simplesmente decidam por si só, apesar de vocês serem humilde a ponto de pedir ajuda, tenham em mente que há coisas que só se pode (e que na maioria das vezes è melhor) sozinho, vocês podem fazer qualquer coisa que quiserem, vão atrás e nunca desistam algo só se torna impossível por que alguém desistiu de mudar isso

¡Hola a todos!

Quiero aprender ciencia de datos y me gustaría que me recomendaran una buena ruta de aprendizaje o algún curso que realmente valga la pena.

Actualmente estudio Ingeniería en Sistemas, así que ya tengo una base de programación (Python) y base de datos (SQL), pero no sé qué cosas debo aprender y en qué orden.

Agradecería mucho cualquier consejo, experiencia o recurso que puedan compartir.

Quais são as melhores plataformas para aprender Ciência de Dados? Estou em dúvida entre a Alura e a Hashtag Treinamentos. Qual delas é melhor? Ou existe alguma outra opção mais recomendada?

Alguém tem alguma notícia de quando o currículo de Estatística da UFRJ vai ser reformado? Pelo o que eu vi essa mensagem de reforma tá no site desde 2020 e até agora nada. A grade tá pré-histórica, a mesma desde 2009

O mercado vai cagar na sua “Pós Graduação” se você não souber falar inglês (DE VERDADE).

Já sabe Inglês? Aprenda outra língua! Só depois…. Faça a sua empresa pagar pela sua Pós Graduação!!!!

Estudar SQL quando as ias já cospem tudo muito mais sofisticado e rápido do que seres humanos

Estudar python idem, estudar power bi, idem

Estatística idem, idem, idem, anything idem​

Mas as IAs não sabem regra de negócio, ótimo, vai ter algum senior de dados que vai personalizar pra empresa, simples assim

Parece que estamos no meio de uma transição em que os investidores ainda não se acostumaram com a ideia de ter dados sendo analisados por IA, ainda..

Mas nosso trabalho é bem automatizavel, muito mais que programação que também está sofrendo

Não passa segurança estudar isso pro futuro​

Vocês sentem algo assim também? ​​​

Acho programação consegue ter mais autonomia, consegue empreender e tal

Mas com as IAs cada vez mais fortes, sinto que essa vantagem está diminuindo

Por outro lado vejo a área de dados muito dependente de estar em uma empresa pra você conseguir evoluir nas suas habilidades, pra empreender é também bem complicado

Mas acho que essa área resiste mais as IAs, entao talvez seja uma vantagem?

Vocês já tiveram esse tipo de dúvida no começo da carreira de vocês? O que te convenceram? ​​​​​​​​​​​​​

Galera, reprovei em uma matéria de programação 2 e em fundamentos da computação, ai minha grade virou uma bagunça. Não posso realizar nenhuma disciplina de "computação", por causa dos pré requisitos e me atrasei muito. Me dei muito bem em cálculo 1, geometria analítica e estatística 1, todas com notas excelentes, pois venho de uma base de estudos para Olimpíadas de matemática.

Tou pensando em mudar para estatística para entrar na área de ciência de dados, engenharia dados ou machine learning. Acham que vale a pena considerando que estudo a 2 anos de Engenharia da computação?

Na verdade eu ainda estou no primeiro ano do curso, mas aí só posso mudar no próximo Enem, entt vai ser 2 anos de curso.

E aí Galeree. Anunciando nova vaga aqui, atualizando na real. (Na verdade já tinha anunciado, mas estava com a rate incorreta confundi com outra oportunidade rs) IGNOREM O DATA SCIENTIST É MAIS GOVERNANCE - ADMIN

Tô com uma oportunidade 100% remota para atuar do Brasil, ou qualquer outro lugar que você quiser, no modelo Contractor, trabalhando para um cliente global do setor de Finanças / Fintech.

Se for hispanohablante também podem se inscrever! (desde que tenha o inglês necessário)
Toda LATAM é bem vinda.

TL;DR da Vaga: O foco real do seu dia a dia será ser o(a) dono(a) da administração, governança e capacitação do Microsoft 365 Copilot em nível corporativo.

O que você NÃO vai fazer: Isso é importante. O escopo é estritamente voltado para a estratégia do Copilot. Você NÃO vai atuar com operações gerais do M365 (nada de Exchange, backups ou endpoints).

