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Tudo o que você precisa saber sobre processos seletivos em Data Science! 💼 😎 💵
Um guia para se tornar um cientista de dados gastando pouco dinheiro
Data Hackers
November 11, 2019
Olá, Data Hackers! Está na hora de mais uma edição sua newsletter preferida!E hoje já vamos começar com uma notícia boa: tem episódio novo do Podcast do Data Hackers na área! E dessa vez vamos mostrar tudo sobre os processos seletivos das áreas de dados.Não importa se você já é muito experiente ou se ainda está começando, todos nós mais cedo ou mais tarde, estamos sujeitos a enfrentar processos seletivos para alguma oportunidade na área de dados e quando a hora chegar o melhor é estarmos preparados! Mas não é só isso, tem muito mais conteúdo vindo por aí! Vamos dar dicas para quem está querendo se tornar um cientista de dados mas ainda não tem tanto dinheiro para investir na formação; vamos abordar quais são as principais armadilhas ao analisar dados (e mostrar como evitá-las); apresentar o DBT: uma ferramenta que poderá aumentar a produtividade de muitos profissionais de dados; ensinar o passo a passo para fazer controle de versão em Jupyter Notebooks; mostrar os perigos de se basear cegamente em métricas; explicar o que são dados desbalanceados e mostrar maneiras de lidar com eles, ou seja, dessa vez o que não falta são conteúdos imperdíveis!
Após 3 semanas e mais de 1500 respostas já podemos dizer que a pesquisa Data Hackers 2019 será o maior mapeamento do mercado de trabalho de profissionais de dados do Brasil.Essa é sua última chance de apoiar nossa comunidade respondendo a pesquisa e concorrendo aos adesivos do Data Hackers!
Processos seletivos em Data Science. Esse sem dúvidas é um dos assuntos mais recorrentes em nossa comunidade, e é muito comum vermos discussões sobre o formato dos processos, etapas, descrição de vagas (algumas delas "vagas arrombadas"), principais perguntas etc. Diante disso resolvemos trazer esse temas para o mais novo episódio do nosso podcast, dando dicas para quem vai participar de processos e também para quem vai conduzir esses processos.Nesse episódio nós convidamos Juliana Forlin — Data Lead Teacher na IronHack (com experiência em diversas empresas como Serasa Experian, Itaú Unibanco e The Hive) — para dividir com a gente um pouco de sua experiência conduzindo, orientando e participando de processos seletivos.Lembrando que você também pode encontrar o podcast do Data Hackers no Spotify, iTunes, Google Podcast, Castbox e muitas outras plataformas!(em Português)
Seu sonho é se tornar um cientista de dados, mas ainda não conseguiu juntar a grana para pagar por cursos? O Data Hackers Marcos Silva, fez um post especialmente para quem está nessa situação e preparou uma lista de filmes, livros e cursos gratuitos para ajudar quem está sem grana. (em Português)
Sempre que tomamos decisões com base na análise de dados estamos sujeitos a cometer erros que precisam ser evitados. Esse post trás algumas dessas armadilhas, que já foram mapeadas e estudadas nas últimas décadas, explicando quando geralmente elas costumam ocorrer, suas principais causas e como evitá-las. (em Inglês)
Se você trabalha com engenharia de dados, data-pipelines, ETLs e outras coisas parecidas e ainda não conhece o DBT fique atento! O Data Hacker Alexandre Reis fez
explicando os conceitos por trás dessa ferramenta que promete facilitar a vida de Engenheiros e Cientistas de Dados. (em Português)
A equipe do nextjournal preparou um guia bem completo explicando os passos necessários para se fazer o versionamento de Jupyter Notebooks. Chegou a hora de aumentar a produtividade e qualidade dos projetos de Data Science! (em Inglês)
O Data Hacker André Ambrósio fez um post muito interessante, alertando dos perigos de se basear cegamente em métricas para a tomada de decisão. (em Português)
O Data Hacker Christian Costa deixou mais uma vez sua contribuição em nosso blog e agora o foco dele foi um tutorial da lib NumPy. Vale apena conferir! (em Português)
Um dos grandes desafios de todo mundo que começa a fazer modelos de Machine Learning no mundo real é lidar com dados desbalanceados. Na última semana rolou o evento ODSC West, na Califórnia, e uma palestra sobre esse tema teve tanto destaque que resolvemos compartilhar os slides aqui com os Data Hackers. Nessa apresentação Samuel Taylor, cientista de dados na Indeed, compartilha várias técnicas para trabalhar com um dataset desbalanceado. É só clicar no link e baixar esse conteúdo valioso! (em Inglês)
VAGAS DA SEMANA
Formação superior em Economia, Finanças, Estatística ou áreas correlatas;
Mínimo de 5 anos de experiencia em tomada de decisão de negócios;
Experiência com linguagens de programação como SQL, R, Python ou Scala;
Formação superior em TI, Matemática, Estatística ou Engenharia. e/ou Matemática e/ou Estatística e/ou Engenharia;
Conhecimento sólido de softwares estatísticos;
Dataviz;
Você mora em uma cidade muito quente?O Data Visualization de hoje está diretamente relacionado ao aquecimento global. A equipe da BBC preparou uma visualização interativa mostrando quais as cidades do mundo possuem as maiores temperaturas e o que aconteceria com algumas cidades caso o nível do mar subisse. (em Inglês)
PRÓXIMOS EVENTOS E MEETUPS
13 de Novembro de 2019 - 19:00
Joinville/SC - Gratuito
18 - 20 de novembro de 2019
UFBA - Salvador/BA
23 de novembro de 2019
Faculdade Senac - Brasília/DF - R$ 50
28 de novembro de 2019 - 19:00
Rio de Janeiro/RJ - Gratuito
Obs: Allan Sene um dos fundadores do Data Hackers vai participar!