tá perfeito, impossível não conseguir vaga, é só aplicar".

a realidade? estou há 5 meses aplicando todo santo dia pra tudo que é vaga da área e tive ZERO entrevistas. Quando vou stalkear no linkedin quem passou, vejo pessoas sem experiência nenhuma, sem projeto nenhum no github e no máximo um jovem aprendiz, mas que têm o nome de uma faculdade forte no currículo (usp, ufrj, ufrgs). O "filtro de grife" tá me jogando no lixo logo na triagem.

como sei que preciso de um nome forte pra ontem, estou dividido entre duas opções:

opção 1: economia na ufrgs (noturno) como preciso trabalhar, a única federal presencial viável seria à noite. O único curso que se encaixa um pouco com dados lá é ciências econômicas. O pró é o nome pesado desde o início e o networking e o contra é aguentar 4 ou 5 anos de curso puxado trabalhando junto.

opção 2: tecnólogo na fiap + mestrado na federal, fazer um tecnólogo rápido de 2 anos na fiap só pra pegar o diploma e depois tentar direto um mestrado em uma federal forte. Vi uma galera falando em outros posts que quando você tem mestrado, ninguém liga pra onde você fez a graduação, o título mais alto "apaga" o fator de ser um tecnólogo e não bacharelado. O contra é o processo pra entrar no mestrado que deve ser bem concorrido.

Se vocês estivessem no meu lugar, visando puramente passar da barreira de currículo pra área de dados, qual caminho escolheriam e por quê?

Alguém já fez esse esquema de usar mestrado pra limpar graduação fraca? ou a bagagem de economia na federal compensa mais o tempo investido? valeu!

Acompanhando um certo tempo o pessoal que trabalha com desenvolvimento de software, a situação com IA tá ferrando a área e já vi relatos bem desesperadores.

Já não percebo isso do pessoal da área de dados (analista/cientista/engenheiro), como vocês percebem a IA impactando essas 3 áreas?

Alguem de alguma profissao X que migrou para dados/programação estudando sozinho/facul e conseguiu se estabelecer em boas posições no mercado? Como foi sua trajetória e qual seu principal conselho pra quem quer fazer isso em 2026?

Olá, bom dia. Eu atuava como cientista de dados em um estágio na área de otimização, confesso que não curtia muito mas fazia mesmo assim. Recebi bons feedbacks entretanto fui efetivado em outra área pq não tinha vaga no momento. Essa nova área é de analista de sistemas, foco em produto. Estou a duas semanas nessa nova função e não sei crio um roadmap pensando em produto ou ciência mesmo. Matemática e programação não são meus fortes, usava ia o tempo todo.

Boa tarde a todos, eu fiz um post a algumas semanas sobre livros de estatística, muitas pessoas comentaram e eu agradeço demais 😁

Mas agora, eu estou aqui novamente porquê eu queria a opinião de vocês que tiveram experiências por livros, ou quase 100% por livros, apesar de eu está fazendo engenharia elétrica, eu queria me afundar nessa área tão incrível que eu me agarrei no fim do ensino médio

No meu posto anterior (os livros que eu tinha) a maioria só cobria Estatística I e Probabilidade I, eu usei eles pra ganhar a base que tenho agora e eu gostei muito deles, mas estou também reunindo livros de matemática, Calculo, algebra linear, Lógica, Programação e tal, enfim a minha base matemática precisa ser de um nível cabuloso pra avançar de fato em engenharia elétrica

Eu sei que muitos de vocês na maior parte já tem o conteúdo quase completo somente com as aulas que vocês tem na sua faculdade (UFMG, IME, UFRJ, ENCE (ibge) e etc), mas preciso que me falem quais livros vocês já leram nas disciplinas ou que já consultaram por recomendação do professor ou por vontade de aprender mais, podem falar o máximo de referências que tiverem, explicando também porquê gostaram desses livros, eu tô muito ansioso para me ingressar nessa área no futuro

Lembrando, livros clássicos de estatística como Bussab Morettin, Toledo, Mario Triola, ou livros de probabilidade como o Paul meyer ou Magalhães eu já tenho ( Sheldon ross é muito caro jesus 😢) , então eu quero que vocês me falem outras referências, tipo livros de estatística matemática, regressão, amostragem, estatística não paramétrica, ciência de dados, o máximo que conseguirem 😁

Vi um profissional de dados falando que a área não mudou tanto, tanto do dia a dia quanto de vagas perto do mercado de programação

Vocês sentem isso também? ​​

Bom dia, galera! Tudo certinho por ai?

