Por que Mentoria em Ciência de Dados e Inteligência Artificial é o caminho mais rápido e seguro para uma carreira de sucesso

Se você quer ter certeza de que tem a melhor chance de sucesso na carreira, então a resposta é a Mentoria em Ciência de Dados e Inteligência Artificial. Mentoria de Carreira.

O campo da ciência dos dados e da IA está crescendo rapidamente, e as oportunidades de crescimento na carreira são imensas.

O Mentoring pode lhe fornecer a orientação e o apoio de que você precisa para aproveitar ao máximo sua carreira na ciência dos dados e na IA.

Com a ajuda de um mentor, você pode aprender novas técnicas, manter-se atualizado sobre os últimos desenvolvimentos e trabalhar em rede com outros profissionais da área.

Os benefícios do mentoring são claros, mas encontrar um bom mentor pode ser difícil.

Por isso resolvi trazer algumas dicas para te ajudar a encontrar o melhor mentor para sua carreira.

Mentoria em Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Os cientistas de dados precisam de uma credencial de sua própria experiência comprovada em Data Science.

Portanto, na ausência de tais provas de suas habilidades, eles devem se juntar a uma empresa iniciante e ajudar a desenvolver projetos críticos de Data Science do mundo real enquanto constroem seu currículo pessoal.

Cientistas de dados de alta qualidade e experientes são difíceis de encontrar.

Estar preparado para entrevistas técnicas é muito importante, especialmente se deseja trabalhar numa empresa como Google, Facebook, Microsoft, IBM.

Nessa hora, ter um mentor com experiência e conhecimento para te aconselhar faz toda a diferença.

Se você precisar de ajuda com seus desafios de carreira, venha conversar comigo, tenho mais de 20 anos de experiência na área de TI em diversas áreas, de virtualização de servidores a monitoramento de infraestrutura, de BI a Ciência de Dados e Inteligência Artificial, e também DevOps, e ainda conheço um pouco de marketing, pra te ajudar a fazer networking do jeito certo. Não à toa recebo propostas de empresas no Brasil e exterior semana sim, semana também 🙂

Agora, mais importante que ter o conhecimento técnico, é saber como usá-lo para alavancar sua carreira, seja automatizando tarefas repetitivas com Python, vasculhando a web em busca de informações relevantes com linguagem R, criando pequenos scripts em bash ou powershell pra acelerar a solução de problemas no trabalho ou compartilhando seu aprendizado e fazendo networking, exercitando soft skills fundamentais para alcançar o sucesso na carreira.

Como escolher um Mentor

Para acelerar seu caminho para uma carreira de sucesso em Ciência de Dados e Inteligência Artificial, um mentor pode ser a diferença entre meses ou anos até alcançar resultados concretos de avanço na carreira.

Mesmo depois de ler centenas de artigos e livros, assistir dezenas de vídeos das universidades mais renomadas do mundo e fazer cursos com os professores mais conceituados do planeta, foi somente após participar de uma mentoria que me dei conta do quanto eu havia evoluído, e tive a consciência de qual o meu verdadeiro patamar de conhecimento em relação a Ciência de Dados e Inteligência Artificial. Eu sabia mais sobre vários temas que o próprio mentor! Incrível, né?

É por isso que hoje eu recomendo que busque alguém com experiência comprovada, tanto técnica quanto de ensino (didática é fundamental!) pra te apoiar no desenvolvimento da sua carreira.

Mas como escolher?

É simples. Basta atentar para alguns pontos chave.

1 – Avalie a experiência técnica do mentor

Ele já participou de projetos de Ciência de Dados e IA, já liderou equipes, já “sujou as mãos” criando soluções reais?

Se a resposta for negativa, esqueça. Como alguém vai te orientar a seguir um caminho que ele não conhece?

2 – Avalie a qualificação pedagógica do mentor

O profissional tem experiência com ensino? Tem didática? Sabe explicar coisas complexas de forma simples?

