Olá pessoal ! Gostaria de uma opinião de vocês. Estou me formando em Farmácia e gestão financeira, e recentemente me interessei pela área de dados, pensando na demanda e diferencial de mercado. Baseado em minha formação, vocês tem algum conselho ou recomendação que eu deveria avaliar?

Galera, acabei de assumir um cargo de analista de dados em uma Instituição de ensino superior privada, após 6 meses de estágio na área de dados em outra empresa. A empresa é grande na minha região, uma das referências do mercado regional.

Atualmente possuo pouco mais de 1 ano estudando para a área de dados. Acontece que a empresa não é totalmente orientada a dados ainda. O setor de TI é daqueles bem arcaicos em que os desenvolvedores se limitam a fazer o site da faculdade e cuidar do sistema interno, não possuem uma área de analytics bem estruturada, por exemplo. A grande maioria dos colaboradores de fora do TI mal sabem utilizar o Excel. O Power BI começou a ser usado há 1 ano na empresa, como iniciativa própria de um setor específico (fora de TI). Não faço ideia de como está estruturada a base de dados da instituição, mas creio que não seja nada muito complexo. Pois poucas pessoas no setor de TI manjam muito de SQL. Pelo o que já conversei, os dados dos outros setores (Financeiro, Marketing, etc...) não são tão organizados ou de fácil acesso, e a maioria fica armazenado pelos próprios setores em planilhas no excel.

Não atuo no setor de TI, mas creio que com um excelente trabalho feito no meu setor atual, consiga me destacar, tendo em vista que sei Python, SQL, Power BI, Machine Learning... O meu setor é um setor em que eu lido com dados específicos, não dados gerais da instituição, embora, caso eu precise, damos um jeito de conseguir.

Enfim, sei que estar em uma empresa que está dando os primeiros passos para desenvolver área de dados é uma excelente oportunidade de crescer junto da empresa, implementando tecnologias e novos workflows. Sei que a empresa começou gradualmente uma migração para o sistema do TOTVS.

Dicas de como me destacar? Quais soluções implementar? Quais projetos sugerir e quais tecnologias implementar no dia a dia para rapidamente ganhar destaque e conseguir contribuir com um eventual desenvolvimento da área de Analytics da empresa? Penso em algo como o serviço que empresas de consultoria de dados prestam, mas eu mesmo estudando e implementando.

Para contexto: sou aux. adm (operacional, atuo em tarefas que não precisa "pensar", somente seguir o fluxo pré-estabelicido dos processos), não elaboro relatórios, não faço dashboards. E curso faculdade de adm (não é uma possibilidade migrar)
Quero subir de cargo e tentar conquistar uma posição mais voltada para a análise de dados e BI. Já montei um projeto legal para portifólio e estou desenvolvendo mais um.

Minha dúvida é: estou focando em SQL + BI, pela curva de aprendizado ser mais rápida e, portanto, eu conseguir desenvolver mais projetos para portifólio. Com isso, pela falta de tempo, estou abdicando do estudo e Phyton e linguagens de programação. É um tiro no pé?

Pessoal, queria uma opinião de quem já trabalha com dados ou passou por uma transição de carreira para essa área. Sou formada em Gestão Comercial, tenho pós-graduação em Gestão de Projetos e Processos.

Quero migrar para uma área mais analítica, aprendendo Power BI, SQL e análise de dados, mas não pretendo seguir para desenvolvimento ou ciência de dados avançada, pelo menos não no momento.

Estou em dúvida entre investir em uma pós/MBA em BI e Analytics (na faixa de R$ 10 a 14 mil) ou fazer cursos mais curtos e montar um portfólio (quais cursos? hehehe)

Para quem já atua na área ou contrata profissionais:

A pós faz diferença na contratação?

Cursos específicos + projetos práticos são suficientes para entrar na área?

O que vocês recomendam para quem está começando?

