Uma história em meio à várias estórias

Precisamos realmente de um cenário totalmente favorável para criar uma carreira?

Há alguns dias recebi duas perguntas sistemáticas que me fizeram pensar sobre a realidade onde estou inserido.

Como não perguntei às pessoas se poderia citá-las, vou apenas colocar o primeiro nome da cada uma.

• Thiago: “Preciso ser de uma das áreas pra me dar bem no mercado?”
• Alexandre: “Ao ler sua trajetória vi que você não fez um novo curso superior voltado para a área de TI. Você acabou fazendo cursos livres. Como foi a experiência e como se colocou no mercado?”

Bom, as questões são corriqueiras em relação à Ciência de Dados, principalmente por ser uma área relativamente nova no Brasil.

Adicione a esse fator, o fato de eu morar no Nordeste, onde automaticamente tem uma menor cultura tecnológica que o eixo centro-sul e mais, morar numa cidade onde (quase) não há cultura tecnológica e veja onde me meti.

Desistir? Claro que não!

Inicialmente, sobre a pergunta do Thiago é bem fácil. Não precisa ser de nenhuma das área da Ciência de Dados (Estatística, TI e Negócio) para se dar bem. Eu sou um profissional de Direito que utiliza a área fora do ramo do Direito, por exemplo. Poderia até ser meu foco já que tenho familiaridade na área.

Algumas graduações em Ciência de Dados e Inteligência Artificial surgiram e têm recebido boas avaliações. Mas ainda estão no inicio, logo não podemos dizer realmente o quanto vai preparar um profissional para o mercado de trabalho.

Universidades como:

• ICMC;
• FGV;
• UFPB;
• PUC-SP;
• PUC-RS;
• PUC-MG
• UFG; e
• UNIVESP

já disponibilizam ensino superior na área, seja por graduação ou pós.

Segundo, preciso ser um pouco mais prolixo aqui para ser realmente útil para quem irá ler.

O primeiro ponto é compreender que a Ciência de Dados é uma ferramenta, ou seja, é um meio e não um fim.

Imagine um advogado. Em tese e em uma forma simplista de ver, é um profissional que serve para buscar o direito de alguém e solucionar uma injustiça, correto? Sem entrar nos méritos do certo e errado que cada um profissional faz, é basicamente isso.

O que o Cientista de Dados faz? Soluciona problemas, semelhantemente.

Por ser uma área relativamente nova e abranger muita coisa, é muito fácil confundir. O Cientista de Dados PODE SER, mas não necessariamente é, um analista de dados, uma estatístico, um profissional de TI etc.

Não vou cometer o erro de dizer que o Cientista é mais uma das áreas do que das outras, mas vamos analisar alguns casos.

a) Ao fazer previsões, trabalhar com séries temporais, trabalhar com testes de hipóteses etc. o profissional se torna um estatístico?

b) Ao trabalhar com visão computacional e Deep Learning, o profissional acaba realmente indo muito para a parte matemática e codificação, mas isso o torna um profissional de TI?

c) Ao fazer a EDA (Análise Exploratória de Dados) é um Analista de BI?

d) Um profissional que utiliza a Ciência de Dados para Growth, seria que profissional? Estatística? TI?

São alguns exemplos, mas veja que todas são áreas muito úteis abrangidas pela Ciência de Dados e que, em algum ponto acabamos precisando.

Vê como, de uma forma geral é complicado rotular um profissional de Ciência de Dados em uma área? É um profissional multidisciplinar e pronto.

Acredite, isso é um game change p’ra muita gente! Entender onde quer trabalhar e como trabalhar fará toda diferença! Mais p’ra frente falo mais sobre isso.

Mais uma coisa: Quero trabalhar remotamente? Quero trabalhar presencialmente? Não sei quando você irá ler o presente artigo, mas note que a pandemia do Covid trouxe uma maior flexibilização para o trabalho remoto. Isso já acontecia em algumas empresas, mas passar pela necessidade fez com que muitas acabassem derrubando as paredes que impediam esse tipo de trabalho. Até a gigante supermoderna em tudo o que faz que é a empresa Facebook adotou a política de trabalho remoto para sempre. Então, se você tem vontade de trabalhar em uma grande empresa, ainda que não possa estar lá na cidade imediatamente, ai mais uma vantagem.

Mas quem chegou aqui quer saber de algo prático, certo?

Como falei, o cenário onde estou inserido é algo bem interessante e para ser útil devemos ir à fundo nos meandros da Ciência de Dados.

Você precisa de quê? Dados, correto? Correto!

O que mais? Gerar valor, correto? Correto novamente!

Vamos separar o Analista de Dados do Cientista de Dados:

O Analista olha para dados históricos e metrifica para seguir analisando e tirar insights dos dados, resumidamente.

