Boa tarde. Eh, escolhi esse título de Minha vida de Estatística, menos ruído, mais sinal, porque durante a minha trajetória eu dei muito, muita importância a alguns ruídos que ocorreram, né, durante a graduação e durante a minha vida profissional, mas eu precisava dar foco mais no sinal, mais no que era mais importante, né? Lá.
Eh, quem sou eu? Meu nome é Anaelisa, todo mundo me conhece na faculdade como Anita, né? Mas o meu nome de fato é Ana Elisa.
Eu sou bacharela em estatística formada pela EN. Sou especialista de dados formada pela ADTEC. Na época, o nome da escola era Leds Code, é uma escola totalmente online e lá de São Paulo.
Eh, atuo hoje em dia, como estatística numa seguradora chamada Caixa Vida e Previdência, eh, que é uma seguradora voltada para produtos de vida, préestamista e de previdência privada, somente para a Caixa Econômica Federal. E como curiosidade aqui, eu sou viciada em TikTok, vejo o tempo inteiro, sou uma jovem mística, não tão jovem, sou terapeuta também, sou super tatuada e sou praticante de yoga, principalmente em modalidade hot yoga, que é aí a 40 43º a prática, né, numa sala aquecida. Bom, e por que que eu escolhi a estatística, né?
Primeiro porque eu tinha muito interesse em números, então eu fui procurar alguma graduação que fizesse parte ali do do meu real interesse, né? E aí eu fiquei em dúvida entre economia, estatística, engenharia de produção. E eu fui pesquisar sobre as oportunidades e vi que a estatística era profissão do futuro.
Nesse momento já é a profissão do presente, né? era do futuro lá atrás quando eu entrei. Eh, e aí pesquisando mais sobre a graduação e inclusive dentro da graduação, né, eu fui descobrindo como a estatística pode auxiliar na resolução dos problemas reais e com isso também contribuí eh pro que eu queria o meu foco na vida que era fazer a diferença, né?
Então, hoje eu sou a única estatística da empresa. A minha empresa é uma empresa grande, mas somente eu sou estatística lá dentro e eu vejo o quanto eu sou importante para outras áreas, né? enquanto meu trabalho é demandado para outras áreas, então eu acabo fazendo de fato a diferença, né?
E também por ser diferenciada no mercado, porque se a gente for olhar aí somos raros, né? Nós somos poucos. Então eu queria justamente ser uma pessoa especial, né?
Eh, a minha vida na faculdade. Então, quando eu entrei na faculdade, eu era servidora pública municipal. Eh, eu sabia que seria uma profissão transitória, porque o meu sonho era trabalhar de fato com estatística.
Eh, eu não fazia matérias como os meus colegas, eu fazia três ou quatro matérias por período, porque eu trabalhava e estudava, então eu precisei andar num ritmo um pouco mais lento. Eh, isso acabou fazendo com que em alguns momentos eu tivesse uma síndrome da impostora, mas eu ouvi do meu orientador, Gustavo, que o chato sempre tem vez uma vez, né? E aí eu aproveitei essa essa informação e usei a meu favor.
E aí, quem era esse chat? Sempre tem vez, né? Eu aproveitava a disponibilidade dos meus dos meus professores e dos espaços da faculdade também, né?
para sempre tá ali eh demandando deles quando era possível, né, dentro dos horários de atendimento. Então eu tava sempre tirando as minhas dúvidas, tava sempre perguntando coisas que eh pudessem tanto influenciar na minha carreira, né, quanto que pudessem me ajudar ali no meu estudo, porque eu não tinha muito bem um plano de estudo, ia pegando dicas com eles e isso acabou me ajudando também porque eles sabiam exatamente quais eram as minhas dificuldades, né? Então, esse contato direto com os professores acabava fazendo com que enriquecesse até as aulas deles, né, que aí eles já sabiam quais eram as dores dos alunos, outros alunos também faziam essa mesma estratégia que eu.
E aí era muito mais fácil de aula seguir ali dentro do nível da turma, né? E aí também eh falo sobre a persistência, a resiliência, né? Eu fui muito persistente, muito resiliente durante o meu período da faculdade.
Não foi um período fácil porque eu tive problemas pessoais junto com com o curso, mas eu insisti no meu sonho, eu consegui realizar. Hoje eu sou uma estatística reconhecida no mercado. Eu sou muito feliz por isso.
Eh, já dei palestra para várias eh vários outros colegas, né, que me chamaram para falar sobre carreira. E é bem legal saber que eu consegui chegar exatamente onde eu queria chegar. E aí veio o desafio do primeiro emprego, né?
