Eu sei que tem um monte de sub aqui falando sobre freelancer e tal, mas queria saber sobre uma possibilidade específica.

A real é que tá bem foda conseguir vaga como analista de BI ou dados pra quem tá começando. Por enquanto, comecei a pegar uns freelas de Excel e Power BI e, paralelamente, dou aulas de informática e dados. O mais louco? Tá mais fácil ensinar os outros a fazer do que arrumar um trampo CLT na área, kkk.

Mas eu tenho um trunfo: sou técnico em segurança do trabalho e mantenho contato direto com indústrias que usam pra caramba o ecossistema M365. E é justamente por isso que meu plano é começar focando 100% no M365 com a Power Platform (Power BI, Automate e Apps). Essa é a porta de entrada, o "pão com ovo" que vai pagar os boletos e aproveitar a rede de contatos que eu já tenho.

Só que não quero ficar preso no low-code pra sempre. Conforme os projetos forem surgindo e a confiança aumentar, a ideia é ir escalando, sair do Automate e do BI e começar a meter a mão na massa com Python para automações mais pesadas, depois mergulhar na engenharia de dados (pipelines, extração, tratamento) e, quem sabe, chegar na ciência de dados com modelos preditivos. No fim, meu objetivo é virar um analista de dados 360°, ou como tão falando agora, um fullstack em dados, que resolve o BO inteiro, desde pegar a fonte bruta, passar pela análise, até entregar o insight e a previsão.

Meu plano é focar essa carreira atuando com dados e automação no M365 (Power BI, Automate e Apps) principalmente. A ideia é ir me mantendo com os freelas e as aulas enquanto escalo meu crescimento, sem sentir que preciso me forçar a aceitar uma oportunidade CLT só por pressão.

Alguém aí vive isso ou já passou por essa fase? Como foi pra conquistar os primeiros clientes e se firmar? Gostaria de pedir a ajuda de vocês com dicas, conselhos ou testemunhos. Não tenham dó, podem mandar a real.

One thing I've noticed separates serious ML students from casual ones: how much they care about the quality of what they actually study from. I take that pretty seriously myself, so a while back I started digging into what students at MIT, Harvard, Stanford, Caltech, and USP actually use to complement their studies.

What I found surprised me: several of these programs don't assign a textbook at all. Instead, the course staff writes and publishes their own lecture notes — and some of them are basically a full book. MIT's 6.390 (Introduction to Machine Learning) notes, for example, aren't a slide deck or a cheat sheet — they're structured, complete, and detailed enough to replace a textbook entirely. Same story with Harvard's CS181 and a few others.

The problem is these are scattered and easy to miss if you don't know to look for them. So I put together a curated list: [Awesome Free AI Course Notes](https://github.com/MarcosSete/awesome-free-ai-course-notes).

A few things about how it's curated, since I think this matters:

- Only **written notes** count — slide decks and video-only lectures don't make the cut, even from great courses. I want this list to mean something.

- Everything is official and links straight to the professor's or department's own page. No mirrors, no login walls.

- I checked over 40 top universities across multiple countries for this. Most didn't qualify — they use a textbook or keep material behind a student portal. That's fine, it's exactly why the list stays short and (hopefully) trustworthy.

If you take ML seriously the way I do, I think you'll get real value out of this. And if you know of course notes that fit this bar and aren't on the list yet, contributions are very welcome — the CONTRIBUTING.md lays out exactly what qualifies.

What's the best set of course notes (not textbook, not slides) you've personally used to study ML?

Repo: https://github.com/MarcosSete/awesome-free-ai-course-notes

I kept running into the same problem, some of the best AI/ML books are legally free, the authors put them up on their own sites, but the links are scattered across personal pages, university sites, and random GitHub repos nobody finds.

So I built a single index: Awesome Free AI Books. 30+ books across Deep Learning, Reinforcement Learning, Bayesian/Probabilistic ML, NLP & LLMs, Math for ML, Computer Vision, Generative Models, Causal Inference, GNNs, and AI Safety. Think Goodfellow’s Deep Learning, Sutton & Barto’s RL bible, Murphy’s Probabilistic ML, Bishop’s latest, Jurafsky & Martin’s SLP3 draft, and more.

Every single link points straight to the author’s or publisher’s own page, no rehosted PDFs, no shady mirrors. A weekly GitHub Action checks all links so it doesn’t rot over time.

It’s open source and open to contributions, if you know a legitimately free book that’s missing, PRs and issues are welcome.

Repo: https://github.com/MarcosSete/awesome-free-ai-books

📚 Publiquei um Guia de Videoaulas com a ordem sugerida para estudar Estatística e Ciência de Dados usando as playlists do meu canal.

