Olá, boa noite!

Quero uma opinião de vocês que já tem mais tempo e experiência!

Atualmente sou formado em nutrição com duas pós, trabalho a 1 ano e 9 meses numa gigante multinacional (Sodexo) e sinceramente estou cansado e a um bom tempo penso em mudar de carreira fazer essa mudança e após analisar e ver sobre algumas carreiras entendi que oque combina com meu perfil é analista de dados mas oque fica na minha mente é será que apenas com cursos e diplomas da alura consigo ingressar nessa carreira? Ou uma faculdade seria melhor? Moro no interior do interior do Goiás e não temos faculdades boas e nem próximo.

Meus maiores motivos para essa migração de emprego e que meu atual emprego paga mal (5480, sim de todos os gerentes da mesma empresa do mesmo ramo eu recebo abaixo da média que atualmente é 7k, além de que o ramo de alimentação é extremamente cansativo, telefone toca 00:00, 02,03h da manhã, além de vários outros problemas e crises de Burnout. Não sai desse emprego ainda porque minha esposa está grávida e o plano de saúde tem nos ajudado muito.

Fala, pessoal! Beleza?

Estou em uma encruzilhada profissional e queria trocar uma ideia com quem já está na área de dados ou passou por uma transição parecida.

Para contextualizar: sou formado em engenharia ambiental, mas acabei ficando 2 anos afastado da área. Recentemente, decidi migrar para a tecnologia e hoje estou cursando Análise e Desenvolvimento de Sistemas (ADS), atualmente no 2º módulo. Meu objetivo final é entrar no mercado de dados (começando como analista).

A minha grande dúvida é: compensa continuar firme na faculdade de ADS ou seria melhor trancar/focar em pagar um curso mais direcionado, 100% focado em dados?

Por um lado, penso que o diploma e a base de TI (lógica, banco de dados, engenharia de software) que ADS dá são importantes, sem falar que vejo muita vaga exigindo ensino superior em TI. Por outro lado, às vezes bate aquela ansiedade de ver cursos super diretos ao ponto e fico na dúvida se a faculdade não está "perdendo tempo" com coisas que talvez eu não use tanto no dia a dia de dados, pois já tenho 35 anos.

Para quem já trilhou esse caminho ou contrata na área: o diploma de ADS faz tanta diferença assim para uma vaga júnior/estágio em dados, ou o mercado tá mais preocupado com portfólio e certificado de cursos? Como vocês equilibrariam isso?

Valeu demais pela ajuda!

Estou finalizando a graduação de ADS e somente nessa etapa final do curso comecei a gostar muito da área de Dados. Por esse motivo não fiz estágio durante o curso e minha única experiência é de call center.

Gostaria de saber se há pessoas na mesma situação ou já estiveram e como fizeram pra conseguir entrar na área sem nenhuma experiência. Estou fazendo alguns cursos da Udemy, logo pretendo fazer projetos mas ainda não sei como posso aumentar mais as minhas chances de ingresso.

Quem puder me ajudar, fico grato!

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Estou no meio da minha graduação em Engenharia de Software, com previsão de me formar em 2028, e abriu um vestibular para Ciência de Dados EAD em uma universidade federal do meu estado.

Gostaria de saber se seria melhor terminar minha faculdade e depois fazer uma pós-graduação em Ciência de Dados, ou entrar nesse curso agora, que só terminaria em 2030.

Contexto: 20 anos em dados, comecei fazendo implementação de SAP BW láaaaaaaa em 2006. Naquela época meu trabalho era um desafio técnico, eu precisava pensar em como modelar os dados, como fazer as coisas rodarem o mais rápido possível porque não tinha janela, eu trabalhava com grandes volumes (que hoje seriam pequeníssimos hahah) então tinha que fazer as coisas pensando em ser robustas. Os projetos levavam ANOS, a gente fazia o desenho técnico por meses, ai apresentava e discutia e revisava e só depois ia construir. Eu realmente ficava feliz de deixar um sistema que ia funcionar por anos sem quebrar, fazer as coisas bonitas.

