# Dicas e Estratégias de Carreira

### 1.Como eu comecei com Data Science ?

Conheci esse mundo de Machine Learning e Data Science quando fiz algumas disciplinas de pós-graduação no Departamento de Computação da UFMG.
Fiquei fascinado com projetos envolvendo dados.

### 2. Qual a nossa visão do mercado de Data Science

Abordar vagas de emprego, oportunidades, tamanho de mercado, falar das gringas.

### 2.Quais os melhores livros e cursos me influenciaram e o que recomendo para vocês?

Coursera - Machine Learning - Universidade de Stanford
Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques.
Python for Data Analysis
Learning Scikit-Learn: Machine Learning in Python

### 3.Quais características pessoais preciso ter para ser um bom profissional Cientista de Dados?

**Gostar das Ciências Exatas**: É Imprescindível para o profissional de Data Science o seu cotidiano envolve muita análise, programação e testes.

**Ser estratégico**: A função do Cientista de Dados é observar os dados, formular e comprovar hipóteses e propor soluções para as empresas.

Portanto, é necessário que o profissional que trabalhe nessa área tenha uma mente profundamente analítica e estratégica.

Ele precisa ser capaz de pensar nas possibilidades e consequências de cada curso de ação de forma rápida e precisa.

**Gostar de encarar novos problemas e experimentar**

O profissional precisa estar sempre disposto a encarar novos problemas e ter em mente a necessidade de experimentação.

Sempre procurar melhores resultado, experimentar novas hipótestes, modelagens, técnicas, algoritmos etc.

Vontade de Aprender e sempre evoluir mais e mais.

Paciência, Resiliência e Prática constante.

### 4.Quais conhecimentos técnicos e competências preciso ter/desenvolver?
**Domínio do Inglês técnico.**
Esse é o idioma base das linguagens de programação, sistemas de bancos de dados, documentações de técnicas, algoritmos.

Importante para acompanhar a evolução das tecnologias, novas pesquisas.

**Programação**
É fundamental para o Cientista de Dados ter conhecimento em programação para ter liberdade, autonomia, automação.

**Análise de Dados**
80% do trabalho do Cientista de Dados é realizar análises, transformações, preparações de dados.

Essa disciplina é obrigatória já que corresponde a principal atividade do profissional.

**Visualização de Dados**
Fundamental a habilidade de colocar os dados em gráficos ou imagens, para que sejam mais facilmente analisados.

Facilita a comunicação e na hora de apresentar esses dados a outros setores da empresa.

### 5.Quais sites, blogs e profissionais devo seguir?

Analytics Vidhya.
KDnuggets.
Google AI Blog.
Data Science Central.
Kaggle.

### 6.Como fazer com que as pessoas me conheçam?

Divulgação de conteúdo de valor
* Medium
* Blog
* Portais de conteúdo (colunista)

Se propor a ajudar as pessoas em blogs, fóruns ou comunidades fechadas.
Ir a eventos da área (TDC, Python Brasil, Big Data Brasil Day).
Participar ativamente em comunidades e grupos.
Palestrar e participar de Meetups em sua cidade.

### 7.Como conciliar tarefas do dia a dia com estudo?

Estudar no mínimo 1h por dia, que seja ler um livro, um artigo em um blog, assistir um video no youtube etc.

### 8. Como falar sobre Projetos de Data Science para Stakeholders?

Alinhe as expectativas do projeto antes de iniciar.

Entenda bem qual é a real necessidade da empresa, qual é a dor na qual querem investir em Data Science?

Diante disso, busque um baseline para se basear. Exemplo:

-> Qual taxa de evasão que temos hoje?
-> Queremos melhorar isso em quantos %?
-> É possível medir o impacto positivo no negócio se batermos a meta?

Entenda e defina junto com os envolvidos se essa é uma meta factível de ser alcançada.

Explique que nem sempre serão usados algoritmos de Machine Learning e que eles não são *milagrosos*

### 9.Como precificar um projeto de consultoria?

Normalmente nos trabalhos de consultoria a negociação é feita através do valor/hora do profissional.

Para precificar pode se basear nos valores de salário de mercado para profissionais de mesmo nível técnico e experiência.

Para isso pode se avaliar os valores das vagas de emprego oferecidas e calcular o valor hora proporcional.

### 10.Como levantar requisitos de um projeto?

### 11.Como montar uma proposta comercial de consultoria?

### 12.Como elaborar um contrato de consultoria?

### 13.Ferramentas de produtividade e gerenciamento de demandas e projetos

### 14.Entrevista: Dicas de Carreira

### 15. Como fazer um plano de estudos

Existe uma forma de se organizar para os estudos do curso?

### Mentoria com Rubens

HST - Transações financeiras

Analista de dev - Web Developer

-> Vai começar como ciencia de dados.

-> Já tem dois engenheiros de dados.

-> Entrou na penultima turma..

-> Conheceu pelo site e adicionou no instagram e curtiu o conteúdo do curso.