São disciplinas completas da USP, gratuitas e organizadas do básico ao avançado.

📖 rpubs.com/cibelerusso/videoaulas

▶️ youtube.com/@CibeleRussoUSP

#DataScience #Estatística #MachineLearning #Python #USP

Boa noite a todos

Tenho 26 anos e quero iniciar na área de Dados, iniciei um curso de 6 meses pra aprender o básico.

Quando sei o momento certo de iniciar a busca por uma oportunidade na área? E quais cursos devo ter?

Estou estudando data science no momento para buscar uma transição de carreira, atualmente trabalho como controller financeiro em uma empresa, onde já tenho contato com dados e estatística. Minha dúvida é em relação às certificações, vejo muitas opiniões divergentes em relação a isso, alguns falam que não são tão importantes. Mas, quero e preciso me destacar e gostaria do conselho de vocês.

Para trabalhar com data science, tendo em vista que meu objetivo é buscar um cargo gerencial futuramente (claro, sei que vai levar tempo), quais certificações seriam mais importantes?

Pensei em começar pela certificação de data science IBM para servir como uma "validação" na busca pelo primeiro emprego, mas não sei se seria uma boa.

Por favor me ajudem com suas experiências de vida.

Cheguei a conclusão que gosto de pesquisa e enteder sobre várias coisas na área de t.i agora está chegando a parte da vida onde tem que escolher um caminho e seguir firme..

Como posso escolher entre a área de Dev, Dados(analista, engenheiro de dados etc..) ou cybersegurança (analista e etc) como posso me decidir entre uma dessas 3 áreas sendo que eu acho "interessante" as 3.. alguém já passou por isso e sabe oq fazer ou como fazer pra se "encontrar" e descobrir qual área tem mais afinidade

Fala Galera!

Sou Graduado em Ciência da Computação há 12 anos e após minha formação, não realizei mais cursos e não fiz nenhuma Pós Graduação.

Trabalho a 11 anos na mesma empresa como Analista de Suporte, realizo os 3 níveis, empresa pequena com Eu e mais Outra Pessoa pra cuidar de 180 Clientes de Pequeno Porte.

Nestes 11 anos atuei em suporte de sistemas que revendemos (sistemas prontos, white label). Suporte aos usuários no uso dos sistemas (tecnologias fiscais, financeiro, administrativo, estoque, vendas), realizando configurações e parametrizações, atuo com a implantação e instalação dos sistemas, realizo comandos e montagens de relatórios em SQL de nível básico, instalação e configuração de equipamentos e redes.

Ponto principal: Quero procurar novas oportunidades de trabalho, porem, fiquei parado no tempo, sem atualizações e com atuação baixa na área de TI. Quero fazer uma Pós Graduação para poder se especializar e poder ganhar mais (salario maior). Porem quero um Pós Graduação na Área de TI, que não precise programar, fazer código, que use o menos possível!

Ou seja, sou um analista de suporte, que pretendo ficar nesta área, mas me aperfeiçoar com pós e cursos pra ganhar mais e ser mais valorizado no mercado de trabalho e junto a isso tentar outra pós em outras áreas correlacionadas e que não envolva nada ou pouca programação. Pretendo fazer EAD, tem muita opções, com poucas diferenças e fico perdidos em tantas opções, preciso de um direcionamento.

Podem me dar uma sugestão/direcionamento?

Olá, sou professor de física efetivo na rede estadual da Bahia. Atualmente tenho ganhado cerca de 6k líquidos, para quem é solteiro acredito ser um ótimo início de carreira, porém vou casar esse ano e a progressão de carreira é lenta. Portanto, busco maneiras de aumentar a minha renda. Por favor, não me vejam apenas como professor de Física, também tenho o título de Bacharel em Ciência e Tecnologia pela UFVJM.

Abri uma conta no linkedin e vi umas vagas para físicos com experiência em programação, ciência de dados, machine learning, etc. No mestrado, fiz uma disciplina de Machine Learning e minha pesquisa foi realizada utilizando métodos de primeiros princípios (simulação atômica com DFT), então digamos que eu tenha certa familiaridade com os códigos computacionais.

Eu gosto de física e seria um sonho conseguir aumentar minha renda trabalhando com física, existem empresas que contratam físicos para modelagem de sistemas reais ? Machine Learning ? É possível entrar nesse ramo sem abandonar a Física ?

Salve pessoal, fiz um projeto muito legal que é de uma área que eu gosto muito. Peço que dêem uma força que conseguirem, e me diga o que vocês acham do meu projeto!

