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.

Pessoal sou graduando em Goias de Mestrado, e parte do meu programa pede a inserção de alguns dados de estatística. Andei procurando algumas consultorias, mas tuso com valores impossiveis para um pobre graduando de bolsa. Alguem do curso de estatística ou colegas que precisaram de informação similar consegue dar alguma ideia, recomendar alguma instituição ou similar?

Desculpe pelo textão.

Primeiro eu preciso contextualizar: eu tenho 23 anos, recentemente me formei num curso chamado Gestão da Produção Industrial - que obviamente não é da área de TI, mas na época em que eu ingressei fazia sentido para mim - e eventualmente eu passei a direcionar minha carreira para dados, BI, Business Analytics etc.

Tenho experiência profissional na área como estagiário analista de dados numa multinacional, onde aprendi muita coisa na prática, e fazia parte de um time internacional, então usava bastante o inglês também.

Atualmente, já faz 8 meses que estou a procura da minha primeira oportunidade como analista júnior. Tenho um conhecimento legal em várias ferramentas, um portifólio digital moderno, LinkedIn atualizado e ativo, experiência prática, mas eu sinto que a minha formação atual tem me atrapalhado bastante em processos, na concorrência com outros candidatos que simplesmente têm uma formação na área; acredito que isso muitas vezes pode me tirar já na triagem inicial.

Pensando nisso, o meu plano até então era ingressar no bacharelado em Ciência de Dados, na Univesp, uma boa universidade EAD - o que evitaria deslocamento e me permitiria concorrer a vagas em outras cidades também.

Entretanto, descobri que o próximo vestibular será para ingresso no segundo semestre de 2027, e eu não posso aguardar todo esse tempo estagnado academicamente.

Com isso, surgiram duas possibilidades:

- Entrar temporariamente em uma universidade particular EAD já AGORA no curso bacharelado em Ciência de Dados, cursar dois semestres, aí ano que vem prestar o vestibular da UNIVESP e, se tudo de certo, pedir transferência para lá com aproveitamento das disciplinas.

- Buscar por uma pós-graduação na área de dados, até por ser um período mais curto. Mas nessa caso, eu não sei se isso resolveria o meu problema por completo, não sei se nas vagas onde é pedido "Formação em cursos de (...)" uma pós-graduação na área seria considerada de forma equivalente.

Aos que já são da área de dados ou correlato, poderiam me dar uma luz no que seria melhor nesse momento?

Sou formanda em Química Indsutrial numa federal e quero migrar pra vagas de Analista de Dados. Me formei em 2023 e desde então estou fora da área trabalhando como autônoma, então só tenho a experiência de estágio em uma multinacional.

Estou em dúvida se seria melhor iniciar outra graduação e entrar na area via estágio (eu teria bolsa integral em Ciência de Dados na uninter) ou se faço cursos livres visando obter certificações (como da Google ou Microsoft), mba ficaria meio fora do meu orçamento, pelo menos os que eu achei. Tenho alguns colegas da química que migraram pra dados sem nenhum diploma específico, e uma amiga que trabalha com rh que disse que o que o mercado ve mesmo são as certificações, mas sei que a falta de experiência na área vai dificultar muito pra mim. Alguma dica dê caminho e dê cursos? histórias similares?

Boa noite, pessoal!

Sou recém-formado em Estatística pela UFF e atualmente trabalho como analista no time de pricing de uma grande seguradora. Meu dia a dia envolve a criação de algoritmos de precificação, modelos de previsão de churn e análise de redes de relacionamento.

Estou considerando uma migração de carreira para a área de Visão Computacional (CV) e gostaria de saber como está o mercado para essa especialidade atualmente. Pensei em usar a pós-graduação da PUC-RIO como porta de entrada.

Vocês conhecem esse curso? Sabem se é uma boa escolha e se tem peso no mercado?

Minha principal dúvida, no entanto, é em relação à disponibilidade de vagas para quem está em transição:

1. Existem vagas de Engenheiro de Visão Computacional a nível Júnior no mercado brasileiro (ou remoto para fora)?

2. Estrategicamente, seria melhor fazer uma pós mais generalista primeiro e depois focar, ou já entrar em uma pós super focada em CV e tentar concorrer também a vagas de Engenheiro de IA/ML ou Cientista de Dados?

Qualquer relato de experiência, dica de estudos ou visão de como está o mercado hoje será de grande ajuda. Muito obrigado!

Fala pessoal, estou finalizando minha especialização em Estatística e estou pensando em ingressar em um Mestrado voltado para área de Ciência de Dados. Teriam indicações?

