Com Janeiro de 2025 se aproximando, estamos prestes a entrar na temporada de mudanças de carreira: aquela época emocionante do ano em que muitos profissionais de dados e aprendizado de máquina avaliam seu crescimento profissional e exploram novas oportunidades, e os recém-chegados à área planejam os próximos passos para conseguir seu primeiro emprego. É também quando as empresas tendem a aumentar suas contratações após a calmaria do fim do ano.

Toda essa energia geralmente vem com quantidades não triviais de incerteza, estresse e momentos ocasionais de dúvida. Para ajudar você a traçar seu próprio caminho com calma e evitar dúvidas desnecessárias (de si mesmo, bem como de equipes de contratação, colegas e outros), reunimos algumas dicas valiosas sobre transições de carreira para profissionais novos e atuais.

Esteja você pensando em mudar para gestão, prestes a assumir seu primeiro emprego em uma startup ou em meio à transição de uma área totalmente diferente para Ciência de Dados, você encontrará neste artigo alguns insights concretos e baseados em experiência para ajudar você nessa caminhada.

Boa leitura.

1. Defina Objetivos Claros e Mensuráveis

Antes de dar qualquer passo, reserve um tempo para refletir sobre seus objetivos. Você está buscando um salário maior, mais aprendizado técnico ou uma mudança de área? Anote suas prioridades e transforme-as em metas específicas, como “obter um certificado X até abril” ou “enviar 10 currículos por semana”. Isso não só orienta suas ações como também ajuda a medir seu progresso.

Analise suas forças, mas, acima de tudo, identifique áreas em que pode melhorar. 

Se você está migrando para a área de dados e aprendizado de máquina, familiarize-se com as tecnologias mais demandadas, como Python, SQL, Deep Learning, ou ferramentas de visualização de dados. Para quem está considerando uma mudança para cargos de gestão, invista em habilidades como liderança, gestão de equipes e comunicação estratégica. Cursos online, livros e workshops são formas acessíveis e eficazes de preencher essas lacunas.

2. Atualize Seu Portfólio e Currículo

Certifique-se de que seu portfólio de projetos e currículo reflitam suas habilidades e conquistas mais recentes. No caso de profissionais de dados, incluir projetos impactantes que demonstram o uso de ferramentas e técnicas relevantes (como Machine Learning, visualização de dados ou análise preditiva) pode ser decisivo. Adicione métricas sempre que possível para mostrar resultados concretos, como “aumentei a precisão do modelo em 15%” ou “reduzi custos operacionais em 20%”.

3. Redefina e Adapte Sua Narrativa Profissional

Uma transição de carreira muitas vezes exige que você redefina sua história profissional para refletir seus novos objetivos. Pense no que você deseja comunicar a potenciais empregadores. Seu currículo, perfil no LinkedIn e até mesmo como você se apresenta em entrevistas devem alinhar-se a essa narrativa.

Por exemplo, se você está mudando de uma função técnica para gestão, destaque projetos em que você liderou iniciativas, tomou decisões críticas ou gerenciou equipes. Já para quem vem de outra área para Ciência de Dados, enfatize habilidades transferíveis, como análise crítica, resolução de problemas ou experiência em manipulação e processamento de grandes volumes de informações.

4. Dê Pequenos Passos, Mas Seja Consistente

A transição de carreira pode ser intimidante, mas dê pequenos passos diários rumo ao seu objetivo. Estabeleça metas realistas e mensuráveis, como aprender um novo algoritmo a cada semana, enviar cinco currículos por dia ou praticar entrevistas simuladas semanalmente.

Consistência é a chave para construir confiança e avançar em sua jornada. Mesmo que os resultados não sejam imediatos, manter-se no caminho certo garantirá progresso. Nem todas as tentativas de transição serão bem-sucedidas de imediato, e tudo bem. Cada “não” que você recebe é uma oportunidade de aprender e melhorar. Analise os feedbacks que você recebe, ajuste sua abordagem e continue tentando.

5. Esteja Preparado Para Entrevistas Práticas

Processos seletivos na área de dados muitas vezes incluem desafios técnicos. Reforce seus conhecimentos em algoritmos, estatística e programação, além de revisitar conceitos básicos. Treine entrevistas simuladas com amigos ou ferramentas específicas para identificar áreas de melhoria. Além disso, prepare-se para explicar projetos de maneira clara e focada nos resultados. Ensinamos isso continuamente nos cursos aqui na DSA.

6. Considere Culturas e Valores das Empresas

Nem toda oportunidade é a certa para você, e tudo bem. Pesquise sobre a cultura das empresas às quais você está se candidatando. Leia depoimentos no Glassdoor, verifique as redes sociais da empresa e, se possível, converse com funcionários atuais ou antigos. Alinhar-se a uma cultura compatível pode fazer uma enorme diferença na sua satisfação a longo prazo.

7. Cultive a Resiliência e o Autoconhecimento

Rejeições são parte do processo, mas não definem seu valor. Use cada feedback como uma oportunidade para ajustar sua abordagem. Paralelamente, mantenha-se atento às suas próprias necessidades emocionais e físicas durante a busca por emprego. Ter uma rotina equilibrada pode ajudar você a manter a clareza e a motivação. Cultivar a resiliência é essencial para superar momentos de dúvida e frustração. Encontre maneiras de se recarregar emocionalmente, como meditação, atividade física ou simplesmente momentos de descontração com amigos e familiares.

Quando você finalmente conseguir realizar sua transição de carreira, dedique tempo para avaliar como está se saindo no novo papel. Ajuste suas metas conforme necessário e continue aprendendo. Uma transição bem-sucedida não é apenas sobre conseguir o emprego desejado, mas também sobre se desenvolver continuamente para crescer nessa nova fase.

Ao final, a transição de carreira é mais uma maratona do que um sprint. Com planejamento, dedicação e adaptabilidade, você estará bem preparado para transformar 2025 em um ano de grandes avanços profissionais.

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