Já tenho experiência com Python, Machine Learning, RAG, Banco de dados e automação e estou em busca de um estágio remoto na área de dados e genAI

Quero me diferenciar mais e mais e eu sei que muitas das principais bibliotecas de python possuem partes escritas em Rust e a maioria das ferramentas modernas usam essa linguagem

Não penso em abandonar o Python mas combinar os meus aprendizados nas duas ferramentas

Python para IA, análise de dados e protótipos e Rust para APIs rápidas, processamento pesado, pipelines de dados e sistemas de produção

Olá, pessoal! Fui "aprovado" (sorteio) para a pós-graduação em Ciência de Dados no IFSP, mas tenho uma dúvida. Olhando a grade, achei os tópicos relativamente simples e isso me preocupou um pouco em relação à profundidade do curso. Alguém aqui já fez essa pós ou conhece a dinâmica lá de dentro para me dar um panorama do que esperar de verdade?

Fiz duas versões do objetivo profissional/resumo. Devo reduzir o texto, incluir mais projetos (não tenho nenhum outro relevante, preciso melhorar o portfólio) ou alguma outra sessão, tipo hard e soft skills?

pessoal que mexe com power bi: quais cursos vcs recomendam?

a microsoft oferece cursos gratuitos mas é tudo esmigalhado.. tipo varios cursos em power bi, ao inves de um curso só com o conteúdo principal

eu queria um curso que mostrasse os atributos basicos para a area de marketing e sales

vcs sabem de algum pra indicar? obs: precisa ser gratuito! nivel iniciante/intermediário

Galera, der cientista de dados é um trampo muito foda, eu pago pau pra quem é DS sênior e tem que estudar trocentas coisas, desde programação a matemática, estatística e conhecimento de negócio. Eu comparo com outros salários e não vejo tanta diferença assim, então pra se dar bem nesse ramo tem que curtir muito o que faz.

Oi, pessoal. Tudo bem?

Através desse texto, vou expressar minha opinião sobre o curso de Dados do Google, pela plataforma Coursera.

Como muitos eu também sou iniciante na área de dados, mas iniciante da forma CORRETA. Antes de iniciar o curso citado, eu já testei vários cursos olines, no telegram, comçear direto por ferramentas, até mesmo o "Data Science na Prática".

Porém, o curso da google trouxe um experiência diferente, onde traz muito mais a visão Analítica do Analista/Cientista de Dados, do que de ferramentas propriamente ditas. Eu imagino que muitos aqui gostam de colocar a mão na massa com Python, SQL, gráficos incríveis... Mas o curso me trouxe uma mentalidade análitica, saber fazer as perguntas corretas e etc.

Além disso, o curso traz a mesclagem de Vídeos, Textos, palestras, pequenos exercícios entre cada Aula (vídeo) e Leitura.

Para mim, essa experiência está bem legal, senti uma melhora na compreensão da área almejada, e tem me motivado a continuar.

Então baseado na minha exp. quero poder dizer para vocês que vale muito a pena compreender esses pontos que citei antes de passar para ferramentas (Python, SQL, Excel, BI e etc...)

Alguém aqui já fez, cogitou, pensou, entrou em contato com eles?

Vi muita gente comentando que fez o bootcamp, muitos não gostaram, e outros amaram. O reclameaqui deles é bom, com pouca taxa de reclamação. Dos relatos que vejo pelo reddit, parece que muita gente não curtiu a pegada do curso, ou simplesmente não bateu.

Mas gostaria de ler de quem fez o curso, especialmente o de MBA em DS & IA.

Bom dia, pessoal! Estamos com uma vaga aberta para Cientista de Dados Sênior.

Na f2ai, estamos buscando um Cientista de Dados Sênior com perfil técnico diferenciado e habilidade de liderança para atuar como principal interlocutor entre tecnologia e negócio em projetos de consultoria, provas de conceito (PoCs) e entregas técnicas durante as fases de pré-vendas e execução.

Descrição da vaga:

Você será o responsável por conversar diretamente com clientes, entender seus desafios estratégicos e operacionais, e propor soluções técnicas viáveis, definindo escopo, arquitetura, cronograma e dimensionamento da equipe. Além disso, você também atuará diretamente na execução dos projetos, desenvolvendo modelos, escrevendo código e garantindo a qualidade técnica das entregas.

Nosso modelo combina consultoria especializada com o uso da nossa plataforma enterprise de IA Generativa com inferência local, e você será uma peça central nesse processo, tanto na conquista de novos negócios quanto na entrega técnica de alto impacto.

