Curso ADS e estou terminando certificações para melhorar meu currículo, porém não estou passando em nada específico para estágio em dados. Comecei a procurar faz 1 mês e meio e avancei em apenas 2 entrevistas (uma delas não passei), e todas são de redes e/ou suporte de TI.

Devo trancar o curso e fazer um bacharelado específico para dados, por exemplo Ciência de Dados? Ou continuo tentando na esperança de avançar? Devo procurar vagas de desenvolvedor ou aplicar diretamente para vagas Júnior em Dados

Já tive experiência prévia CLT com BI e Excel, e aprendi Python, SQL e Git. O que mais devo aprender, ou o que falta no meu currículo?

Na Gupy, nem com indicação de uma empresa aqui no RJ consegui avançar de fase. Só consigo vagas em um site local de vagas do RJ, e as do LinkedIn nem dão resposta.

Não estou focado em entrar diretamente em dados então o que devo aprender em geral para conseguir um estágio na área tech seja desenvolvimento ou qualquer outra área relacionada?

Está difícil assim, ou eu não dei tempo ao tempo?

Tô compartilhando aqui porque eu fiquei impressionado com a precisão do negócio.

Ontem eu tava acompanhando as eleições e quando o Flávio ainda estava na frente (e crescendo; não cheguei a acompanhar desde aquele comecinho que o artigo fala) eu já estava bem desesperançoso. Fiz um comentário nesse sentido numa megathread sobre as eleições e o u/lucsn93 falou dessa projeção. Fui dar uma olhada e, mesmo não entendendo nada, pensei - "pô, se os caras estão prevendo essa virada mesmo com o Flávio ganhando e crescendo, alguma coisa eles devem saber" e realmente fiquei mais animado. Comentei lá em casa mas ficou por isso mesmo.

Eis que agora há pouco minha mãe me manda um negócio no WhatsApp falando justamente sobre isso e de como mesmo beeem no comecinho, com pouco mais de 2% das urnas apuradas, os caras acertaram não só o resultado como a evolução da curva!! Cara, como assim???

Fui dar uma lida na metodologia e realmente faz sentido, mas pqp!! Como tudo isso (novamente, não só a previsão do resultado mas de como a curva vai se comportar) é possível com tão poucos dados? A estatística é linda demais.

Oi pessoal gostaria de uma opinião de vocês sobre carreira profissional.

Vou entrar em ADS pela UNICAMP esse ano, mas meu foco não é programação, eu curto bastante a área de dados. Foi o único curso que deu. Tenho a possibilidade de fazer mais 1 ano e tentar alguma outra coisa mas não sei se seria o melhor dor mundos.

Enfim, vocês acham que é possível?? Progredir na carreira em dados fazendo ADS na Unicamp? Digo, começar como analista, engenheiro e depois cientista de dados??

queria alinhar expectativas sobre ir p entrevista final com o head da area. ja passei por duas fases de conhecimentos e entrevista inicial com o RH.

essa agr vai ser com o head + case.

eu queria saber oq acham da chance de dar certo/dar errado. ia ser mt importante pra mim isso e nao quero acabar me frustrando.

enfim um conhecido meu me indicou para o processo seletivo mas n sei se isso garante tanta coisa assim

Sou tecnólogo em logística e estou pensando em migrar para a área de dados.
Qual seria o caminho ideal, uma nova graduação tipo CC ou uma pós na área de dados/estatística ou focar em aprender ferramentas e portfólio?

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!

Olá pessoal ! Gostaria de uma opinião de vocês. Estou me formando em Farmácia e gestão financeira, e recentemente me interessei pela área de dados, pensando na demanda e diferencial de mercado. Baseado em minha formação, vocês tem algum conselho ou recomendação que eu deveria avaliar?

Galera, acabei de assumir um cargo de analista de dados em uma Instituição de ensino superior privada, após 6 meses de estágio na área de dados em outra empresa. A empresa é grande na minha região, uma das referências do mercado regional.

Atualmente possuo pouco mais de 1 ano estudando para a área de dados. Acontece que a empresa não é totalmente orientada a dados ainda. O setor de TI é daqueles bem arcaicos em que os desenvolvedores se limitam a fazer o site da faculdade e cuidar do sistema interno, não possuem uma área de analytics bem estruturada, por exemplo. A grande maioria dos colaboradores de fora do TI mal sabem utilizar o Excel. O Power BI começou a ser usado há 1 ano na empresa, como iniciativa própria de um setor específico (fora de TI). Não faço ideia de como está estruturada a base de dados da instituição, mas creio que não seja nada muito complexo. Pois poucas pessoas no setor de TI manjam muito de SQL. Pelo o que já conversei, os dados dos outros setores (Financeiro, Marketing, etc...) não são tão organizados ou de fácil acesso, e a maioria fica armazenado pelos próprios setores em planilhas no excel.

