Tem uma entrevista de emprego chegando? Ou ainda está na caça por uma oportunidade? Confira o nosso guia infalível para se preparar 100%.

Faça o óbvio

Qual é o óbvio? Ler a descrição do cargo para o qual você aplicou. Os cargos de cientista de dados ainda são novos no mercado e as responsabilidades variam absurdamente em companhias diferentes.

Anote as habilidades requeridas e as responsabilidades atribuídas especificamente a posição que você está buscando. Verifique se você possui a maioria, e se está disposto a aprender as que você não tem. 

Conheça o seu currículo e revise-o sempre que puder

A maior parte das entrevistas começa com perguntas sobre o seu histórico e suas experiências. Tenha-as na ponta da língua.

Dessa forma, você poderá iniciar a entrevista com calma e não se enrolará procurando pelas respostas. Faça isso e estará muito mais tranquilo quando chegarem as perguntas técnicas. 

Esteja preparado para falar sobre os processos de Data Science que você utilizou nos projetos listados. Geralmente, pergunta-se o motivo de você ter escolhido as ferramentas que utilizou, os desafios que enfrentou e o que você aprendeu ao longo do caminho.

Tome conhecimento do teste A/B

Muitas descrições de trabalho em ciência de dados mencionam os testes A/B. i,a vez que é uma das análises mais comuns que você precisará fazer como cientista de dados.

A compreensão do projeto e da análise dos testes A/B depende de uma compreensão das estatísticas básicas. Portanto, inclua essa parte na preparação, depois de se atualizar (se for necessário) acerca dos conceitos estatísticos básicos. 

Tópicos gerais

Compilamos uma lista de tópicos gerais que você deve ter conhecimento para se preparar para qualquer entrevista no campo da ciência de dados:

  1. Programação: escolha uma linguagem que você se sente confortável programando. Nós sempre aconselhamos Python, pela versatilidade e facilidade de uso. 
  2. Probabilidade e estatística: estatística é uma parte vital da carreira do cientista de dados. É bom entender os fundamentos e estar atualizado antes da entrevista.
  3. Data wrangling e uso de SQL/Pandas: tirar dados de bases relacionais ou não relacionais é extremamente importante para analistas. Saiba utilizar alguns pacotes de Python, como: pandas, NumPy, scipy, e statsmodel. 
  4. Algoritmos de Machine Learning: para mostrar seu entendimento do desenvolvimento de modelos ML, é importante ter conhecimento não só dos tipos de problemas ML, mas de regressão linear, árvore de decisão, regressão logística, e como eles são treinados e testados utilizando dados. 

Habilidades específicas 

Segue a nossa lista de habilidades específicas que cada posição requer para que você estude e se prepare ainda mais para o trabalho que quer conquistar! 

Analistas de Dados:

  1. Limpeza de dados e data wrangling;
  2. Estatística básica;
  3. Python / SQL;
  4. Google Analytics;
  5. Excel; 

Engenheiro de Dados:

  1. Programação e desenvolvimento intermediários;
  2. Ferramentas de Big Data;
  3. Cloud Service Providers;
  4. Desenvolvimento de ETL pipelines;

Engenheiros de ML/IA:

  1. Programação avançada;
  2. Funções de perda, funções de custo, algoritmos de treinamento, métodos de regularização, otimizadores para redes neurais, etc;
  3. Fundamentos matemáticos e estatísticos de algoritmos;
  4. Trabalho com datasets enormes → batch learning e online learning;
  5. Familiaridade com as ferramentas de engenharia de dados ;

Cientistas de Dados:

  1. Programação avançada (Python, R, Matlab);
  2. Entendimento profundo acerca dos conceitos matemáticos e estatísticos para condução de experimentos de pesquisa e avaliação da significância das observações;
  3. Conhecimento de problemas de classificação e regressão, bem como saber lidar com aprendizado supervisionado e não-supervisionado; 
  4. Habilidade para solucionar problemas complexos como classificação de imagens, reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural;
  5. Expertise de domínio → dependendo da sua área de pesquisa e a indústria a qual a empresa pertence;
  6. Familiaridade com as ferramentas de engenharia de dados 
Published On: julho 2nd, 2021 / Categories: Carreiras, Data Science, Dicas e Habilidades /

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