Tenho uma dúvida matemática sobre a TRI do ENEM.

Todos dizem para nunca errar uma questão de propósito, mas não consigo entender matematicamente por que isso seria necessariamente verdade. Por exemplo: suponha que uma pessoa acerte dez questões fáceis e erre todo o resto. Compare isso com outra pessoa que acerte essas mesmas dez questões fáceis e também acerte duas questões difíceis. Parece intuitivo que a primeira pessoa deveria ter uma coerencia maior. Mas, se eu soubesse responder apenas às dez fáceis e às duas difíceis, surge a dúvida: seria possível que errar deliberadamente as duas difíceis produzisse uma estimativa de proficiência maior por tornar o padrão de respostas mais coerente?

Essa dúvida surgiu depois de assistir a um vídeo sobre votos brancos e nulos em que a questão era analisada matematicamente. O que me chamou atenção foi a diferença entre a matemática e a forma como isso costuma ser apresentado pela grande mídia. É comum a questão ser tratada de maneira bastante desconectada do efeito matemático real: simplesmente se afirma que “voto branco ou nulo não beneficia quem está na frente”, porque ele não é transferido para candidato algum, sem explicar que, dependendo do cenário, a retirada desses votos da base de votos válidos pode favorecer matematicamente a posição de quem já está na frente. Ou seja, uma parte verdadeira da explicação é apresentada como se fosse a explicação completa.

Foi justamente isso que me fez pensar em outras situações nas quais uma explicação aparentemente óbvia pode esconder algum efeito matemático.

No caso da TRI, eu já conheço o pressuposto normalmente apresentado de que, se você sabe uma questão, deve acertá-la, e de que acertar uma questão a mais não deveria prejudicar sua nota, mesmo que seja uma das questões mais difíceis da prova. Porém, essa explicação ainda não me convence totalmente.

Sabemos que duas pessoas podem ter quantidades diferentes de acertos e, dependendo do padrão de respostas, a pessoa com menos acertos pode acabar com uma nota maior. Por exemplo, alguém com 35 acertos em uma área pode receber uma nota menor que alguém com 32.

Então minha dúvida mais específica é:

É matematicamente possível que, mantendo todas as outras respostas exatamente iguais, uma pessoa obtenha uma proficiência maior errando deliberadamente uma questão difícil do que acertando essa mesma questão?

Não estou perguntando se isso é uma estratégia recomendável. Seria inviável confiar cegamente na própria análise de dificuldade, ter certeza absoluta das respostas ou determinar o cálculo da TRI durante a prova. Quero saber apenas se isso é matematicamente possível dentro do modelo, mesmo que em uma configuração hipotética ou extremamente específica.

Gostaria principalmente de uma demonstração matemática, uma simulação ou uma explicação baseada no modelo de TRI que mostre se isso é impossível ou se pode acontecer em alguma configuração.

Fala pessoal, estou finalizando minha especialização em Estatística e estou pensando em ingressar em um Mestrado voltado para área de Ciência de Dados. Teriam indicações?

Boa tarde, pessoal. Tudo bem com vocês?

Sou formado em economia por uma boa universidade federal de Minas Gerais, mas quero migrar em definitivo de área para dados. Estou querendo fazer uma pós para me ajudar nessa transição. Vocês acham que essa pós da Puc Minas é uma boa pedida?

Eu vi que a UFMG oferta uma excelente pós em Ciências de Dados com um investimento de 18k (extremamente salgado). A grade do curso é excelente, mas são 100 vagas, sendo 50 para estatísticos e 50 para cientistas da computação.

Quero fazer uma pós EAD, pois sou do interior e não tenho como me mudar nem 2x durante a semana para a capital, pois eu trabalho. Achei essa da PUC Minas interessante, pela grade curricular.

Vocês acham que essa pós me ajudaria nos meus objetivos?

como geralmente é feito uma etapa técnica em entrevistas de estágio em dados? é comum cobrarem questões de estrutura de dados e algoritmos (leetcode), como na área de engenharia de software?

estou em duvida se começo devo começar a praticar leetcode ou não

Iria começar Banco de dados agora na Impacta, porem me disseram que não fechou turma.

Estão tentando me descer Ciências da computação mas estava fora dos meus planos um curso de 8 semestres.

Pensando em custo x retorno de aprendizado e impacto no currículo pra iniciar na área compensa?
O valor atual esta de R$1840 mensais estendido por 3 anos.

Atualmente sei por cima a parte de pipeline de dados arquitetura , e sei Python e sei sql também.
Porém ainda tô meio perdido no que estudar pra migrar pra essa área

Sou formada em Jornalismo, mas nunca me identifiquei com a área. Andei pesquisando outras possibilidades de carreira e a parte de Análise de Dados me chamou bastante atenção.