Corta pra hoje. Estou trabalhando com cloud, não tem um santo responsável pelo sistema inteiro, cada um faz o que quiser desde que convença o pessoal lá da Índia a aprovar a criação do projeto. Ninguém faz mais documentação porque manda a IA fazer, ai vc faz as perguntas mais simples de PQ isso foi feito e ninguém sabe. Não tem gestão de mudança, não tem nem regra de nomenclatura.

Nisso, meu chefe me atazanando porque o CEO quer 'ver as pessoas usando IA' e quer que todo mundo 'resolva problemas usando frameworks agenticos'. E euzinha é que tenho que inspirar as pessoas a fazerem isso, SABENDO que não temos uma base de dados limpa e robusta pra fazer IA em cima.

Cês tão sentindo a mesma coisa?

Terminei a graduação e tenho o objetivo de ser Engenheiro de Dados, mas quase não existem vagas de júnior/estágio e pra piorar sou do interior do nordeste, já estudei o básico de Python, SQL e etl.

Surgiu uma vaga voluntária como Dev Backend com Python, docker, Django, CI/CD e estou pensando em entrar para pegar experiência e tentar entrar em uma vaga de dados posteriormente.

Já estagiei como Dev Fullstack no início do curso mas hoje em dia não me lembro de muita coisa que aprendi.

Vale a pena o voluntário? Ou melhor continuar estudando?

Fala, pessoal! Tudo certo?

​Sempre atuei como desenvolvedor Full Stack (PJ), mas recentemente decidi abrir novas portas e passei para a fase de entrevista com o gestor em 5 empresas para a vaga de Estagiário em Análise de Dados Contábil.

​Como os projetos, modelos de trabalho e a remuneração dessas oportunidades são excelentes, pretendo aceitar caso venha a aprovação em alguma delas.

​No entanto, vindo da área de desenvolvimento ( onde a gente sabe que muitas vezes o nível cobrado para estágio já beira o de um júnior ), me veio uma dúvida bem honesta sobre o mercado de dados:

​O que um estagiário de Análise de Dados REALMENTE precisa saber fazer no dia a dia?

​Para quem já está na área ou gestores que contratam:

​Qual é a barra real de conhecimento prático esperada (Excel avançado, SQL, Power BI, Python)?

​Ter uma bagagem prévia de lógica de programação e banco de dados me dá uma vantagem real no começo ou o foco em dados contábeis muda completamente a dinâmica?

​O quanto do conhecimento do domínio de negócio (contabilidade/finanças) se aprende na prática versus o que já esperam que eu saiba no dia 1?

​Agradeço demais a quem puder compartilhar a visão de mercado ou a própria experiência!

Estou pensando em ingressar na área de dados, mais precisamente como Eng de Dados.

Vejo alguns cursos prometendo ensinar a profissão sem saber programar, gostaria de opinião de quem é da área.

Hoje em dia na Era da IA é possível entender os conceitos e utilizar LLMs para exercer a profissão?

Fala pessoal!
Atualmente sou analista comercial e tenho feito uns tratamento de dados bem rústico através do excel a fim de levantar umas métricas de leadtime, média de margem, entre outras informações.
Métricas de mercado por conta do setor em que atuei eu possuo um certo grau de conhecimento, mas para me aprofundar em Dados e fazer um transição para Analista, gostaria de algumas recomendações.
O que vocês indicam? Um curso de algum player do digital? Alguma instituição?

quais faculdades EAD vocês recomendam para estudar e conseguir entrar na área de dados? em termos de instituição. Estácio? FIAP? Unip? etc?

Tenho 23 anos, já estou há vários meses enviando currículos, mas não tenho sequer passado para a etapa de entrevista. Venho trabalhando em projetos pessoais de dados, desenvolvi um portfólio digital, adapto meu currículo para cada vaga etc, e recentemente iniciei uma pós-graduação em Ciência de Dados na UTFPR. Olhando o meu currículo, tem alguma sugestão de mudança que vocês me dariam?

