Introdução
Se você quer descobrir como se tornar um Data Scientist e conquistar seu primeiro emprego, existe um erro que pode atrasar sua carreira durante anos. Eu descobri isso depois de diversas reprovações em processos seletivos. Neste artigo, compartilho a experiência que mudou minha trajetória e explico por que construir um portfólio com projetos reais foi o fator decisivo para acelerar minha carreira em Data Science.
O que você vai aprender
- Como se tornar um Data Scientist de forma mais estratégica;
- Por que muitos candidatos são reprovados nas primeiras entrevistas;
- A diferença entre projetos de estudo e projetos profissionais;
- Como criar um portfólio que chama a atenção dos recrutadores.
Minha jornada para me tornar um Data Scientist
Muito estudo, mas poucos resultados
No início da minha carreira eu estudava estatística, Machine Learning e Ciência de Dados diariamente. Também trabalhava como Analista de BI e desenvolvia análises para apoiar decisões de negócio. Apesar disso, eu não conseguia avançar nos processos seletivos para vagas de Data Scientist.
As entrevistas
As primeiras entrevistas sempre giravam em torno de duas perguntas:
• Como foi sua trajetória profissional?
• Qual projeto você mais se orgulha de ter desenvolvido?
O erro que atrasou minha carreira
Eu apresentava apenas projetos de visualização de dados. Embora fossem bons trabalhos, eles não demonstravam minhas competências como futuro Data Scientist.
Foi quando um amigo fez uma pergunta simples: ‘Os projetos que você apresenta realmente mostram que você sabe resolver problemas de Data Science?’
Como se tornar um Data Scientist na prática
A resposta foi investir em um portfólio profissional. Recrutadores procuram evidências de que você consegue resolver problemas reais utilizando Ciência de Dados, Machine Learning e análise de dados.
O que faz um projeto ser relevante?
- Um projeto de portfólio deve:
- Resolver um problema real de negócio.
- Ser tecnicamente desafiador.
Projetos que não devem ser o destaque do seu portfólio
Titanic
É excelente para aprender Machine Learning, mas não representa um problema real de negócio.
Iris
Também é ótimo para estudos, porém é simples demais para demonstrar experiência profissional.
Projetos de estudo x Projetos profissionais
| Projetos de estudo | Projetos profissionais |
| Aprender conceitos | Resolver problemas reais |
| Datasets didáticos | Problemas de negócio |
| Treino técnico | Demonstra experiência |
| Portfólio de estudos | Portfólio profissional |
Conclusão
Se você deseja saber como se tornar um Data Scientist, concentre seus esforços em desenvolver projetos relevantes que resolvam problemas reais. Conhecimento técnico continua sendo essencial, mas um portfólio consistente é o que demonstra sua capacidade de gerar valor para empresas e aumenta suas chances de conquistar o primeiro emprego em Data Science.
Perguntas frequentes
Preciso de faculdade para me tornar um Data Scientist?
Uma graduação ajuda, mas um portfólio forte costuma ter grande peso nas seleções.
Quantos projetos devo ter?
Entre três e cinco projetos completos normalmente são suficientes.
Onde publicar meus projetos?
GitHub é a principal plataforma e pode ser complementado com artigos explicando o projeto.ojeto.