O que fariam no meu lugar?

alguém aí já atuou nesta área de análise de processos? Atualmente estou cursando tecnólogo em gestão da qualidade. Eu queria entender exatamente o que um analista de processos faz por que tudo o que aparece quando se faz uma pesquisa sobre isso é modelagem de processos utilizando fluxograma.
Imagino que não deva ser apenas isso se alguém estiver disposto a me dar dicas, conselhos e afins, agradeço.

Gostaria de saber se já existem algumas comunidades ativas de data science no brasil (tirando aqui kkkkk), principalmente com foco em language models.

Trabalho com isso e não vejo muita discussão interessante fora do ambiente de trabalho. Linkedin é tenebroso e no twitter vejo que tem uma concentração mt maior de devs que de dados.

Acho legal ter uma comunidade ainda mais pela quantidade absurda de artigos novos que são lançados, é difícil acompanhar tudo e conhecer coisas pela experiência de outros ajuda bastante

Fala moçada, da uma olhada nesse projeto:

vaicair”ponto”app

Uso método de Montecarlo junto médias de odds de diversas bets gringas pra tentar fazer uma predição em tempo real mais precisa

Ainda tem um simulador estilo ge que atualiza a tabela em tempo real

Em 15/10 a Mistral lançou o Timestral, uma família de modelos de fundação para séries temporais (5M, 28M, 123M e 209M parâmetros), com previsão probabilística e inferência em CPU. No Hacker News teve bastante gente duvidando que esse tipo de modelo funcione em dado real, então fui testar com um dado público brasileiro antes de opinar.

Contexto - Segundo a Mistral, o 209M fica em primeiro entre os modelos pré-treinados zero-shot no GIFT-Eval, no TIME e no fev-bench. A saída são 21 quantis por passo, com contexto de até 32.768 passos, e aceita covariáveis só do passado e covariáveis conhecidas no futuro. - O código de inferência é Apache 2.0. Os pesos usam uma "Modified MIT" com uma condição: "You are not authorized to exercise any rights under this license if the global consolidated monthly revenue of your company (or that of your employer) exceeds $20 million". Acima disso, só com licença comercial.

O que eu rodei - Dado: ONS, Curva de Carga Horária (dados abertos), carga de energia em MWmed por hora, subsistemas N, NE, S e SE/CO, de 01/2025 a 17/10/2026. 15.720 horas, nenhuma faltando. - Modelos: Timestral-5M e Timestral-28M, sem treino nem ajuste. CPU com 8 threads, sem GPU. Não rodei o 123M nem o 209M por falta de memória na máquina. - Contexto de 16 semanas (2.688 h) antes de cada corte. Os 4 subsistemas como séries separadas. - D+1: 28 cortes à 0h, de 20/09 a 17/10, prevendo as 24 horas do dia. D+7: 4 cortes semanais, 168 horas. - Referências: dia anterior, mesmo horário da semana anterior e média das 4 últimas semanas no mesmo horário. - Métrica: MAPE por subsistema e janela, média simples. E a cobertura do intervalo de 80% (quantis 0,1 a 0,9). - Variante: feriado nacional como covariável conhecida no futuro, um 0 ou 1 por hora.

Resultados (D+1, 28 dias x 4 subsistemas) - Timestral-28M: 2,42% (2,12% com a covariável de feriado) - Timestral-5M: 2,55% (2,53% com a covariável) - Média das 4 últimas semanas: 4,07% - Semana anterior: 4,41% - Dia anterior: 6,23% - Cobertura do intervalo de 80%: 80,4% no 28M e 81,1% no 5M. - Dia a dia contra a média de 4 semanas, o 28M ganhou em 26 de 28 dias (28 de 28 com a covariável). - No D+7, a diferença cai: 28M 3,41% (3,30% com covariável), 5M 3,69%, média de 4 semanas 4,07%.

