Precisa de inspiração para direcionar sua carreira em ciência de dados para o caminho de maior impacto?
O papel do cientista de dados costuma ser chamado de a profissão mais desejada do século 21. Talvez você tenha se interessado por essa carreira porque ama matemática, programação e tudo que é técnico. Mas aposto que muitos de vocês também pensaram em usar dados para gerar impacto de verdade.
No fim de um dia longo ajustando dados e construindo modelos de machine learning, você quer poder dizer: “Hoje eu criei algo que vai influenciar positivamente a vida de alguém.” Em outras palavras, você quer ver seu trabalho acontecendo no mundo real.
Na Omdena, oferecemos um ambiente colaborativo de aprendizado onde talentos em início de carreira e mentores experientes trabalham juntos em desafios reais de IA. Nossa missão é conectar a educação teórica à prática mão na massa, permitindo que pessoas do mundo todo atuem nos maiores desafios que a humanidade enfrenta.
Temos orgulho de ser parceiros da DataCamp para ajudar nossos colaboradores, com diferentes níveis de experiência, a aproveitar os melhores cursos da internet e aprender no seu próprio ritmo.
Três histórias inspiradoras do nosso desafio sobre transtorno de estresse pós-traumático (TEPT)
Albert, Kulsoom e Anam receberam dois meses de acesso gratuito a todos os cursos da DataCamp por seu desempenho exemplar e espírito comunitário. Por dois meses, eles colaboraram com 32 entusiastas de IA no nosso desafio de IA sobre TEPT para construir um chatbot inteligente capaz de ajudar a diagnosticar TEPT em pessoas em contextos com poucos recursos, como zonas de guerra e refúgio. Todos usaram os cursos da DataCamp para turbinar suas habilidades e fazer a diferença no mundo.
Albert
Com 17 anos, Albert é nosso colaborador mais jovem, mas seu entusiasmo e vontade de usar dados para o bem inspiraram os outros 32 participantes do nosso desafio de IA. Com as próprias palavras, ele conta como foi a experiência.
Qual é a sua definição de uma carreira significativa em ciência de dados?
Para mim, uma carreira significativa em ciência de dados é usar o conhecimento e o conjunto de habilidades de alguém para tornar o mundo melhor. Ciência de dados é uma ferramenta extremamente poderosa, e usá-la para o bem é essencial. Como qualquer coisa, ela pode ser usada para fins benéficos ou mal-intencionados.
Usar ciência de dados para resolver problemas como combater as mudanças climáticas, melhorar a produtividade agrícola e detectar deepfakes é o que realmente significa gerar impacto de verdade.
Como você via o aprendizado de IA antes de entrar em um dos nossos desafios?
Antes de participar do desafio de TEPT da Omdena, aprender IA parecia ser só fazer um monte de cursos, assistir a vídeos, ler artigos e programar modelos. Quando o desafio começou, percebi que faltava um elemento importante: a comunidade. Estar em uma comunidade de praticantes de ciência de dados é fundamental para conseguir ajuda, se manter motivado e aprender habilidades de trabalho em equipe e colaboração!
Qual foi a habilidade mais importante que você aprendeu neste desafio e que vai aplicar para construir sua carreira?
Este desafio realmente me ensinou a trabalhar bem em equipe. No passado, eu costumava tocar meus projetos de machine learning sozinho. No desafio de TEPT, colaborar com colegas do mundo todo foi crucial para alinhar as diferentes tarefas. Essa experiência eu levo para a minha carreira.
Kulsoom
Kulsoom Abdullah se tornou a primeira halterofilista a representar o Paquistão ao competir no Mundial de 2011.
Qual foi a lição mais importante da sua carreira na halterofilismo que se aplica à vida em geral?
Eu diria que a lição que aprendi é que subestimei do que eu era capaz. Muito provavelmente todos nós subestimamos do que somos capazes.
Sendo mulher na área de IA, qual foi o maior desafio que você precisou superar?
A síndrome do impostor — sentir que sou um fracasso e que não mereço meu sucesso!
Na faculdade, precisei aprender e perceber que não era culpa minha, mas do ambiente. Também identifiquei e lidei com microagressões e comportamentos explícitos. Superei isso buscando espaços positivos, como família, amigos e mentores de confiança, e cuidando de mim. “Finja até conseguir”, assumindo riscos e encarando meus medos.
“Não tenho nada a perder” me ajudou a apresentar meu caso à mídia sobre meus desafios na competição de halterofilismo e na vida acadêmica/profissional.
Ainda é um trabalho em andamento. Espero continuar evoluindo e ajudar outras pessoas a não passarem pelo que eu passei.
Se você pudesse escrever uma frase em um outdoor para quem está enfrentando dificuldades, que conselho daria?
Medos e dúvidas são temporários; siga em frente e aproveite a jornada.
Anam
Quando Anam entrou no nosso desafio de IA sobre TEPT, ela tinha pouca experiência em IA, mas uma longa história pessoal de luta contra o TEPT. Ela participou do desafio de IA e evoluiu para a função de engenheira júnior de machine learning.
O que fez você participar do desafio de IA sobre TEPT na Omdena?
Viver o TEPT em primeira pessoa fez desse o desafio perfeito para mim. Fazer parte disso era maior do que ganhos pessoais, como aprender ML ou aumentar a experiência na área. Significava ajudar pessoas que enfrentam muitos obstáculos na vida por causa do TEPT. Se isso significava poder contribuir nem que fosse um pouquinho para uma causa tão grande, eu estava mais do que pronta para participar.
O que você aprendeu neste desafio que vai aplicar para construir sua carreira?
Normalmente, como estudantes na universidade, recebemos problemas com soluções definidas e escopo fechado. Trabalhar nesse desafio com a Omdena foi completamente diferente. Isso me ajudou a entender como nosso conhecimento pode ser usado para resolver questões do mundo real e gerar impacto. Também me mostrou que problemas de grande porte e impacto real exigem uma abordagem diferente do que estamos acostumados. Uma experiência incrível!