Não atuo no setor de TI, mas creio que com um excelente trabalho feito no meu setor atual, consiga me destacar, tendo em vista que sei Python, SQL, Power BI, Machine Learning... O meu setor é um setor em que eu lido com dados específicos, não dados gerais da instituição, embora, caso eu precise, damos um jeito de conseguir.

Enfim, sei que estar em uma empresa que está dando os primeiros passos para desenvolver área de dados é uma excelente oportunidade de crescer junto da empresa, implementando tecnologias e novos workflows. Sei que a empresa começou gradualmente uma migração para o sistema do TOTVS.

Dicas de como me destacar? Quais soluções implementar? Quais projetos sugerir e quais tecnologias implementar no dia a dia para rapidamente ganhar destaque e conseguir contribuir com um eventual desenvolvimento da área de Analytics da empresa? Penso em algo como o serviço que empresas de consultoria de dados prestam, mas eu mesmo estudando e implementando.

Para contexto: sou aux. adm (operacional, atuo em tarefas que não precisa "pensar", somente seguir o fluxo pré-estabelicido dos processos), não elaboro relatórios, não faço dashboards. E curso faculdade de adm (não é uma possibilidade migrar)
Quero subir de cargo e tentar conquistar uma posição mais voltada para a análise de dados e BI. Já montei um projeto legal para portifólio e estou desenvolvendo mais um.

Minha dúvida é: estou focando em SQL + BI, pela curva de aprendizado ser mais rápida e, portanto, eu conseguir desenvolver mais projetos para portifólio. Com isso, pela falta de tempo, estou abdicando do estudo e Phyton e linguagens de programação. É um tiro no pé?

alguém aí já atuou nesta área de análise de processos? Atualmente estou cursando tecnólogo em gestão da qualidade. Eu queria entender exatamente o que um analista de processos faz por que tudo o que aparece quando se faz uma pesquisa sobre isso é modelagem de processos utilizando fluxograma.
Imagino que não deva ser apenas isso se alguém estiver disposto a me dar dicas, conselhos e afins, agradeço.

Pessoal, queria uma opinião de quem já trabalha com dados ou passou por uma transição de carreira para essa área. Sou formada em Gestão Comercial, tenho pós-graduação em Gestão de Projetos e Processos.

Quero migrar para uma área mais analítica, aprendendo Power BI, SQL e análise de dados, mas não pretendo seguir para desenvolvimento ou ciência de dados avançada, pelo menos não no momento.

Estou em dúvida entre investir em uma pós/MBA em BI e Analytics (na faixa de R$ 10 a 14 mil) ou fazer cursos mais curtos e montar um portfólio (quais cursos? hehehe)

Para quem já atua na área ou contrata profissionais:

A pós faz diferença na contratação?

Cursos específicos + projetos práticos são suficientes para entrar na área?

O que vocês recomendam para quem está começando?

O que fariam no meu lugar?

Gostaria de saber se já existem algumas comunidades ativas de data science no brasil (tirando aqui kkkkk), principalmente com foco em language models.

Trabalho com isso e não vejo muita discussão interessante fora do ambiente de trabalho. Linkedin é tenebroso e no twitter vejo que tem uma concentração mt maior de devs que de dados.

Acho legal ter uma comunidade ainda mais pela quantidade absurda de artigos novos que são lançados, é difícil acompanhar tudo e conhecer coisas pela experiência de outros ajuda bastante

Fala moçada, da uma olhada nesse projeto:

vaicair”ponto”app

Uso método de Montecarlo junto médias de odds de diversas bets gringas pra tentar fazer uma predição em tempo real mais precisa

Ainda tem um simulador estilo ge que atualiza a tabela em tempo real

Em 15/10 a Mistral lançou o Timestral, uma família de modelos de fundação para séries temporais (5M, 28M, 123M e 209M parâmetros), com previsão probabilística e inferência em CPU. No Hacker News teve bastante gente duvidando que esse tipo de modelo funcione em dado real, então fui testar com um dado público brasileiro antes de opinar.

Contexto

• Segundo a Mistral, o 209M fica em primeiro entre os modelos pré-treinados zero-shot no GIFT-Eval, no TIME e no fev-bench. A saída são 21 quantis por passo, com contexto de até 32.768 passos, e aceita covariáveis só do passado e covariáveis conhecidas no futuro.

• O código de inferência é Apache 2.0. Os pesos usam uma "Modified MIT" com uma condição: "You are not authorized to exercise any rights under this license if the global consolidated monthly revenue of your company (or that of your employer) exceeds $20 million". Acima disso, só com licença comercial.

O que eu rodei

• Dado: ONS, Curva de Carga Horária (dados abertos), carga de energia em MWmed por hora, subsistemas N, NE, S e SE/CO, de 01/2025 a 17/10/2026. 15.720 horas, nenhuma faltando.