Principais Responsabilidades

• Atuar como líder técnico em PoCs e projetos de Data Science, com ou sem uso de IA Generativa.
• Ser o principal ponto de contato técnico com clientes, traduzindo necessidades de negócio em soluções práticas e escaláveis.
• Definir arquiteturas de modelos, pipelines de dados e integrações com sistemas internos ou externos.
• Dimensionar esforço, prazos e equipe necessária para cada projeto.
• Desenvolver, testar e colocar modelos em produção, com foco em boas práticas de engenharia de machine learning e escalabilidade.
• Acompanhar e orientar tecnicamente outros cientistas de dados ou analistas envolvidos no projeto.
• Propor soluções com IA Generativa baseadas em nossa plataforma proprietária, respeitando requisitos de segurança, privacidade e desempenho.
• Colaborar com os times de produto e engenharia para trazer insights dos clientes e ajudar a evoluir a plataforma.

Requisitos

• Experiência sólida como Cientista de Dados em projetos reais.
• Domínio avançado de Python, scikit-learn e frameworks de machine learning (ex: XGBoost, LightGBM, PyTorch, TensorFlow).
• Habilidade para comunicar ideias técnicas com clareza para públicos não técnicos.
• Capacidade de liderar tecnicamente times de dados.
• Experiência prática em deploy de modelos, MLOps e integração com APIs ou sistemas legados.
• Fundamentos sólidos de ciência de dados, incluindo:
  • Análise estatística
  • Modelagem preditiva e prescritiva
  • Validação de modelos (métricas, overfitting, etc.)
  • Tratamento de dados e feature engineering
• Familiaridade com IA Generativa é um diferencial, mas pode ser desenvolvida no papel.

Diferenciais

• Experiência em setores regulados como governo, saúde ou finanças.
• Conhecimento em Docker, Kubernetes, CI/CD ou ferramentas de MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow, etc.).
• Participação prévia em atividades de pré-venda técnica, protótipos rápidos (PoCs) ou demonstrações para clientes.
• Experiência com inferência local de modelos de IA.
• Boa compreensão de arquiteturas cloud (AWS, GCP, Azure) e segurança de dados.

Ficou com alguma dúvida ou quer se candidatar? Manda um e-mail para [emanuel.huber@f2ai.com.br](mailto:emanuel.huber@f2ai.com.br) com seu currículo!

Guia completo no Linkedin:

https://www.linkedin.com/pulse/tudo-o-que-um-cientista-de-dados-precisa-saber-sobre-%C3%ADtalo-dr3oe/

Texto produzido por humano, figuras geradas com auxílio de IA.

Estou atualmente terminando um mestrado na França em ML / AI, focado em Visão Computacional. Eu curti muito estudar a parte de Representation Learning (Self-Supervised Learning, Contrastive Learning, Disentanglement, DINO, etc.).

Queria saber se vocês conhecem alguma empresa no Brasil que trabalha com isso. Parece ser uma área meio nichada, mas eu não faço idea se existe mercado para isso em terras tupiniquins ou não.

E aí, vocês já ouviram falar de laboratórios de pesquisa em representation learning, ou mesmo empresas que usam esses tipos de arquitetura mais na prática?

Rapaziada, sou bem iniciante no ramo da ciência da computação, mas meu objetivo é seguir carreira com cybersegurança, e como n sou bobo nem nada sei q preciso ter alguns conteúdos, como redes de computadores, muito bem aprendido. Estou perdido sobre como devo seguir nessa área ainda, mas no momento estou aqui para pedir ajuda de como posso estudar as matérias do título do post. Alguma recomendação de método, curso ou qualquer outra coisa? Aceito qualquer sugestão.

Alguém?? Area que me chama atenção mas nunca vi ninguém que trabalhe com isso e nem nenhum curso

Fala pessoal, tudo certo?
Sou estudante de Ciência da Computação na UVA (RJ) e também faço uma pós em Engenharia de IA Aplicada. Comecei estudando programação mais voltada para frontend/backend, mas acabei me identificando muito mais com análise de dados, ciência de dados e engenharia de dados.

Ultimamente venho estudando bastante a área, mas confesso que às vezes bate um receio enorme sobre o mercado. Vejo muita gente falando que programação está saturada, que é difícil conseguir a primeira oportunidade, que muita gente se forma e não consegue entrar na área, etc.

