Como eu Aprenderia Data Science se Eu fosse Começar Hoje

Se eu fosse começar na área de tec hoje, eu faria tudo completamente diferente do que eu fiz 15 anos atrás e principalmente completamente diferente do que a maioria das pessoas faz hoje e que os professores, inclusive da área de tec falam que é para você fazer. E eu vou te explicar porquê. Se você não me conhece, meu nome é Jar Strazero.

Eu trabalhei como Analytical Lead no Google, Market Science Partner, Data Science para área de marketing no Meta e no TikTok, além de trabalhar como digital insightes manager na Disney. O que que eu vou falar para você? O mercado de tec mudou completamente.

E o grande problema é que muitas pessoas que estão querendo entrar no mercado hoje ou até já começaram no mercado há pouco tempo tão fazendo. Elas estão utilizando metodologias antigas para esse novo mercado. E qual que é o preço disso?

Elas estão ficando desempregadas. Para isso, eu vou te falar o que que eu faria completamente diferente do que eu fiz 15 anos atrás, que basicamente é completamente diferente do que as pessoas fazem hoje. Primeira coisa que eu faria completamente diferente, eu não focaria em programação, eu aprenderia apenas o básico de programação.

Deixa eu te mostrar porquê. O que que tá acontecendo? O mercado de trabalho mudou drasticamente e você vê essa matéria aqui da Fortune falando que employment for computer programmers in the US, United States has plummed to its lowest level since 19880.

Que que essa matéria tá dizendo? Que a empregabilidade para programadores caiu para o menor nível nos Estados Unidos em pleno 2025. Caiu para o menor nível de todos os tempos.

desde 1980. Isso aí não é um claro sinal de que as empresas não estão precisando mais de programadores? E eu vou te falar o que que você tem que fazer ao invés disso.

Quando a gente olha, por exemplo, eu não tenho a menor experiência em criação de games, mesmo games bem básicos, qualquer coisa, é algo que eu tenho zero de experiência. E hoje eu peguei o GMI, não peguei nenhuma outra ferramenta muito especializada, não dei um prompt muito avançado para ele. Eu poderia, se eu fosse um game developer, dar prompts mais avançados e pedir para ele, você consegue criar um jogo para mim em Python?

Isso aqui me levou menos do que 3 minutos para ele executar, criar todo esse código para mim. Aí você fala: "Jerry, mas isso aí não é um game normal, né? " Claro que não, mas o que eu quero te mostrar é que isso que tá sendo feito agora era literalmente impossível poucos anos atrás.

E aí ele criou esse game para mim. Eu coloquei esse game numa outra ferramenta que é o Raplit, que você pode, ah, rodar, executar e criar seu código Python. E ele inclusive fez outras coisas.

Quando eu copiei o código e coloquei aqui, ele falou: "Você quer adicionar som? Você quer adicionar curvas no seu game? Você quer adicionar outros desafios?

Você quer adicionar um ranking? " E ele criou tudo para mim automaticamente. Eu saí um pouco atrasado aqui e você vê, tudo bem, é um game bem simples, bem bobo.

Na verdade, eu poderia ter dado muito mais promptos para ele, mas ele criou todo o código para esse game sozinho, feito por alguém que tem zero de conhecimento na criação de códigos de games. Então, todo o código Python tá aqui. Deixa eu te mostrar uma outra coisa aí, já é mais na minha área.

Eu tenho esse arquivo muito simples, esse dataset muito simples de ah envios de parcel, né, de caixas da FedEx para um outro estado e uma outra cidade. E que que eu falei? Olha, eu sou uma empresa que envia pela FedEx, basicamente esse dataset é meu e dessa cidade e esse estado para um outro outra cidade e um outro estado.

Vou te mostrar aqui os exemplos. E o que que eu quero que você faça? Eu falei para ele, você pode olhar esses dados e me falar o que que eu posso fazer para reduzir os meus custos.

E automaticamente ele me selecionou o top 10 orange states by shiping costo de envio. E aqui eu tenho o gráfico. E ele me deu todas as recomendações que eu tenho que fazer para pegar, deixa eu voltar aqui, para pegar e começar a economizar, mandando as os meus envios de pontos de warehouses específicas.