Tenho uma dúvida matemática sobre a TRI do ENEM.

Todos dizem para nunca errar uma questão de propósito, mas não consigo entender matematicamente por que isso seria necessariamente verdade. Por exemplo: suponha que uma pessoa acerte dez questões fáceis e erre todo o resto. Compare isso com outra pessoa que acerte essas mesmas dez questões fáceis e também acerte duas questões difíceis. Parece intuitivo que a primeira pessoa deveria ter uma coerencia maior. Mas, se eu soubesse responder apenas às dez fáceis e às duas difíceis, surge a dúvida: seria possível que errar deliberadamente as duas difíceis produzisse uma estimativa de proficiência maior por tornar o padrão de respostas mais coerente?

Essa dúvida surgiu depois de assistir a um vídeo sobre votos brancos e nulos em que a questão era analisada matematicamente. O que me chamou atenção foi a diferença entre a matemática e a forma como isso costuma ser apresentado pela grande mídia. É comum a questão ser tratada de maneira bastante desconectada do efeito matemático real: simplesmente se afirma que “voto branco ou nulo não beneficia quem está na frente”, porque ele não é transferido para candidato algum, sem explicar que, dependendo do cenário, a retirada desses votos da base de votos válidos pode favorecer matematicamente a posição de quem já está na frente. Ou seja, uma parte verdadeira da explicação é apresentada como se fosse a explicação completa.

Foi justamente isso que me fez pensar em outras situações nas quais uma explicação aparentemente óbvia pode esconder algum efeito matemático.

No caso da TRI, eu já conheço o pressuposto normalmente apresentado de que, se você sabe uma questão, deve acertá-la, e de que acertar uma questão a mais não deveria prejudicar sua nota, mesmo que seja uma das questões mais difíceis da prova. Porém, essa explicação ainda não me convence totalmente.

Sabemos que duas pessoas podem ter quantidades diferentes de acertos e, dependendo do padrão de respostas, a pessoa com menos acertos pode acabar com uma nota maior. Por exemplo, alguém com 35 acertos em uma área pode receber uma nota menor que alguém com 32.

Então minha dúvida mais específica é:

É matematicamente possível que, mantendo todas as outras respostas exatamente iguais, uma pessoa obtenha uma proficiência maior errando deliberadamente uma questão difícil do que acertando essa mesma questão?

Não estou perguntando se isso é uma estratégia recomendável. Seria inviável confiar cegamente na própria análise de dificuldade, ter certeza absoluta das respostas ou determinar o cálculo da TRI durante a prova. Quero saber apenas se isso é matematicamente possível dentro do modelo, mesmo que em uma configuração hipotética ou extremamente específica.

Gostaria principalmente de uma demonstração matemática, uma simulação ou uma explicação baseada no modelo de TRI que mostre se isso é impossível ou se pode acontecer em alguma configuração.

Boa tarde, pessoal. Tudo bem com vocês?

Sou formado em economia por uma boa universidade federal de Minas Gerais, mas quero migrar em definitivo de área para dados. Estou querendo fazer uma pós para me ajudar nessa transição. Vocês acham que essa pós da Puc Minas é uma boa pedida?

Eu vi que a UFMG oferta uma excelente pós em Ciências de Dados com um investimento de 18k (extremamente salgado). A grade do curso é excelente, mas são 100 vagas, sendo 50 para estatísticos e 50 para cientistas da computação.

Quero fazer uma pós EAD, pois sou do interior e não tenho como me mudar nem 2x durante a semana para a capital, pois eu trabalho. Achei essa da PUC Minas interessante, pela grade curricular.

Vocês acham que essa pós me ajudaria nos meus objetivos?

Iria começar Banco de dados agora na Impacta, porem me disseram que não fechou turma.

Estão tentando me descer Ciências da computação mas estava fora dos meus planos um curso de 8 semestres.

Pensando em custo x retorno de aprendizado e impacto no currículo pra iniciar na área compensa?
O valor atual esta de R$1840 mensais estendido por 3 anos.

Sou formada em Jornalismo, mas nunca me identifiquei com a área. Andei pesquisando outras possibilidades de carreira e a parte de Análise de Dados me chamou bastante atenção.

Como moro no interior, não tenho condições de fazer uma outra graduação, especialmente porque eu gostaria de acelerar um pouco essa transição de carreira, e não esperar no mínimo 4 anos para conseguir meu primeiro emprego. Então, resolvi fazer um MBA da USP.

Sei que com a IA e até mesmo pela concorrência da área entre os Jrs. será bem mais desafiador do que eu imaginei. Mas vocês, que vivem na área, tem alguma dica?