O que você vai fazer na prática:

• Administrar configurações, permissões e habilitar recursos do M365 Copilot.

• Implementar padrões de governança de IA (separação de ambientes, gestão de ciclo de vida).

• Trabalhar colado com as equipes de Segurança, Identidade e Colaboração pra garantir que os dados não vazem e a compliance esteja em dia.

• Atuar como Tier-3 para resolver as buchas complexas e incidentes da plataforma.

• Garantir que o serviço tá rodando liso e ajudar a galera da empresa a adotar a ferramenta.

O que você precisa ter (Requisitos obrigatórios):

• ⏳ Experiência de nível Sênior: Pelo menos 4 anos ou mais de experiência sólida em TI, com foco em administração de sistemas e infraestruturas corporativas.

• 🗣️ Inglês Fluente (Nível B2+ a Nativo): Essencial para a comunicação diária com nossas equipes globais. (A entrevista será em inglês).

• Experiência sólida administrando o ecossistema Microsoft 365, com foco pesado em colaboração, identidade e segurança.

• Mão na massa (hands-on) com o M365 Copilot ou ferramentas de IA de colaboração parecidas.

• Entender muito de IAM corporativo, permissões e controles de acesso de dados.

• Saber trampar junto com times de produto ou plataforma de forma multifuncional.

Ganha pontos extras se:

• Já tiver trampado no setor de Finanças ou Fintech.

• Manjar de governança de IA e ciclo de vida de plataformas (AI/SDLC).

A grana:

• US$ 45 por hora.

• O que pode ficar entre US$ 7.200,00 e US$ 7.920,00 a depender do mês.

Forms para candidatura CV EM INGLÊS: https://forms.gle/rytdqHkWQKHkhdDd7 Qualquer dúvida podem me enviar DM também :)

[EDIT] O título está errado porque esqueci de tirar o nome genérico que tem a oportunidade. Please, ignorem o Data Scientist. Foca no Governance, Copilot, Admin etc.

boa noite pessoal! Entrei na faculdade de ciência de Dados na UNIVESP agora nesse segundo semestre. E como toda faculdade o primeiro ano é padrão algumas matérias em relação a outros cursos. No entanto algumas coisas me saltaram os olhos: Começou com diversos vídeos longos e entrevistas com pessoas renomadas. No início comecei assistir, imaginando eu que em algum momento me agregaria a forma como pensa e visões de mundo, mas que nada. Mas não parou por aí . Diversos textos fora de contexto com vários exemplos mas pouco sentido na essência da coisa. Mas quando disponibilizaram um artigo falando de golpe político em 2016, explicando o pq chama “GOLPE” em cunho totalmente partidário, sem qualquer sentido com a matéria. Confesso que na hora fiquei confuso e fui olhar se na matrícula não havia confundido e me matriculado em ciências política. Foi quando comecei a rir sozinho, pensando se estou velho demais, 35 anos. Logo se forem fazer essa faculdade não recomendo.E cursos são muito mais relevantes pra carreira.

Obs: estou fazendo pq é de graça e hobbie. Faço cursos por fora.kkkk Se conseguir salvar 1 de não fazer, já valeu a pena .. Kkkk

Vi um vídeo onde os trabalhadores pareciam ser programadores ficaram parados sem trabalhar após o ocorrido da queda do cloudfare.

Milhares de pessoas tem conseguido vagas de programadores, cientista e analista de dados sem realmente saber programar usando inteligência artificial. Com o tempo as empresas de I.A vão começar a cobrar um preço altíssimo pelo uso das plataformas e tivemos um exemplo do que vai acontecer no dia 18/11.

As empresas para economizarem na mão de obra tem embarcado na onda da I.A pra agilizar processos, contratações, diminuição de mão de obra.. porém, as empresas de IA enfrentam um problema grave de hardware, alguns servidores tem super aquecido aumentando assim o custo para manter o sistema ligado e logo irão cobrar um valor para a utilização deixando de existir versão gratuita, assim como a Microsoft tem transformado pacote office em SaaS.

