Olá, me chamo Andrew Rodrigues, aluno Harve Data Science e vou contar um pouco sobre como está sendo a minha experiência com o mercado digital de Data Science.
Meu primeiro contato com o Data Science
Se formos levar ao pé da letra, meu primeiro contato com Data Science foi no meu primeiro ano de faculdade, onde fazendo parte da empresa júnior elaborei algumas pesquisas em campo, desde a formulação e aplicação de questionários até a tabulação dos dados e transformação desses dados em insights.
Minha trajetória até conhecer a Harve
Como dito anteriormente, no meu primeiro ano de faculdade fiz parte da JR Consultoria – UFPR, onde pude desenvolver dois planos de marketing, sendo um para uma pequena rede de lojas e fábrica de colchões, e outro para uma ONG. Além disso, trabalhei na Justiça Federal do Paraná, onde pude “puxar” a implantação de um sistema eletrônico para a seção onde eu trabalhava.
Próximo ao final do meu curso de Administração, em uma experiência de trabalho no financeiro em uma startup, comecei a estudar e aplicar SQL e Python, facilitando a extração, transformação e carregamento de informação na nossa área. Aí sim eu percebi como a tecnologia pode nos ajudar a tomar decisões com mais acurácia, agilidade e eficiência. Desde então nunca mais parei de estudar sobre programação, estatística, e etc.
Por que escolhi a Harve
Inicialmente um colega de trabalho me contou sobre um curso que iria fazer, já que nós dois compartilhamos o gosto pelo trabalho com dados. Dei uma olhada nos tópicos e ferramentas abordadas no curso e percebi que valeria o investimento, já que a experiência seria bem ‘hands-on’, e me forneceria um networking com professores que estão nesse mercado há muitos anos em grandes empresas de tecnologia.
Minha experiência até aqui com o Data Science
A formação em data science foi durante a pandemia, mas consegui absorver bastante conhecimento e também praticar bastante durante o período. O mais legal da formação é poder tirar as dúvidas com pessoas que realmente entendem do assunto, e não ficar perdendo horas e horas procurando informação fragmentada na internet (acho que todos sabemos como é). Durante e depois do curso adicionei vários professores e alunos no LinkedIn, e acabei até fazendo algumas entrevistas nas empresas em que eles trabalham.
Ainda não tive a oportunidade de aplicar um projeto de Machine Learning em “produção”, mas já fiz alguns em projetos pessoais. Recentemente fui abordado para uma vaga de analista financeiro em uma grande startup de Curitiba justamente por saber lidar com SQL, Python, dados e automatização. Apesar de estar há menos de 3 meses na posição, já pude automatizar diversas rotinas da minha área, analisar diversos tipos de dados e sinto que realmente estou fazendo a diferença lá dentro.
Como um efeito colateral da ciência de dados, aprendi também a habilidade de programar. Não sou desenvolvedor e também não pretendo ser, mas consegui complementar a minha renda fazendo alguns pequenos trabalhos desenvolvendo scripts nos últimos meses.
Minha expectativa com o mercado de Data Science daqui para frente
Não trabalho no ifood, mas convido você para assistir esse vídeo: O que contar em uma ENTREVISTA DE EMPREGO? | PrimoCast Startups 03 – O Podcast do Primo Rico – YouTube
Apesar de trabalhar em outra startup, temos um ambiente parecido. Todas as áreas têm contato com ao menos SQL para análise de dados e execução de rotinas.
Em um mundo onde empresas crescem em proporções vertiginosas todos os anos, o Excel simplesmente não resolve tudo. Mesmo que você não possua a vontade de ser um cientista, analista ou engenheiro de dados, acredito que entender o básico da área e possuir alguma habilidade como SQL e programação em alguma linguagem será essencial nos próximos anos. Onde existe uma falta de desenvolvedores e cientistas de dados para construírem queries, scripts e sistemas existe um mar de oportunidades para analistas de negócios desenvolverem suas habilidades tecnológicas e aplicarem essas habilidades para fazer a diferença, possibilitando até a trajetória para a área de dados ou tecnologia.
As empresas de tecnologia estão absorvendo uma grande quantidade de pessoas especializadas em dados, e com a geração de dados gerados aumentando em um ritmo acelerado, tenho certeza que isso ainda vai durar por um bom tempo.
Em um cenário mais macro, penso que cada vez mais as soluções de machine learning e dados estão sendo democratizadas. Já vemos alguns produtos dos grandes players tendo uma boa aceitação do mercado, e é uma questão de tempo para que soluções de dados cheguem até os pequenos empresários (claro, com suas particularidades).
Em quais áreas do Data Science mais me identifico
No momento estou trabalhando bastante com ETL. Como parte da ciência de dados você vai precisar saber extrair, transformar e carregar esses dados de uma forma que você possa facilmente consumí-los, e acabei me identificando muito com essa parte. No dia a dia os dados vêm das mais diversas formas, e aos poucos vou aprimorando o meu leque de técnicas e ferramentas para trabalhá-los da melhor forma. Para que as áreas dentro de uma empresa funcionem como um só organismo, é primordial que a informação flua da melhor forma possível, e muitos problemas de negócios são resolvidos dessa forma.
Meus resultados até agora
Em menos de 3 meses nessa nova empresa já consegui automatizar várias etapas de rotina, otimizar queries de SQL, analisar dados de diversas fontes. Também comecei a construir uma nova fonte de renda, comentada anteriormente. Como um profissional recém formado, percebo que agora estou com um leque de conhecimento muito mais completo e preparado para o futuro.
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