As diversas carreiras no mundo de dados

Palestra realizada na Faculdade Pitágoras em Guarapari - ES para os alunos de Ciência da Computação.

Transcript

1. As diversas carreiras no mundo de dados João Victor Rocon Maia joao@joaovrmaia.com
2. Sobre mim
4. Agenda • O mercado de TI: passado, presente e futuro • O que é essa área de dados? • Quem são os profissionais da área de dados? ◦ Engenheiro de Dados (Data Engineer) ◦ Analista de negócios (Business Intelligence - BI) ◦ Analista de Dados (Data Analyst) ◦ Cientista de Dados (Data Scientist) ◦ Engenheiro de Aprendizado de Máquina (Machine Learning Engineer) • Como ingressar na área • Mercado de trabalho • Considerações finais
5. O mercado de TI: passado, presente e futuro
6. O mercado de TI: passado, presente e futuro
7. O mercado de TI: passado, presente e futuro
8. O mercado de TI: passado, presente e futuro
9. O que é essa área de dados?
10. O que é essa área de dados?
11. O que é essa área de dados?
12. O que é essa área de dados?
13. O que é essa área de dados?
14. O que é essa área de dados?
15. O que é essa área de dados? https://serenata.ai
16. Quem são os profissionais da área de dados?
17. Quem são os profissionais da área de dados?
18. Quem são os profissionais da área de dados?
19. Quem são os profissionais da área de dados?
20. Engenheiro de dados
21. Engenheiro de dados
22. Analista de negócios
23. Analista de negócios
24. Analista de dados
25. Analista de dados
26. Cientista de dados
27. Cientista de dados
28. Engenheiro de Aprendizado de máquina
29. Engenheiro de aprendizado de máquina
30. Como ingressar na área?
31. Como ingressar na área?
32. Como ingressar na área?
33. Como ingressar na área?
34. Mercado de trabalho
35. Mercado de trabalho https://bit.ly/2Qnn5fi
36. Mercado de trabalho https://abr.ai/2lSpH7d
37. Mercado de trabalho https://abr.ai/2lSpH7d
38. Mercado de trabalho https://www.glassdoor.com/Salaries
39. Mercado de trabalho
40. Considerações finais
41. Considerações finais
42. Considerações finais Fonte: http://www.tylervigen.com/spurious-correlations
43. Considerações finais Médias: • Aritmética: somatória dos dados do espaço amostral dividido pelo tamanho do espaço amostral • Mediana: o ponto que divide o espaço amostral ao meio • Moda: o ponto que ocorre com mais frequência no espaço amostral
44. Considerações finais
45. Considerações finais
46. Considerações finais
47. Considerações finais
48. Considerações finais Momento auto jabá: https://blog.joaovrmaia.com/2018/05/09/organizando-o-ambiente-python/
49. Considerações finais Momento auto jabá: https://blog.joaovrmaia.com/2018/06/07/kang-fu-pandas-parte-1/
50. Considerações finais Livros: • Data Science from Scratch por Joel Grus (O'Reilly Media) • The Elements of Statistical Learning por Hastie, Tibshirani and Friedman (Springer) • Machine Learning in Action por Peter Harrington (Manning) • How to Lie with Statistics por Darrell Huff, D. Huff e Irving Geis • Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster por Alistair Croll e Benjamin Yoskovitz • Dados Demais!: Como Desenvolver Habilidades Analíticas para Resolver Problemas Complexos, Reduzir Riscos e Decidir Melhor por Thomas Davenport e Jo Ho-Kim • Estatística: O que é, para que serve, como funciona por Charles Wheelan • Moneyball: O homem que mudou o jogo por Michael Lewis
51. Considerações finais Dev-ES: http://www.dev-es.org/ Vix Data: https://www.meetup.com/Vix-Data-Meetup/ Data Hackers: http://datahackers.com.br/ AI Brasil: https://www.meetup.com/ai-brasil/ Training Center: https://trainingcenter.io/
52. Dúvidas?
53. Obrigado
54. Contatos João Victor Rocon Maia Redes sociais: @jvrmaia E-mail: joao@joaovrmaia.com Telegram: jvrmaia