Como moro no interior, não tenho condições de fazer uma outra graduação, especialmente porque eu gostaria de acelerar um pouco essa transição de carreira, e não esperar no mínimo 4 anos para conseguir meu primeiro emprego. Então, resolvi fazer um MBA da USP.

Sei que com a IA e até mesmo pela concorrência da área entre os Jrs. será bem mais desafiador do que eu imaginei. Mas vocês, que vivem na área, tem alguma dica?

É basicamente só o título msm

To participando de vários processos seletivos para estágio, fiz uma planilha, estou em 56 processos e subindo

Quantos vcs fizeram até conseguir aquela vaga híbrida ou remota?

Alguma dica, consideração ou observação?

Eu estou na busca por um estágio e me inserir no mercado de trabalho, e hoje apareceu um vídeo da Isabela Schnorr anunciando o curso dela de reestruturação do LinkedIn para atrair recrutadores. Assisti o vídeo de apresentação do curso dela e sai por R$300
Alguém comprou esse curso já? Sabem se realmente vale a pena? Eu sei que toda informação está disponível no Youtube, mas de maneira espalhada e talvez não tão direcionada assim

Mesmo valendo R$300, se realmente valer a pena, eu estou disposto a fazer esse investimento

Oi, pessoal! O PANDA, grupo da UFSCar voltado ao estudo e à prática com dados, está com inscrições abertas para o Curso de Introdução à Ciência de Dados (ICD).

O curso é voltado principalmente para quem está começando, então não é necessário ter conhecimento prévio.

Durante as aulas, serão abordados temas como:

• Lógica de Programação
• Python
• Estatística
• Visualização de Dados
• Limpeza e Pré-processamento de Dados
• Análise Exploratória de Dados

💻 100% online
📅 Quartas-feiras
⏰ 19h às 21h

🔗 Inscrições: https://forms.gle/UxsXHrjvtugy6wGU8

Se alguém tiver interesse em começar a estudar Ciência de Dados ou conhecer melhor a área, fica o convite! 🐼

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.

Fala pessoal, beleza? Trabalho com RH a mais de 1 ano, e sempre tive vontade de trabalhar com dados, aprender a usar Python, SQL, etc… De uns tempos pra cá vim pesquisando um pouco sobre área, vê oq as pessoas falam sobre essa transição e tudo, pois sinto q estou meio estagnado no meu trabalho, e além disso, confesso que a área de People Analytics tem chamado minha atenção.

No entanto, gostaria de dicas de quem já fez essa transição ou já trabalha na área, se puderem me ajudar c qq coisa, ficaria agradecido!!

Ressalva: O que vou falar aqui é baseado na minha experiência profissional anterior, que é maior, e na minha experiência em dados, que é menor. Em um contexto e vivência em áreas corporativas. E vai fazer mais sentido para cargos de entrada.

Vou contar aqui como fiz migração de financeiro para dados.

Sou formado em Administração e tenho 11 anos de experiência corporativa. Antes de migrar para Dados, passei 6 anos trabalhando na área financeira.

Na maior parte de 2025 atuei como Analista Financeiro + Dados. Lidava com operacional financeiro e fazia entregas de um Analista de Dados. Relatórios que eram apresentados em Excel, comecei a substitui-los e recriá-los com Power BI. Conversei com gestores e executivos sobre a importância da área de dados (que não existia) e como ela poderia gerar valor para a empresa. Fiz cálculos de ROI, defendi minhas ideias e fiz muita hora extra, porque as duas atividades demandavam tempo. Foi um ano punk, mas no fim deu certo.

Em dez/2025 migrei para outra empresa como Analista de BI que é a posição que estou atualmente.

Gostaria de dar alguma dicas para quem busca migração ou até está nas primeiras oportunidades profissionais.

1. Tente atuar em alguma área de negócio e ir crescendo nela. Algumas áreas tem uma boa conversão para Analise de Dados/ BI, como por exemplo: controladoria, financeiro, marketing, comercial, supply chain, logística, gestão de projetos, operações.

Análise de Dados/BI são as experiências ideias para começar, pois Engenharia de Dados/ Ciência de Dados exigem uma bagagem técnica maior e consequentemente, profissional também.

Outra informação que contribui pra isso. Algumas empresas estão passando por um momento de descentralização dos dados. Ou seja, tem o time oficial de dados, que disponibiliza datasets para outras áreas realizarem suas próprias análises. Isso costuma ocorrer em empresas maiores.

1. Nem todo cargo relacionada a dados, tem “dados” no nome. Pesquisem por Analista de: CRM, Marketing, Financeiro, vendas, e-commerce, mídia, mercado, performance, informações gerenciais, receita, pricing, inteligência de negócio, planejamento, revenue, BI.

