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Fala pessoal, tudo na paz? Vocês que estão na área e sabem jogar o jogo do corporativismo, me tirem uma dúvida. Um diploma em Engenharia é mais bem visto na área do que um em Estatística? Pergunto, pois, havia visto mais cedo em um post (bem curtido, por sinal), um comentário que relatava, basicamente: "Na empresa onde trabalho, se o RH der de cara com um currículo de alguém formado em alguma engenharia e, especialização em data science, já está basicamente na entrevista final com outros de mesmo background".

Confesso que, como graduando em estatística, fiquei com uma pulga atrás da orelha pra saber se realmente existe esse tipo diferenciação.

Tenho mestrado e doutorado em física na Unicamp. 5 anos de pós doc no USA. Experiência em ciência dos materiais computacional. Inglês fluente e artigos científicos publicados. Para quem está voltando para o Brasil agora e não quer seguir carreira acadêmica, qual é a melhor estratégia para conseguir trabalho na área de dados? Ja daria para aplicar para vagas sênior?

Atualmente sou analista de dados em uma bigtech e me chamaram para ser engenheiro de dados pleno em uma multinacional. Achei os benefícios bons, mas o salário um pouco abaixo (5.5k) do que vejo em glassdoor, linkedin e etc. Alguém que entenda mais do mercado para me dizer se está muito ruim? (Não tenho nenhuma experiência como engenheiro de dados ainda)

Poderia falar como é o mercado de trabalho? Sua experiência. Curso engenharia em uma uf e tô pensando em mudar para estatística. Gostei da proposta do curso mas não conheço ninguém da área

Sou professor de Matemática, tenho mestrado e doutorado na área de educação. Quero fazer um curso de ciências de dados na modalidade EAD, alguém indica algum que ache bom?

Olá, pessoal. Recentemente fui efetivado em ciência de dados para jr e atuo em um bureau de crédito. Vou me graduar em uma faculdade privada mediana no fim do ano e estou na dúvida do que faço no ano que vem.

Alguma dica? Estou pensando em fazer alguma pós ou especialização mais voltada para estatistica, como tenho essa lacuna em relação aos meus colegas de trabalho (maioria se graduou em estatística ou matemática), mas estou na dúvida. Antes planejava fazer algum MBA depois de formar, mas agora acredito que esteja meio cedo ainda para MBA. Não sei bem o que fazer

Sou novo nessa área, estou migrando da minha profissão atual para a área de tecnologia, mais especificamente dados, porém não conheço os cursos e existem aos montes na internet. Agradeço se puderem me ajudar!

Sou ADM formado e queria subir minha carreira para alguma área boa, vi que a área de análise de dados é boa e já tenho uma parte do caminho pronto, mas vale a pena?

O que preciso fazer para de tornar analista de dados?

Estava pensando em fazer ADS, mas acho que vai demorar mais. Meu objetivo é conseguir um emprego bom em menos tempo possível.

Fala galera!

Recentemente me encontro em uma crise existencial em relação a carreira. Trabalho em uma empresa grande no setor financeiro, sinto que os problemas que enfrento no meu dia a dia são sempre os mesmos, com pouco espaço para inovação e melhorias.

Por conta disso, cada vez mais me sinto um funcionário da empresa e menos um cientista de dados versátil (o que para mim é importante).

Com isso, pensei em criar um grupo de estudos, em que podemos trocar ideias, analisar problemas e etc (tá tudo muito em aberto).

A ideia principal é unir com outros profissionais da área de ciência de dados, entender como cada um trabalha, entender os problemas enfrentados por cada um, propor quando necessário e nos desenvolver juntos.

Outras profissões partem desse tipo de interação, mas sinto que não existe muito isso por aqui (posso estar 100% enganado).

Alguém teria interesse ou sente o mesmo que eu?

EDIT: Muito legal ver o interesse de vocês, segue o link do grupo https://discord.gg/zWtkUVPUS

Eu sou desenvolvedor fullstack e estou pensando em expandir meus horizontes para área de dados/ML.

Mas queria compreender na prática como é o dia a dia de vocês.

E quais perrengues vocês geralmente passam/encontram que pouco é abordado pela mídia quando citam sua área.

Ótimo final de semana a todos!