A capacidade do mentor de “quebrar as pedras no caminho”, que são os desafios maiores, aqueles que realmente importam, e para os quais você vai precisar de ajuda para superar, depende não apenas de experiência técnica, mas de habilidades com ensino.

Até porque você não vai querer alguém que sabe encontrar a solução, mas não sabe explicar como chegou lá, pra que você possa repetir o processo quando precisar.

3 – Verifique a reputação do mentor

Se possível, converse com mentorandos e alunos do seu potencial mentor pra saber como foi a experiência.

A relação entre mentor e mentorado precisa ser saudável, então saber da experiência de outros é importante.

Há outras questões a ponderar, mas se você verificar pelo menos essas três aqui listadas, as chances de ter problemas diminuem bastante.

Porque aprender Data Science

O futuro vai se centrar em big data e IA, e os empregos do futuro vão para aqueles que podem explorar ambas as partes de forma eficaz.

A ciência de dados está impulsionando muitas grandes indústrias, e suas habilidades matemáticas desempenham um papel valioso.

De fato, o Gartner até escreveu um relatório de pesquisa completo sobre o futuro da ciência de dados.

É vista como uma das 10 habilidades mais relevantes para a força de trabalho do futuro.

Então, se você quer aprender como impactar as indústrias e ganhar dinheiro, dê uma chance à ciência de dados.

Se você é jovem demais para ter trabalhado na força de trabalho tradicional, ainda pode entrar na economia digital.

E se você quiser entrar com mais rapidez e segurança, aprender ciência de dados é uma obrigação.

Na economia digital de hoje, o aprendizado de máquina e a inteligência artificial são seus melhores aliados.

Mas se você não tem experiência com ciência de dados, precisa se preparar o quanto antes.

Uma maneira de começar é entrar em uma comunidade de habilidades em ciência de dados para ajudá-lo a aprender essa tecnologia e valorizar mentores capazes de reconhecer especialistas em ciência de dados.

Você pode aprender sobre ciência de dados, obter especialistas do setor disponíveis nos quais você pode confiar com seus serviços e a um custo acessível.

Portanto, se você deseja aprender ciência de dados, isso significa que você aprenderá habilidades de ciência de dados em seu próprio tempo e pagará por conta própria, para quando começar a ganhar renda com o trabalho de ciência de dados.

Não tenha dúvida que Ciência de Dados e Inteligência Artificial são áreas muito promissoras atualmente, e continuarão a ser por muitos anos ainda.

Então, invista em você.

Aprenda ciência de dados, procure a comunidade de especialistas para te ajudar com dúvidas sobre essa tecnologia, e você vai ter muito mais chances de obter uma dessas vagas em empresas incríveis que procuram por analistas e cientistas de dados ou até, quem sabe, vender seus serviços de ciência de dados para empresas no futuro breve.

DEMANDA CRESCENTE

Cientista de Dados está na 1ª posição entre as profissões com maior demanda e crescimento nos próximos anos. Será preciso dominar as competências necessárias para a função.

Com o rápido desenvolvimento de big data e IA, a demanda por cientistas de dados está crescendo. De acordo com os últimos relatórios do Bureau of Labor Statistics, espera-se que o número de cientistas de dados nos EUA aumente em 21% entre 2014 e 2024.

O Escritório de Estatísticas do Trabalho também projeta que o número de cargos para cientistas de dados aumentará até 2024 devido ao número crescente de fontes de dados, tais como sensores, serviços web e aplicativos móveis.

A demanda por cientistas de dados também deve crescer à medida que a quantidade de dados gerados por essas fontes continua a se expandir.

MIGRAÇÃO DE CARREIRA

40% das habilidades e competências essenciais irão mudar em 50 anos.

Estima-se que mais de 50% das pessoas precisem mudar de carreira ou se recolocar no mercado até 2025.

