Como conseguir estágio em Ciência de Dados? - Hora da Facul
Como conseguir estágio em Ciência de Dados?
Por Felipe Cortinas em 18:22 de 07/07/21
O que não faltam são conselhos quando estamos a procura de um estágio em Ciência de Dados. Como essa área é bastante complexa e desafiadora, antes de conseguir seu cargo em uma empresa, é preciso conhecer a profissão e ganhar experiência. Além disso, é necessário confiança para exercício da função.
Caso você não realize o primeiro estágio em Ciência de Dados, seu caminho na carreira será bem mais difícil. Assim, até mesmo para pessoas que já possuem experiência, fazer um estágio remunerado no setor é a melhor alternativa.
Se você quer saber como conseguir um estágio em Ciência de Dados, você veio ao lugar certo! Vamos passar algumas dicas baseadas em experiências profissionais para tornar seu objetivo realidade.
O que é Ciência de Dados e quais são as suas terminologias mais comuns?
Veja algumas terminologias comuns da Ciência de Dados:
Habilidades necessárias para conseguir um estágio em Ciência de Dados
Diferenciais para conseguir um estágio em Ciência de Dados
Com a quantidade diária de dados crescendo exponencialmente, as fontes de dados e a capacidade para armazená-los e coletá-los da melhor forma possível evoluíram bastante. Com isso, as ferramentas usam uma grande quantidade de técnicas para extrair os padrões necessários e coletar os dados mais úteis. Em resumo, é disso que se trata a Ciência de Dados.
Portanto, a Ciência de Dados envolve o uso de técnicas para entender e construir modelos de dados preditivos, que servem para auxiliar na tomada das decisões de negócios. Algumas aplicações populares para a Ciência de Dados incluem a detecção de fraudes, análises de esportes, planejamento de rotas aéreas. Logo, a Ciência de Dados se baseia em gerar insights das informações disponíveis e encontrar padrões a partir das mesmas.
Visão computacional: permite que as máquinas tenham capacidade de ver e compreender tudo o que está ao redor delas. Você já notou como o Facebook sugere de forma automática algumas tags em seus posts ou imagens? Esses são bons exemplos de visão computacional.
Aprendizado de máquina ou machine learning: se baseia no uso de algoritmos para aprendizado com os dados e tomada de decisões baseadas em informações.
Aprendizado profundo ou deep learning: esse é o subconjunto do aprendizado de máquina, criado para imitar os recursos de tomada de decisão dos humanos em geral. Um bom exemplo é a identificação de objetos em imagens, ou até mesmo a classificação das imagens.
Assim, com um breve conhecimento sobre as terminologias mais usadas no ramo da Ciência de Dados, fica bem mais fácil conseguir manter um diálogo com seus futuros empregadores.
Antes de mais nada, recomendamos que você tenha noções básicas a respeito de estatística e probabilidade. Essas são duas áreas extremamente essenciais a um estágio em Ciência de Dados. Portanto, sem um sólido conhecimento dessas áreas, infelizmente você não fará muito progresso no campo da Ciência de Dados ou no processo de entrevista para um estágio.
Os conceitos básicos de estatísticas e probabilidade estão totalmente integrados no ecossistema da Ciência de Dados. Além disso, existem diversas técnicas utilizadas para determinada estrutura de dados. Veja alguns tópicos importantes para um estágio em Ciência de Dados:
Estatísticas descritivas: modo, média, mediana, variância e desvio padrão;
Probabilidade: ensaios de Bernoulli, função de massa de probabilidade, teorema do limite central e distribuição normal;
Estatística inferencial: intervalo de confiança, testes de hipóteses e correlação.
Em sua entrevista de estágio, você poderá esperar uma série de perguntas sobre os campos de estatística e probabilidade, principalmente nos conhecimentos citados acima. Para você começar a estudar os conceitos, recomendamos leituras em blogs especializados em Ciências de Dados. Ademais, fazer simulações e testes online sobre probabilidade e estatística, além de buscar guias detalhados sobre as aplicações práticas, podem ajudá-lo.
Além disso, é extremamente importante saber programação para se tornar um cientista de dados. As duas ferramentas de codificação mais utilizadas atualmente são o Python e o R, e você deve estar familiarizado com ao menos um desses. Ambas as linguagens são de código aberto e possuem uma grande comunidade ativa.
A linguagem em R é mais utilizada para o trabalho de análise estatística, enquanto o Python é o preferido para tarefas que envolvam aprendizado de máquina e aprendizado profundo. A vantagem é que existem várias bibliotecas públicas que proporcionam conhecimentos gratuitos.
Podemos dizer que o Python é o mais buscado pelas empresas atualmente, e também é a escolha mais fácil para quem está começando a aprender. Isso se deve à flexibilidade que essa linguagem oferece, o que a possibilita ser utilizada em diversas aplicações na rotina do estagiário em Ciência de Dados.
Após conseguir absorver os conceitos aprendidos durante o Curso Superior em Tecnologia (CST) em Ciência de Dados, é preciso que você implemente seu esforço na criação de um portfólio digital ou perfil online.
Para você mostrar seu potencial e habilidades adquiridas, recomendamos trabalhar em projetos que usem os conhecimentos do setor. Além disso, a melhor forma de aplicar seus conhecimentos é na prática, afinal, desenvolver um projeto do começo ao fim dará uma ideia sobre as possibilidades e desafios da área.
Procure projetos de código aberto que sejam relevantes ao seu campo de interesse. Isso mostra, de certa forma, a paixão pela Ciência de Dados, o que lhe dará vantagem aos olhos do empregador. Recomendamos que você trabalhe em alguns problemas conhecidos da indústria, desenvolvendo uma base de conhecimento das capacidades e responsabilidades que um estágio em Ciência de Dados pode proporcionar.
Nesse sentido, é essencial construir um perfil no GitHub, pois, esse será essencialmente seu currículo em Ciência de Dados. A maioria dos recrutadores olha o perfil do candidato no GitHub para avaliar o potencial.
Uma boa maneira de manter seu perfil atualizado é listar, simultaneamente ao seu trabalho em algum projeto, a declaração de algum problema ou questão no próprio GitHub. Elaboramos uma breve lista de verificação que você poderá seguir na próxima vez que for adicionar seu código no GitHub:
Adicione a declaração do problema
Faça um arquivo leia-me (ou read me)
Escreva códigos limpos
Faça comentários em seu código
Coloque seus projetos tanto pessoais quanto profissionais
Se você tiver nível, contribua em projetos de código aberto
Portanto, ter o máximo de conhecimentos sobre a Ciência de Dados e disponibilizar seu portfólio online é importante para que você seja encontrado e avaliado por futuros empregadores. Compartilhar suas dúvidas e experiências nas comunidades online também o desenvolverá. Além disso, não hesite em perguntar para seu professor do curso sobre qualquer dúvida relacionada ao segmento.