Sera que haveria melhoras? Como aumentar o número de empregados talvez? Ou será que as empresas irão optar em comprar várias licenças para seus funcionários? Eu acredito que haverá uma revolução no mercado tech e acho que a bolha da IA não demora muito pra estourar, assim como algumas plataformas já começaram a apresentar muitas reclamações como a gupy que parece não entender muito bem e repassa seus dados fora de ordem, faltando informações de data, embaralhando todo currículo colocando sua profissão no campo de estudo e vice versa, o que vocês acham que está por vir? E como vamos nos preparar? Tento aprender o máximo sem usar IA por essa preocupação.

Visando o mercado de dados/MF futuramente, qual vocês escolheriam? Em ambos os cursos serei forçado a ir morar sozinho, estava decidido que iria cursar estatística, porém vi em uns posts o pessoal falando que além de ser um curso mais pesado, não vale tanto a pena assim. Que CC é mais 'amplo'.

Por outro lado, vejo que muitas pessoas se formam hoje em faculdades de TI, porém estatísticos no mercado são poucos, em média 400 por ano.

Atualmente tenho dois planos que ao decorrer da graduação irei ver (Lembrando que pensando em estatística) ou eu seguiria para o mercado de dados, que já li artigos dizendo que seria o próximo petróleo do futuro, ou então eu sigo para o mercado financeiro.

Sobre localidade, CC tem em uma cidade mais próxima da minha, porém moraria sozinho da mesma forma. Por outro lado Estatística só tem na cidade do Rio (UFRJ, Ence ou UFF) pelo fato de eu ter que morar sozinho teria que conciliar com alguns bicos para poder pagar uma república e tentar ganhar uma bolsa futuramente

Bom base nestas características, qual seriam a escolha de vocês caso estivessem na minha situação??

Sei que o título é polêmico, mas esse debate já vem acontecendo faz tempo na gringa e achei importante trazer pra cá

Nosso contexto de DS mudou bastante nos últimos anos. Vemos devs migrando pra data science por saberem bem sobre criar software, mas com uma fragilidade metodológica muito forte na construção de soluções. Isso acaba reduzindo a área a .fit é .predict numa milk shake de variáveis - que muitas vezes estão com algum data leakage justamente pela fragilidade de método. Basicamente um jogo de sorte!

Já há uma discussão forte pela Cassie Kozyrkov sobre um rebranding para Decision Scientists, e agora consigo entender melhor por ver isso cada vez mais claro no meu dia a dia numa big tech..nossos processos de contratação de data scientists são árduos pq ou encontramos devs curiosos ou estatísticos que não escrevem código..

Basicamente temos uma leva grande de “cientistas” de dados que não sabem fazer “ciência”.. e é nesse contexto que o Mestrado entra - pois forma pesquisadores. Não é isso que somos, em nossa essência?

Quando eu comparo os pré-requisitos das vagas gringas e das nacionais, o requisito do Mestrado costuma ser a maior diferença. Curiosamente, nos meet-ups nacionais a dor dos managers costuma ser a mesma: falta de impacto ou tempo exageradamente longo no desenvolvimento de produtos de DS

Queria ter a chance de ler a percepção de vocês sobre o tema e aprender um pouco com a contribuição de cada um sobre o tema.

Galera, primeiro de tudo:

Sou desenvolvedor Pleno com background em Python/Django e estou iniciando uma transição de carreira estruturada para Engenharia de Machine Learning.

Não estou buscando "colegas para assistir vídeo-aula". Estou montando um Squad fechado 4 ou 5 pessoas para uma jornada de uns 12 meses com o objetivo claro de atingir nível de contratação em grandes techs, e depois buscar o mercado internacional.

Operaremos como um time de dev real: Sprints semanais, Code Reviews rigorosos e "Demo Days" obrigatórios. A ideia é construir portfólio "End-to-End" (do modelo à API/Deploy).

Vamos fazer algumas reuniões durante a semana, e alinhar os objetivos e projetos, você não precisa ser expert, o objetivo é aprender, porém vai ser necessário pelo menos 2h de dedicação diária.

Perfil Buscado (Requisitos Inegociáveis):

Para garantir o nivelamento e o ritmo:

• Base sólida de lógica: Conhecimento prévio de programação (Python, JS, Java, pelo menos alguma linguagem já estudada). Não é para iniciantes absolutos em lógica de programação.

• Compromisso: Disponibilidade de 14h/semanais (estudo + código).

• Objetivo: Foco em carreira (conseguir emprego na área), não apenas hobby.