Estou colocando a mão na massa para aprender algumas coisas em ciência de dados e travei numa parte aqui.

Coletei alguns dados públicos de saúde para fazer uma classificação binária, no sentido de praticar mais mesmo. Acontece que após rodar alguns modelos como Random Forest, GBM, e ate mesmo a Regressão Logística, a curva ROC não sai de ~69, mesmo usando Grid Search, o ganho é mínimo. Tentei caçar outras variáveis, mas os dados são escassos, e nada ajuda a aumentar.

Estou trabalhando com reclamações relacionadas a empresas de saúde. Será que o tema em si é complexo? Essa curva seria algo "aceitável"?

Fico agradecido por quaisquer recomendações, seja livros, qqr coisa. Valeus

Blz galera?

Acabei de ver o post sobre como a área de dados está mais "tranquila" do que a de dev, uns defendendo, outros atacando.

E a área de pesquisa operacional/otimização? Ela está f*dida tbm?

Eu to fazendo meu tcc na pós, e por falta de opções, tive que utilizar uma base com dados sintéticos, e o objetivo do trabalho era previsibilidade de quem cancelaria ou não o serviço, daí eu e meu grupo passamos por todas as etapas do CRISP-DM, não achamos nenhuma correlação muito clara, e quando chegou na parte de modelagem, qualquer modelo que eu usava estava performando muito mal pra prever quem realmente ia cancelar. Comecei usando random forest, depois fui testando outros modelos, como o gradient boost e mesmo depois de muito tempo e técnicas, como upsampling, pro modelo não treinar a base apenas analisando os dados dos usuários ativos, que era maioria, também fiz uso de pesos pro modelo “errar menos” onde estavam tendo falsos negativos, mas mesmo assim não consegui um resultado satisfatório. Terminei documentando isso no TCC, mas só pq fiquei curioso queria saber se já aconteceu com mais pessoas esse tipo de caso, onde uma base tem poucos registros de variável-alvo, e resolvi vir aqui pra saber se é normal acontecer esse tipo de situação trabalhando com dados sintéticos. Btw eu fiz o trabalho usando o rapidminer, não sei o quanto ele é utilizado no mercado, mas fiz isso pq tava com pouco tempo pra entregar essa etapa do TCC e parecia a solução que eu iria bater menos cabeça.

​

Bom dia, boa tarde ou boa noite a todos! Atualmente estou no primeiro semestre em uma federal de Ciência de Dados, estou adorando aprender sobre Python, desenvolvimento e pensamento computacional!

Sem enrolar, eu gostaria de saber sobre o mercado de Engenharia, analise ou ciência de dados no Brasil e na gringa. Eu vejo muita gente postando aqui sobre medo da IA tomar o emprego, eu não estou tendo toda essa preocupação toda não, mas eu devo começar a ter?

Eu estou pensando em cursar Ciências de Dados na UVV (Vitória/ES) e gostaria de ouvir quem está no mercado.

O curso tem duração de 3 anos e é forte em Python, SQL, Machine Learning e Inteligência Artificial — incluindo IA Generativa e Agentes Inteligentes no último período. Equilibra bem parte técnica com negócios e tem progressão lógica.

Atualmente trabalho no setor fiscal de uma incorporadora de alto padrão em Vitória, o que me dá contexto real do mercado imobiliário e financeiro local.

