Ciência de Dados e as coisas que não te contaram sobre migrar de área.

Olá, pessoal. Tudo bem? Eu espero que sim.

Este post aqui é para provocar vocês sobre um tema do qual julgo bastante relevante nos dias atuais: migrar para a área da ciência de dados.

A primeira coisa que você pode me perguntar é: mas o que você entende sobre este tema?

Bem, eu acho que essa foi uma das coisas que eu mais fiz ao longo da minha carreira profissional. Vou “falar” um pouco sobre a minha experiência com o tema e você pode decidir permanecer lendo ou não.

Eu sou formado em eletrônica e telecomunicações pela saudosa Escola Técnica Redentorista. Uma formação bastante intensa e prática sobre as áreas em questão. Eu tive a sorte de terminar uma formação técnica junto ao meu ensino médio. Como experiência de vida, essa foi uma das coisas mais legais que uma pessoa daquela idade poderia ter.

O meu primeiro estágio foi com manutenção de impressoras e microcomputadores em uma empresa de Rádio e TV. Depois de lá, eu fiz um curso sobre o banco de dados LightBase e, meses depois, fui convidado a trabalhar na Light Infocon S.A. Permaneci na empresa por exatos 10 anos!

Mesmo trabalhando na Light Infocon por tanto tempo, eu desempenhei bastante atividades diferentes. Comecei como atendente de suporte técnico. Depois, assumi a gestão do suporte técnico da empresa. Tempos depois, comecei a aprender sobre segurança e redes de computadores. Depois de um tempo, assumi a gestão do site e da rede da empresa.

Comecei a me interessar por programação e resolvi aprender sobre. A primeira linguagem que eu aprendi foi Visual Basic, ainda me lembro… depois de um tempo, eu fui aconselhado a aprender sobre desenvolvimento Web. No tempo, CGI, HTML, e JavaScript era uma linguagem de brinquedo… Aprendi ASP. Comecei a ser parte da equipe de desenvolvimento de projetos da empresa. Foi aí que chegou a tecnologia .NET e, junto com ela, o meu primeiro amor C#. Foi neste momento que eu comecei a coordenar as atividades da comunidade técnica de .NET no Estado da Paraíba, junto com o meu amigo Pedro (VSoft) e, também, comecei a trabalhar como evangelista Microsoft na área acadêmica.

(Pasmem: Eu não contei ainda, mas eu cursava Administração de Empresas até então, e eu larguei o curso no sétimo período para cursar Lic. em Computação. Ah… enquanto eu era aluno de graduação, eu também abri uma empresa no Parque Tecnológico! Pois é… eu também fui empresário. A empresa acabou porque os meus sócios decidiram seguir outros caminhos e, por decisão conjunta, decidimos fechar a empresa.)

Fui desenvolvedor e passei por todas as etapas de evolução na função. Depois de uns anos, comecei a ministrar treinamento sobre as tecnologias da empresa e, também, a vender e a gerenciar alguns projetos. Com o passar do tempo, novas competências foram adquiridas e eu comecei a projetar as soluções da empresa, avaliar mercado etc. etc. etc. Quando eu saí da empresa, eu estava desempenhando a atividade de gerente técnico da empresa.

Saí da Light Infocon e fui para a área acadêmica. Fiz mestrado e comecei a ministrar aula em universidades. Terminei o mestrado e entrei no Doutorado. No momento em que eu fazia o meu doutorado, eu ensinava em uma instituição de ensino superior e, também, coordenava um laboratório de pesquisa. Depois que eu terminei o meu doutorado, eu continuei como professor universitário, mas agora gerenciava outro laboratório de pesquisa em inteligência artificial na UFCG.

No meio do meu Doutorado, em meados de 2014, eu tive conhecimento com a área de Ciência de Dados e me apaixonei. Paralelamente a todas as atividades já mencionadas, eu comecei a me aprofundar na área; por muito pouco não mudei de área no Doutorado, mas deu para fazer tudo isso ao mesmo tempo.

Anos depois… estou eu aqui, no Quebec. Atualmente eu trabalho com ciência de dados na área de Visão Computacional. Sou o responsável pelo treinamento dos modelos de Deep Learning da empresa da qual participo, bem como, responsável pelo processo de otimização dos modelos.

P.S: Isso deve ter dado um nó em sua cabeça, não? Mas essa foi a minha história. Note que eu mudei inúmeras vezes e eu ainda acho que estou pronto para novas mudanças, se assim for.

Depois de TODO esse texto (e eu espero que não tenha ficado muito chata a leitura) e depois de todas essas experiências, eu aprendi alguns pontos que eu julgo importante para você que quer migrar de área, e eu vou começar a falar sobre cada um agora. Vamos lá!

