- https://docs.google.com/presentation/d/1NCWYA8vuYmw5n4rrOXJX47dJPSNawGjLsIOdbfsWNJA/edit#slide=id.gf0229e45ee_0_129
- https://www.kdnuggets.com/2017/07/4-types-data-analytics.html
- https://sites.google.com/picpay.com/picpayspace/carreiras-do-picpay/trilhas-de-carreira
- https://www.researchgate.net/publication/350428076_O_perfil_do_cientista_de_dados_no_Brasil_competencias_e_niveis_de_senioridade (pg 250)
- https://www.kdnuggets.com/2018/08/top-10-roles-ai-data-science.html
- https://towardsdatascience.com/what-is-mlops-everything-you-must-know-to-get-started-523f2d0b8bd8
- https://e99c657b-32c7-4c8b-aed5-f9d1d1155ccb.usrfiles.com/ugd/e99c65_1978996ec36346c18f247bd4cb551218.pdf (instrução formal pg 6)
- https://e99c657b-32c7-4c8b-aed5-f9d1d1155ccb.usrfiles.com/ugd/e99c65_1978996ec36346c18f247bd4cb551218.pdf (experiencia previa pg 7)
- https://e99c657b-32c7-4c8b-aed5-f9d1d1155ccb.usrfiles.com/ugd/e99c65_1978996ec36346c18f247bd4cb551218.pdf (remuneracao pg 20)
- https://e99c657b-32c7-4c8b-aed5-f9d1d1155ccb.usrfiles.com/ugd/e99c65_1978996ec36346c18f247bd4cb551218.pdf (remuneracao pg 22)
- https://www.kaggle.com/code/luizweb/um-caminho-para-os-melhores-sal-rios-vers-o-com-ml#Gradua%C3%A7%C3%A3o
- https://www.kaggle.com/code/luizweb/um-caminho-para-os-melhores-sal-rios-vers-o-com-ml#Experi%C3%AAncia-na-%C3%A1rea-de-dados
- https://www.kaggle.com/code/luizweb/um-caminho-para-os-melhores-sal-rios-vers-o-com-ml#Linguagens
- https://www.kaggle.com/code/luizweb/um-caminho-para-os-melhores-sal-rios-vers-o-com-ml#Calculadora-de-Faixa-Salarial
- https://www.kaggle.com/code/hayalacavenague/existe-desigualdade-de-g-nero-em-dados
- Modelo 70/20/10
- Aprendizado Formal: Cursos (Coursera), Academia (grad, pos, etc.)
- Aprendizado Social: Aprender com outras pessoas (Mentoria, Mentoria PicPay)
- Aprendizado prático: Portfólio (Kaggle, Github, Dados Abertos), Projetos de Negócio na sua área atual (não precisa ser "data scientist")
- https://paulovasconcellos.com.br/como-criar-seu-portfolio-de-data-scientist-cc7e6b23b996
- https://picpay.atlassian.net/wiki/spaces/SKILLDATASCIENCE/pages/2331740463/Be+a+buddy
- https://cienciadedados.ufscar.br/disciplinas
- http://dsbd.leg.ufpr.br/modules/
- https://educon.pucrs.br/cursos/ciencia-de-dados/
- https://www.coursera.org
- https://www.edx.org
- https://www.udacity.com
- https://www.udemy.com/
- https://workera.ai/
- https://www.hackerrank.com/
Procure por cursos ou projetos que possam enriquecer sua experiência/portfólio (capstone)
- https://docs.google.com/presentation/d/1NCWYA8vuYmw5n4rrOXJX47dJPSNawGjLsIOdbfsWNJA/edit#slide=id.gef8c45160a_2_65 (Gartner Flow)
- https://docs.google.com/presentation/d/1NCWYA8vuYmw5n4rrOXJX47dJPSNawGjLsIOdbfsWNJA/edit#slide=id.gef8c45160a_1_10 (Crisp)
- https://docs.google.com/presentation/d/1NCWYA8vuYmw5n4rrOXJX47dJPSNawGjLsIOdbfsWNJA/edit#slide=id.gf9d7849e40_0_1568 (Lean)
- https://www.youtube.com/watch?v=06-AZXmwHjo
- Fazer as perguntas erradas (ou resolver problemas errados) para o negócio
- Falta de empatia com os clientes/stackholders. Ex: assumir que sabemos a melhor solução/modelo, ignorando o contexto/necessidades primárias do cliente
- Apego demasiado a técnica/complexidade/Overengineering quando uma solução/heurística simples/parcial poderia resolver o problema. Precisa de deep learning?
- Esquecer que ciência de dados não é apenas técnica (hard skills - estatística, programação, etc.), mas também requer muitas competências comportamentais/interpessoais ("soft skills") para entender/convercer/encantar o cliente