{"id":2071,"date":"2021-11-26T08:00:00","date_gmt":"2021-11-26T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/coodesh.com\/blog\/?p=2071"},"modified":"2021-12-21T14:27:53","modified_gmt":"2021-12-21T17:27:53","slug":"como-ingressei-na-carreira-de-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/coodesh.com\/blog\/carreiras\/como-ingressei-na-carreira-de-data-science\/","title":{"rendered":"Como ingressei na carreira de Data Science"},"content":{"rendered":"\n

Uma das coisas mais clich\u00ea que se pode ouvir atualmente quando se fala em programa\u00e7\u00e3o \u00e9 \u201cqualquer pessoa pode programar\u201d. E, por mais dif\u00edcil que possa ser acreditar nisso, pelo menos era para mim h\u00e1 um tempo atr\u00e1s, \u00e9 bem verdade. Qualquer pessoa pode decidir mudar de \u00e1rea e ir para alguma profiss\u00e3o no mundo DEV.<\/strong> Basta o m\u00ednimo de interesse e esfor\u00e7o para entrar na carreira de Data Science.<\/p>\n\n\n\n

Sei que ouvir isso de uma pessoa que trabalha nessa \u00e1rea pode ser um pouco previs\u00edvel, pois n\u00e3o \u00e9 dif\u00edcil ver pessoas que est\u00e3o nesse meio que gostavam de alguma coisa relacionada a computadores quando eram mais novas. E, com isso, decidiram fazer um curso na \u00e1rea de computa\u00e7\u00e3o, e por fim, se tornaram desenvolvedores. Esse perfil de fato \u00e9 bastante comum, mas n\u00e3o \u00e9 o \u00fanico, existem muitos outros caminhos que podem levar uma pessoa a se interessar por esse novo desafio e se tornar um DEV.<\/p>\n\n\n\n

LEIA TAMB\u00c9M: Data Science: mercado de trabalho e desafios<\/a><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

Antes de prosseguir, vou me apresentar: eu sou Felipe Lisboa, cientista de dados na Coodesh e, apesar de estar atuando na \u00e1rea de dados, a minha forma\u00e7\u00e3o \u00e9 de Engenheiro Industrial \u2013 Madeira, ou seja, um profissional especializado nos diversos processos industriais envolvendo madeira e seus derivados, ou, em outras palavras, nada a ver com computa\u00e7\u00e3o. Mas, como eu sa\u00ed de uma forma\u00e7\u00e3o dessa e acabei chegando ao cargo relacionado a dados?<\/strong> Para responder isso e passar algumas dicas de como \u00e9 poss\u00edvel ingressar nesse mundo, mesmo n\u00e3o sendo formado em Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o, eu escrevi o texto desse m\u00eas.<\/p>\n\n\n\n

O in\u00edcio<\/h2>\n\n\n\n

A minha jornada como cientista de dados come\u00e7ou praticamente na faculdade, pois antes disso eu nunca havia sequer estudado programa\u00e7\u00e3o (no m\u00e1ximo, mexer em alguns computadores em casa, mas nada aprofundado e sempre em n\u00edvel de hardware). Entretanto, no primeiro semestre, um professor me abordou com a seguinte proposta: \u201cVoc\u00ea n\u00e3o quer fazer uma disciplina optativa de Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 Minera\u00e7\u00e3o de Dados?\u201d Como eu n\u00e3o tinha nada para fazer no hor\u00e1rio, acabei aceitando, mesmo n\u00e3o entendendo muito sobre a mat\u00e9ria (talvez por ser um aluno do primeiro ano em uma turma composta completamente de alunos do final do curso).<\/p>\n\n\n\n

Foi nessa mat\u00e9ria que eu tive contato com alguns conceitos interessantes, como entender o que eram dados (sim, eu estava nesse n\u00edvel), que eles eram armazenados em um banco, que tinha um profissional respons\u00e1vel por realizar estudos e, a partir deles, gerar solu\u00e7\u00f5es para as organiza\u00e7\u00f5es. Entretanto, eu fazia tudo isso sem programar, pois o software utilizado era o Knime, uma ferramenta bastante simples que, quase sempre, dispensa o uso de c\u00f3digos.<\/p>\n\n\n\n

Contato com linguagens <\/h2>\n\n\n\n

Seguindo na faculdade, eu posso dizer que dei sorte, pois, apesar de fazer engenharia, eu tive contato com a linguagem C<\/strong> (bastante rudimentar por ser um curso de engenharia), posteriormente, aprendi sobre R <\/strong>(linguagem muito voltada para estat\u00edstica e Ci\u00eancia de Dados, e que me ajudou muito durante toda a faculdade) e, mais para o final do curso, aprendi Python em uma mat\u00e9ria de controle de processos (alguns industriais podem ser programados em Python e traduzidos para a m\u00e1quina por meio de bibliotecas).<\/p>\n\n\n\n

SAIBA MAIS: Python para Data Science: a linguagem mais utilizada na \u00e1rea<\/a><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

Apesar de ter aprendido alguma coisa sobre programa\u00e7\u00e3o na faculdade, esse conhecimento estava longe de ser o suficiente para ingressar no mercado de desenvolvedores, e sinceramente, n\u00e3o tinha muito interesse nisso at\u00e9 chegar na fase final da faculdade e procurar est\u00e1gio.<\/p>\n\n\n\n