Basicamente, sem ter que encostar em nenhuma análise de dados. Tudo ele realizou no background e deu o output para mim. E depois ele falou assim: "Você pode, eu falei para ele, você pode me mostrar um um gráfico mostrando como é que eu posso, quanto eu posso salvar com isso?

" e ele automaticamente gerou o gráfico explicando isso. Deixa eu te mostrar um outro ponto. Isso aqui a gente faz direto em Data Science Analytics, que são os testes de randomiz control trials.

E eu falei: "Olha, eu tenho esses dados aqui que são dados de uma randomiz control trial que a gente realizou. E que que eu faria com esses dados? Basicamente eu faria a análise desses dados ou eu tenho uma ferramenta que faz essas análises para mim.

" E aí um ponto importante também que eu vou trazer para você em relação a isso. Eu passei isso para ele e aí eu tenho mais habilidade para dar as instruções aqui. Eu dei as instruções do que que são esses dados e que que eu preciso que ele faça.

Que que eu quero saber? Qual que foi a célula vencedora e por quanto. Não só isso.

Eu falei assim: "Me dê a significância estatística do teste". Para calcular a significância estatística, eu tenho que aplicar várias fórmulas. Eu tenho um exemplo aqui para mostrar para vocês que eu fiz.

Olha a fórmula que eu tenho que colocar aqui, criar para calcular se aquele teste é significatístico ou não, porque não vale a pena saber o vendecedor ou não apenas se não for significo. E ele fez tudo isso para mim e me mostrou qual que foi a célula vencedora, que foi a célula número dois, por quanto ela venceu. Me deu o gráfico e me deu o gráfico de crescimento que eu tive do controle pra célula um, pra célula dois.

Tudo isso sem encostar em uma linha de código. Tudo isso sem precisar executar nada de programação, nem de estatística. Agora, para realizar algo assim, eu preciso de um cientista de dados que tenha um conhecimento de como instruir melhor essas ferramentas para isso.

Percebeu como a programação tá se tornando cada vez menos relevante? Deixa eu te mostrar um outro ponto interessante também. Olha só essa matéria que saiu aqui da Hackerton.

Com um conhecimento básico de Python, conhecimento bem básico, você pode construir o seu próprio modelo de machine learning. E aqui ele ensina como fazer isso. Basicamente, você não precisa ter um conhecimento grande de Python para fazer isso.

Mas mais do que isso, mais importante do que você ter um conhecimento básico de Python ou não é criar o seu modelo, hoje existem dezenas de ferramentas extremamente avançadas que eu testei muitas delas que fazem todo esse trabalho para você sem você precisar encostar em uma linha de código. Mas aí você fala, Jerry, então por que que você falou, você aprenderia o básico de codificação? Porque é interessante você olhar o código e fazer ajustes.

É interessante você ter o conhecimento para saber se aquele output do código que ele tá gerando para você faz sentido. É interessante você saber o código porque vão ter trabalhos que talvez você precise codificar um pouco, não muito, e você pode começar essa codificação por uma ferramenta e depois terminar essa codificação na mão, como eu literalmente faço todos os dias hoje. E aí, o que que eu tenho que mostrar para você aqui?

Esse aqui é muito interessante. O Riley basicamente é uma das maiores editoras do mundo em livros de programação. E o que que eles falaram?

O fim da programação, como a gente conhece. Só eles têm a perder com isso, porque eles vendem livros de programação. E como é que uma empresa que vende livros de programação tá falando isso?

Mas não é só isso. Dá uma olhada aqui. Tech employees, material da Business Insider, are getting the message.

Playtime is over. E isso é muito interessante porque eu vi um vídeo hoje de um brasileiro, não sei o nome dele, ele é bem famoso na área de tec, que eu não acompanho muita gente do Brasil. E quando eu vi eu já falei: "Ah, ele vai falar uma besteira".

E ele não falou. Ele falou, vamos dizer, 75% certo daquilo que ele tava falando. A pessoa perguntou para ele se programação ia morrer e ele falou que sim, não ia morrer como a gente conhecia, mas ia continuar mais ou menos.

