Com as habilidades desenvolvidas e um portfólio em construção, o próximo passo é se posicionar estrategicamente no mercado de trabalho. Isso envolve a criação de ferramentas de marketing pessoal (currículo e perfil no LinkedIn) e o engajamento ativo.
Para um profissional em transição de carreira, o portfólio de projetos não é apenas um complemento ao currículo; ele é o currículo. É a prova tangível e irrefutável de que, apesar da falta de experiência profissional formal na área, o candidato possui as habilidades necessárias para transformar dados em valor. Um portfólio bem construído é a ferramenta mais poderosa para atrair a atenção de recrutadores.
A chave para uma transição de carreira eficiente não é consumir o máximo de conteúdo, mas seguir um roteiro estruturado que priorize as habilidades demandadas pelo mercado. Esta parte do guia apresenta uma estratégia objetiva para você montar seu plano de estudos.
Depois de escolher o caminho profissional, chega o momento de construir a base que sustentará toda a sua trajetória no mundo dos dados. Essa base é formada por duas dimensões complementares: as competências técnicas que permitem executar o trabalho e as competências comportamentais que determinam o impacto que você será capaz de gerar. Entender e desenvolver ambas é o que diferencia quem apenas ocupa uma função de quem realmente evolui, cresce e se torna indispensável.
Na migração de carreira, a bagagem profissional já adquirida não é uma desvantagem a ser superada, mas sim o principal diferencial a ser destacado. A migração de carreira não é sobre apagar o passado, mas sobre adicionar uma nova e poderosa camada de habilidades analíticas a uma base de experiência já consolidada. Vamos seguir com o guia para ajudar você a compreender como realizar a migração de carreira e conquistar seu lugar na área de dados, agora com Autoconhecimento e Decisão – Qual Caminho Seguir?
Este guia foi elaborado como um mapa detalhado para profissionais de outras áreas que desejam realizar uma migração de carreira bem-sucedida para o universo dos dados. Vamos começar com a Parte 1 (de um total de 6) compreendendo o ecossistema de dados e mapeando as funções.
Trabalhar com Inteligência Artificial parece, à primeira vista, algo limitado à programação. Muitos acreditam que basta dominar Python, algumas bibliotecas e treinar modelos para construir uma carreira sólida. Na prática, o mercado mostra outra realidade.
Sendo o Pensamento Crítico uma das mais importantes habilidades em Ciência de Dados, como desenvolver essa habilidade? É o que vamos trazer agora nesse artigo com 5 dicas para você.
Pode não ser tão simples comparar Cientista de Dados e Analista de Dados. Mas vamos ajudar você a compreender as diferenças e semelhanças entre essas funções, agora neste artigo.
Neste artigo, vamos explorar as principais características de um Cientista de Dados e as 7 Maneiras que os Cientistas de Dados usam Estatística. Vamos começar?
Ter um portfólio é altamente recomendado para todo candidato a uma vaga na área de dados. Essa é uma forma eficiente quando se trata de mostrar o seu talento ao mundo (e aos recrutadores).
Sua forma de ver um curso online nunca mais será a mesma.
Neste artigo comparamos o Analytics Engineer com outras funções em Ciência de Dados e trazemos algumas dicas sobre qual a carreira ideal para você.
O Aprendizado Baseado em Projetos (Project-Based Learning – PBL) é uma metodologia inovadora que transforma o modo como alunos adquirem conhecimento e habilidades práticas. Ao trabalhar com casos reais e produzir artefatos tecnológicos que têm aplicabilidade direta no mercado, os estudantes vivenciam uma formação robusta e relevante.
A maioria dos trabalhos analíticos, como o de um Business Analyst (BA) ou em português, Analista de Negócios, exige reflexão crítica e tomada de decisões com base em situações que mudam dinamicamente. Vamos discutir O Papel do Analista de Negócios no Mundo da Inteligência Artificial.