Como é uma entrevista de emprego para Cientista de Dados? 👀💼

Lições aprendidas após passar por dezenas de entrevistas de empregos de Data Science e começar a trabalhar no Google

Author

Data Hackers
June 08, 2020

E aí Data Hacker, preparados para mais uma semana?Hoje resolvemos falar de um tema que vai ajudar muita gente que ainda está iniciando na área, que quer migrar para a área de Data Science ou que pensa simplesmente em trocar de emprego. Vamos dar dicas de como funciona um processo seletivo na área de dados, quais as etapas, como funciona o teste técnico e quais os principais desafios para ser aprovado nesse tipo de entrevista, para isso trouxemos exemplos reais de como funciona no Brasil e em empresas de fora.Além disso vamos falar sobre os algoritmos que estão por trás do sucesso do tiktok (como eles conseguem deixar os usuários tão engajados?); Vamos explicar passo a passo como funciona um modelo Naive Bayes com exemplos práticos (utilizando a pesquisa do Data Hackers); Mostraremos algumas dicas sobre como pensar como um Cientista de Dados e como de costume compartilhar vagas de emprego, livros e eventos. Vamos lá!

Uma das dúvidas mais frequentes entre os Data Hackers é sobre como funciona um processo seletivo na área de Data Science. Muita gente nem imagina como é essa experiência e algumas pessoas deixam de conquistar vagas no mercado pelo medo de participar dos processos ou por não estarem preparadas, sendo pegas de surpresa em alguma etapa do processo.

Fora do Brasil existem muitos conteúdos contando detalhadamente como funcionam os processos seletivos da área de Dados, mas a realidade aqui tende a ser bem diferente e ainda não temos muitos conteúdos sobre o tema. Pensando nisso, Paulo Vasconcellos, um dos fundadores do Data Hackers e Cientista de Dados na Hotmart, resolveu fazer um post mostrando todos os detalhes de um processo seletivo de Data Scientist, explicando cada uma das etapas com dicas que são valiosas para qualquer processo seletivo na área de dados.

Dica:

Esse é o primeiro post do Paulo Vasconcellos que foi disponibilizado em áudio + texto, se você gosta de ouvir o podcast do Data Hackers vai curtir também esse novo formato!

Todo mundo sabe que passar em uma entrevista no Google não costuma ser nada fácil, ainda mais se falando da área de dados.

Antes de tornar um Data Scientist na Google, Shoresh Shafei fez dezenas de processos seletivos em outras empresas e resolveu compartilhar

várias dicas de como funcionam os testes e de como aumentar as chances de ser aprovado. (em Inglês)

 

Ok, talvez você já tenha os pré-requisitos de uma vaga na área de dados e já domine os principais conhecimentos técnicos exigidos nas entrevistas.

Mas... Será que você já pensa como um Cientista de Dados?

Alguns podem achar que esse ponto não é tão relevante, mas essa é uma das maiores dificuldades para quem está começando na área ou migrando de outras áreas e esse post é um guia completo sobre o tema. (em Inglês)

Você já deve ter visto o sucesso que o tiktok vem fazendo, afinal ele já se tornou um dos aplicativos mais baixados no mundo. O que pouca gente sabe são que por trás desse sucesso todo existem muitos modelos de Machine Learning. Nesse post é possível entender melhor como esses modelos funcionam e como eles tem tornado os usuários obsessivos pelo app. (em Inglês)

A Data Hacker Gisele Brito fez uma excelente contribuição para o nosso blog e deu uma verdadeira aula sobre o classificador Naive Bayes. Os exemplos que ela utilizou são totalmente práticos e feitos com base nos dados da Data Hackers Survey 2019, é pra aplaudir de pé! (em Português)

Bancos de dados baseados em grafos não são novidade, mas seu uso está cada vez mais constante não só na análise de redes sociais, mas como soluções de problemas de logística, rastreamento e até mesmo para aumentar a precisão de modelos econométricos. Nesse post + podcast você vai entender melhor os motivos pelos quais é esse conhecimento será cada vez mais importante daqui pra frente.  (em Inglês)

VAGAS DA SEMANA

  • Experiência em engenharia de dados ou conhecimentos em sistemas distribuídos

  • SQL e NoSQL

  • Big Data tools: Hadoop, Spark, Kafka, etc

  • Experiência em Cloud

  • Python ou R

  • Domínio de consultas SQL e modelagem de dados

  • Estatística e Modelos de Machine Learning

  • Data Visualization

O site Information is Beautiful disponibiliza uma lista de livros incríveis de Data Visualization que é constantemente atualizada. Se está sentindo que faltam alguns livros de dataviz na estante não deixem de dar uma olhada nessa lista. (em inglês)

Dados abertos e que continuam sendo atualizadossobre o COVID-19 no BrasilEssa semana todos nós, amantes dos dados, fomos pegos de surpresa por uma decisão do ministério da saúde que mudou completamente a forma com a qual os dados eram divulgados, e passou a não divulgar mais os números acumulados sobre o corona vírus no Brasil. Nós Data Hackers acreditamos que a análise de dados é uma das ferramentas mais fortes no combate a essa triste epidemia e conseguimos uma outra fonte segura para quem quiser acompanhar esses números. O site brasil.io é formado por mais de 40 voluntários que são especialistas em processamento e análise de dados e estão trabalhando na consolidação e divulgação diária dessas informações. (em Português)

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08 de Junho de 2020

10 de Junho de 2020