Então eu precisei ter ali uma tomada de decisão. Eu exonei de um cargo público para assumir um emprego na área sem eu nem ter feito estágio. Isso me deu muito medo no início, mas eu precisei confiar ali na minha competência, né, e no meu conhecimento.
Eu tinha eh três focos na vida, né, três sonhos na vida ali dentro de carreira. Um era trabalhar na FGV, porque era uma empresa que para mim tinha um um eh uma projeção muito grande, né? Então eu queria ter a as três letrinhas da FGV no meu currículo.
Outra era trabalhar numa multinacional e outra era trabalhar em uma seguradora, né? E eu consegui cumprir essas três, eh, trabalhando na FGV na TIM e agora na Caixa Vida e Previdência, que é seguradora. Eh, para que eu pudesse ter essa oportunidade, eu fiz um LinkedIn.
No meu LinkedIn eu apresentava as minhas habilidades. Então, eu escrevia eh textos primeiro sobre análise de eh análise exploratória de dados, que é o básico, mas que funciona muito, né? A gente não pode nunca esquecer do básico.
E depois eu fui falando sobre outros conhecimentos mais avançados, né, como modelagem, como alguns testes estatísticos. Fui fazendo conexão com pessoas que pudessem me contratar, então, eh, chefes, né, superintendentes, coordenadores, gerentes, pessoas de RH, para que eu pudesse me expor, eh, e de empresas que eu trabalharia, né? Então, eu escolhi empresas que eu gostaria de trabalhar, via como é que era eh essas empresas, por onde que eles contratavam, eu ia adicionando essas pessoas e expondo ali o meu conhecimento.
E aí as oportunidades que eu tive, como eu falei anteriormente, foram a FGV. Depois da FGV, eu fui para TIM e depois paraa Caixa Vidência, que é onde eu tô hoje. Na FGV, eu não fazia muito um trabalho de estatístico, né?
Lá a gente tinha duas áreas, a mineração de dados e a área de coleta web. Eu trabalhava dentro dessas duas áreas, mas mais com mineração de dados. Eh, apesar desse nome não era de fato uma mineração de dados que a gente fazia, tá?
O que a gente fazia era, eu trabalhava dentro do Instituto Brasileiro de Economia e a gente precisava alimentar o banco de preços. Então, a gente fazia contratos com empresas que fossem detentoras de sistemas de nota fiscal, a gente recebia esses dados deles de vendas. Então, com isso, a gente alimentava o nosso banco de preços e, em contrapartida, a gente fornecia para eles algum produto que eles quisessem.
Às vezes era uma, a gente construí uma cesta para que eles pudessem fazer os próprios índices deles. A, mas o que a gente mais fazia era relatório de direção de mí espontânea, né? Então eles pegavam esses relatórios feitos pela FGV, então tinha o nome da FGV e tinha o nome da empresa e aí eles podiam divulgar esses resultados com a confiança que a FGV tinha no mercado, né?
E a parte de coleta web era uma parte que a gente raspava os preços anunciados dos sites também para alimentar o banco de preços. Eh, na FGV eu trabalhava com tablô R, Python, com CMD, com tudo que a gente pudesse trabalhar, com SQL, tudo que a gente pudesse trabalhar ali, a gente incluía. Eh, depois eu fui para Tim na TIN eu também não fazia um trabalho de fato de estatística, mas foi um trabalho também importante para mim, me deu uma bagagem muito grande.
Lá eu trabalhava mais com size e com Power BI. Eh, o que eu fazia lá, basicamente era cuidar das contas que a gente trabalhava na parte de cobrança, né? Então, cuidava das contas que eram corporativas.
todo o cliente corporativo da TIM ficava na minha mão eh em termos de geração de relatório para que os próprios executivos pudessem cobrar esses clientes e eu também fazia disparo de SMS. Então todos esses esses SMS que vocês recebem de operadora, não tinha quem fazer era eu, né? Cobrança, eh, de campanhas, enfim, qualquer coisa que tinha SMS aí para disparar, quem fazia era eu.
E aí por fim apareceu a oportunidade na Caixa Vida e Previdência. eh para trabalhar de fato como estatístico, né? E aí eu fui para lá e come lá eu comecei a desenvolver os modelos que não tinha modelo nenhum na empresa.