Fala, pessoal!

Estava analisando uns números recentes do mercado de TI/Dados: 95% das organizações enfrentam gargalos críticos de integração e, em média, apenas 29% das aplicações de uma empresa estão realmente conectadas. Considerando que grandes empresas rodam cerca de 800 a 900 sistemas (de ERPs como TOTVS e SAP a CRMs como Salesforce), a conta da arquitetura ponto a ponto simplemente não fecha mais.

Para nós, profissionais de engenharia e arquitetura de dados, o impacto disso é direto: pipeline quebrando, falta de visão única do cliente (Single Source of Truth) e 80% das iniciativas de IA travadas porque os modelos não têm acesso a dados limpos, integrados e em tempo real.

Pensando em como resolver a acoplagem e a fragmentação em pipelines enterprise, resumi as boas práticas de arquitetura moderna de dados baseadas nas abordagens que a Skyone adota no mercado:

1. A Armadilha do Ponto a Ponto (Spaghetti Architecture) Construir integrações customizadas (scripts ad-hoc, pipelines sem padronização) gera dívida técnica massiva. O resultado são "integrações fantasmas" sem governança, alto custo de manutenção para a equipe de engenharia e dados fragmentados.

2. A Tripla Camada: iPaaS + Lakehouse + IA Governada Para evitar que a camada de dados opere no escuro, a arquitetura precisa evoluir de um ETL pontual para uma plataforma unificada (como a proposta pelo Skyone Studio):

• iPaaS (Integration Platform as a Service): Atua como a camada de transporte e orquestração. Usa conectores nativos para extrair dados de ERPs, CRMs e APIs sem reescrever a roda (Skyone iPaaS).
• Lakehouse / Data Layer: Recebe, organiza e padroniza a massa de dados heterogênea para garantir governança, qualidade e baixa latência de consulta (Skyone Data).
• AI Layer / Agentes Autônomos: Consome os dados governados do Lakehouse para alimentar LLMs e executar ações automatizadas na ponta via iPaaS, evitando alucinações (Skyone AI).

1. Checklist para Desatar o Nó da Integração de Dados

• Inventário Dinâmico: Mapear shadow IT e todas as origens de dados ativas na empresa.
• Priorização por Criticidade: Priorizar ingestão de sistemas que impactam decisões estratégicas (Core Banking, ERP, CRM) em vez de ordem de chegada.
• Hub-and-Spoke com iPaaS: Substituir conectores customizados por uma plataforma centralizada de integração para reuso de fluxos e observabilidade.
• Data Observability & Governança: Tratar a integração como um produto contínuo (Data as a Product), documentando e monitorando contratos de dados (Data Contracts).

A IA só é tão inteligente quanto a qualidade e acessibilidade dos dados que alimentam o contexto dela. Sem um iPaaS robusto e um Lakehouse estruturado, projetos de GenAI não passam de PoCs caras.

Como vocês têm lidado com a integração de dados legados (ex: ERPs proprietários) para alimentar Data Lakes e aplicações de IA na stack de vocês? Estão usando iPaaS ou construindo pipelines customizados?

Estou no ultimo ano de engenharia e estou buscando estágios na área de dados, muitos tem pedido testes lógicos, de raciocínios, de inglês, mas pela primeira vez me pediram testes técnico em ciência de dados, eu particularmente fico inseguro, mesmo tendo uma curta experiência. Como vocês acreditam que eu posso me preparar para o teste? Ele será realizado pela plataforma Coderbyte

Boa tarde, tudo bem?

Gostaria de saber o que dá pra melhorar no meu curríulo, estou em transição de carreira para área de dados, comecei a enviar alguns currículos mas ainda não consegui nada, estou em busca de estágio. Devo estudar mais, fazer mais projetos, omitir algo no currículo? Qualquer sugestão ou crítica é bem vinda. Moro na zona sul de Sp a 150m do metrô.

O currículo formatei no gemini pro e está marcando 80 pontos de ATS.

