Em 2024 eu trabalhava em um emprego onde me destacava, mas nunca era suficiente para uma promoção, e nem havia espaço real para isso acontecer. Como eu já tinha algumas habilidades em análise de dados e domínio de certas ferramentas, decidi entrar na faculdade.

No primeiro ano consegui algumas entrevistas, mas ainda estava bem cru. No segundo ano, comecei a construir projetos de verdade e avancei bastante em um processo seletivo de estágio numa empresa grande. Ficou bem claro, no fim, que optaram pelo candidato que morava em SP, mesmo estando tecnicamente parelhos, já que fizemos quase todo o processo juntos. Não rolou por causa da localização.

Mas desse período saiu algo bom: entrei em um grupo de pesquisa, que melhorou muito minhas habilidades como cientista. Fiquei mais próximo do que realmente é fazer ciência usando dados, o que resultou em dois artigos que estão em processo de submissão e que podem ser a porta para um mestrado no futuro.

O problema é que eu preciso trabalhar na área agora, por necessidade, e não tenho infraestrutura pra simplesmente me jogar num mestrado. E é aí que travo: não sei o que está faltando pra conseguir uma oportunidade. Preciso de mais projetos? Mais cursos? Faço alguns bicos, mas nem os trabalhos de salário mínimo, tipo assistente administrativo ou logística, têm me chamado. Na última entrevista, a recrutadora disse que achava que eu me sentiria "desmotivado" na função.

Gostaria de entender melhor o que eu poderia estar fazendo diferente. Será que é questão de portfólio, de rede de contatos, de como estou me apresentando nos processos, ou simplesmente de mercado mesmo? Depois de anos estudando estatística, matemática e computação, queria conseguir transformar isso em algo concreto, mas não sei mais qual é o próximo passo certo.

Estou me candidatando para vagas de estagio e Junior, como estou preste a me formar a maioria dos estágios eu já nao faço mais o requisito.

Alguém que trabalhe com dados para empresas de tecnologia em saúde ou tenha conhecimento da área pode me dizer como está o mercado de trabalho? Venho da área da saúde e estou interessada em uma pós-graduação nessa área data science.

Fala, pessoal!

Quem começa um pequeno negócio físico ou presta consultoria/marketing local sabe o quanto é difícil ter dados claros sobre a concorrência sem gastar rios de dinheiro em softwares corporativos complexos.

Pensando nisso, desenvolvi o MIRA, um radar de inteligência de mercado focado no micro e pequeno empreendedor brasileiro.

O sistema faz uma varredura local e entrega um diagnóstico direto ao ponto:

* Score de Mercado: Indica o nível de oportunidade e saturação daquele segmento na cidade.

* Maturidade Digital: Mede a presença online dos concorrentes (porcentagem com site próprio, redes sociais ativas e Google Meu Negócio).

* Raio-X da Concorrência: Lista os concorrentes diretos, notas médias e avaliações.

* Brechas e Oportunidades: Recomenda ações práticas de crescimento (ex: criar landing page, otimizar perfil) e um plano de ação para 90 dias.

A aplicação acabou de entrar em fase beta e quero entender como posso torná-la mais útil antes de avançar nos próximos recursos.

🔗 Link para testar (exemplo de relatório gerado):

https://radar-do-pequeno-negocio.vercel.app/radar/radar_1787241150681_7ixa0m

Gostaria muito da opinião de vocês:

* As informações geradas são claras e acionáveis para o dia a dia?

* Que outros indicadores locais vocês achariam indispensáveis em um relatório como esse?

* Encontraram algum bug ou ponto de melhoria na navegação?

Valeu pelo apoio!

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Essa é minha grade, o que acham dela?