1 — Responda aos PPQC

Mas o que é PPQC? Simples: Por que? Para onde? Quando? Como?

Por que?

Pergunta fundamental. Qual é a motivação de sua mudança? Insatisfeito com o que você faz? Salário? Oportunidades? Acompanhar as tendências?

Cada um tem a sua própria motivação, mas é essencial que você tenha uma bem definida. As vezes que eu mudei foram por busca de novos desafios e muitas outras por sobrevivência mesmo. Para as pessoas da área de TI, mudar de área é algo até natural. As empresas mesmo nos força, muitas vezes, a mudarmos de função simplesmente para que um aumento salarial seja justificado… Mas o foco aqui é você e uma coisa que você deve ter em mente é o motivo que está te motivando a mudar.

Para onde?

Com a minha experiência atual, eu pude perceber um fator bem interessante entre o nosso povo, no Brasil, e as pessoas daqui do Canadá. Muitas vezes a gente até sabe o que está nos motivando a mudar de área, mas não decidimos para onde vamos! Muitas vezes nem analisamos a possibilidade de não termos opções de emprego na região em que moramos e que tenha relação com a nova área.

Aqui no Canadá, eu percebi que as pessoas focam uma organização, uma posição, pega os requisitos para tal e se dedica, muitas vezes estudando por meses e meses, para então aplicar para esta vaga.

Eu não sei o que você almeja. Não sei quais são os seus objetos e sonhos. Se você quer trabalhar em um grande player como Microsoft, Google, Amazon, NVidia etc. ou se você deseja morar em uma cidade com qualidade de vida para os seus filhos e ter uma vida mais leve — mesmo trabalhando com TI. Mas de uma coisa eu sei: você é capaz de ir para onde o seu coração desejar, e se alguém disser que não é porque essa pessoa é frustrada e está jogando sobre os teus ombros as próprias limitações e medos. Quem não sabe para onde quer ir, qualquer canto é bom…

Eu queria vir para o Canadá. Bem, hoje estou aqui.

Quando?

Quando? Quando? Em um mês? Um ano? Dois anos? Cinco anos? Isso importa mesmo? É CLARO que sim! Você tem que encarar o processo migratório como um PROJETO. Então, ele tem um início, um meio e um fim — minimamente! Trate o seu processo como um projeto de fato, com marcos a serem alcançados e com datas! Leve o seu projeto a sério.

Por que eu digo isso? Porque eu o fiz. Dediquei muito tempo e recursos para poder trabalhar com o que eu trabalho. Optei por permanecer em casa nos finais de semana e feriados para estudar e me dedicar ao meu projeto. Tudo tem um preço! Como diz Zeca Baleiro: nada vem de graça, nem o pão nem a cachaça.

Eu queria trabalhar com ciência de dados. Hoje eu sou cientista de dados em tempo integral e trabalhando com o Estado-da-Arte.

Como?

Agora nós conversaremos sobre como se tornar um cientista de dados de verdade.

Essa última frase pode parecer sem sentido na primeira leitura, mas ela tem todo sentido. Quando eu comecei a estudar sobre ciência de dados, apesar de sempre ter trabalhado com atividades relacionadas a dados (banco de dados, gestão de conhecimento, gestão de documentos, processamento e recuperação de texto etc.), eu ainda não era cientista de dados. Porém… eu não perdia a oportunidade para falar sobre a área.

Um grande amigo, um dia, me disse: Adriano, quando você fazia palestras sobre ciência de dados, eu achava bem legal o que você falava, mas não te dava tanta credibilidade… qual experiência nessa área especificamente você tinha??? Estamos falando de 2014–15…

Ele está errado? Claro que não! Ele estava certo até demais. Quando eu comecei a falar sobre a área, eu ainda não tinha atuado como cientista de dados. Havia terminado alguns cursos, lido alguns livros, feito alguns exemplos… mas nada sério sobre ciência de dados.

Como professor, eu comecei a fazer algumas pesquisas com alguns alunos, mas mesmo assim ainda não era algo tão robusto.

Então eu comecei a engrossar o caldo com alguns projetos mais complexos. Comecei a trabalhar como cientista de dados em alguns projetos da área de saúde e na indústria. Fui criando experiências reais sobre a vida de um cientista de dados. Depois de tantos anos, bem, eu acredito que posso falar com propriedade sobre o tema, inclusive o meu amigo também concorda comigo! (risos)

O que você precisa saber sobre a vida de um cientista de dados?

