Você pode contar um pouco sobre sua trajetória?
Minha carreira começou em 2010, na Força Aérea, na área de Security Forces, mais conhecida como Polícia Militar. Eu trabalhava na segurança física de instalações governamentais na Coreia do Sul e no Japão, e cheguei até a guardar o avião do Obama uma vez! Depois de deixar a Força Aérea, atuei alguns anos em Telecom como analista de help desk antes de migrar para Cibersegurança no setor bancário.
Mesmo não estando em um cargo que exigisse habilidades com dados, eu sempre tentava usá-las onde quer que eu estivesse, às vezes para o desespero do meu chefe, que dizia: "fica no seu trabalho do dia a dia" 😂. Mas muitas vezes ser o "cara dos dados" do time ajudou bastante: gerar relatórios informativos no Tableau para a gestão, encontrar dados esquecidos e colocá-los para uso e identificar insights que não eram percebidos antes de uma análise mais avançada.
Mais recentemente, consegui um cargo de analista de dados em um time de ciência de dados, onde finalmente ponho essas habilidades em prática todos os dias. Fiquei desempregado durante a pandemia, em novembro de 2020, e vi ali uma ótima chance de fazer uma grande mudança de carreira para trabalhar com dados em tempo integral. Saí de analista de cibersegurança no setor bancário para analista de dados no setor editorial. A DataCamp me ajudou a desenvolver as habilidades que me deixaram competitivo o suficiente para fazer essa transição, e pretendo migrar para um cargo de data scientist em um futuro bem próximo!
Estudei desenvolvimento de software na escola, mas sou um grande defensor de aprender online, por conta própria, as habilidades relevantes de que preciso, em vez de gastar muito com ensino superior. Encontrei muito valor em recursos online gratuitos ou acessíveis, como a DataCamp. No lado pessoal, gosto de participar de competições no DrivenData.com e no Kaggle, estudar japonês, tocar guitarra e, claro, avançar nos módulos da DataCamp.
Em média, quanto tempo você dedica aos estudos na DataCamp?
Cerca de 2 a 3 horas por dia.
Como você encontrou a DataCamp e por que escolheu nossa plataforma em vez de outras opções?
Faz tanto tempo que nem lembro direito como cheguei à DataCamp. Provavelmente eu estava pesquisando recursos para aprender ciência de dados. Lembro de ter visto a DataQuest, mas não escolhi porque a interface deles meio que me cansava. Na DataCamp, tudo é organizado de forma bem minimalista e consistente. É muito fácil encontrar o que eu procuro.
Como a DataCamp ajudou você a alcançar seus objetivos profissionais?
No meu novo trabalho, eu basicamente escrevo código em Python. Código para preparar, limpar e mover dados do ponto A ao ponto B. Às vezes entra um pouco de SQL na mistura, e a DataCamp foi responsável por 98% de todo o meu conhecimento prático de SQL, algo que eu não consegui adquirir nas experiências anteriores. A DataCamp certamente tornou meu novo trabalho muito mais tranquilo.
Quais habilidades aprendidas na DataCamp se mostraram mais úteis?
Essa é difícil. Eu diria habilidades gerais de machine learning. Demorei bastante para entender o scikit-learn e como fazer algo aparentemente simples como usar train_test_split(). No começo, foi bem intimidador. Depois de muita repetição guiada, tudo fez sentido da noite para o dia. Continuo aprendendo novas dicas e macetes na trilha de carreira Machine Learning Scientist with Python, que aplico continuamente nos meus projetos do mundo real.
Um exemplo de que me orgulho é ter construído um classificador de spam para o time de Email Abuse do Bank of America, dentro do Security Operations Center. O trabalho deles é analisar emails suspeitos que colaboradores internos reportam. Eles recebem um volume enorme de envios e muitos são lixo (spam). Para ajudar a automatizar o processamento, construí um filtro de spam com Regressão Logística, com 93% de acurácia. Com o tempo, isso foi para produção e economizou aproximadamente 200 horas semanais de analistas. Isso permitiu que o time focasse em tarefas mais urgentes.
No meu trabalho atual, precisei recentemente construir um pipeline de dados complexo (em Python e SQL) que busca dados de um servidor SFTP, faz uma limpeza pesada, faz join com uma tabela de um banco SQL Server e depois envia o resultado final para o Jira. O curso da DataCamp Writing Efficient Python Code me ajudou a deixar esse script 10 vezes mais rápido, e a trilha de habilidades SQL Fundamentals ajudou bastante na parte de SQL.
Atualmente, estou trabalhando na Disaster Tweet Competition no Kaggle. Para apoiar a construção da minha solução, estou seguindo a trilha de habilidades Natural Language Processing in Python para me guiar enquanto aplico esses conceitos no projeto do Kaggle.
Do que você mais gosta na DataCamp?
Da relevância, variedade e qualidade dos cursos. Sobre relevância: muitos cursos continuam atuais por muito tempo. Depois de três anos, ainda volto a alguns cursos antigos para tirar dúvidas.
Você tem algum conselho para quem está começando na DataCamp?
Pense em um projeto de dados que você gostaria de fazer na vida real, identifique as habilidades necessárias para realizá-lo e procure na DataCamp um curso sobre essa habilidade. Conclua o curso e depois coloque o projeto em prática.
Para quem está começando e não sabe por onde ir, comece por uma trilha de carreira que chame sua atenção. Depois, conforme descobrir o que existe por aí, mude o rumo! 😊
Também recomendo conferir os webinars da DataCamp, que já me apresentaram a muitas mentes brilhantes da ciência de dados.
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