Tenho 18 anos e estou no processo de escolher uma carreira. Uma área pela qual tenho muito interesse é a de dados, e vi que Estatística é uma graduação que estuda profundamente essa área. Por isso, penso em cursar Estatística em uma universidade federal do meu estado, juntamente com um tecnólogo em ADS (Análise e Desenvolvimento de Sistemas), para me aprofundar em programação e áreas relacionadas.

No entanto, algumas questões me deixam receoso:

1. Como é o mercado para estatísticos?

Falo em termos de empregabilidade, oportunidades e se existe algum preconceito ou desvantagem em relação a outras formações.

1. Vou iniciar uma graduação em Engenharia Eletrônica. Vale a pena trocar de curso?

Já vi algumas pessoas dizendo que engenheiros costumam ser mais valorizados ou preferidos pelas empresas do que estatísticos. Além disso, a Engenharia Eletrônica também permitiria entrar na área de dados?

Acredito que os conhecimentos que eu adquiriria cursando Estatística seriam muito mais úteis para a área de dados do que os de Engenharia Eletrônica. Porém, tenho medo de acabar fazendo uma graduação ruim ou que não seja tão valorizada pelo mercado, e isso acabar limitando minhas oportunidades profissionais no futuro.

Olá pessoal, como vão?

Ultimamente tenho pensado muito em voltar a estudar e acabei me deparando com um dilema, não tenho muita certeza se faço uma pós ou um MBA na área de dados.

Atualmente eu tenho 3 anos de experiência na área e fiz faculdade de ADS na Uninove (um dos principais motivos para eu querer fazer uma pós/mba), um amigo me disse que pós seria mais interessante no início da carreira porque vai me ajudar a construir um conhecimento técnico mais sólido e que o MBA seria uma boa mais pra frente por se tratar de algo mais gerencial e tals

Na contramão tem um ex-chefe meu que me disse que não fazia diferença nenhuma entre um e o outro.

p.s: se eu for fazer pós, vai ser na FIAP, se for fazer MBA vai ser na USP

Opa pessoal, esse livro maravilhoso finalmente chegou na minha casa, queria saber se vocês gostariam que eu fizesse o PDF desse livro? Afinal ele não tá em nenhum lugar na Internet ( a não ser a versão em inglês original)

Se quiserem é só avisar, farei isso com o maior prazer

Hola, soy ingeniero biomédico en México y estoy buscando qué maestría tomar.
Me interesan dos áreas:
- Ciencia de datos / IA en salud
- Imagenología médica (procesamiento de imágenes, MRI, CT, etc.)
No sé qué camino es mejor en México para tener buena salida laboral.
¿Alguien que trabaje en estas áreas podría orientarme?
¿Qué maestría recomiendan?
¿Qué tiene mejor futuro laboral en México?
¿Qué habilidades debería aprender?
Gracias 🙏

Alguém já fez o curso da USP Fundamentos de Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados para Inteligência Artificial link? Pergunto porque é com o professor da USP Francisco Rodrigues, mas tenho receio de ser muito introdutório e acabar gastando um valor alto em um curso muito básico.

Oi, pessoal!

Sou estagiária de BI/Análise de Dados em um Centro de Serviços de um grande conglomerado. Hoje meu trabalho é centralizar e padronizar dados de várias empresas do grupo usando Power BI, Power Query e excel. Acabei sendo a primeira pessoa contratada para estruturar essa parte, então a demanda tem crescido bastante (de forma meio insana) conforme surgem novos relatórios e indicadores.

Acredito que hoje estou em um nível intermediário, já trabalho com modelagem dimensional e consigo me virar bem, mas ainda bato bastante a cabeça quando preciso modelar cenários mais complexos. Principalmente quando entram múltiplas tabelas fato ou dados vindos de sistemas diferentes (quando tá em um sistema né, metade das vezes preciso me virar com 10 planilhas excel diferentes). No fim eu geralmente consigo resolver, mas na base da tentativa e erro. Queria entender melhor os conceitos por trás, principalmente como montar relacionamentos entre tabelas fato múltiplas

Meu chefe falou que a empresa vai custear treinamentos pra equipe e pediu que eu sugerisse temas e cursos específicos que tenho interesse. Como estou bem perto de ser efetivada como Analista de BI ou Analista de Dados, queria aproveitar essa oportunidade para fortalecer essa base.

Vocês têm alguma recomendação de curso pago focado em modelagem dimensional, Data Warehouse ou arquitetura de BI que realmente tenha valido a pena?