Meu plano:

- Me formar em Ciências de Dados

- Fazer um mestrado voltado para o mercado financeiro

- Ou buscar uma segunda graduação/mestrado fora do Brasil

Minhas dúvidas principais:

1. Realmente tem mercado para cientista/analista de dados no Brasil? Principalmente em Vitória

2. Para quem quer atuar no mercado financeiro, qual mestrado faz mais sentido — ciências de dados, finanças quantitativas, economia ou ciências contabeis?

3. Vale a pena buscar mestrado fora do Brasil?

Agradeço qualquer conselho de quem está na área!

Pessoal, queria desabafar/pedir uma sugestão pra voces.

Essa semana peguei uma bucha de DS. Seguinte, tinhamos um cliente quase churnando, queria modelo com 99% de acurácia. Parecia que íamos perder e que esse requisito era só desculpinha deles pra sair por cima. Produto propôs 93% de acc em TP e TN em um escopo específico e eu assumi com o propósito de otimizar o modelo o máximo possível. Ja íamos perder, então valia a pena fazer um esforço. Entrega pra começo de junho. Detalhe: ainda não temos os dados anotados. Tenso.

Ontem, tudo mudou. Cara de produto descobriu que o cliente não vai churnar. Dai nos reuniu e pediu compromentimento com prazo e com a métrica que eles. O tom da reunião era o de que produto fez a parte deles e se algo desse errado, era culpa de Analytics. Esse cara tem muita moral na comanhia. Velho, nunca passei tanta raiva nos meus 5 anos de carreira em DS. Nem tenho acesso aos dados ainda, e retruquei dizendo que era loucura alguém de produto sem conhecimento técnico definir a métrica com base em meia dúzia de testes no chat gpt. Ainda tive que ouvir a médica concordando com o cliente que acha que 99% de acuracia é possível; também, com base em testes no chat gpt.

Alguém ja passou por algo parecido? Alguém tem alguma vaga de DS por ai kkkk

Sou DA Jr há 3 anos e tenho considerado sair do meu emprego sem alinhar outro justamente por causa da pressão pra participar de várias coisas ao mesmo tempo. Aqui onde eu trabalho é cheio de demanda pontual e sempre me alocam em mais de 3 projetos simultaneamente.

Ultimamente tá foda pois cada projeto exige coisas totalmente diferente e tão me colocando pra tocar coisas que nem são sobre dados. Já deve ter quase 2 anos que falam que vão melhorar, e toda vez quando vai começar a melhorar me trocam de gerência por causa de restruturação e a novela recomeça. Acho engraçado que a empresa que estou tem boa fama entre profissionais de dados... enfim, como é por aí?

Oii, entao, no inicio desse ano um amigo meu me falou que estava finalizando um bootcamp de analista de dados na empresa x, eu n conhecia, gostei muito da proposta, nem pesquisei mto a respeito, pq esse amigo é bem confiavel e falou mto bem sobre o curso e decidi fazer, mas escolhi fazer data science. To ha 4 meses no curso, teoria quase 0, só cobriu um pouco de estatistica (estatistica descritiva, teoria da probabilidade, e teste de hipoteses), e na parte "pratica" cobriu python e suas bibliotecas, git, manipulaçao de dados e etc. nada mto alem, ainda vou passar por sql, supervised learning, unsupervised learning, algebra linear, metodos numericos, series temporais e etc.. alias comecei a ler o ISLR separadamente.
Meu ponto aqui é, eu sei que bootcamp nn se aprofunda mto e n te torna um profissional mto capacitado, entretando faculdade pra mim no momento é inviavel (problemas pessoais), gostei muito da area, estatistica me interessou bastante, a parte de coding tbm. Como eu posso me aprofundar em data science sem uma faculdade? E aparentemente ate pra quem tem faculdade na area ta complicado achar vagas, e queria saber se vai me ferrar muito nao ter uma faculdade pra encontrar emprego no meio?

bom dia, pessoal!

estou com uma dúvida aqui e queria opiniões externas pra poder ajudar na minha decisão.