Você precisa de ajuda para migrar de carreira para o campo da ciência dos dados e da IA?

Se você está pronto para levar sua carreira ao próximo nível, então posso ajudar.

Quer você queira mudar sua carreira, aumentar suas habilidades, ou simplesmente se recolocar no trabalho atuando com dados, posso ajudar.

Então, do que você está esperando? Vamos conversar hoje mesmo!

DÉFICIT DE PROFISSIONAIS

5,7 milhões de postos não terão profissionais com as competências ideais até 2030.

A Pesquisa Global de Escassez de Talentos realizada pelo Fórum Econômico Mundial constatou que a demanda por talentos superará a oferta por um fator de dois a três até 2030. Até lá, 120 a 150 milhões de postos adicionais estarão vagos globalmente.

O relatório observa que uma proporção maior de empregos será no setor de serviços e a necessidade de trabalhadores altamente qualificados aumentará em áreas críticas, incluindo ciência, engenharia e tecnologia.

O relatório também constatou que os Estados Unidos continuarão sendo a maior fonte de trabalhadores qualificados, mas sua população continuará envelhecendo e um maior número de empregos exigirá um diploma universitário.

No Brasil, calcula-se o impacto financeiro e perda de geração de receita em U$800 bilhões.

E o Portifolio?

O portifólio é um tema um pouco polêmico.

Há quem defenda que o portifólio pode ser dispensável se você tiver outra forma de demonstrar sua capacidade.

Na minha visão, ter um repositório de projetos realizados, ainda que simples, pode ser bastante útil na busca por uma vaga como analista de dados ou cientista de dados.

É por isso que na minha mentoria, incluo o apoio para a criação de um portifólio de projetos pra você.

Ajudo a desenvolver ideias e executar projetos que resolvem problemas reais, e assim expandir seus conhecimentos enquanto cria um portfolio com soluções baseadas em dados.

Como estar preparado para entrevistas de vagas para Analista/Cientista de Dados

Entender como funcionam as entrevistas técnicas é fundamental para estar preparado para responder qualquer pergunta do tema.Aqui estão algumas dicas para ajudar você.

Descubra o que você não sabe. A maioria das entrevistas técnicas é um desafio. Portanto, você precisa ser capaz de identificar o que você não sabe. Isto significa que você precisa saber o que precisa aprimorar.

Há várias áreas que são comuns à maioria das entrevistas, esta lista o ajudará a se concentrar em cada uma delas:

– Inteligência Artificial

– Ciência dos dados

– Computação em nuvem

– Desenvolvimento de software

Tecnologias que o Cientista de Dados precisa conhecer

É importante se familiarizar com as tecnologias de ciência de dados e AI que são populares e também as tecnologias que você deve conhecer.

Elas são fundamentais para se preparar para o mercado de trabalho. Afinal não adianta aplicar para uma vaga, se você não tem o conhecimento necessário e exigido pela empresa.

As principais tecnologias que o analista de dados, bem como o cientista de dados, precisam para seu trabalho, incluem linguagens de programação como R e Python, além de SQL e uma base sólida em estatística e matemática, necessárias para se aventurar no mundo do machine learning e deep learning.

Aprenda uma linguagem de programação

Uma competência fundamental para a pessoa cientista de dados é a capacidade de manipular dados com um computador.

Isto será necessário para multiplicar e somar dados, aplicar testes estatísticos e construir gráficos e visualizações.

Muitas empresas e organizações oferecem cursos e tutoriais de programação gratuitos ou de baixo custo.

A ciência dos dados e a IA é um campo excitante, e está crescendo rapidamente.

Se você quer ter certeza de que tem as melhores chances de sucesso, então o mentoring é a resposta. O Mentoring pode lhe fornecer a orientação e o apoio necessários para aproveitar ao máximo sua carreira na ciência dos dados e IA.