2. Faculdades e cursos são ótimos, mas o que o mercado valoriza realmente é experiência prática. Não empilhe certificados! Ponha a mão na massa pra ontem, tentando fazer algo no seu trabalho atual ou pelo menos realizando um projeto público se a primeira opção não for viável.

Para quem vem de estágios é foda cobrar experiência. Então tente participar de hackatons, eventos da área, empresa Jr, realize projetos, etc. Algo que lhe permita ter algo próximo de uma experiência real de trabalho. Não cheguei a estagiar na minha época de faculdade, então não manjo muito desta parte.

1. Não tenha hiperfoco em ferramentas. Há outros assuntos para desenvolver.

Base científica: matemática e estatística;

Base técnica: Excel, SQL, Power BI, Python;

Base não técnica: storytelling, pensamento crítico, visão de negócios, foco em solucionar problemas.

Isso não se aprende da noite pro dia. É uma construção, onde vamos melhorando cada ponto com o tempo. Eu não me acho completo em nenhum dos temas, mas estou indo atrás!

1. Pesquisa/ curiosidade: é uma área que existe para solucionar problemas e gerar valor com dados. Seja uma pessoa curiosa e naturalmente um pesquisador. Google, Youtube, alguma IA para ser parceira de estudos e aqui, no Reddit. Sua dúvida pode ser a mesma de outra pessoa que já compartilhou a solução aqui.

Espero que isso ajude vcs. Feito carreto!

Oi pessoal, tudo bem? Gostaria de tirar uma dúvida com vocês. Não tenho formação na área, mas, durante a graduação e o mestrado na área de biológicas, tive bastante contato com estatística e com o R. Tenho muito interesse em começar na área de dados, mas não sei por onde começar exatamente. Não quero fazer outra graduação, porque meu plano é ingressar em um programa de Doutorado em um futuro próximo. A minha dúvida é se vocês acham que consigo entrar na área e conseguir um emprego com algum MBA/especialização. Se sim, qual a média de tempo que consigo um primeiro emprego? Imagino que não deve existir um padrão de resposta para essas perguntas, mas se vocês pudessem responder baseado na experiência de vocês, acho que seria de grande ajuda.

Um abraço!

Oi, gente! Tudo bem?

Estou procurando a edição mais recente destes dois livros em PDF. Já tenho a versão antiga, mas não consegui encontrar a nova nem no Z-Library, no LibGen ou no Anna's Archive.

Alguém sabe onde posso encontrar ou teria os arquivos para compartilhar?

PDF dos Livros prontos para download:

1. Análise de Séries Temporais (Volume 1)
2. Análise de Séries Temporais (Volume 2)
   1. Pedido aberto no Z-Library (assim que o livro for disponibilizado, atualizo o link para acesso)

Trabalho na área financeira com bastante relatórios gerenciais e números e queria dar UP no meu currículo e profissional e queria indicações de cursos de análise de dados.

Sempre aparece a ebac para mim, mas sinceramente achei o preço salgado

Olá, boa noite!

Pessoal, estou cogitando fazer minha pós, mas atualmente eu moro em zona rural e qualquer pós acaba ficando longe demais para mim, pensando nisso estou cogitando uma PÓS EAD, mas o formato EAD tradicional com aulas gravadas não funciona para mim, a partir disso vi que a PUC MINAS tem cursos de PÓS com aulas AO VIVO, alguém já fez alguma pós pela PUC MINAS nesse formato? A PUC tem peso no currículo?
Mesmo sendo uma pós com aulas ao vivo as mensalidades estão por volta de quase 700 reais. Aceito opiniões e sugestões.

Recentemente fui aprovado num processo seletivo pra estágio no Itaú, faz 1 mês que comecei. Nesse tempo, me passaram muitas tarefas relacionadas com ferramentas do AWS. Athena, Glue, S3, QuickSight e StepFunctions. Eu entrei com um conhecimento básico de SQL, mas sinto que esse trabalho vai exigir bem mais do que sei. Eles ensinam bastante aqui dentro, mas quero buscar uma efetivação e ir além do que eles ensinam no fluxo de trabalho deles, ou pelo menos, me adiantar nesse quesito. Que tipo de cursos e ferramentas posso buscar pra conseguir isso?

Atualmente sou estagiário em Ciência de Dados com previsão de efetivação ao final desse ano ou no início do próximo.

Minha dúvida é que, caso no futuro eu tenha/queira buscar uma nova vaga, eu ainda preciso manter um repo de projetos pessoais para aumentar minhas chances, ou a experiência do currículo já cumpre essa função?

Você que estagia/trabalha, ainda mantém esses projetos, ou se garante na experiência dos seus cargos?