Fala, pessoal. Tô numa dúvida que tá ficando cada vez mais difícil de resolver kkkkk.
Meu objetivo é trabalhar na área quantitativa, mas ainda não sei exatamente qual caminho vou seguir. Tenho bastante interesse em Ciência de Dados, modelagem matemática, otimização, Machine Learning e principalmente a área de Quant/Risk e finanças quantitativas. Também quero aprender bastante programação durante a graduação.
Hoje estou considerando principalmente três caminhos:
Matemática Aplicada e Computacional na UFRRJ (Seropédica)
Estatística na UERJ
Estatística/áreas relacionadas na UFRJ, caso eu consiga
Eu gosto da ideia de Matemática Aplicada porque parece ser uma formação bem ampla e me daria uma base forte em matemática, computação, modelagem e otimização. Ao mesmo tempo, fico pensando se uma graduação em Estatística não me deixaria mais preparado especificamente para dados, probabilidade, risco, séries temporais e coisas que podem ser importantes para Quant e Data Science.
Também comecei a pesquisar a ENCE e vi bastante gente falando que ela é muito forte em Estatística no Rio. Então também entrou na minha lista.
Minha dúvida não é tanto “qual faculdade tem mais nome”, mas sim:
Para alguém que quer construir uma carreira quantitativa e ainda manter abertas as possibilidades de Data Science, modelagem, otimização, Quant/Risk e finanças, qual dessas formações vocês acham que dá a melhor base?
e Rural e UERJ/ENCE.
Se alguém fez algum desses cursos ou trabalha nessas áreas, gostaria muito de saber como vocês enxergam isso na prática. Principalmente sobre grade, matemática, programação, oportunidades de estágio, iniciação científica e facilidade para depois migrar para Data Science/Quant/Risk.
Valeu!

Tenho 23 anos, estou buscando uma faculdade particular para começar um curso nessa área.

Sou leigo no assunto, as opções que me parecem as melhores são a FIAP e Mackenzie.(AMBAS PARTICULARES)

Eu pagaria até 1.500 de mensalidade(talvez mais), pois quero realmente aprender tudo com qualidade e acho que a escolha da faculdade certa é muito importante.

Minha visão no momento é muito limitada, pois tudo ainda é muito novo para mim.

OBSERVAÇÕES:

-Nunca fiz Enem.

-Pretendo ingressar em alguma faculdade ainda esse ano ou no início de 2027.

-Atualmente sou motoboy, trabalho em média 10h por dia(às vezes menos e às vezes mais)

-Minha média salarial em 2026 até o momento é de R$7.548,00 já descontado o custo operacional.

-Moro no centro de São Paulo, seria fácil se deslocar até um Campus da faculdade.

DÚVIDA:

O peso de uma faculdade presencial é maior que uma EAD?

Estou estudando Data Science e tenho alguns conhecimentos. Tive uma ideia de pensar usar uma previsão de recomendação e fazer uma interface gráfica para o usuário colocar algum gosto pessoal e retornar com as recomendações.
Por exemplo: A pessoa coloca o vinho que gostou e retornar com alternativas.
Alguma Ideia de como faço essa parte visual?

Cheguei na fase de entrevista de dois processos seletivos. Um para Analista de Dados I e outro para estágio em dados. Essas serão as minhas primeiras entrevistas na área de ti e terei 2 dias para me preparar.

Atualmente, estou no último ano da graduação em Ciência de Dados e tenho praticado bastante com Python e SQL.

Além de ter na ponta da língua os projetos e as ferramentas mencionadas no meu currículo, o que mais preciso saber para chegar bem preparado?

Existe algum padrão de perguntas que costumam fazer nessa fase para estagiários? Como costuma ser a cobrança dessas linguagens para esse nível?

Agradeço qualquer dica!

É para uma prova no começo de dezembro. Recomendam algum livro/site para estudo?

1. Dados estruturados e não estruturados. Dados abertos. Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados. Processos de ETL. Formatos e tecnologias: XML, JSON, CSV. Representação de dados numéricos, textuais e estruturados; aritmética computacional

2. Exploração de dados: conceituação e características. Noções do modelo CRISP-DM. Técnicas para pré-processamento de dados. Técnicas e tarefas de mineração de dados. Classificação. Regras de associação. Análise de agrupamentos (clusterização). Detecção de anomalias. Modelagem preditiva

3. Conceitos de Processamento de Linguagem Natural (PLN): semântica vetorial, redução de dimensionalidade, modelagem de tópicos latentes, classificação de textos, análise de sentimentos, representações com n-gramas

4. Conceitos de Machine Learning: fontes de erro em modelos preditivos, validação e avaliação de modelos preditivos, underfitting, overfitting e técnicas de regularização, otimização de hiperparâmetros, separabilidade de dados, redução da dimensionalidade. Modelos lineares, árvores de decisão, redes neurais feed-forward, classificador Naive Bayes

5. Linguagem Python: sintaxe, variáveis, tipos de dados e estruturas de controle de fluxo. Estruturas de dados, funções e arquivos. Bibliotecas: NLTK, Tensor Flow, Pandas, Numpy, Sklearn, Scipy

Pessoal sou graduando em Goias de Mestrado, e parte do meu programa pede a inserção de alguns dados de estatística. Andei procurando algumas consultorias, mas tuso com valores impossiveis para um pobre graduando de bolsa. Alguem do curso de estatística ou colegas que precisaram de informação similar consegue dar alguma ideia, recomendar alguma instituição ou similar?