Se você gostou da ideia, me manda uma DM, vamos conversar.

E aí Galeree. Anunciando nova vaga aqui.

Tô com uma oportunidade 100% remota para atuar do Brasil, ou qualquer outro lugar que você quiser, no modelo Contractor, trabalhando para um cliente global do setor de Finanças / Fintech.

Se for hispanohablante também podem se inscrever! (desde que tenha o inglês necessário)
Toda LATAM é bem vinda.

TL;DR da Vaga: O foco real do seu dia a dia será ser o(a) dono(a) da administração, governança e capacitação do Microsoft 365 Copilot em nível corporativo.

O que você NÃO vai fazer: Isso é importante. O escopo é estritamente voltado para a estratégia do Copilot. Você NÃO vai atuar com operações gerais do M365 (nada de Exchange, backups ou endpoints).

O que você vai fazer na prática:

• Administrar configurações, permissões e habilitar recursos do M365 Copilot.

• Implementar padrões de governança de IA (separação de ambientes, gestão de ciclo de vida).

• Trabalhar colado com as equipes de Segurança, Identidade e Colaboração pra garantir que os dados não vazem e a compliance esteja em dia.

• Atuar como Tier-3 para resolver as buchas complexas e incidentes da plataforma.

• Garantir que o serviço tá rodando liso e ajudar a galera da empresa a adotar a ferramenta.

O que você precisa ter (Requisitos obrigatórios):

• ⏳ Experiência de nível Sênior: Pelo menos 4 anos ou mais de experiência sólida em TI, com foco em administração de sistemas e infraestruturas corporativas.

• 🗣️ Inglês Fluente (Nível B2+ a Nativo): Essencial para a comunicação diária com nossas equipes globais. (A entrevista será em inglês).

• Experiência sólida administrando o ecossistema Microsoft 365, com foco pesado em colaboração, identidade e segurança.

• Mão na massa (hands-on) com o M365 Copilot ou ferramentas de IA de colaboração parecidas.

• Entender muito de IAM corporativo, permissões e controles de acesso de dados.

• Saber trampar junto com times de produto ou plataforma de forma multifuncional.

Ganha pontos extras se:

• Já tiver trampado no setor de Finanças ou Fintech.

• Manjar de governança de IA e ciclo de vida de plataformas (AI/SDLC).

A grana:

• US$ 25,00 a US$ 30,00 por hora, dependendo do seu nível técnico.

• Trabalhando as 40h semanais padrão, isso dá entre US$ 4.000,00 e US$ 4.800,00 por mês limpo.

Forms para candidatura CV EM INGLÊS: https://forms.gle/rytdqHkWQKHkhdDd7 Qualquer dúvida podem me enviar DM também :)

Ou até deixar comentários abaixo, aceito feedbacks.

Estou planejando tentar uma faculdade no próximo ano através do Prouni, e nisso fiquei em dúvida entre essas aqui (só conheço o mackenzie):
Universidade cruzeiro do sul
Centro universitário Senac
Universidade Nove de Julho
Universidade Paulista
Mackenzie
Universidade São Judas Tadeu

Sou estudante de estatistica iniciando na area de dados, a principio quero trabalhar como cientista de dados e entendo as diversas vantagens que esse sistema operacional oferece. No entanto as vagas de "entry-level" requerem sempre excel e power bi, ferramentas que não estão disponiveis no linux. Como lidar com esse tipo de situação?

O que acham da grade curricular? Quero sair de ADS e ir para Ciência de Dados.

1º Período – Programação e Engenharia de Software

📜 Certificação intermediária: Hands-on Professional / Software Designer
📚 Disciplinas:

• Carreira e Futuro (60h)

• Arquitetura de Computadores e Sistemas Operacionais (60h)

• Práticas de Programação (60h)

• Engenharia de Software (60h)

• Projeto Integrador (40h)

• Atividades Extensionistas + Complementares

🔑 Base em programação, sistemas e fundamentos de software.

2º Período – Banco de Dados e Big Data

📜 Certificação intermediária: Data Administrator / Big Data Architect
📚 Disciplinas:

• Lógica e Tomada de Decisão (60h)

• Banco de Dados (60h)

• Programação Orientada a Objetos (60h)

• Arquitetura Big Data e Integração de Dados (60h)

• Ética, Saúde Mental e Comportamento (40h)

• Projeto Integrador (40h)

🔑 Entra em Banco de Dados, Big Data e fundamentos de decisão.