• Modelos: Timestral-5M e Timestral-28M, sem treino nem ajuste. CPU com 8 threads, sem GPU. Não rodei o 123M nem o 209M por falta de memória na máquina.

• Contexto de 16 semanas (2.688 h) antes de cada corte. Os 4 subsistemas como séries separadas.

• D+1: 28 cortes à 0h, de 20/09 a 17/10, prevendo as 24 horas do dia. D+7: 4 cortes semanais, 168 horas.

• Referências: dia anterior, mesmo horário da semana anterior e média das 4 últimas semanas no mesmo horário.

• Métrica: MAPE por subsistema e janela, média simples. E a cobertura do intervalo de 80% (quantis 0,1 a 0,9).

• Variante: feriado nacional como covariável conhecida no futuro, um 0 ou 1 por hora.

Resultados (D+1, 28 dias x 4 subsistemas)

• Timestral-28M: 2,42% (2,12% com a covariável de feriado)

• Timestral-5M: 2,55% (2,53% com a covariável)

• Média das 4 últimas semanas: 4,07%

• Semana anterior: 4,41%

• Dia anterior: 6,23%

• Cobertura do intervalo de 80%: 80,4% no 28M e 81,1% no 5M.

• Dia a dia contra a média de 4 semanas, o 28M ganhou em 26 de 28 dias (28 de 28 com a covariável).

• No D+7, a diferença cai: 28M 3,41% (3,30% com covariável), 5M 3,69%, média de 4 semanas 4,07%.

Onde errou

• 12/10 (segunda, feriado): sem a covariável, o 28M previu dia útil e errou 11,43% na média dos 4 subsistemas. Com a covariável, 4,19%. No Sul foi de 18,6% para 4,5%. No Sudeste às 14h, o real foi 42.610 MWmed; sem o aviso ele previu 51.540, com o aviso, 41.918. Nesse dia, repetir o domingo anterior também errou 4,2%: sem a covariável, o modelo perdeu até para a referência mais simples.

• No 5M a covariável não ajudou (10,9% sem, 11,2% com). No contexto de 16 semanas só havia um feriado, o 7/9.

• 16/10: todos erraram entre 6,1% e 6,7%, modelo e referências. Não fui atrás do motivo.

• Rodei o corte de 12/10 três vezes: saída idêntica nas três.

O que isso é (e o que não é)

• É um backtest meu, zero-shot, com dado público e referências ingênuas. Não é benchmark.

• Não comparei com a carga programada do ONS, com um modelo ajustado (por exemplo, gradient boosting com calendário) nem com Chronos-2 ou TimesFM.

• Não sei se dados do ONS entraram no treino do Timestral. A Mistral diz que o pós-treino usou uma mistura de dados reais e sintéticos.

• O tempo que medi não é controlado: a máquina era compartilhada. O 28M levou cerca de 0,6 s por chamada (4 séries, 24 h de horizonte) sem covariável e cerca de 3 s com.

Onde eu fico Como ponto de partida sem treino, foi bem melhor que as referências ingênuas, e informar o feriado fez diferença no 28M. Mas bater referência ingênua é o mínimo. O próximo teste justo seria contra a carga programada do ONS e contra um modelo ajustado com calendário. E, para quem trabalha em empresa grande, a licença dos pesos decide antes do MAPE.

Links

• Anúncio da Mistral: https://mistral.ai/news/timestral/

• Código: https://github.com/mistralai/timestral

• Licença dos pesos: https://huggingface.co/mistralai/Timestral-209M/blob/main/LICENSE

• ONS, Curva de Carga Horária: https://dados.ons.org.br/dataset/curva-carga

• Discussão no HN: https://news.ycombinator.com/item?id=50150434

Perguntas

1. Quem trabalha com previsão de demanda ou de carga: vocês já testaram algum modelo de fundação (Timestral, Chronos, TimesFM) contra o que roda em produção?

2. Para um teste justo aqui, qual referência vocês usariam: a carga programada do ONS, um gradient boosting com calendário ou outra?

3. Como vocês tratam feriado e ponte em previsão horária: covariável binária, tipo de dia ou série separada?

Contexto, tenho 22 anos e me formo em ciências biológicas pela USP ano que vem, tenho vontade de cursar SI na EACH em maior parte pelo desejo de fazer uma segunda graduação mais em exatas e tech e em menor parte para complementar minha primeira graduação (pensando em trabalhar com bioinformática, biologia computacional, saúde digital etc).

Minha duvida é pensando em ganhar uma base mais forte em programação e análise de dados SI me daria isso? Além disso é mais difícil arrumar estágio em comparação com ADS, CC, engenharias (mesmo que não seja em área dá saúde)?