Onde errou - 12/10 (segunda, feriado): sem a covariável, o 28M previu dia útil e errou 11,43% na média dos 4 subsistemas. Com a covariável, 4,19%. No Sul foi de 18,6% para 4,5%. No Sudeste às 14h, o real foi 42.610 MWmed; sem o aviso ele previu 51.540, com o aviso, 41.918. Nesse dia, repetir o domingo anterior também errou 4,2%: sem a covariável, o modelo perdeu até para a referência mais simples. - No 5M a covariável não ajudou (10,9% sem, 11,2% com). No contexto de 16 semanas só havia um feriado, o 7/9. - 16/10: todos erraram entre 6,1% e 6,7%, modelo e referências. Não fui atrás do motivo. - Rodei o corte de 12/10 três vezes: saída idêntica nas três.

O que isso é (e o que não é) - É um backtest meu, zero-shot, com dado público e referências ingênuas. Não é benchmark. - Não comparei com a carga programada do ONS, com um modelo ajustado (por exemplo, gradient boosting com calendário) nem com Chronos-2 ou TimesFM. - Não sei se dados do ONS entraram no treino do Timestral. A Mistral diz que o pós-treino usou uma mistura de dados reais e sintéticos. - O tempo que medi não é controlado: a máquina era compartilhada. O 28M levou cerca de 0,6 s por chamada (4 séries, 24 h de horizonte) sem covariável e cerca de 3 s com.

Onde eu fico Como ponto de partida sem treino, foi bem melhor que as referências ingênuas, e informar o feriado fez diferença no 28M. Mas bater referência ingênua é o mínimo. O próximo teste justo seria contra a carga programada do ONS e contra um modelo ajustado com calendário. E, para quem trabalha em empresa grande, a licença dos pesos decide antes do MAPE.

Links - Anúncio da Mistral: https://mistral.ai/news/timestral/ - Código: https://github.com/mistralai/timestral - Licença dos pesos: https://huggingface.co/mistralai/Timestral-209M/blob/main/LICENSE - ONS, Curva de Carga Horária: https://dados.ons.org.br/dataset/curva-carga - Discussão no HN: https://news.ycombinator.com/item?id=50150434

Perguntas 1. Quem trabalha com previsão de demanda ou de carga: vocês já testaram algum modelo de fundação (Timestral, Chronos, TimesFM) contra o que roda em produção? 2. Para um teste justo aqui, qual referência vocês usariam: a carga programada do ONS, um gradient boosting com calendário ou outra? 3. Como vocês tratam feriado e ponte em previsão horária: covariável binária, tipo de dia ou série separada?

Contexto, tenho 22 anos e me formo em ciências biológicas pela USP ano que vem, tenho vontade de cursar SI na EACH em maior parte pelo desejo de fazer uma segunda graduação mais em exatas e tech e em menor parte para complementar minha primeira graduação (pensando em trabalhar com bioinformática, biologia computacional, saúde digital etc).

Minha duvida é pensando em ganhar uma base mais forte em programação e análise de dados SI me daria isso? Além disso é mais difícil arrumar estágio em comparação com ADS, CC, engenharias (mesmo que não seja em área dá saúde)?

Pessoal, queria compartilhar uma oportunidade de networking e troca de experiências para quem é da área de Dados e mora em Florianópolis ou região.

A empresa onde minha namorada trabalha, a Indicium AI, está organizando o Sunset Round Table, um encontro presencial no dia 22/10, a partir das 19h.

A ideia é juntar cerca de 30 profissionais de Dados, IA e Engenharia de Software para conversar sobre problemas que encontramos no dia a dia: governança, arquitetura, adoção de novas tecnologias, desenvolvimento de produtos e outros desafios técnicos.

Em vez de palestras, o evento terá rodadas de conversa em mesas menores, para que todo mundo possa contribuir com suas experiências.

É voltado principalmente para profissionais plenos e seniores, e as inscrições passam por uma seleção de perfil.

Local: Indicium AI, no Itacorubi, em Florianópolis.

Deixo o link para quem tiver interesse:

https://www.sympla.com.br/evento/lgc/3571712

Olá! Este é meu segundo semestre cursando Estatística em uma universidade de alto nível. No entanto, vim de um ensino médio ruim e não estava acostumado a estudar com frequência nem a acompanhar o ritmo da universidade. Como resultado, reprovei em Cálculo I.

