Ciência de Dados & Inteligência Artificial
Dados demais.
Clareza de menos.
Você abre o relatório, olha os números e continua sem saber o que fazer com eles. Isso não é falta de inteligência sua. É falta de tradução. Sou o Emerson, e passei os últimos quinze anos traduzindo.
O problema
Ninguém fica perdido por falta de conteúdo.
Fica perdido por excesso. Há curso, thread, vídeo e ferramenta nova toda semana, e quase nada explicando em que ordem nem para quê. O resultado é sempre o mesmo, de dois lados diferentes:
Se você quer aprender
- Começou três cursos e não terminou nenhum.
- Sabe rodar o código, mas não sabe explicar o resultado.
- Acha que começou tarde, ou que "não é de exatas".
Se você dirige uma operação
- Tem dashboard em toda tela e decisão no achismo.
- Previsão que erra e ninguém sabe dizer por quê.
- Medo de contratar IA e descobrir tarde que comprou fumaça.
Quem fala com você
Eu também não comecei pelas exatas.
Minha graduação foi em Administração. Fui parar em dados porque tinha um problema para resolver, não porque nasci sabendo derivar. Isso muda a forma como eu ensino: eu lembro exatamente de qual parte é difícil, porque eu travei nela.
Depois vieram o mestrado e o doutorado em Engenharia de Produção, com tese sobre Inteligência Artificial aplicada à cadeia de suprimentos de grãos no Brasil: previsão de safra, demanda portuária e otimização de rotas com redes neurais, lógica fuzzy e algoritmos genéticos. E o MBA em Data Science na FIAP, onde depois dei aula.
“Modelo bom não é o que impressiona. É o que você consegue defender numa reunião.”
Dou aula desde 2011. Já vi gente muito inteligente desistir por falta de mapa, e já vi empresa gastar seis dígitos num projeto que uma regressão simples resolvia. Meu trabalho é evitar os dois.
Como eu trabalho
- Problema antes de técnica. Se nenhuma decisão muda com esse número, o projeto não existe.
- O método certo, não o da moda. Rede neural quando o problema pede. Regressão quando resolve, e ela resolve mais do que vendem.
- Autonomia como entrega. Você não fica dependente de mim. Esse é o ponto.
- Limitação declarada. Todo modelo erra. Eu digo onde, antes de você descobrir sozinho.
Escolha o seu caminho
Duas conversas diferentes. Comece pela sua.
Quero aprender Ciência de Dados
Você quer entrar na área, mudar de carreira ou parar de depender do time de dados para responder pergunta simples.
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Não é opinião. É pesquisa publicada.
Seleção de trabalhos em previsão, logística e soft computing. Currículo completo na Plataforma Lattes.
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Próximo passo
Me conte o que está travando.
Se o caminho não for trabalhar comigo, eu digo qual é. Não vendo o que você não precisa.
Conhecimento técnico para decisões melhores.