Então eu comecei a desenvolver modelos de previsão sinistro, prêmio ganho, faturamento bruto, eh vendas. Aí conduzir também outros estudos, né? vai ter um que eu vou falar mais para frente do limite de retenção, mas eu conduzo muito estudo de aderência das nossas taxas de sinistro com as tábuas atuariais, né, que ou são de mortalidade ou são tábuas de invalidez.
E aí eu tive uma virada aqui, né, do, enfim, estatística. Depois de dois empregos na área, que era, entre aspas, na área, porque era na área de dados, mas não era de fato como estatística, eu consegui chegar no cargo de estatístico, né? Então, qual foi o meu caminho?
Até aí depois que eu saí da graduação, eu busquei um curso de ciência de dados para ter esse título que fosse alinhado com o mercado, porque toda vez que eu olhava uma vaga, eu via sempre assim, vaga de semista de dados, sem lista de dados e nunca era de estatístico, né? E a gente sabe enquanto estatístico que o estatístico ele já é por def um cientista de dados, né? Só que ciência de dados é muito ampla.
Hoje em dia a gente tem cursos, né, no mercado que formam cientista de dados, mas existem vários cientistas de dados no mercado que são de outras áreas de formação. E eu não queria, eu queria ser uma estatística que trabalhasse com ciência de dados também, porque tinha muitas oportunidades, né? Então eu busquei um curso de ciência de dados para ter esse título que fosse alinhado ao mercado de fato, mas também para entender se tinha alguma coisa diferente da gente.
Spoiler, não tem. Eh, e aí depois desse curso acabou que apareceu a oportunidade de trabalhar com modelagem, que é aonde eu trabalho hoje na seguradora, né? Eu trabalho com modelos preditivos principalmente, mas eu também trabalho com outros tipos de modelo e eu também trabalho com outros tipos de serviço.
Então, às vezes eu boto a mão na massa e vou lá, eh, organizo uma base de dados, que é o que a gente tá precisando nesse momento. Às vezes eu faço só um gráfico, que é o que tá precisando nesse momento. Então, assim, é pau para toda a obra, né?
E a questão do aprendizado contínuo, né? Eu me mantenho observando o mercado, mesmo que eu não queira sair do meu emprego. Eu tô muito feliz onde eu tô hoje.
Mas eu me mantenho olhando as vagas para eu ir atualizando as minhas habilidades. Primeiro que a gente nunca sabe o dia de amanhã, né? Então hoje eu tô feliz no meu emprego.
Pode ser que amanhã, não sei, não esteja ou não esteja mais satisfazendo as minhas necessidades. Então eu preciso estar alinhada com o mercado, né, para estar preparada para assumir uma outra vaga. Então eu sempre vou olhando quais são as tecnologias que estão sendo usadas, o que que tá sendo pedido, qual é a linguagem que é mais utilizada.
né? E aí eu vou atualizando ali o meu aprendizado o tempo inteiro. Eh, o que que me ajudou a crescer enquanto estatística, né?
Aí eu separei em três áreas aqui, soft skills, networking e hard skills. Então, como soft skills, a comunicação, a gente enquanto estatístico, precisa trabalhar muito a comunicação, principalmente com o nosso público, né? a gente não necessariamente vai ter um pú um público técnico.
Às vezes a pessoa que vai ouvir ali é uma pessoa que precisa do resultado muito bem explicado, precisa que você explique tudo muito com muita clareza, sem o tecniquez, né, sem o estatistique. Então a gente precisa ter essa comunicação muito bem treinada, ser muito claro, ter empatia com o nosso público. Não necessariamente eles vão entender de cara o que tá ali no nosso gráfico.
às vezes é um um gráfico um pouco mais complexo, então a gente precisa ter a simpatia e ter essa jogada, né, de conseguir trabalhar a nossa comunicação com o nosso público. E principalmente no mercado de trabalho tem inteligência emocional, né? A gente vai receber elogios, mas a gente também vai receber críticas, mas a gente não pode carregar pro pessoal.
A gente tem que usar essas críticas como degrau para sempre tá se melhorando ali e eh subindo, né? sempre evoluindo. Eh, como hard skill, eu coloquei em primeiro lugar o pensamento estatístico, por óbvio, né?
É o que faz a nossa diferença no mercado, principalmente enquanto cientista de dados, né? A gente já tem aquela raiz do pensamento estatístico de saber que às vezes a gente vai ter um diretor, um gerente que vai pedir pra gente um monstrão, né? ele que é um modelo, sei lá, de redes neurais convolucionais super complicado.