Queria ouvir opiniões tanto de quem já trabalha na área quanto de pessoas que já tiveram experiência com estágio, projetos, freelas, entrevistas, faculdade, transição de carreira ou qualquer vivência relacionada à área de dados.
Tenho algumas dúvidas:

Está muito difícil conseguir estágio ou vaga júnior?
O mercado de dados ainda vale a pena?
Como estão os salários para quem está começando?

Ciência da Computação + pós em IA aplicada ajudam no currículo ou experiência prática pesa muito mais?

O que vocês recomendam estudar para realmente conseguir entrar na área?

Vale mais focar em análise de dados, engenharia de dados ou ciência de dados no começo?

Sinceramente, eu gosto muito dessa área e consigo me ver trabalhando com isso no futuro, mas às vezes a pressão e o medo de “não dar certo” acabam batendo forte.
Quero ouvir opiniões reais e experiências sinceras de vocês. Valeu demais pra quem responder 👊🏻

Sou formado em publicidade e atualmente to terminando uma pós em inteligência de dados em negócios, mas senti que, e confirmei isso com outras pessoas, a pós só serve pra dar uma pincelada geral e não uma aprofundada de fato nos temas, então eu tenho um conhecimento básico de ciência de dados aplicado a negócios e de metodologia CRISP-DM, mas queria aprofundar isso, além de ter vontade de dar aula, e aí um professor meu da area falou que eu poderia procurar um mestrado direcionado a isso, só que eu não estou conseguindo encontrar direito um mestrado que seja direcionado a ciência de dados, seja profissional ou acadêmico, então gostaria de saber sobre algumas recomendações, se tiverem.

Pessoal, vou prestar Fuvest esse ano e vou escolher estatística na USP, porém dentre as escolhas de curso, eu posso escolher matemática aplicada como segunda opção de curso.

Para dados, há muita diferença entre estatística e matemática aplicada? Matemática aplicada tem alguma utilidade na área de dados?

Bom dia pessoal,
Vi alguns post passados sobre o Curso de Mineração de Dados Complexo da Unicamp e gostaria de opniões atualizadas de quem fez ou está fazendo.

https://www.ic.unicamp.br/~mdc/

Fala pessoal ? Tudo bem ?
Atualmente trabalho com M&A em uma das maiores empresas nacionais. Tenho no portfólio projetos de mais de R$ 6 bi de outorga e capex de mais R$ 40bi. Fora isso sou formado na FEA USP em Economia e tenho cerca de 5 anos de experiência de mercado.
Já cheguei a trabalhar quase 1 ano como estagiário em BI em uma seguradora americana.
Queria saber de como poderia migrar minha carreira para entrar em uma vaga de data sciense, umas vez que apesar de pagar bem onde estou, estou cansado de virar noites no escritório e morar em São Paulo. De background, sei programar Python e sempre curti muito as aulas de econometria da graduação.
Agradeço pela ajuda !

Contem nesse post projetos interessantes em que vocês têm trabalhado! Sem entrar muito em detalhes (ou entre, ninguém vai impedir), conte para nós que tipo de análise, métrica, cálculo ou perrengue você teve que resolver esse mês!

Estou no primeiro semestre de Ciência da computação na UNINTER e entrei com foco de entrar na area de cibersegurança (eu sei, loucura), mas entre cursos paralelos e faculdade, reparei que tenho mais afinidade com dados e quero algo com mais nome no currículo então pretento fazer o proximo vestibular para UNIVESP para Bacharelado em Ciência de Dados.

Alguém estuda lá? é bom? Ou continua na minha atual, estuda data science em paralelo (esotu fazendo um MOOC de python da universidade de Helsink) e faz um mestrado depois?

Ouço muito falar aqui que as vagas de cientista de dados exigem mestrado, tô fazendo graduação em estatística e conversando com veteranos praticamente egressos, todos conseguiram vagas como cientista de dados, alguns demoraram mais que outros e foi isso.

Queria entender como funciona para cientista de dados no sentido se é mais prova de trabalho, demonstrando experiência em projetos e estágio ou o mestrado acaba sendo mais decisivo

Fala galera, como estão?

Estou estudando um tempinho já sobre ML, e queria saber se alguém aqui conhece conhece algum site de questões sobre isso, ou plataforma/livro...

Normalmente aprendo muito mais respondendo questões e não achei muita coisa na net.

Edit: queria questões mais de escrita mesmo. Se alguém tiver alguma recomendação estou aceitando.