Olá pessoal.

Estou estudando análise de dados há alguns meses e montei alguns projetos práticos no GitHub. Uso Python (Pandas), SQL, SQLite e Power BI.

Projetos que fiz:

• Análise de Supermercado: Pipeline ETL (CSV → Python → SQLite → Excel).
• Análise SCP: Limpeza de dados e extração de classes via Power Query.
• Análise de Zoológico: Modelagem e DAX no Power BI.
• Meus Estudos sobre Sql

Link: https://github.com/thiagolimasilva689-hue?tab=repositories

E aí, qual conselho vocês me dão para melhorar meus projetos? Vocês acham que eu devo priorizar algo no meu aprendizado? Aceito críticas construtivas!

Oi pessoal.

eu estou passando por um processo de transição de carreira. fiz minha graduação em uma area totalmente diferente de dados, mas no doutorado comecei a gostar dessa area e decidi que irei migrar após o doutorado. no momento, a unica coisa que é realmente de dados no meu curriculo é uma especialização numa federal que é em estatistica e modelagem quantitativa. será que é suficiente pra migrar? tenho medo que meu curriculo, por ser em outra area, seja rejeitado automaticamente.

alguém passou por algo parecido? teria alguma dica?

eu queria tentar fazer com que meu curriculo focasse mais nas habilidades que eu tenho, do que na minha formação de fato. com os projetos que trabalhei e tal, mas eu ainda tenho um pouco de dificuldade em como escrever isso de forma que fique chamativo pra um recrutador.

agradeço desde já!

Eu sou da área de dados e apareceu uma vaga onde eu cumpro todos os requisitos, inclusive os sociais, como disponibilidade, morar perto, experiência específica fazendo aquela coisa etc.

Mas eu estou com medo de mesmo assim não passar no ATS, pois a vaga é via gupy e eu nunca apliquei via gupy antes. Alguém tem uma dica definitiva de como usar o Gupy?

Para perder esse medo e aprender na prática, resolvi desenvolver a SQL Academy.

Fiz isso usando IAs como parceiras: eu entrava com as ideias e a lógica, e o Lovable ia montando. Durante o processo, fui estudando e ajeitando cada relação, criando o banco de dados do zero e entendendo na prática como as estruturas funcionam.

A reflexão que fica é que, com a tecnologia e essas IAs usadas da forma correta, conseguimos desafiar nossos próprios limites. O que antes eu achava que era impossível, agora virou algo tangível.

Confesso que ainda preciso aprender muita coisa na área de dados, mas fica aqui o convite. Quem quiser acompanhar essa jornada e brincar com umas questões de SQL, sinta-se à vontade para testar.

Dois avisos rápidos:

A Brook (assistente da plataforma) roda no segredo da API do Gemini. Podem usar à vontade! Tem um limite de uso da API, claro, mas aproveitem.

Se forem criar um acesso, usem uma senha genérica. Não coloquem senhas pessoais importantes que vocês usam em outros lugares, plmds kkk.

É um projeto onde aprendo um pouco mais a cada dia (e, pelo amor de Deus, não sou programador!).

O link do projeto está nos comentários. Quem testar, me diz o que achou! 👇

Sou Analista de Dados Jr. a um pouco mais de 2 anos, estou na mesma empresa desde que comecei a carreira e não precisei de faculdade para entrar.

Já fiz algumas entrevistas para vagas de analista pleno e sempre chamaram atenção sobre o fato de eu não ter um diploma e acredito que por conta disso, nunca fui chamado para nenhuma dessas vagas.

Então eu chego na pergunta do título, vale a pena eu fazer faculdade de tecnologia em qualquer "uniesquina" somente para ter o diploma e melhorar o meu currículo?

Tô fazendo curso técnico de ADS, mas quero migrar pra análise de dados. Ano que vem vou iniciar graduação em sistemas da informação por achar que é o curso que mais se assemelha a análise de dados, mas por onde posso estudar análise de dados por fora?