eu já curso sistemas de informação na federal há quase 4 anos. faço pesquisa em aprendizado de máquina há 2-3 anos e tive o meu primeiro estágio em engenharia de dados em 2024 na TIM. sempre gostei bastante da área de dados como um todo, e acabei investindo mais tempo focando em habilidades relacionadas a area.

após quase 1 ano nesse estágio, acabei trocando pra um estágio em uma empresa grande de beleza por conveniência (home office pq eu morava a 2-3 horas da TIM, salário melhor e curiosidade mesmo de trabalhar em um ambiente da indústria de beleza que sempre achei interessante). só que lá me alocaram em uma estrutura de negócios e meu escopo inicial (antes de uma troca de área) não me trazia absolutamente nenhum conhecimento técnico que eu gostaria de ter.

depois de uns 3 meses, me trocaram de área, ainda numa estrutura de negócios, porém com um escopo mais de analista de BI (nem tanto, mas sim) onde eu consigo aplicar mais os conhecimentos que eu adquiri nesse tempinho trabalhando c dados (mais análises, modelagem de dados p consultas mais baratas, dashboards e tal), mas ainda assim eu não uso nada que eu estaria usando em engenharia de dados, no máximo um pipe etl no colab e é isso.

como alguns têm pontuado aqui, essa empresa tem feito uns layoffs recentemente (acho q uns 5 no último mês) e eu vejo isso como uma diminuição da minha oportunidade de efetivação. tambem não sei se seria muito interessante essa efetivação em uma estrutura de negócios, considerando que eles pagam bem menos pra estruturas não-tech. conversando com umas pessoas da minha área sobre salário, pontuaram q o salário é bem baixo e volume de trabalho e pressão grandes. também ja conversei com pessoas de tecnologia sobre migração interna, mas não pareceu uma oportunidade muito concreta aqui, essa migração entre estruturas.

com todo esse contexto, recentemente eu tive a oportunidade de trabalhar com engenharia de software numa empresa bem consolidada e estável, meio como fullstack angular/java/spring, umas integrações com mongodb, migração de serviços pra nuvem e inserção de modelos de IA nas telas de usuários. fiquei refletindo sobre essa troca de área e se realmente seria algo benéfico pra mim. salário melhor, também home office e eu estaria trabalhando com tecnologias que eu acho interessante (aws, mongodb, etc).

minha dúvida é: seria melhor pra mim continuar na empresa atual, com essas turbulências recentes, com um escopo mínimo de dados contando com uma migração interna; ou seria melhor ir para uma empresa mais estável no mercado, trabalhando com ferramentas de tecnologia interessante, embora fora do escopo de engenharia de dados?

obrigado!

To desligada desde janeiro e me aplicando em vagas de cientista de dados jr/estágio freneticamente, já tenho uma graduação de eng civil, to fazendo Ciência de Dados nA UFMS (pós e mestrado sao inviáveis pra mim no momento). Porém ja venho estudando desde o começo do ano passado, tentei começar com modelagem e ML, apanhei mais que tudo, decidi voltar e consolidar toda a parte de estatistica basica, peguei o livro do Bussab e estudei desde o primeiro capitulo. Agora finalmente em ML, to fazendo projetos e colocando no git, já fiz regressão e classificação. Antes de fazer o de clusterização já decidi complementar com a parte de deploy e pipelines, pra fazer esse todo organizado orientado ao produto. Mas assim, nenhum retorno pra entrevistas, as vagas tudo abertas ainda no linkedin e Gupy. "Ah, aborda as pessoas no linkedin, manda msg" mas nem mesmo o tech recruiter respondem, um vácuo eterno.

Tentei fazer o clássico de entrar como analista pra migrar pra ciências, entrei numa latada onde era analista jr e tinha que fazer tudo (desde planilha autmatica até dashboards inteiros) sozinha, sem orientação e sermão quando a bomba ja tava no colo. Onde o senior e o supervisor ficavam focados em outras demandas pra agradar e subir de posição(sim, ja teve situacao onde o trabalho deles era descobrir como derrubar a senha de um celular corporativo por estarem suspeitando de um funcionário), enquanto eu ficava lá fazendo todo o trabalho realmente pertinente ao departamento.