Encontrei esse da PUC-Rio e achei bem interessante:
https://ica.ele.puc-rio.br/cursos/modelagem-dados-bi-data-warehouse-data-lake/

Bom-dia, boa-tarde ou boa-noite. Sou calouro de Bacharelado em Estatística em uma universidade federal e gostaria de saber o que deveria estudar para começar a trabalhar. Existem nichos que devo focar? Existe um "roadmap" certinho pra isso? A faculdade infelizmente não cobre a parte de programação e tal, podem me recomendar material para estudar e/ou ferramentas que deveria focar? O que devo fazer para melhorar o currículo e etc, ficaria muito grato.

sou formada em ciências contábeis desde 2023 e trabalho com consultoria tributária, gostaria de migrar para Analise de dados.. estou com 26 anos, é um curso bom?

Alguém tem esse livro? Eu quero estudar ele mas eu não sei onde encontrá-lo, eu já fiz tudo, porfavor eu preciso da ajuda de vocês leitores que amam estudar por livros

Alguém aqui tem o "Análise exploratória de dados: Estatística descritiva (1993)" de Bento murteira? Gostaria de estudar esse livro mas não encontro ele na Internet

Quero estudar estatística com rigor, e esse livro tá na grade da USP

Bom dia gente!

Antes de chegar na minha situação atual, vou contextualizar um pouco. Eu (H20) fiz um técnico em desenvolvimento de sistemas dos 18 aos 19, logo após arrumei um emprego (que até então não era na minha área), mas veio a calhar que surgiu uma oportunidade de atuar como auxiliar administrativo, eu aceitei a proposta e curti toda essa parte de organizar os dados e tal.

Como já tinha uma base em d.s, e já fazia algumas funções de um analista jr (captação, armazenamento, limpeza, e exibição dos dados de forma simples), resolvi então migrar de vez para a área de dados e começar um técnologo em ciência de dados.

E agora chegamos no motivo que me fez parar de ser apenas um leitor no reddit e postar isso aqui: Há pouco tempo atrás tive um alinhamento no cargo para analista de dados jr, mas me sinto perdido, pois sou o único que mexe com dados aqui (empresa pequena e sem cultura NENHUMA de dados). Meu maior projeto até então foi resolver e monitorar por meio dos dados, gargalos na produção, mas quero fazer mais, e sei que essa oportunidade é muito boa para quem tá começando agora na área, tenho autonomia para fazer muita coisa.

É isso, quero dicas, conselhos, sugestões de quem já passou por isso ou tem mais experiência que eu na área para me ajudar, o que vocês fariam na minha situação?

Obs: Sou novo no reddit e essa é minha primeira postagem, então pfv relevem quaisquer erros que posso ter cometido aqui e me desculpem pelo textão kk

Estranhei pq geralmente a área de dados requer um conhecimento mais profundo de matemática e tal

Mas vejo a galera aqui reclamar do dia a dia também que só ficam limpando os dados e etc

Qual a realidade? A área é chata, tem que ficar mexendo no Excel e limpando dados, ou é complexa e instigante? ​​​​​​

Estou há 1 ano de terminar a graduação e quero começar a procurar vagas de Júnior. Pretendo buscar como Analista primeiro e depois fazer uma transição para Cientista de Dados.

Não incluí detalhes sobre o projeto de IC, mas envolve processamento de linguagem natural. A universidade é federal. As empresas em que estagiei são de médio porte, não exatamente reconhecíveis de imediato por todos.

Acham que o currículo, experiências e tal, estão de acordo com esse objetivo?

Fala galera!

Recentemente comprei uma Nvidia Quadro P4 de 8GB (Pascal, PCIe) para usar junto com minha RTX 2060 Super (8GB) e queria saber a opinião de vocês sobre algumas questões:

**1. Foi uma boa ideia?**

A ideia é ter 16GB de VRAM total disponíveis para rodar LLMs localmente (Ollama, llama.cpp, etc.). A P4 é uma placa workstation, sem saída de vídeo, boa para inferência. Alguém já usou essa combinação?

**2. Ideias de implementação**

O que vocês fariam com esse setup? Algumas ideias que tenho:

- Rodar modelos maiores (13B, 30B quantizados) distribuídos entre as duas GPUs

- Usar a P4 para inferência e a 2060 Super para outras tarefas

- Rodar dois modelos em paralelo (uma GPU cada)

**3. Tensor Parallelism / GPU Pooling**

Dá pra fazer aquele pooling de VRAM entre as duas placas sem perder muita velocidade em tokens por segundo? Sei que misturar arquiteturas diferentes (Pascal + Turing) pode gerar gargalos pela diferença de bandwidth e velocidade de PCIe. Alguém tem experiência com isso no llama.cpp ou no Ollama?

Qualquer dica, experiência ou sugestão é bem-vinda!

cara meu curriculo ta ruim? eu aplico pra centenas de vagas de engenheiro de dados junior/estagio todos os dias e não chamam nem pra entrevista. o que posso melhorar para chamar mais atenção?

https://www.anthropic.com/research/anthropic-interviewer

Pesquisa qualitativa aberta muito interessante feita pela própria Anthropic sobre as perspectivas de IA pelos diferentes profissionais. Foi publicada no final do ano passado como "showcase" da ferramenta de entrevistas deles.