Programa não, programação não vai morrer. Programação morreu. O que surgiu agora é outra coisa que ainda existe programação nisso e a gente ainda tem Legacy operando nisso.

Mas deixa eu te mostrar essa matéria aqui que ela é interessante. O que que tá falando nessa matéria? Que as bigs do Silicon Valen tão puxando, puxa, estão empurrando, né, para faça mais com menos.

Que que eles estão falando? Olha, se antigamente a minha empresa precisava de 1000 desenvolvedores, hoje eu quero fazer o mesmo trabalho ou mais com apenas 200 desenvolvedores. Que que acontece?

Eu jogo 800 desenvolvedores extremamente capacitados no mercado que vão estar disputando as vagas que restaram e que estão diminuindo pouco a pouco. Entendeu? Porque eu falei para você não focar em programação.

Por quê? Ou você vai ser um programador mediano, fazendo um curso de se meses de programação muito, muito medíocre, ou você vai ter que estudar muito tempo para se tornar um excelente programador. Só que estudar muito tempo para se tornar um excelente programador hoje é perder tempo, porque você precisa entrar logo no mercado de trabalho e se desenvolver com tudo aquilo que tá acontecendo no mercado de trabalho.

Hoje eu lembro quando eu comecei no Google muito tempo atrás e desenvolvi, programava muito mais do que hoje, como a gente era tratado, salas de jogos, salas de games, restaurantes, todas aquelas coisas, era uma festa. Basicamente eles precisavam tanto de você que eles te davam uma qualidade de vida excepcional. Hoje o Google tá começando a fazer escritórios em algum estados aqui nos Estados Unidos, algumas cidades nos Estados Unidos que não tem absolutamente nada disso.

Ou seja, back to work. Por quê? Porque a demanda por esses profissionais tá diminuindo e tá crescendo a demanda por um outro tipo de profissional de tecnologia que eu vou falar para você aqui.

Olha só um outro ponto interessante que eu quero mostrar para você. Esse aqui, o cara criou um game inteiro, muito melhor do que esse game que eu criei, utilizando apenas o Grock, que é a ferramenta de inteligência artificial que vocês conhecem do do X que criou essa ferramenta de AI. E ele criou o game todo simplesmente só usando o Grock.

Mas deixa eu te mostrar um outro ponto interessante. Dá uma olhada nesta vaga aqui. Data analist.

Não precisa de experiência. Por que que alguém tá contratando um data analista? Tudo bem que é part time, é meio período no Canadá, experiência não é importante.

Por quê? Porque hoje, se você souber os fundamentos, muito bem, com essas transformações que estão acontecendo, você vai conseguir pegar muito rápido na empresa. É uma tendência que a gente vê.

Se a pessoa consegue aprender rapidamente, aprender de uma maneira que ela não vai levar 10 anos, 5 anos, 4 anos numa faculdade e ela conseguir ficar pronta pro mercado de trabalho, tem empresas hoje que não estão pedindo nem experiência. A própria Tesla aqui nos Estados Unidos tá deixando de contratar pessoas que são formadas em faculdade para pegar direto do ensino médio, se formando no ensino médio e preparando essas pessoas para se tornarem ah funcionários, né, e programa desenvolvedores, data science e assim por diante da Tesla. Tendo dito tudo isso, existe um outro ponto.

Primeiro ponto, eu não investiria tanto em programação. Segundo ponto, eu investiria onde as maiores empresas estão contratando hoje. Ou seja, quando você olha as vagas e você vê empresas menores, você ainda vê muita coisa no modelo antigo.

Por quê? Porque essas empresas é muito mais trabalhoso, caro e consequentemente demorado para essas pequenas empresas se atualizarem. Então eles estão trabalhando muito com Legacy Systems, o que não acontece nas grandes empresas.

Então, deixa eu te mostrar um exemplo aqui. Eu trabalho com market science, que para mim é uma das áreas que mais tem crescido atualmente. Olha só, quando eu digido Market Science, as empresas que aparecem, TikTok, ah, Amazon, Universal, inclusive uma aluna minha acabou de aplicar para essa vaga.

