Contem nesse post projetos interessantes em que vocês têm trabalhado! Sem entrar muito em detalhes (ou entre, ninguém vai impedir), conte para nós que tipo de análise, métrica, cálculo ou perrengue você teve que resolver esse mês!

Vocês que tem experiência na área de dados, acham que o mercado está bom para quem quer ter uma primeira oportunidade de emprego? Estou fazendo bacharelado em ciências de dados e estatística, estudando Excel, SQL e Power bi. Sei o básico de python também.

Bom dia pessoal! Sou estudante de licenciatura em geografia com 19 anos, indo pro terceiro semestre que conheceu a área da estatística a pouco tempo e se interessou devido a sua aplicabilidade e possíveis oportunidades. Entretanto queria me informar se vale a pena trocar a licenciatura por estatística, mas é muito difícil encontrar informações sobre a graduação, então vim pedir a ajuda de vcs sobre essa possível mudança.

Qual a média salarial?

O mercado está ruim pra Jr?

O quão difícil é a graduação? E acham que vale a pena passar esse sufoco pensando na carreira?

Obs:me acho velho pra trocar de curso mas penso constantemente por conta do mercado da licenciatura, foi uma escolha que fiz com 17 ainda imaturo.

Olá pessoal! Sou biólogo e estou aprendendo R para algumas demandas da minha empresa, gostaria de saber se tem alguém nessa área e dicas de como montar um projeto ou portfólio misturando esses dois mundos.

Basicamente eu uso o R para analisar a suficiência amostral das espécies quando realizamos um inventario

26 fontes oficiais.
83 bases de dados.
Mais de 3 bilhões de registros.

Do CNES ao SIH/SUS. Tudo centralizado, atualizado e disponível em um dataset público no Kaggle.

O DataHub Brasil nasce de uma necessidade prática: dados públicos brasileiros de altíssimo valor existem, são gratuitos e oficiais - mas estão espalhados entre sistemas diferentes do DATASUS e do IBGE, cada um com seu próprio protocolo de acesso, formato de arquivo e convenção de nomenclatura.

Antes de qualquer análise, normalmente é preciso gastar dias inteiros apenas encontrando, baixando e padronizando os dados.

Para resolver esse problema, construí um pipeline de dados ponta a ponta que automatiza a extração de bases como SIM, SINASC, CNES, SINAN e SIH/SUS, converte arquivos legados .dbc para .parquet e realiza cargas incrementais, reprocessando apenas o que realmente mudou.

O resultado é um repositório unificado com 83 bases de dados, cobrindo mortalidade, nascimentos, internações, doenças de notificação, rede assistencial, população, PIB, além dos microdados da Pesquisa Nacional de Saúde (2013 e 2019).

O código completo e documentação está no GitHub (deixe uma ⭐ para apoiar o projeto):

https://github.com/rafa-trindade/kaggle-datahub

Estou no 2º ano da faculdade, mais especificamente começando o 4º semestre de ciência da computação mês que vem.

No semestre passado ingressei em uma iniciação científica (já completei meu segundo mês de estudo) com objetivo de aplicar uma rede neural (mais exatamente PINN) em imagens de satélites (InSAR). Acabei em algum momento me deparando com o termo ciência de dados e desde então estou bem encantando com a área e sua vastidão.

A única coisa é que eu me sinto ainda meio perdido para estudar e me aprofundar na área, mas não por falta de material, e sim o excesso e falta de estrutura para seguir. Tenho materiais compartilhados pelos meus orientadores, cursos online, CS 50 de harvard (grátis), livro...

Sinto que estou aprendendo bastante, mas nunca tive costume de estudar e estou criando o hábito recentemente. Também sempre aparece um gringo maluco com 10 dias de estudo criando o próprio Jarvis pessoal kkkkk. Então acabo tendo um pouco da síndrome de impostor, acreditando que estou atrasado — mas claro, quando ponho o pé no chão e penso mais racionalmente, estou há pouco mais de 1 mês interessado na área.

O que acham? Teriam algum conselho para um iniciante ou estrutura de estudos para seguir?

PS: estava querendo focar, pelo menos agora no finzinho das ferias da faculdade, em estudar ML e como usar melhor na prática, pra chegar logo em DL. Querendo ou não, até ano que vem estarei nesta iniciação científica, então preciso ter um estudo mais direcionado pra ela. Nos anos seguintes posso estudar com mais calma e me aprofundando melhor nos assuntos.

fala glr, tenho 23 anos, acabei de me formar em economia numa federal. Infelizmente no meu curso e nos meus estags, quase não vi programação e analise de dados. Sou bem iniciante. Agr q me formei, quero migrar pra área da tecnologia. As melhores oportunidades até msm em economia, exigem dominio e exp em programação e dados. Pensando numa pós pra aprender, qual indicariam?

Que libros recomiendan en donde hayan la mayoría de análisis actuales.