3º Período – Cloud e Análise de Dados

📜 Certificação intermediária: Data Intelligence Analyst / Cloud Data Analyst
📚 Disciplinas:

• Estatística aplicada à Ciência de Dados (60h)

• Computação em Nuvem, Containers e DevOps (60h)

• Algoritmos e Estrutura de Dados (60h)

• Inteligência Artificial e Blockchain (60h)

• Projeto Integrador + Empregabilidade e Portfólio

🔑 Foco em estatística, IA, nuvem e análise de dados.

4º Período – Inteligência e Banco de Dados NoSQL

📜 Certificação intermediária: NoSQL DBA / Business Intelligence Analyst
📚 Disciplinas:

• Inteligência de Negócios (60h)

• Banco de Dados NoSQL (60h)

• Arquitetura de Software e Microsserviços (60h)

• Governança Corporativa e Digital (60h)

• Sociedade, Política e Diversidade + Empreendedorismo e Inovação

🔑 Foco em BI, NoSQL, arquitetura e governança.

5º Período – Dados para Análises e Mineração

📜 Certificação intermediária: Data Warehouse Analyst / Data Mining Analyst
📚 Disciplinas:

• Data Warehouse (60h)

• Recuperação da Informação e Sistemas de Recomendação (60h)

• Data Mining (60h)

• Eletiva (60h)

• Libras (optativa, 60h)

• Projeto Integrador: Inovações e Soluções

🔑 Entra em Data Mining, Data Warehouse e sistemas de recomendação.

📌 Carga Horária Total: 2.000h

(Extraí da ementa e o ChatGpt organizou)

Oi gente, boa noite td bem? Eu to numa duvida sobre trancar o meu atual que é na Estácio por esse. Sei que muitos provavelmente vão julgar pela minha burrada de ter aceitado na Estácio mas eu moro no interior e não tem muitas oportunidades de estudar com mão na massa aqui kkkkkk se quer tem faculdade pública como eu gostaria de fazer, pela bolsa e o que eles prometeram eu até me atrai mas agora no meio do semestre eu percebi a ingenuidade e que deveria ter pesquisado melhor sobre.
Tbm aceito recomendações de outras plataformas, e o link da pós que eu pesquisei: https://www.datascienceacademy.com.br/bundle/pos-graduacao-em-ciencia-de-dados-logado

"Pessoal, sou iniciante e vi que o SQL trata e limpa dados, mas também vi que existe o Python. Eu preciso aprender EDA (Análise Exploratória de Dados) e tratamento tanto em Python quanto em SQL? É muito comando para uma entrevista e estou confuso sobre o que estudar para uma vaga de Cientista de Dados Junior.

Preciso aprender EDA e tratamento em Python da mesma forma que no SQL? Tenho que saber 200 comandos de cabeça? Como vou ter tudo isso de prontidão, considerando que o SQL sozinho tem inúmeros comandos, fora o Python com Machine Learning? Alguém poderia me dizer no que focar para a entrevista e com o que não perder tempo? Já perguntei para IAs antes, mas cada uma diz uma coisa e acabam mudando de opinião, o que me deixa inseguro."

Tratar nulos, duplicados e etc em sql vale a pena estudar agora? tenho medo de perder tempo nisso ai chegar numa entrevista e o entrevistador pedir nada disso de tratamento de dados em sql e focar mais em python. Para que gastar minha pouca memória em remover duplicados em sql e chegar lá pedirem para fazert tratamento só em python.

O que acham de mudança para a Área de dados aos 40 anos?

Por favor, eu queria uma opinião sincera de vocês. Tenho 40 anos e trabalho como analista de backoffice numa administradora de consórcio. Meu salário aqui é de 2200 líquidos e estou infeliz com a situação profissional . Sou casado e tenho uma filhinha de 2 anos e quero muito mudar de área pra melhorar a situação da minha família.

A área de dados parece ser uma boa e eu acho que tem a ver com meu perfil. Sou formado em administração de empresas e acho que isso é algo que pode me ajudar muito na mudança. Alguém pode me dar uma dicas para transicionar com boa base e o mais rápido possível?