E às vezes você vai pegar um modelo muito mais simples, que vai ter um desempenho muito próximo daquele modelo que é muito complexo. Então, a gente vai ter que usar ali do princípio da parcimônia, né, de não precisar de uma bala de canhão para matar um mosquito. Eh, também coloco aí o Python, o R, o SQL e o Power BI.
SQL para mim é mandatório, todo analista de dados precisa saber SQL. Eh, Python e UR. Eu aprendi Python para o mercado, mas eu praticamente não usei Python no mercado.
Eu consigo assim oportunidades eh diferente de alguns colegas meus que conseguem mais com Python, né? Eu consigo oportunidades onde eu posso escolher qual é a linguagem que eu vou usar. E eu sou fã do R, gente.
Então, eu continuo usando o R pro resto da minha vida. O R é maravilhoso, ele faz coisas incríveis. E eu sou aqui testemunha do R, né?
e o Power BI, porque a gente precisa eh trazer esse resultado de uma forma mais eh palatável, né, paraas pessoas que vão ler. Então, a gente traz em forma de dashboard e geralmente PowerBI é o mais usado, mas tem outros, tem tablô, tem direito estúdio. Então, eh, é bom você aprender um que os outros eles vão seguindo ali a mesma linha de raciocínio, né?
E aí eu acho Power Bike é um pouco mais complicado, eu acho mais fácil aprender ele para depois evoluir pros outros. e o networking, né, tentar sempre que possível ir para eventos e cursos para você fazer contatos, né, fazer a sua rede ali de de interesse ali, né? Eh, eu coloquei pessoas de interesse, pensando no LinkedIn, né, na minha estratégia, eu adicionei pessoas que pudessem ser do meu interesse ali, né, pessoas que pudessem me contratar, que precisavam me ver, né, e interagir com conteúdos.
Então, tanto publicar conteúdos quanto interagir com conteúdos que sejam relevantes, né? seguir pessoas que publicam conteúdos interessantes para você e ter interação com essas pessoas para ser visto. Ser visto é muito importante.
Eh, eu falei que eu ia falar sobre um projeto que mudou tudo, né? Esse projeto fez eu ser promovido agora em março, antes das minhas férias. Eh, foi um projeto dentro da seguradora, né, sobre limites de retenção.
Eh, o que que significa esses limites de retenção? A gente trabalha com importâncias seguradas no mercado de seguro, né? Então você faz um seguro de vida, sei lá, você faz o teu seguro, eh, valendo 1 milhão.
Então, esse 1 milhão é importância segurada, né? Se você morrer, o seu beneficiário vai receber aquele 1 milhão, né? Aquela importância segurada.
E aí, o que que é o limite de retenção? A gente precisava entender eh por produto que a gente tem, porque cada produto tem um valor, né, tem um preço. Por mais que você vá aumentando as importâncias seguradas, o teu prêmio vai aumentando ele também, né?
Quando você paga vai aumentando. Eh, cada produto ele tem um limite, né? produtos mais caros, eh, comportam importâncias seguradas maiores, né?
Então, a gente precisava entender, eh, por CPF, né, por pessoa física, eh, quanto que a gente poderia acumular de importância segurada e quantos quantos sinistros daquele a gente poderia aguentar somados aos outros sinistros, né, que são em valores menores, mas quantos sinistros grandes a gente poderia suportar de forma que a empresa não quebrasse. E aí esses sinistros grandes aí vai depender de cada produto que que é considerado grande para cada produto, né? Seriam as definições dos nossos limites de retenção.
Eh, e aí qual era a contribuição desse desse estudo para pra empresa, né? a empresa tomar uma decisão sobre novos limites, porque tendo novos limites, limites maiores, a gente consegue vender produtos mais caros e isso aumenta a receita da nossa empresa. Eh, e o valor da estatística nesse estudo foi que o estudo foi desenvolvido com embasamento teórico sólido, não foi desenvolvido assim, ah, a gente acha que porque a gente tem poucos sinistros, então a gente pode subir essa esse limite de retenção para tanto, não.
a gente teve um estudo que utilizou testes de hipótese, intervalos de confiança, margens de erro para que a gente pudesse desenvolver e falar assim: "Olha, dentro desse estudo aqui, dessa dessa metodologia estatística, a gente sabe que a gente pode ter esses novos limites de retenção. E aí esse estudo foi para Susepe, que é o órgão regulador de sinistros no Brasil, para que a gente pudesse ter esses novos limites de retenção. E isso me deu uma visibilidade muito grande na empresa a ponto de eu ser promovida agora em março, né?