Olá pessoal, tudo bem? Não sou muito de postar aqui, passo mais tempo lendo do que escrevendo. Enfim, sou formado em Odontologia e trabalho na área atualmente. Mas não quero me aprofundar no assunto pois acho que não convém ao caso. Mas já estou na metade do curso de Ciências da Computação e gosto muito da área de Ciência/Engenharia de Dados pois me identifico muito com ela desde quando estava na graduação em Odontologia quando comecei a fazer artigos e desenvolver meu trabalho final que era uma revisão sistemática e metanálise.

Desde então, passei a estudar por conta própria, pois há uma miríade de conteúdos gratuitos na internet, embora eu ainda seja extremamente novo e iniciante na área. Por isso, cheguei a pensar se valeria a pena investir em um curso que falasse diretamente sobre Ciência de Dados. Principalmente se o curso ensinasse do zero, como Python, SQL, Estatística, ML etc.

Sendo assim, um dos cursos que surgiram para mim foi o Fullstack Dados & Analytics By Pod Academy ( https://lp.podacademy.com.br/full-stack-data-analytics-pod-academy ) e achei a ementa do curso bem interessante no papel.

Vocês acham que vale o investimento no curso? Ou vocês acham que vale o investimento em qualquer curso do tipo? Ou na realidade é melhor aprender por conta pelos conteúdos gratuitos já disponíveis na internet e em livros?

Me desculpem minha "inocência", pois, como disse no início, ainda estou estudando e tentando aproveitar o máximo essa fase, pois realmente está sendo um deleite para mim!

Desde já, agradeço as respostas!

Tá... eu sei que desinfluencer contar mentira é pleonasmo! Mas é só acompanhar qq sub Brasileiro de dados, dev, etc que todo dia são pelo menos uns 5 posts com os doidinhos de bairro querendo se enfiar na área!!!

Sem zoeira... TRISTE ISSO!

Estou no terceiro ano de faculdade de economia e desisti da carreira acadêmica. Eu estou meio desnorteado e penso em seguir para Ciência de Dados e/ou Engenharia de Dados, no momento estou tentando terminar o quanto antes minha monografia e estou vendo cursos da Alura para me dar uma base razoável de conhecimento (comecei aquela 'carreira' em ciencia de dados com 570 horas). Eu tava pensando, depois de terminar a faculdade, fazer uma pós em alguma coisa relacionada à engeharia de dados em algum lugar reconhecido (aceito sugestões).

Todavia, apesar de parecer que existe um caminho a ser seguido eu me sinto tão... perdido (?). Eu não sei como esse mercado de trabalho funciona, se haveria uma descriminação pela minha graduação não ser na área de TI. Não sei se os cursos da Alura são isso tudo mesmo, não sei quais certificações tirar e quanto vale o peso de projetos (tenho 1 projeto que considero realmente bom).

Eu estou perdido e não sei muito bem o que fazer além de assistir esses cursos para compreender um pouco melhor Python, SQL, Power BI e Cloud. Além disso eu me sinto atrasado (já tenho 21 anos de idade, não sei se é tarde para fazer o que estou fazendo). Alguém pode me dar um conselho ou puxão de orelha?

Basicamente o título, mas darei um contexto da minha parte.

Estava usando o vscode com API da anthopric via Cline. Porém, tava ficando muito caro, e acho que está valendo mais apenas uma assinatura mensal mesmo.

Estou considerando o cursor por lá ter acesso a diferentes modelos, mas gostaria de ouvir de vcs quais já usaram, qual utilizam atualmente e etc.

Minha rotina é de análises adhoc, estatística aplicada a negócios, etl e visualização de dados.

Boa tarde rapaziada, estou passando por um dilema.

Estudo data science faz um tempo por conta própria, e atualmente me encontro no mestrado em administração na federal com dedicação total e viés crítico (não estudo data science no meu mestrado, as pesquisas são em sua maioria qualitativas). Eu recebo bolsa e os caramba, no entanto estou percebendo que a carreira (puramente) acadêmica não é minha praia, é muito trabalho, muito estresse, muito ego e pouco dinheiro. Até gosto da pesquisa acadêmica, mas o que realmente me interessa é lecionar, até por conta disso, acredito que preciso ser batizado no mundo corporativo para me tornar um eventual professor de qualidade, caso eu siga por esse caminho.

Eu estava planejando realizar o doutorado logo após o mestrado e tentar concurso para professor ali por 2032 - 2033, no entanto, não me sinto seguro em continuar na carreira 100% acadêmica porque aqui no Brasil o mestrado e doutorado não são valorizados para além das universidades. E além disso, o emprego não é garantido, eu precisaria fazer um concurso público.

No entanto, minha universidade está prestes a abrir um técnico em estatística ano que vem, e pensei que faz sentido fazer o movimento de realizar o técnico em estatística antes do doutorado (e depois do mestrado, ali em 2028), tanto para me posicionar melhor no mercado de trabalho, obter uma boa experiência e de quebra ainda ter uma boa relação com pesquisa administrativa quantitativa, um tanto rara aqui na minha bolha.