Aprenda Python ou R, que são as línguas mais quentes para uma carreira em análise de dados.

SQL

A linguagem de programação SQL (Structured Query Language) como o nome sugere é uma linguagem que permite consultas estruturadas à uma base de dados relacional.

Esta linguagem é de extrema importância para os cientistas, pois grande parte dos dados está acessível por meio de SQL.

O SQL é usado para consultar grandes conjuntos de dados, portanto, um bom conhecimento do mesmo é essencial para qualquer cientista de dados.

SQL é uma linguagem usada para consultar um banco de dados relacional, que é um banco de dados no qual os dados são armazenados em tabelas e relações.

A tabela é usada para armazenar informações relacionadas entre si, e a relação é usada para vincular as tabelas.

Bancos de dados relacionais são utilizados em muitos campos, tais como medicina, pesquisa e finanças.

O SQL também é freqüentemente utilizado para extrair informações de bancos de dados em dados utilizáveis.

Python / R

A linguagem SQL nos permite obter os dados, mas em geral não nos permite ir muito além disso. Então, quando precisamos manipular os dados de maneiras mais complexas, entram em cena linguagens de programação de propósito geral como Python e R.

R oferece uma linguagem excelente para a ciência de dados e IA, com um conjunto robusto de métodos estatísticos que garantem mais segurança na hora de apresentar os resultados da análise dos dados.

É de código aberto, fácil de usar, poderoso e incrivelmente flexível.

E também gratuito!

Como um cientista de dados, ajuda muito ter o R na sua caixa de ferramentas.

Já o Python é uma linguagem que oferece muitos recursos que aceleram o desenvolvimento de soluções e aumentam a produtividade.

Em Python, você pode usar as bibliotecas de várias linguagens científicas e de programação e as bibliotecas que foram desenvolvidas para facilitar tarefas mais complexas.

E é grátis! Também é de código aberto, tornando-a uma excelente escolha para a ciência de dados e IA.

A comunidade de ciência de dados usa ambas as linguagens, assim você poderá encontrar um excelente mentor que trabalha em ambas as linguagens.

Um mentor é alguém que pode ajudá-lo a aprender de uma forma personalizada às suas necessidades.

Matemática e Estatística

Usualmente, as soluções de ciências de dados são construídas a partir de conceitos fundamentais encontrados na matemática e estatística.

Especificamente, soluções modernas de ciência de dados têm suas bases nas disciplinas de Álgebra Linear, Cálculo, Probabilidade e Estatística.

Então, para se tornar uma boa cientista de dados, é necessário ter uma ótima base teórica nessas disciplinas.

No que diz respeito a cálculo, a pessoa cientista de dados se beneficiará muito de um curso que trate de pré-cálculo (funções, limites, etc.), cálculo I e II (derivadas, derivadas parciais e integrais).

Claro que, no dia 1, não é mandatório que você seja especialista em derivadas e integrais, mas quanto mais você souber deste assunto, mais fácil será para você entender os atraentes modelos de aprendizagem de máquina como regressões logísticas e redes neurais.

Por fim, probabilidade e estatística formam um bloco fundamental no dia a dia do cientista de dados.

Precisamos de probabilidade para entender como podemos escolher um número de forma aleatória ou às vezes compreender um fenômeno que acontece de forma aleatória.

Também precisamos entender bem a probabilidade porque técnicas da área de ciência de dados, como Machine Learning (aprendizagem de máquina) trabalham num paradigma probabilístico, e não determinístico como a engenharia de software mais tradicional.

Compreender essas questões ajuda na compreensão de conceitos e aplicações dessas técnicas.

Quando precisamos tomar decisões importantes de negócio com o uso de dados, a estatística nos traz as ferramentas necessárias para tomar as melhores decisões. Assim, conhecer distribuições de probabilidade, estatística descritiva e inferencial, escolas frequentistas e bayesiana, são conhecimentos bastante importantes de se ter.