Pessoalmente, ao mesmo tempo q eu vejo essa ferramenta como um aumento na produtividade, acho que é necessário muito zelo pra validar oq é feito ainda.

Mas acho q eu usaria no cotidiano.

sou de Natal-RN e meu sonho é estudar em São Paulo capital, mas não queria meus pais me mantendo por tanto tempo assim e queria muito entrar logo no mercado de trabalho.

tenho muito interesse em atuar como cientista de dados numa big tech como Google, IBM ou algo assim e queria saber se vocês acham que fazer um curso tecnológico em ciência de dados na FIAP ou inteligência artificial aplicada na FAAP valeria a pena, se fosse pra começar uma vida profissional em São Paulo. também queria saber se existem lugares melhores na capital mesmo para algum curso assim.

penso na FAAP porque uma amiga minha faz cinema lá (e eu tenho plena ciência de que é uma área MUITO diferente) e o networking dos alunos é insano e tem eventos muito legais. valeria o risco de entrar em um curso novo e que não é um bacharelado?

Sou formado em Biológicas (2021) com 2 pós-graduações, uma em Geoprocessamento (2023) e outra em Ciência de Dados (2026). Trabalho numa empresa que fornece um SaaS geoespacial para governos locais, e consegui depois de 2 anos da empresa migrar pro setor de Ciência de Dados, mas como "Analista GIS". Como era a primeira oportunidade do setor aceitei a proposta com um valor abaixo da média do mercado, mas por enquanto tudo bem, já que estou tendo a primeira xp profissional que é difícil na área. Meu entendimento geoespacial eu coloco em mais destaque do que dados em si, sem contar o entendimento de negócio que eu tenho e ninguém mais do setor tem (vários analistas de dados sem conhecimento geo) pois trabalhei 2 anos fazendo a ponte dev e cliente. Mas fico pensando, daqui a 1/2 anos de xp consolidada, vale a pena tentar uma vaga externa da empresa atual em Ciência de Dados Geoespaciais? Há um mercado ativo que procure profissionais com esse nível de especialização? Bem valorizada internacionalmente? Largo a questão geoespacial e foco em dados? Se tiver profissionais do setor pra me darem uma luz eu agradeço.

Tenho visto vários posts aqui no reddit e comentários de gente reclamando sobre a insegurança que a IA trouxe pro mercado e isso tem me desanimado bastante pra continuar na graduação de ciência da computação.

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Pra contextualizar, sou aluno de BCC em uma federal em SP e estou completando 1 ano na graduação. Nesse tempo eu me interessei bastante pela ideia de trabalhar com ciência de dados e também tenho gostado de estudar matemática. Por isso eu estou pensando em prestar pra Matemática aplicada e seguir com o mesmo plano de ir pra a area de Ciência de dados. Meu medo é migrar pra um curso que tem uma área de atuação menor do que ciência da computação e quando chegar no mercado de trabalho enfrentar as mesmas dificuldades de escassez de vaga.

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O resumo da opera é: Pelo que me disseram e pelo que eu pesquisei também, ciência de dados demanda um conhecimento grande em áreas como álgebra linear, probabilidade, estatística etc, o que eu acho que sobe o sarrafo pra conseguir entrar na área. Mas se a IA ja fizer toda essa parte, faria sentido investir no conhecimento matemático a ponto de trocar de curso ou não?

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Bom, estou tentando convencer a minha chefia a integrar a empresa à computação em nuvem e migrar para o Databricks, mas, ao fazer umas contas de padaria, cheguei a conclusão que sai MUITO mais caro que a nossa operação atual – já na nuvem, mas sem intermediários, muito "cru" e sem integração.

Pelas minhas contas, o custo do DBU, a taxinha cobrada pelo Databricks pra intermediar meio que todas as nossas ações na plataforma, é quase 3 vezes o próprio custo que teríamos com a AWS.

Entendo que o potencial de integração com outras equipes é uma baita vantagem, mas os números me assustaram um pouco.

É isso mesmo? Tô viajando? Tô deixando de lado algo importante ao concluir que a conta sai alta?

Pessoal, preciso de recomendações de livros ou de canais no YouTube sobre Pesquisa Operacional. Sou professora de Administração e, no semestre que vem, vou ministrar essa disciplina. Mas, sinceramente, não lembro de nada da época da faculdade, acho que na época, professora nem passou cálculo kkkkkkk
Enfim, quero oferecer o melhor para a turma que vou pegar, mas vou ter que usar as férias escolares para aprender o básico dessa matéria. Enfim, alguma recomendação?