  1. Ciência de dados está mais próxima da ciência do que da engenharia de software. Tenha em mente que o método científico fará parte do seu dia-a-dia para SEMPRE. Se você não gosta disso, eu não o aconselho a entrar na área. E isso não quer dizer que você não seja tão bom para a área. Quer dizer que você será mais feliz em outra. Eu, por exemplo, não tenho a menor vocação para ser médico.
  2. Matemática é a competência mais importante do mundo. (ponto)
  3. Programação é uma competência importante. Esteja pronto para programar, aprender novas linguagens etc. etc. etc. Você não precisa ser o melhor desenvolvedor do mundo, mas precisa ser bom suficientemente para resolver qualquer problema que venha pela frente. Ah! Mas a área que eu quero trabalhar não precisa de programação… Vou te responder em breve sobre isso, ok?
  4. Você está disposto a trabalhar em áreas diferentes? Então… essa é uma das coisas mais interessantes da área. Um cientista de dados deve estar preparado para trabalhar com domínios de conhecimentos diferentes dos da sua formação. Inclusive essa é uma das coisas MAIS BACANAS da área! Esteja pronto. Caso não esteja pronto, esteja disponível a aprender.
  5. Você deve conhecer as diversas atuações de um cientista de dados. Da mesma forma que eu acho uma chatice esse lance de classificar um desenvolvedor em front-end, back-end, full-stack, eu acho desnecessária a classificação das atuações de um cientista de dados. Se você é um desenvolvedor, você tem que ser a melhor versão de você: você tem que ser completo. Se você é um cientista de dados, você também deve ser a melhor versão de você mesmo. Você é um resolvedor de problemas e não deve se importar com o domínio dele. Esteja pronto para aprender coisas novas o tempo todo!

Para concluir esse post, eu vou escrever sobre 7 coisas que eu acho que você, que aspira ser um cientista de dados, deve seguir.

  1. Encare a sua transição de área como um projeto (sim… estou falando sobre isso novamente);
  2. Encontre e enfrente as suas limitações: conheça a si mesmo e busque melhorias. Se você não é bom em matemática, se esforce para melhorar nesta competência. Se você não é bom programador, idem. Não há problemas em ter pontos fracos, todos nós os temos. Mas arrumar desculpas e não buscar melhoria só vai atrasar os seus planos;
  3. Invista tempo e dinheiro em sua formação: tudo em que investimos tempo e dinheiro é importante para nós. Pode parar para pensar… então, se se tornar um cientista de dados é algo realmente importante para você, invista sem pena;
  4. Escolha onde você quer chegar e seja a tartaruga surda: Não importa se você quer trabalhar em uma empresa que, por agora, parece ser impossível. O impossível só existe para quem ficou no meio do caminho. Seja como a tartaruga surda (http://www.tudosobrefloripa.com.br/index.php/desc_blogs/tartaruga_surda);
  5. Compartilhe a sua evolução: partindo do pressuposto de quem não se mostra não é lembrado, aprenda a compartilhar os seus passos. Crie um blog, poste no LinkedIn, crie um github etc. e não ligue se são exemplos iniciais ou contribuições significativas em frameworks conceituados. Apenas faça e siga o fluxo;
  6. Sempre esteja aberto para aprender: Hoje em dia eu tenho mais de 20 anos de experiência em assuntos relacionados ao domínio da computação, mas a coisa mais certa que eu aprendi ao longo dos anos é que sempre haverá algo novo ou antigo que eu preciso aprender. Nunca saberemos demais… entende?
  7. Valorize o que você sabe: Pode parecer um pouco contraditório esta afirmação aqui, comparando-a à anterior. Mas não são. Saber que você não está completo não significa dizer que você não deva reconhecer o seu valor e competências. Se valorizar não é ser arrogante. Dizer que sabe de algo e que é bom em algo não é a mesma coisa que dizer que você é melhor do que os outros.

Para terminar este post aqui (mais uma vez, mas agora vai!), eu vou responder sobre a importância de reforçar todas as suas competências, independentemente de ser algo de necessidade atual ou não.

Quando a gente vai comprar um carro, geralmente a gente busca comprar o mais completo, correto? O que possui mais recursos. Quem possibilita mais segurança. Confiança. Conforto. Que está pronto para qualquer momento, não é verdade? (eu sei que você já sacou o que eu quero dizer, mas eu vou continuar…)

Então… do mesmo jeito é na vida profissional. Quando uma empresa vai recrutar alguém, ela deseja o profissional mais completo. O que passa mais segurança. Com maior domínio de conteúdo e experiências. O presente e o futuro pertencem às pessoas capazes de adaptação.

Então é isso, meus amigos. Espero ter somado de alguma forma na sua vida.

Boa sorte!

Senior Computer Vision Data Scientist at Conception Ro-Main (Quebec — CA). DSc in Computer Science. MTAC Brazil. https://github.com/adrianosantospb

Senior Computer Vision Data Scientist at Conception Ro-Main (Quebec — CA). DSc in Computer Science. MTAC Brazil. https://github.com/adrianosantospb