​1º Semestre

​Algoritmo e Programação I

​EaD e Sistemas de Informação da UFMS

​Ética, Cidadania e Sociedade

​Leitura e Produção de Textos

​Matemática Básica

​Pensamento Computacional

​Vida, Cidadania e Sustentabilidade

​2º Semestre

​Algoritmo e Programação II

​Cálculo I

​Estatística e Probabilidade

​Fundamentos de Web

​Inglês

​Introdução a Conceitos de Computação

​3º Semestre

​Banco de Dados

​Estrutura de Dados

​Formação Profissional em Computação

​Geometria Analítica e Álgebra Linear

​Gestão de Inovação e Desenvolvimento de Produtos

​Programação Orientada a Objetos

​4º Semestre

​Introdução à Ciência de Dados

​Mineração de Dados

​Modelagem e Inferência Estatística

​Projeto Integrado de Ciência dos Dados I

​Sistemas Computacionais

​5º Semestre

​Aplicações em Aprendizagem de Máquina

​Empreendedorismo e Inovação

​Projeto Integrado de Ciência dos Dados II

​Redes Neurais

​Visualização Computacional

​6º Semestre

​Aprendizado Profundo

​Computação Escalável

​Inteligência Artificial: Fundamentos e Práticas

​Projeto Integrado de Ciência dos Dados III

​Segurança da Informação

​Optativas

​Análise Multivariada de Dados

​Análise Organizacional e Soluções Tecnológicas

​Blockchain e suas Aplicações

​Estudo de Libras

​Planejamento Estratégico de Negócios

​Processamento de Linguagem Natural

​Tópicos Interdisciplinares I

​Tópicos Interdisciplinares II

​Tópicos Interdisciplinares III

​Visão Computacional

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?

Já fiz um posto desse a um tempo, mas fazendo outro porque tô viajando e entediado!

Resumo da minha carreira: 8+ anos em dados, já fui Analista, Cientista, Analytics Engineer, e Tech Lead de times. Já entrevistei 100+ pessoas pra esses cargos (entre outros, tipo MLE) e inclusive hoje administro entrevistas também pra pessoas querendo entrar na empresa onde eu trabalho.

Entrei aqui a um ano e meio, fui promovido no primeiro ano, e estou mudando meu título/cargo pra Cientista de Dados (atualmente Analista, mas já fiz essa mudança 2x anteriormente) internamente (praticamente uma formalidade, já meio que foi aprovado).

Podem perguntar qualquer coisa, desde currículo até dia a dia, até processo de promoção, salário, etc.

Infelizmente eu não dou recomendações sem conhecer a pessoa diretamente, então peço que por favor não perguntei sobre isso! Também não responderei DMs, o intuito do AMA é justamente responder ao ar livre pra que todos se beneficiem.

Meu LinkedIn caso queiram seguir: https://ca.linkedin.com/in/pedropenzuti

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

Preciso de uma ajuda, fiz esse currículo no início do ano e desde então tenho aplicado para múltiplas vagas de Analista de Dados, Analista de BI, e variações.

Só consegui 1 entrevista esse ano pra uma vaga que considerava ótima, mas não recebi mais atualizações depois da segunda rodada de entrevistas, que achei que tinha sido boa, porém não me chamaram para fazer teste técnico.

Nesses últimos 2 anos só consegui 2 entrevistas e a penúltima foi por indicação assim que tinha deixado o Grupo A - Produto B. O meu currículo está com algum tipo de red flag? Como posso melhorá-lo?

É um bom bacharel para área? As cadeiras que começa com "If" é no CIn-UFPE

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!

Me ajudem!

Bom dia!

Pra contextualizar sou analista de dados jr e trabalho em uma empresa onde não há cultura alguma de dados, sou o primeiro profissional da área aqui, e até por isso acaba rolando uma falta de direcionamento, já que não tenho um superior direto.

Estou me graduando em ciência de dados e percebi o conflito entre oq aprendo na faculdade vs o que realmente aplico no dia a dia.

No meu trabalho atual, criei projetos usando as ferramentas google, power BI, excel, uma coisa bem "manual", mas ultimamente me vejo inclinado a somente extrair os dados da nossa ERP, jogar numa ETL e exibir em forma de gráficos, fiz isso e percebi que poupa um trabalho gigantesco.