O Cientista faz análise de dados, mas com enfoque diferente. Reconhecer padrões, prever demandas são o básico.

Então como sou útil e me torno valioso para empresas que não são Tech, como indústria?

Consultoria!

Imagine prever demanda, identificar clusters de clientes, por exemplo ou até mesmo trabalhar com manipulação de dados. No Marketing Digital e Growth, mais precisamente com Tráfego Pago, conseguir medir e traçar preço de leads, otimizar campanhas analisando se realmente é o lançamento vai corresponder com a resposta positiva, visualizar se há correlação entre mudança de público, onde está sendo melhor anunciar (Se Instagram, Facebook, Google, Cross Media), análise de sentimentos, web scrapping em reviews, georreferenciamento e plotar vendas por localidades etc.

No último tópico em específico (georreferenciamento — Clique no link e veja um exemplo — Clique no botão e depois em “Open in Colab”) preciso trazer algo importante. Um grande problema para um estudante é não ter a “malandragem” em trabalhar com dados, por isso se limita. Some isso ao fato de quase nunca os dados realmente chegarem bonitinhos para trabalhar e, você já sabe…

P’ra trabalhar com georreferenciamento, você não precisa necessariamente trabalhar com dados em larga escala ou ter as coordenadas. Se você clicou no link viu como é fácil plotar uma gráfico, então você precisa de quê? Coordenadas. Em um trabalho que fiz, olha que legal:

1º Tinha a base de dados dos clientes com o bairro que cada cliente morava e seu ID. Tinha outra base de dados com as vendas e lá continha o ID do cliente por compra. O que fiz?

2º Fiz um merge entre as duas bases e coloquei para cada compra o bairro e criei a base de dados onde pude extrair diversas informações, dentre elas número de vendas e arrecadação por bairro!

3º Tínhamos quase 3.000 vendas no lapso temporal que queriamos analisar, mas tínhamos apenas 43 bairros, então no Google Maps peguei as coordenadas de cada um e o que fiz? Montei a base de dados final e plotei com o folium o mapa de calor das vendas! Incrível não? Isso gerou valor ou não?

Não coloquei o resultado final por um motivo simples, sigilo!

Como se destacar?

1º Não foque somente em Hard Skills!

O Igor Corrêa da UltraCo. ao explanar sobre Growth listou algumas skills úteis para Ciência de Dados na área:

• Negociação
• Análise Avançada
• Psicologia Social
• Data Science
• Marketing
• Técnicas de Networking
• Canais de Tração (Principalmente de Perfomance)

2º Seja útil a outras pessoas!

É verdade a história que você aprende mais quando ensina. Mas ajude se gostar de ajudar, não por obrigação, mas é muito satisfatório ver alguém passando pelo mesmos problemas que você já passou e poder ajudar. Seja útil também gerando valor no seu negócio, seja atual ou no que você tem interesse em trabalhar.

3º Desenvolva seu Personal Branding!

Não canso de mostrar meu portfólio, principalmente porque outras pessoas têm me dado um bom feedback em relação a ele e recebido também após aplicar as dicas dadas aqui.

4º Reconheça suas habilidades.

Não é sobre ter Hard Skills e Soft Skills, mas também sobre ter Skills! Qual a sua área? No que você é bom ou qual o seu ramo de atuação?

5º Faça os cursos certos!

Posso até te ajudar, mas como regra, é muito fácil perder dinheiro em cursos, então tome cuidado!

6º Não se acomode

O bom da Ciência de Dados é o fato de haver muita coisa p’ra aprender todos os dias! O que não significa que você não deve colocar em prática agora o que já sabe. Um dos grandes erros de quem estuda é ficar na teoria. Sim, bate um desespero, uma vontade de chorar etc. mas você não tem como fugir disso. Seja resiliente!

7º Mostre o que você sabe!

Se há a possibilidade de trabalhar de graça por 1 mês em um lugar p’ra você mostrar o que sabe, faça isso! Tenha coragem de assumir esse risco, mas mostre seu valor nesse tempo! Seja proativo e não espere as oportunidades virem até você.

Ainda “temos" que “criar" a cultura no Brasil. A maioria das empresas não sabem que precisam analisar seus dados, imagine fazer previsões. Gerar valor é de suma importância. Às vezes as pessoas não sabem o que querem até alguém mostrar, outras vezes simplesmente resistem à mudança. Gere valor!

Volto à questão: Quais são suas habilidades? Quais as que você quer adquirir? Você está em um campo que pode te auxiliar onde você está, a ir a algum lugar totalmente diferente ou a criar algo. Seja crítico sempre com suas skills!

Lembre-se do que falei aqui, SOFT SKILLS NA VEIA!!!

Enfim, há muito a ser dito, há muito a ser feito!

Aqui foi uma breve explanação, mas não é tudo! Quer saber mais, entre em contato que irei ajudar com a maior alegria!

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