Vi algumas vagas pra cientista de dados pedindo até RAG. Então assim, ja ta bem desanimador mas seguimos tentando, então o que de fato estão pedindo de um Junior hoje além de um bom QI? Que soft e hards skils precisamos ter?

E aí Galeree. Anunciando nova vaga aqui, atualizando na real. (Na verdade já tinha anunciado, mas estava com a rate incorreta confundi com outra oportunidade rs)

Tô com uma oportunidade 100% remota para atuar do Brasil, ou qualquer outro lugar que você quiser, no modelo Contractor, trabalhando para um cliente global do setor de Finanças / Fintech.

Se for hispanohablante também podem se inscrever! (desde que tenha o inglês necessário)
Toda LATAM é bem vinda.

TL;DR da Vaga: O foco real do seu dia a dia será ser o(a) dono(a) da administração, governança e capacitação do Microsoft 365 Copilot em nível corporativo.

O que você NÃO vai fazer: Isso é importante. O escopo é estritamente voltado para a estratégia do Copilot. Você NÃO vai atuar com operações gerais do M365 (nada de Exchange, backups ou endpoints).

O que você vai fazer na prática:

• Administrar configurações, permissões e habilitar recursos do M365 Copilot.
• Implementar padrões de governança de IA (separação de ambientes, gestão de ciclo de vida).
• Trabalhar colado com as equipes de Segurança, Identidade e Colaboração pra garantir que os dados não vazem e a compliance esteja em dia.
• Atuar como Tier-3 para resolver as buchas complexas e incidentes da plataforma.
• Garantir que o serviço tá rodando liso e ajudar a galera da empresa a adotar a ferramenta.

O que você precisa ter (Requisitos obrigatórios):

• ⏳ Experiência de nível Sênior: Pelo menos 4 anos ou mais de experiência sólida em TI, com foco em administração de sistemas e infraestruturas corporativas.
• 🗣️ Inglês Fluente (Nível B2+ a Nativo): Essencial para a comunicação diária com nossas equipes globais. (A entrevista será em inglês).
• Experiência sólida administrando o ecossistema Microsoft 365, com foco pesado em colaboração, identidade e segurança.
• Mão na massa (hands-on) com o M365 Copilot ou ferramentas de IA de colaboração parecidas.
• Entender muito de IAM corporativo, permissões e controles de acesso de dados.
• Saber trampar junto com times de produto ou plataforma de forma multifuncional.

Ganha pontos extras se:

• Já tiver trampado no setor de Finanças ou Fintech.
• Manjar de governança de IA e ciclo de vida de plataformas (AI/SDLC).

A grana:

• US$ 45 por hora.
• O que pode ficar entre US$ 7.200,00 e US$ 7.920,00 a depender do mês.

Forms para candidatura CV EM INGLÊS: https://forms.gle/rytdqHkWQKHkhdDd7 Qualquer dúvida podem me enviar DM também :)

Olá gente! desculpe incomodar, eu faço engenharia de computação e estou no quinto período e acabei me interessando bastante pela área de ciências de dados, tem uma base boa de matemática por já ter feito matérias relacionadas e gosto bastante de matemática para conseguir entender o que for preciso, no entanto estou bastante perdida de como posso estudar para conseguir um estágio mais para frente, as vagas pedem muitas coisas, e cada vaga algo distinto e novo que não havia visto nas anteriores. Tenho um pouco de base em python, já mexi com pandas, numpy, scikitlearn e seaborn, e já fiz alguns cursos do kaggle e alguns projetos, porém sem muita perfeição, entendo um pouco dos modelos de machine learning, e na minha faculdade irei fazer iniciação cientifica nessa área de dados e machine learning. Já procurei livros mas não sei por qual ou o que posso avançar.