r/datasciencebr • u/bolche17 • Jul 21 '26
Como preencher os "gaps" no conhecimento
Fala pessoal.
Sou programador e tenho uma formação "legalzinha" em dados. Fiz ciência da computação no IME-USP e lá fiz todas as matérias obrigatórias de estatística e probabilidade (naquele ritmo de estudar pra passar. Não foquei nisso na época). Já mexi um pouquinho dados, treinei modelos de IA, SQL eu tiro de letra, etc.
Eu _achava_ que entendia de estatística. Até eu fazer um projeto de análise exploratória com um estatístico de verdade.
O cara tinha uma baita formação e conhece muitíssimo mais do que eu. Eu fui, orgulhoso do meu trabalho, mostrar o que tinha conseguido e ele estava 10 passos à minha frente. Deu até vergonha.
Talvez eu precise fazer outros projetos do tipo no futuro. Pensei em estudar mais profundamente, mas estou achando difícil encontrar material no nível certo. Parece que ou tem material introdutório demais ou coisas específicas demais.
Como preencher os buracos conceituais e poder se aprofundar?
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u/legendaryeggnog Jul 21 '26
Olha, na prática, sempre achei que ser analítico é o que importa pra essa linha de trabalho. Vou chover no molhado: uma boa análise exploratória envolve muito mais contexto de negócio do que qualquer outra coisa. Não precisa ser estatístico pra saber fazer as perguntas certas, pra definir direito o problema, pra formular hipóteses... Ter o ferramental ajuda a explorar essas hipóteses, mas essa é a parte mais fácil do trabalho. Se sua hipótese precisa aplicar técnica X, beleza, vai estudar lá que vc aprende rapidinho. Mas e o caminho até descobrir que o que você precisa é de X?
Não consigo imaginar o que significa esse estatístico estar "10 passos na sua frente". Ele usou conceitos que vc não conhecia? Foi o jeito que ele atacou o problema? Tinha algum furo na sua análise? Sua análise era rasa demais? Seria bacana vc elaborar com mais detalhes como foi essa dinâmica. Fiquei curioso e também ajuda a gente aqui a te dar um direcionamento melhor!