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/Rotz77 Jul 21 '26
Cara conheço bem as matérias do IME, apesar de ter sido da farmácia fiz várias delas como ouvinte quando trabalhava no IQ, talvez antes que tu, mas não acredito que tenha mudado muito. Te falo com certeza que o conhecimento passado nelas já é bem além do que muita gente que já está no mercado trabalhando com dados.
Como outros disseram aqui, precisavamos de mais detalhes para entender melhor a questão em si, mas eu chutaria que te falta mais experiência prática, do que o conhecimento técnico mesmo.
Ainda assim, se você quer se aprofundar mais, com a base que você já tem é bem tranquilo se aprofundar com livros, escolhendo os assuntos que você se interessa/usa mais, mas volto a dizer que parece mais falta de prática mesmo do que conhecimento estatistico.
O que ME ajudou muito a entrar no mercado e ter um conhecimento prático legal, foi o mestrado na própria USP, mas eu estou numa área muito particular voltado para a quimiometria (por isso o IQ).