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

  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!
  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.

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

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Adriano A. Santos

Adriano A. Santos

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