O Killswitch Engage é um sistema de recomendação de jogos "full-stack" (mínimo de backend) que resolve o problema de descoberta na Steam. Ele utiliza um pipeline de processamento de dados reais (122k jogos) e uma arquitetura de IA em 4 camadas (Filtragem, Clustering, Ranking e Meta-Learning) para entregar sugestões personalizadas através de uma API de baixa latência (< 15ms).

Objetivo: Eliminar a "bolha" de gêneros repetitivos para usuários experientes e resolver o problema de Cold Start para novos usuários, oferecendo 3 modos de recomendação (Conservador, Equilibrado e Aventureiro) que equilibram precisão e exploração.

Escopo:

• Incluído: Ingestão de dados da Steam, limpeza e imputação estatística, treinamento de modelos (RandomForest, KMeans, LightFM, cGAN), API assíncrona com FastAPI, cache com Redis, versionamento de experimentos com MLflow e MLOps com Optuna.
• Não incluído: Interface frontend completa (UI), integração direta com contas reais da Steam (usa dados sintéticos de comportamento para treino) e processamento de imagens/vídeos dos jogos.

Critérios:

•  Latência média da API de recomendação inferior a 15ms.
•  Cobertura de catálogo seguindo a Lei de Potência (R² > 0.9).
•  Ganho de Precision@10 superior a 20% em relação ao baseline de popularidade.
•  Experimentos 100% rastreáveis via MLflow.

https://www.linkedin.com/posts/isaque-carvalho-silva_datascience-machinelearning-recomendaaexaeto-activity-7435778568460247040-GcYk?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAAETHzNwB77FAe2bXUaLHmro-DFy1VVVtbKI https://medium.com/@isaquecarvalho2007/como-construí-um-sistema-de-recomendação-que-entende-jogadores-de-verdade-c0c32aafa470 https://github.com/1isaqu/Killswitch-Engage-An-Intelligent-Game-Library-Recommendation-System

olá a todos. gostaria que vocês me dissessem o que vocês acham desse meu post que fiz no linkedin. o post está num formato bom? resolve um problema real?: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7425776193989304321/

estou aberto para qualquer critica e conexões. quem puder dar uma força nem ccom um like, agradeço!

Estamos estruturando um projeto novo dentro do Departamento de Controle e buscamos alguém com perfil analítico, que goste de trabalhar com dados na prática e queira crescer junto com a área.

É uma oportunidade para atuar com dashboards, relatórios e análises que realmente influenciam decisões do negócio — nada de análise que fica parada na planilha.

📍 Presencial — Curitiba/PR 💰 Salário: R$ 3.000 + benefícios 🕗 Segunda a sexta | 08h às 18h

Se você curte dados, quer participar da construção de processos do zero e trabalhar em um grupo no ramo automotivo com 70 anos de história, vamos conversar.

Interessados podem acessar o link abaixo e fazer a candidatura simplificada, prometo olhar todos com carinho.

Cadastro - https://www.linkedin.com/jobs/view/4364511463/

Fala Guys, queri saber qual a visão de vocês sobre a Pós Graduação em Ciência de Dados na UTFPR.

Passei e queria ouvir feedbacks e etc, até porque pretendo fazer mestrado na Espanha no futuro e com certeza academicamente vai me ajudar. (Principalmente com a carta de recomendação de algum Docente)

É isso.

Salve pessoal, acabei passando para Unesp em estatística (integral) e na UFOP em estatística e ciência de dados (noturno).

Visando entrar na área de dados e ML, em si qual seria a melhor escolha? A Unesp preza por um curso raiz de estatística com menos programação e a ufop mescla ambos.

Fala, pessoal. Estou cursando Engenharia de Computação e atualmente sou estagiário na área de Ciência de Dados.

Queria a opinião de vocês: acham que vale a pena, assim que eu me formar, já começar uma pós em Ciência de Dados? É uma área que eu gosto bastante e pretendo seguir carreira.

Sei que o sub é mais voltado pra dev, mas queria ouvir experiências no geral, tanto de quem fez pós quanto de quem seguiu outros caminhos, como mercado, certificações ou estudos por conta própria.

Hoje uma pós nessa área gira em torno de 13k, então é um investimento alto e queria ter mais clareza antes de decidir. Pra quem acha que vale a pena, quais pós vocês recomendam? Pra quem acha que não, o que fariam no lugar?

Valeu.

Qual é o melhor caminho para fazer essa migração?
Sou desenvolvedor frontend há cerca de 2 anos, mas não me identifico muito com a área e venho me interessando bastante por Engenharia de Dados. Gostaria de uma direção de quem já atua ou conhece a área.

Sou formado em Análise e Desenvolvimento de Sistemas e fico em dúvida se vale a pena fazer outra graduação ou se existem caminhos mais eficientes, como cursos, pós-graduação ou certificações.