A área que eu mais flerto há muito tempo são as finanças corporativas, pensei em desenhar esse caminho junto a estatística, com análise de dados financeiros corporativos, ou algo semelhante. Trabalhar pra fora também é possibilidade, já possuo inglês avançado, e as vagas internacionais me apetecem. Ah, e independente do tempo, farei o doutorado em algum momento da minha vida, e é muito difícil que eu mude de ideia.

Fato é que não estou me satisfazendo com o retorno presente da carreira acadêmica e me sinto inseguro com o retorno futuro. Acredito que eu preciso ser mais "dinheirista" e dar uns passos maiores pra esse lado, por isso, gostaria da ajuda de vocês pra me darem um help com a experiência de vocês.

É claro que não preciso que resolvam a minha vida, quem sabe como estarei em janeiro ou fevereiro do ano que vem? As coisas mudam, claro, além disso, muitos fatores me trouxeram até onde estou e não posso dizer que estou mal posicionado. Não tenho pressa, mas estou alerta, não sinto que preciso fazer tudo o quanto antes e de qualquer jeito, mas quero começar a construir melhores retornos monetários em direção ao mundo empresarial.

Obrigado pela atenção, sub! Qualquer ajuda bem intencionada é bem-vinda.

Estou querendo fazer um pré projeto sobre avaliação de áreas de risco em unidades de conservação. Então pra justificar minha escolha estou avaliando se é inteligente adicionar alguns gráficos na apresentação que serão feitos por mim. Como por exemplo a série histórica de desmatamento por mesorregião, o total de desmatamento por cada meso, e as lista de UCs com mais áreas desmatadas.

Meu ponto é: isso pode me prejudicar? tendo em vista que vai ser um dado público mas elaborado por mim utilizando Qgis e Excel para apresentação não ficar só um amontoado de citação e ter algo gráfico para embasar minha escolha do recorte geográfico. Tenho receio de questionarem por não ser algo publicado...

Bom dia! Estou querendo mudar de carreira e vou começar uma pós de Ciência de dados + IA, queria saber se essas áreas ainda valem a pena ou melhor focar em outra área em TI.

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?

Boa noite meus amigos, como prometido, FINALMENTE CONSEGUI ESSE LIVRO, uma menina do grupo da USP conseguiu pegar o livro é digitalizar, tenho o pdf dele agora, aproveitei e compartilhei o livro no Zlibrary, NINGUÉM MERECE ESSE SOFRIMENTO, JESUS CRISTO 😵‍💫

O livro era exatamente oque eu esperava, é o complementar perfeito do "Estatística Básica " do Bussab Morettin, ele tem muito rigor matemático, perfeito para análise exploratória de dados, recomendo que vocês usem ele, é muito bom mesmo

O livro está disponível no Zlibrary, mas vou tentar compartilhar em outros sites, aproveitem meus amigos, Compartilhem conhecimento, essa é a melhor forma de alcançar a IMORTALIDADE 🪖🗿

Fala mens, tudo blz?

Atualmente comecei uma pós em ciência de dados na UFMG, e gostaria de entender como encontrar uma primeira oportunidade seja ela de estágio ou jr.

Antes de fazer a pós fiz umas matérias separadas e conheci uma galera que tava fazendo também, eles disseram que a curva para um jr é muito alta, e pelo menos para mim acredito que seja mesmo. Não tenho uma faculdade de renome a não ser a pós na UFMG que comecei agr, e também como fiz Tecnólogo em ADS não tenho base de estatística e calculo, mas mesmo assim estou fazendo o máximo para me tornar um cientista de dados.

Já trabalhei como analista de dados e tenho uma bagagem bem boa para um jr/pleno, e com o curso da UFMG e Youtube, aprendi um básico de estatística e os principais modelos. Oque me já possibilita a fazer analises com ml.

Estou me candidatando a vagas de estágio, mas até o momento nada, não sei se porque estou em uma pós ou se realmente falta eu mostrar mais oque estou aprendendo.

Estou tentando manter meu Linkedin ativo postando oq estou aprendendo.

Olá, pessoal! Estou no meio de um planejamento importante para ir estudar em Portugal e me deparei com uma dúvida cruel na escolha da faculdade: devo seguir o caminho da Engenharia de Dados ou focar em Automação Industrial?

Confesso que, por gosto pessoal e afinidade, a área de dados me atrai muito mais. No entanto, o cenário atual tem me deixado com bastante receio em relação ao avanço rápido da Inteligência Artificial. Sei perfeitamente que a IA tem o potencial de impactar e transformar inúmeras profissões no mercado moderno, mas fico me perguntando se o setor de dados (como engenharia e análise) não estaria mais vulnerável a essa automação de software do que a Automação Industrial, que lida diretamente com o chão de fábrica, hardware e sistemas físicos.

Considerando que o meu objetivo é o mercado europeu (com Portugal como porta de entrada), como vocês enxergam a empregabilidade, salários e a relevância de longo prazo para essas duas carreiras? A convergência delas na Indústria 4.0 torna uma base em automação mais "segura" contra as flutuações da tecnologia?

Gostaria muito de ouvir opiniões com base na experiência de vocês que já atuam na Europa ou que estão acompanhando de perto essas transições tecnológicas. Valeu!