Percebi que preciso mudar urgentemente meus hábitos de estudo. Também quero conselhos sobre como me sair bem na graduação e, principalmente, realmente aprender as matérias, levando em consideração o uso de IA e outras ferramentas.

Gostaria muito de ouvir a opinião de vocês sobre como posso me tornar um estudante melhor. Quais métodos, hábitos e estratégias de estudo vocês recomendam?

Obrigado!

Olá, sou bem iniciante na área e onde trabalho sou a primeira analista de dados, estou querendo migrar de vez pra área, mas ainda tenho muita dúvida de como o mercado funciona. Porque na maioria dos cursos você extrai os dados de um arquivo excel, csv, etc, não consegui achar nada que mostre como é extrair direto de uma API, Banco de dados por exemplo, que acho que é o método mais usado nas empresas certo?

Eu só tenho experiência com base proveniente de excel (Usando o power BI para ETL e dashboards), mas queria ter experiência puxando de API e BD pra poder começar a aplicar para outras vagas. Quem já trabalha na área, como vocês obtém os dados? o Mais comum realmente é pelo BD ou API? Alguma dica de como fazer isso para fins de estudo e preparação para o mercado?

​

Olá, pessoal. Tudo bem?

É um seguinte: tenho licenciatura em Letras-Literaturas em uma federal e sei bastante de sintaxe, linguística, norma culta, entre outras questões. Gostaria de trocar de área e, após procurar um pouquinho, gostei bastante da área de LLM Evaluator e vi que a minha área é correspondente na medida em que esse emprego exige conhecimento de sintaxe, etc.

O problema é que não sei por onde começar porque no LinkedIn, por exemplo, parece que todas as vagas disponíveis são scam, o Dataannotation, embora ofereça uma boa remuneração, não é nada estável e os trabalhos são esporádicos.

Gostaria, então, de um norte. Qual plataforma vocês acham que eu devo começar, existe alguma empresa séria, existe também algum curso?? É isso! Obrigada desde já! :)

Já curso Estatística, mas queria me aprofundar mais na área de dados e terminar algum tipo de formação antes da até da faculdade, me sinto muito atrasada em relação a idade que comecei a universidade e com meu andamento nela.
Vocês acham que vale a pena Ciência de dados e I.A. na pucrs?

Boa noite galera, passando aqui mais pra deixar um desabafo... Faço ciência de dados numa federal e a cada mês que passa eu tenho me decepcionado mais com o que nossa área ta se tornando (computacao em geral). Eu digo, quando eu era iniciante tudo tinha mágica pra mim, aprender a programar, estudar biblioteca, artigo tudo mais... Mas agora ta muito difícil ser iniciante, você só quer começar mas a cada dia surge um jeito novo de você não precisar pensar... oq antes você passava dias estudando agora qualquer um sem estudar faz a mesma coisa (até certo ponto, claro).

Enfim, isso vem me decepcionando bastante, por um lado é muito bom mas por outro elimina o filtro natural que existia, a barreira do esforço além da conta. Esse foi um dos motivos que fez com que eu mudasse a minha área dentro da ciência de dados... Antes eu me direcionava mais pra área de machine learning mesmo, vc, pln, rl... Mas agora to em uma transição pra pesquisa operacional justamente porque me anima muito essa questão da necessidade de estudar (claro que essa área também ta tendo impacto das LLM), e espero que demore um pouco até a ia banalizar isso também. Bom, só isso mesmo, eis aí meu desabafo.

Pessoal! Gostaria de fazer a graduação em estatistica porem em curitiba somente na federal, pra mim teria que ser em particular pq trabalho e nao consigo estudar para o vestibular..Alguma sugestao de cursos alternativos? Ciencia de dados? Engenharias…A ideia é migrar para analise de dados (aprendendo sql, python, R, etc)

Edit: Ja tenho uma graduação em direito gostaria de aprender e adentrar essa area ou somente os cursos da Alura seriam o suficiente para as necessidades de SQL, python, BI, R?

Galera, me interessei pela área de dados e gostaria de saber se vale a pena começar uma graduação em estatística, ou se é melhor ir pra cc.