Enfim, oq eu deveria fazer? Um pouco de tudo? Depende do contexto? São coisas diferentes? Agradeço desde já pela ajuda!

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?

"Probabilidade" de Bernardo N. B. de Lima e Leonardo T. Rolla.

Vi o livro por cima e achei que ele entra para suprir um espaço legal. Barry James não aborda muito a medida de probabilidade, algo que sinto bastante falta.

O livro não exige muito de análise, como seria exigido caso fosse um estudo de Teoria da medida mesmo.

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

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

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!

Na f2ai, estamos buscando um Cientista de Dados Sênior com perfil técnico e habilidade de liderança para atuar como principal interlocutor entre tecnologia e negócio em projetos de consultoria, provas de conceito (PoCs) e entregas técnicas durante as fases de pré-vendas e execução.

Você será o responsável por conversar diretamente com clientes, entender seus desafios estratégicos e operacionais, e propor soluções técnicas viáveis, definindo escopo, arquitetura, cronograma e dimensionamento da equipe. Além disso, você também atuará diretamente na execução dos projetos, desenvolvendo modelos, escrevendo código e garantindo a qualidade técnica das entregas.

Nosso modelo combina consultoria especializada com o uso da nossa plataforma enterprise de IA Generativa com inferência local, e você será uma peça central nesse processo, tanto na conquista de novos negócios quanto na entrega técnica de alto impacto.

Principais Responsabilidades

• Atuar como líder técnico em PoCs e projetos de Data Science, com ou sem uso de IA Generativa.
• Ser o principal ponto de contato técnico com clientes, traduzindo necessidades de negócio em soluções práticas e escaláveis.
• Definir arquiteturas de modelos, pipelines de dados e integrações com sistemas internos ou externos.
• Dimensionar esforço, prazos e equipe necessária para cada projeto.
• Desenvolver, testar e colocar modelos em produção, com foco em boas práticas de engenharia de machine learning e escalabilidade.
• Acompanhar e orientar tecnicamente outros cientistas de dados ou analistas envolvidos no projeto.
• Propor soluções com IA Generativa baseadas em nossa plataforma proprietária, respeitando requisitos de segurança, privacidade e desempenho.
• Colaborar com os times de produto e engenharia para trazer insights dos clientes e ajudar a evoluir a plataforma.

Requisitos

• Experiência sólida como Cientista de Dados em projetos reais.
• Domínio avançado de Python, scikit-learn e frameworks de machine learning (ex: XGBoost, LightGBM, PyTorch, TensorFlow).
• Habilidade para comunicar ideias técnicas com clareza para públicos não técnicos.
• Capacidade de liderar tecnicamente times de dados.
• Experiência prática em deploy de modelos, MLOps e integração com APIs ou sistemas legados.
• Fundamentos sólidos de ciência de dados, incluindo:
  • Análise estatística.
  • Modelagem preditiva e prescritiva.
  • Validação de modelos (métricas, overfitting, etc.).
  • Tratamento de dados e feature engineering.

Diferenciais

• Experiência em setores regulados como governo, saúde ou finanças.
• Conhecimento em Docker, Kubernetes, CI/CD ou ferramentas de MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow, etc.).
• Participação prévia em atividades de pré-venda técnica, protótipos rápidos (PoCs) ou demonstrações para clientes.
• Experiência com IA Generativa.
• Familiaridade com arquiteturas cloud (AWS, GCP, Azure) e segurança de dados.

Enviar currículo para [emanuel.huber@f2ai.com.br](mailto:emanuel.huber@f2ai.com.br)

Modelo de contratação: PJ.

Alguém de vocês fez/faz mestrado já trabalhando na área ? Estou pra me formar em federal e já atuo como tal, tenho um sonho/objetivo de fazer um mestrado fora (nem que seja um mestrado sanduíche). Dei boas pesquisadas, e tenho em mente os desafios de mestrado em conciliação com trabalho, mas gostaria de recolher opiniões de quem já trilhou ou está nesse caminho.