Foi nesse momento que o mesmo professor, que no come\u00e7o do curso havia me sugerido fazer uma disciplina de \u201cIntrodu\u00e7\u00e3o \u00e0 Minera\u00e7\u00e3o de Dados\u201d, recomendou que eu fizesse uma transi\u00e7\u00e3o de carreira para trabalhar como cientista de dados.<\/p>\n\n\n\n

Ap\u00f3s avaliar um pouco, aceitei, mas, dessa vez, n\u00e3o apenas por n\u00e3o ter nada melhor para fazer.<\/p>\n\n\n\n

Para fazer essa transi\u00e7\u00e3o para a carreira de Data Science, a primeira coisa que eu precisei fazer foi estudar, aprender Python mais voltado para Ci\u00eancia de Dados<\/strong>, aprender estat\u00edstica mais profundamente, aprender como unir os dois conhecimentos e aplicar em algum projeto.<\/p>\n\n\n\n

Entretanto, acredito que o motivo de realmente ter ingressado na \u00e1rea foi um dos projetos que participei no est\u00e1gio, que era desenvolver uma intelig\u00eancia artificial que fosse capaz de detectar doen\u00e7as pulmonares atrav\u00e9s de imagens de raio-x.<\/p>\n\n\n\n

Foi a partir desse projeto que eu acabei decidindo migrar completamente da engenharia para o mundo DEV atrav\u00e9s da carreira de Data Science, mesmo sem nunca ter sequer prestado faculdade para computa\u00e7\u00e3o e sem imaginar seguir isso at\u00e9 o meio da faculdade.<\/p>\n\n\n\n

Mas e depois?<\/h2>\n\n\n\n

Bem, de fato, em compara\u00e7\u00e3o a outros, eu estou bem no come\u00e7o da carreira como cientista de dados, e isso \u00e9 uma das coisas que me motiva muito a continuar.<\/p>\n\n\n\n

Afinal, acredito que uma das coisas que mais estimula a todos que descobrem esse mundo \u00e9 a quantidade de coisa nova que se pode aprender todo dia, como novas tecnologias, formas de resolver um problema e tudo mais. \u00c9 como se todo dia fosse um novo aprendizado, um novo come\u00e7o.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Acredito que essa seja um pouco da minha jornada sobre sair de uma forma\u00e7\u00e3o de engenharia industrial e ingressar em uma carreira de desenvolvedor. Para quem est\u00e1 pensando em fazer algo similar, eu acredito que posso dar algumas dicas. Confira abaixo. <\/p>\n\n\n\n

Dicas para quem est\u00e1 come\u00e7ando<\/h2>\n\n\n\n

Recomendo muito procurar o que pretende fazer na \u00e1rea (trabalhar como Front-end, Back-end, Data Scientist, Designer, Tech Recruiter, etc). Existem in\u00fameras possibilidades dentro desse mundo, todas igualmente importantes.<\/p>\n\n\n\n

Para quem deseja ingressar na \u00e1rea de Data Science, existem algumas recomenda\u00e7\u00f5es extras<\/strong>: voc\u00ea n\u00e3o precisa ser considerado \u00f3timo em matem\u00e1tica, programa\u00e7\u00e3o ou qualquer outra \u00e1rea, pois \u00e9 poss\u00edvel aprender praticamente do zero (existem cursos de matem\u00e1tica e estat\u00edstica em sites como Udacity<\/a> e Khan Academy).<\/a><\/p>\n\n\n\n

LEIA TAMB\u00c9M: 12 melhores escolas para fazer cursos em Ci\u00eancia de Dados<\/a><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

Aprender uma linguagem como Python tamb\u00e9m \u00e9 bastante simples, j\u00e1 que a linguagem \u00e9 muito acess\u00edvel, e a comunidade \u00e9 bastante ativa (quase tudo \u00e9 poss\u00edvel aprender de gra\u00e7a), praticamente qualquer d\u00favida mais b\u00e1sica pode ser esclarecida pela internet (e se tiver algo mais espec\u00edfico, pode ler a documenta\u00e7\u00e3o).<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m do Python, o<\/strong> SQL <\/strong><\/a>\u00e9 a outra linguagem que vai precisar. <\/strong>Tamb\u00e9m \u00e9 poss\u00edvel aprender de gra\u00e7a na internet (existem cursos gratuitos na Udacity). J\u00e1 as demais tecnologias podem ser aprendidas conforme voc\u00ea perceber a necessidade.<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, se voc\u00ea se interessou, mas n\u00e3o possui um computador muito bom ou at\u00e9 mesmo n\u00e3o tem computador, \u00e9 poss\u00edvel come\u00e7ar a estudar Python at\u00e9 pelo celular usando a plataforma Google Colab<\/a>. <\/p>\n\n\n\n

\u00c9 l\u00f3gico que um computador qualquer \u00e9 melhor, mas sem um tamb\u00e9m \u00e9 completamente poss\u00edvel come\u00e7ar a aprender. Hoje, na minha opini\u00e3o, o conhecimento mais importante que voc\u00ea precisa para estudar qualquer \u00e1rea relacionada \u00e0 tecnologia, com certeza, \u00e9 o ingl\u00eas, afinal, \u00e9 poss\u00edvel come\u00e7ar sabendo pouco de ingl\u00eas, mas conforme voc\u00ea aumentar o conhecimento, \u00e9 preciso passar a estudar em ingl\u00eas, pois tem muito mais material.<\/p>\n\n\n\n

Acredito que seja isso para quem deseja iniciar na carreira de Data Science. Em qualquer idade, haver\u00e1 grandes desafios, mas com certeza ser\u00e1 muito bem-recebido!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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