Sou um cientista de dados comum. E estou vivendo bem há 10 anos

• Sei que existem Data Scientists realmente brilhantes, com PhD, trabalhando em FAANG e dominando as tecnologias mais recentes
• Mas eu não sou desse tipo
  • Tenho trabalhado em empresas pequenas e médias que usam tecnologias antigas, em empresas onde eu era a única pessoa fazendo o papel de Analyst/Scientist, e em empresas das quais a maioria das pessoas provavelmente nunca ouviu falar
  • Não faço nada de extraordinário, não me considero inteligente ou excepcional, e provavelmente não passaria nas entrevistas atuais da FAANG
• Mesmo assim, tive experiências incríveis como Data Scientist e gerei impacto real nas empresas em que trabalhei
  • Ainda hoje, quando participo de entrevistas, não tenho muita dificuldade para receber ofertas, embora isso tenha ficado bem mais difícil no momento atual
  • Sempre mantive a vontade e a iniciativa de aprender coisas novas, e descobri que tenho talento para traduzir informações complexas de um jeito que qualquer pessoa consiga entender
• Tento manter uma postura gentil e empática, e mostrar para qualquer pessoa que dados podem ser interessantes e divertidos
  • Rejeito a atitude de diminuir os outros para parecer mais inteligente e, por isso, adoro explicar conceitos complexos de forma que qualquer pessoa consiga entender
• Gosto de mostrar insights e direções a seguir a partir dos dados
  • Mesmo que muitos modelos não levem a resultados concretos, gosto do próprio processo de construir modelos
  • Parte dos maiores impactos e decisões tomadas pela empresa veio de gráficos de barras e KPIs básicos
• Pretendo continuar fazendo esse trabalho no futuro
  • Embora eu me sinta comum, ou até abaixo da média, foco em fazer o que gosto e me concentrar naquilo em que sou bom
  • Em especial, a IA está provocando mudanças drásticas na área, e neste momento também estou me adaptando a essa transformação
• Quis compartilhar a experiência positiva de uma pessoa dolorosamente comum
  • Especialmente para iniciantes e pessoas tentando migrar para a área, quis mostrar que você não precisa ser a pessoa mais inteligente da sala
  • É preciso se aprofundar em fundamentos sólidos e ter disposição para gerar mudanças ou trazer valor para a empresa

[GN⁺]

Opiniões no Reddit

• É muito realista a parte de que construir modelos é divertido e, mesmo que muitos modelos nunca sejam usados de fato, as grandes decisões da empresa muitas vezes saem de gráficos de barras e KPIs básicos
  • Pela minha experiência, esse gráfico de barras muitas vezes era um relatório das features mais importantes de um modelo xgboost treinado
    Já faz uns 7 anos que deixei de ser cientista de dados, então parece uma cápsula do tempo meio velha, mas ainda lembro de como os clientes gostavam bastante desse tipo de entrega
  • Sou engenheiro de software, mas gosto de criar e treinar modelos como hobby
  • Essa parte me pegou. Não consigo me identificar, porque sou do tipo que quer que tudo o que eu construir seja usado
    Ainda assim, a habilidade de traduzir coisas complexas para uma linguagem que as pessoas entendam nunca deve ser subestimada. Tem gente demais que não domina esse básico, então só de fazer isso bem já não dá para dizer que está abaixo da média
• Como um cientista de dados comum, também agradeço por isso. Já cansou ver só papo de FAANG por aqui
  • Hoje em dia parece que só se vê autopromoção de Only FAANGS
  • Mais importante do que ser mediano ou de elite foi o timing de ter virado cientista de dados
  • Além disso, muitos cientistas de dados de FAANG lidam com modelos de “IA”, e esse tipo de trabalho me deixaria maluco. O mundo não precisa de mais uma versão do ChatGPT
• Isso se parece mais com um plano de carreira realista para cientista de dados. Em 99% dos casos, impacto no negócio e comunicação importam mais do que modelos chamativos
  • Trabalho em consultoria, em uma equipe de ciência de dados e analytics, e já cobramos milhões de dólares só por escrever consultas SQL e apresentar os resultados para o cliente
    Claro que isso não significa que o valor cobrado era o meu salário
  • Pessoas de fora da área de dados às vezes tentam aplicar o exato oposto da navalha de Occam. Ter mais “matemática” nem sempre gera mais insight; às vezes só acrescenta mais premissas
• Sinceramente, isso soa como um bom cientista de dados. Já vi gente suficiente com currículo forte, nomes famosos e discurso grandioso, mas que na prática quase não entrega nada, então deixei de dar muito peso a essas coisas
• Talvez não seja um cientista de dados médio, mas sim o cientista de dados mediano
• É uma perspectiva refrescante
• Também sou um cientista de dados comum parecido com isso, e às vezes eu ficava inseguro lendo os posts daqui
• Também estou mais para esse lado. A empresa é grande, mas o foco é mais em ajudar na tomada de decisão da equipe financeira do que em empurrar os métodos mais modernos, glamourosos e complexos
  Quando você vê conteúdo de entrevistas para ciência de dados, parece que precisa virar uma enciclopédia viva de estatística, ciência da computação e inteligência artificial, mas na prática as pessoas mais bem-sucedidas muitas vezes são as que geram impacto positivo no trabalho dos outros e são boas de trabalhar em equipe
• Sempre digo isso para quem não consegue encontrar vaga em ciência de dados. Eu vim de supply chain e sentia que havia trabalho manual demais no que as pessoas faziam, então aprendi programação por conta própria
  Depois fiz um mestrado em ciência de dados e migrei para uma função de gestão de projetos de supply chain, onde passei a trabalhar com automação, dashboards, construção de pipelines de dados, modelagem preditiva e análises ad hoc. Depois de terminar o curso, a empresa de fato me promoveu para um cargo com o título e o salário de cientista de dados
  Não faço um trabalho super avançado como alguns cientistas de dados, mas se você resolver problemas da empresa com competências de ciência de dados e tecnologia, pode encontrar um caminho de carreira menos comum, porém satisfatório
  • Fico curioso para saber quanto você ganha hoje. É suficiente para querer continuar, ou você sente que precisa fazer mais para buscar uma compensação maior?
• Gosto muito desse tipo de relato. Os veteranos de chão de fábrica do meio do caminho também precisam se levantar