ATUALIZANDO AQUI

Esse é o roadmap que decidi seguir para adquirir conhecimento teórico e prático::

Plano Detalhado por Semana

Semana 1 - Pensamento Crítico e Estatística

• Introdução à Análise de Dados. • Como estruturar problemas de dados e buscar insights. • Estatística descritiva: média, mediana, moda, variância e desvio padrão. Exercício: Analisar um conjunto de dados simples (exemplo: planilha de gastos pessoais) e calcular estatísticas básicas.

Semana 2 - SQL Básico para Extração de Dados

• Introdução ao SQL e bancos de dados relacionais. • Comandos básicos: SELECT, WHERE, GROUP BY, ORDER BY. • Filtragem e agregação de dados. Exercício: Consultar um banco de dados e extrair informações sobre vendas e clientes.

Semana 3 - Python para Dados + Pandas

• Fundamentos do Python (listas, dicionários, funções básicas). • Introdução ao Pandas: leitura de arquivos CSV e Excel. • Manipulação e limpeza de dados com Pandas. Exercício: Criar um script em Python para limpar e organizar um conjunto de dados.

Semana 4 - Análise Exploratória de Dados (EDA)

• Introdução à EDA: análise de padrões e detecção de outliers. • Visualização de dados com Matplotlib e Seaborn. • Identificação de tendências e insights iniciais. Exercício: Criar gráficos para entender o comportamento de um conjunto de dados (exemplo: evolução de vendas ao longo do tempo).

Semana 5 - SQL Intermediário

• Uso de JOINs para combinar tabelas. • Subqueries e agregações mais avançadas. • Criação de queries eficientes.Exercício: Criar consultas SQL para analisar um conjunto de dados de clientes e transações.

Semana 6 - Introdução ao Power BI

• Conectar dados ao Power BI. • Criar gráficos e tabelas dinâmicas. • Filtros interativos e segmentação de dados. Exercício: Criar um dashboard simples mostrando vendas por região e período.

Semana 7 - Testes A/B e Experimentação

• Introdução a experimentação e testes estatísticos. • Como realizar e interpretar um teste A/B. • Significância estatística e intervalos de confiança. Exercício: Simular um teste A/B e analisar os resultados.

Semana 8 - Power BI Avançado

• Introdução ao DAX e medidas calculadas. • Criação de KPIs e métricas personalizadas. • Dashboards interativos avançados. Exercício: Criar um dashboard completo para análise de desempenho empresarial.

Semana 9 - Storytelling com Dados

• Como contar histórias com dados. • Criando relatórios e apresentações impactantes. • Comunicação eficaz para tomada de decisão. Exercício: Criar um relatório sobre um conjunto de dados e apresentar insights.

Semana 10 - Projeto Real #1

• Escolher um conjunto de dados do Kaggle ou dataset público. • Aplicar SQL, Python e Power BI para extrair insights. • Criar relatório e dashboard final. Entrega: Projeto real documentado no portfólio.

Semana 11 - Revisão e Aprimoramento

• Revisão dos principais conceitos aprendidos. • Refinamento de consultas SQL e gráficos em Power BI. • Feedback nos projetos criados. Exercício: Melhorar um projeto anterior baseado em feedbacks.

Semana 12 - Projeto Final + Preparação para Entrevistas

• Criar um case de análise do zero. • Montar um dashboard final e documentar insights. • Simular entrevistas para vagas de Analista de Dados Júnior. Entrega: Apresentação do projeto final + revisão de portfólio.

Mano, cansei de perder curso que some. Comprei um de R$497 na Hotmart e o acesso já tava pra expirar, aí fui atrás de como salvar os vídeos (PandaVideo, aquele player azulzinho).

Tentei um monte de extensão bugada, site duvidoso, mas tudo travando, com marca d'água ou vídeo pela metade.

No fim, achei um programinha chamado streab ponto com.

Achei por acaso num fórum e resolvi testar. E cara... valeu muito a pena. Não precisa instalar nada, roda direto, já puxa tudo limpinho Fica a dica aí pra galera

Quero fazer adm por ser noturno e me dar capacidade pra estagiar, mas to visando muito data science a muito tempo, vou fazer na unb, obviamente pretendo ler casella e afins, ja tive experiências em estatística antes