KPMG, Deloitte, Microsoft, Google, Adobe, Reddit, Pinterest, Citybank, Amazon, Airbnb e assim por diante. Discord, várias seios Force, Netflix, Amazon de novo, várias empresas grandes. Olha o que acontece quando eu eu digito Python Developer na mesma ferramenta, no próprio LinkedIn.

Todas vagas de empresa grande não são de Python developers, customer engineer, AI, machine learning. Quando eu vejo que precisa de um Python developer, olha só, Nubble Soft Solutions, umas empresas minúsculas. Quando eu vejo uma pessoa que precisa ter o conhecimento de Python, a vaga para uma empresa grande é Machine Learn Engineer, ou seja, percebeu a mudança?

Não é mais um desenvolvedor, não é mais um software engineer, não é mais é um machine learning engineer, é um especialista em inteligência artificial. Netflix, a mesma coisa. E aí a gente volta pro Python Developer.

Que que você vê? Essas empresas pequenas, Tata Consulting Services, Compunel. Ou seja, o que que a gente tem visto aqui?

A tendência tem sido de uma mudança muito grande no tipo de profissional que essas empresas estão contratando. Então o que que eu faria? Eu investiria em áreas que essas empresas estão procurando hoje.

Que áreas são essas? E aí vem pro meu terceiro ponto. Eu investiria em aprender as novas tecnologias e não antigas e me especializar.

Eu me tornaria um especialista numa área, não mais alguém com nicho, com um conhecimento abrangente generalista. Antigamente o cara era um desenvolvedor Python, desenvolvedor C-arp, desenvolvedor Java e ele ia lá, ele trabalhava em vários tipos de de posições em diferentes empresas. Isso não vai acontecer mais.

Hoje, por exemplo, o que eu vejo na própria área de data science é que eles querem um especialista, um data scientist de finanças especializado em finanças. Ele tem muito mais chance de conseguir uma vaga de data science no banco do que um data scientist generalista, mesmo que ele tenha menos experiência, menos conhecimento e não tenha nem faculdade. Eu vejo na minha área, por exemplo, market science, o grande crescimento.

Eu mostrei para vocês aqui das empresas vagas e as empresas estão contratando. Por quê? Por que isso?

Porque é onde tá o dinheiro. Então o que que eu faria? olharia essas vagas, veria os interesses da empresa, para onde tá caminhando.

Claro que começa aqui nos Estados Unidos primeiro e depois vai se espalhando para outros países e o Brasil, infelizmente, vai indo pro final da fila ali, né? Mas eu já me prepararia agora porque senão em pouco tempo fica difícil entrar no mercado e quem se preparar agora é quem tem a vantagem competitiva e vai obter os melhores salários nesse novo mercado. Essa seria outra mudança que eu faria.

Um ponto interessante também, eu, como eu falei para você, eu me especializaria em ferramentas específicas pro meu trabalho. Que que isso quer dizer? Claro que a ferramenta não é quem vai fazer o trabalho.

O que que você precisa fazer na minha área? Eu preciso ter os fundamentos ah de data science mais importantes dentro de mim, ter esses conhecimentos e trabalhar com ferramentas para executar isso de o quê? de uma maneira muito mais rápida do que eu executaria antes.

Então, as ferramentas são importantes. Que ferramentas? Hoje a maioria das tá começando a surgir ferramentas específicas para áreas específicas e a maioria das ferramentas com ajuda de um bom data scientist, com ajuda de um bom market science partner e assim por diante consegue fazer um trabalho muito melhor e muito mais rápido que eu faria esse trabalho sozinho antes.

Para você ter uma ideia de como o AI tá crescendo, e essa parte eu entendo que são randomiz control trials, até memes AI tá ganhando do humano. Que que eles fizeram esse teste? Isso aqui é um teste de randomiz control trial.

A baseline era o ser humano, né? Um humano que criou, ele criou ideias a independentemente, selecionou ideias de outros usuários e criou um meme. E aí a gente fez a mesma comparação com um humano trabalhando com AI e outra o AI trabalhando sozinho.

