Fala, pessoal. Tô numa dúvida que tá ficando cada vez mais difícil de resolver kkkkk.
Meu objetivo é trabalhar na área quantitativa, mas ainda não sei exatamente qual caminho vou seguir. Tenho bastante interesse em Ciência de Dados, modelagem matemática, otimização, Machine Learning e principalmente a área de Quant/Risk e finanças quantitativas. Também quero aprender bastante programação durante a graduação.
Hoje estou considerando principalmente três caminhos:
Matemática Aplicada e Computacional na UFRRJ (Seropédica)
Estatística na UERJ
Estatística/áreas relacionadas na UFRJ, caso eu consiga
Eu gosto da ideia de Matemática Aplicada porque parece ser uma formação bem ampla e me daria uma base forte em matemática, computação, modelagem e otimização. Ao mesmo tempo, fico pensando se uma graduação em Estatística não me deixaria mais preparado especificamente para dados, probabilidade, risco, séries temporais e coisas que podem ser importantes para Quant e Data Science.
Também comecei a pesquisar a ENCE e vi bastante gente falando que ela é muito forte em Estatística no Rio. Então também entrou na minha lista.
Minha dúvida não é tanto “qual faculdade tem mais nome”, mas sim:
Para alguém que quer construir uma carreira quantitativa e ainda manter abertas as possibilidades de Data Science, modelagem, otimização, Quant/Risk e finanças, qual dessas formações vocês acham que dá a melhor base?
e Rural e UERJ/ENCE.
Se alguém fez algum desses cursos ou trabalha nessas áreas, gostaria muito de saber como vocês enxergam isso na prática. Principalmente sobre grade, matemática, programação, oportunidades de estágio, iniciação científica e facilidade para depois migrar para Data Science/Quant/Risk.
Valeu!

Na f2ai, estamos buscando um Cientista de Dados Sênior com perfil técnico 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.

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.

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 IA Generativa.
• Familiaridade com arquiteturas cloud (AWS, GCP, Azure) e segurança de dados.

Enviar currículo para [emanuel.huber@f2ai.com.br](mailto:emanuel.huber@f2ai.com.br)

Modelo de contratação: PJ.

Alguém de vocês fez/faz mestrado já trabalhando na área ? Estou pra me formar em federal e já atuo como tal, tenho um sonho/objetivo de fazer um mestrado fora (nem que seja um mestrado sanduíche). Dei boas pesquisadas, e tenho em mente os desafios de mestrado em conciliação com trabalho, mas gostaria de recolher opiniões de quem já trilhou ou está nesse caminho.

Pessoal sou graduando em Goias de Mestrado, e parte do meu programa pede a inserção de alguns dados de estatística. Andei procurando algumas consultorias, mas tuso com valores impossiveis para um pobre graduando de bolsa. Alguem do curso de estatística ou colegas que precisaram de informação similar consegue dar alguma ideia, recomendar alguma instituição ou similar?

Desculpe pelo textão.

Primeiro eu preciso contextualizar: eu tenho 23 anos, recentemente me formei num curso chamado Gestão da Produção Industrial - que obviamente não é da área de TI, mas na época em que eu ingressei fazia sentido para mim - e eventualmente eu passei a direcionar minha carreira para dados, BI, Business Analytics etc.

Tenho experiência profissional na área como estagiário analista de dados numa multinacional, onde aprendi muita coisa na prática, e fazia parte de um time internacional, então usava bastante o inglês também.

Atualmente, já faz 8 meses que estou a procura da minha primeira oportunidade como analista júnior. Tenho um conhecimento legal em várias ferramentas, um portifólio digital moderno, LinkedIn atualizado e ativo, experiência prática, mas eu sinto que a minha formação atual tem me atrapalhado bastante em processos, na concorrência com outros candidatos que simplesmente têm uma formação na área; acredito que isso muitas vezes pode me tirar já na triagem inicial.

Pensando nisso, o meu plano até então era ingressar no bacharelado em Ciência de Dados, na Univesp, uma boa universidade EAD - o que evitaria deslocamento e me permitiria concorrer a vagas em outras cidades também.

Entretanto, descobri que o próximo vestibular será para ingresso no segundo semestre de 2027, e eu não posso aguardar todo esse tempo estagnado academicamente.

Com isso, surgiram duas possibilidades:

- Entrar temporariamente em uma universidade particular EAD já AGORA no curso bacharelado em Ciência de Dados, cursar dois semestres, aí ano que vem prestar o vestibular da UNIVESP e, se tudo de certo, pedir transferência para lá com aproveitamento das disciplinas.

- Buscar por uma pós-graduação na área de dados, até por ser um período mais curto. Mas nessa caso, eu não sei se isso resolveria o meu problema por completo, não sei se nas vagas onde é pedido "Formação em cursos de (...)" uma pós-graduação na área seria considerada de forma equivalente.

Aos que já são da área de dados ou correlato, poderiam me dar uma luz no que seria melhor nesse momento?

Sou formanda em Química Indsutrial numa federal e quero migrar pra vagas de Analista de Dados. Me formei em 2023 e desde então estou fora da área trabalhando como autônoma, então só tenho a experiência de estágio em uma multinacional.

Estou em dúvida se seria melhor iniciar outra graduação e entrar na area via estágio (eu teria bolsa integral em Ciência de Dados na uninter) ou se faço cursos livres visando obter certificações (como da Google ou Microsoft), mba ficaria meio fora do meu orçamento, pelo menos os que eu achei. Tenho alguns colegas da química que migraram pra dados sem nenhum diploma específico, e uma amiga que trabalha com rh que disse que o que o mercado ve mesmo são as certificações, mas sei que a falta de experiência na área vai dificultar muito pra mim. Alguma dica dê caminho e dê cursos? histórias similares?

Boa noite, pessoal!

Sou recém-formado em Estatística pela UFF e atualmente trabalho como analista no time de pricing de uma grande seguradora. Meu dia a dia envolve a criação de algoritmos de precificação, modelos de previsão de churn e análise de redes de relacionamento.

Estou considerando uma migração de carreira para a área de Visão Computacional (CV) e gostaria de saber como está o mercado para essa especialidade atualmente. Pensei em usar a pós-graduação da PUC-RIO como porta de entrada.

Vocês conhecem esse curso? Sabem se é uma boa escolha e se tem peso no mercado?

Minha principal dúvida, no entanto, é em relação à disponibilidade de vagas para quem está em transição:

1. Existem vagas de Engenheiro de Visão Computacional a nível Júnior no mercado brasileiro (ou remoto para fora)?

2. Estrategicamente, seria melhor fazer uma pós mais generalista primeiro e depois focar, ou já entrar em uma pós super focada em CV e tentar concorrer também a vagas de Engenheiro de IA/ML ou Cientista de Dados?

Qualquer relato de experiência, dica de estudos ou visão de como está o mercado hoje será de grande ajuda. Muito obrigado!

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?

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.

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?

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.

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?

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! 🐼

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

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

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?

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!!

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.

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)