E adivinha quem que ganhou depois na pesquisa? Como os memes mais engraçados? o AI sozinho.

Cada um deles gerou 50, 150 imagens de meme. E aí, que que eles tenham que fazer? Eles têm que colocar um texto ali no meme, né?

Pega uma imagem, põe uma texto que vai ficar engraçado e quem que foi o ganhou ganhou na nas nos critérios humor, criatividade e quanto ele foi compartilhado esse mm foi a ferramenta de AI sozinha. Então o que que a gente tá vendo hoje? a gente tá vendo esse grande crescimento do AI.

Hoje você tem mais de 34 milhões de imagens sendo geradas por AI todos os dias. 92% das imagens que são geradas atualmente hoje, que você vê na internet, são geradas pela inteligência artificial. E aí vem o terceiro problema, que é o por que as empresas estão mudando tanto.

Eu vou colocar aqui a matéria para você ver. principalmente aqui nos Estados Unidos, como eu falei, começa aqui, vai pro mundo. O setor de tecnologia na China tá crushing, tá esmagando os Estados Unidos agora.

Que que aconteceu? Tudo isso que eu tô falando para você agora, que eu tô falando que tá começando, começou já algum tempo aqui nos Estados Unidos e agora tá segurando, virando a norma aqui nos Estados Unidos para quem quer entrar numa nova carreira. A China tá fazendo isso faz tempo.

Que que aconteceu? A China tá tendo um desempenho melhor do que os Estados Unidos. E aí, o que que as empresas estão precisando fazer?

As empresas estão precisando correr. O que que acontece? O mercado tá mudando completamente.

O próprio Google, que sempre foi uma boa ferramenta de busca, maioria das pessoas usavam, 42% das pessoas hoje dizem que o Google tá se tornando menos útil. percebeu que toda vez que tem um shift, ou seja, uma mudança, as vagas, as carreiras e as habilidades necessárias mudam também? Então, o que que eu faria hoje?

Primeiro lugar, na área de tec, esquece programação como fundamento da sua carreira. Aquele cara, o programador que ficava em casa com a barriga para cima programando ou no escritório de jaqueta tomando café, acabou. Esse cara não existe mais.

Vai existir pessoas que vão trabalhar com programação, mas vão trabalhar com muitas outras coisas. Um próprio estudo lançado recentemente, não é um estudo antigo ou falando do futuro, mas falando do que tá acontecendo aqui agora nos Estados Unidos, falou que mais de 50% do tempo dos programadores hoje, eu não tô falando do do pessoal de tec, estou falando de programadores, 50% do tempo deles não é mais gasto programando. Olha que interessante.

de 50% do tempos del deles aqui nos Estados Unidos não é gasto programando, por que que você vai investir algo que tá indo indo no caminho oposto da onde tá vindo a evolução? E é isso que eu quero falar para você. Invista aonde tá o crescimento, invista aonde a gente vê esse desenvolvimento, invista principalmente onde você vai ter as maiores oportunidades daqui pra frente, onde estão os maiores salários.

Eu tenho visto muito, tenho recebido muito contato para para entrevistar para vagas Airbnb. Meta me contactou outro dia com salário de 245. 000 por ano aqui nos Estados Unidos por uma vaga basicamente muito parecida, não a mesma, mas muito parecida que eu fazia antes.

E o que que eu tenho visto em todas as vagas de quem tem me contactado aqui? Hoje eles não pedem mais um generalista, eles pedem uma especialização. E por que que eles me contatam?

Porque eu sou um especialista em marketing analytics, market science com data science. E o que que são as vagas que vem? Data science pra área de marketing online.

Legal, gente. Sigam essas dicas. Pega um nicho que você gosta.

Pode ser agro, pode ser finanças, pode ser saúde, pode ser educação, pode ser marketing, pode ser o nicho, o que for e aplique a área de tecnologia, todo conhecimento de tecnologia atualizado, principalmente fundamentados em inteligência artificial nessa área e você vai ter uma longa carreira. Legal. Obrigado quem participou do vídeo de hoje.

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