E aí as minhas três dicas para você começar forte é, primeiro de tudo, confiar em você, né? Estudar sempre. O estatístico, ele vai se manter estudando a vida inteira, porque as tecnologias elas vão se modificando muito rapidamente.
Então, quem não estuda fica para trás, eh, se desenvolver, porque o conhecimento ninguém vai tirar de você. E não se sabotar, nunca pensar que porque um colega tá andando mais rápido do que você, você é é um profissional menor, você é um aluno menor, não. Cada um tem o seu tempo de evolução e todo mundo vai chegar lá, é possível para todo mundo.
Então, nunca se sabotar, né? se colocar em evidência. Então, sempre que você puder, faz um portfólio, eh, ou gitubou no medium, eh, publica, faz a sua página no LinkedIn, vai se colocando em evidência, mesmo que você ainda não esteja no mercado, para mostrar ir mostrando seu conhecimento, mesmo que ele seja básico, porque o básico funciona muito bem.
eh comentar publicações de pessoas que sejam de relevância, de fato, né? Não ficar focando em publicações que sejam de polêmicas, né? Que sejam de assuntos que não tem nada a ver com a sua área.
Pegar as pessoas que publicam conteúdos mesmo e comentar e fazer conexões, porque quanto mais conexões você faz, mais você é vista e você é lembrado, né? Por conta dessas conexões que eu fiz, eu ainda hoje recebo os recebo convites todo mês, né, para participar de processos seletivos ou mesmo para assumir vagas mesmo sem participar de processo seletivo, né? Hoje eu tô feliz aonde eu tô, mas isso me ajudou muito em outras épocas, né, onde eu não tava feliz aonde eu estava.
Eh, e sempre que é possível participar de eventos, mesmo que não dê para você ir eh num simpósio, num congresso, para mim não dava. por exemplo, eu não tinha horário para ir por conta do trabalho, né? Mas eu participava de comunidade de dados, eu fazia bootcamps, eu fazia cursos onde eu eh onde fosse possível eu interagir com a turma.
E essa semana mesmo, um colega que fez o curso comigo na Adatec me chamou para pedir indicação de cientista de dado e de engenheiro de dado. E aí eu pude indicar alguns colegas que eu sei que seria uma oportunidade legal para eles por conta dessa desse nosso contato nesse curso e porque com essa com as trocas que a gente fez, ele acabou me vendo também como referência na área. Então a minha indicação para ele era uma indicação válida, era uma indicação importante.
Então esse networking é muito legal de fazer. E é isso, gente. Muito motivadora a sua apresentação, Anita.
Você gosta que te chame de Anita, né? Muito motivadora. Eh, se o se se o pessoal que tiver perguntas, se quiser fazer as perguntas pelo chat ou se quiser abrir a câmera para fazer pergunta para Anita.
Deixa eu olhar aqui que eu acho que deixa eu ver aqui alguma pergunta. Teve a Sueli perguntou qual foi o curso de Ciência de dados que eu fiz. Eu fiz um curso que era da Letcpode na época, agora chamada Tec.
Eh, na época era um curso que até tinha pago. Eu fiz com bolsa de 100%, mas hoje em dia eu sei que ele só tem com bolsa. Eh, eu essa bolsa de 100% eu ganhei no processo seletivo do, eu acho, era Santander Becas, agora eu acho que chama Santander Universidades.
Lá eles têm uma gama de cursos de várias áreas, tem idiomas, tem eh cursos de tecnologia, desenvolvimento web, tem eh ciência de dados, enfim, tem vários cursos. E aí você tem que passar, óbvio, por um processo de seleção, porque são poucas vagas, mas eh eram 40. 000 1000 inscritos e foram 220 selecionados.
Eu fui uma das selecionadas. Eh, mas tinha gente também que não era da área, tá? Eu fui era a única estatística no curso e foi muito legal assim, foi um curso bem completo, falava muito de estatística, a gente passou 4 meses, o curso durou 10, a gente passou 4 meses só com ensino de estatística.
Foi bem difícil para alguns colegas que nunca tinham tido contato com o tema. Então, eu achei um curso bem completo, gostei bastante, recomendo. Eh, temos uma pergunta da Rita.
O tempo de conclusão do curso foi maior? Rita, você tá falando do curso de graduação. Eu acho que é, né?
É, mas bom, se for isso, isso, perdão, no curso de graduação. Isso foi maior senha. Eu me formei quase em 8 anos.
É que assim, só fazendo um comentário, eu sou professora aqui na UFPI na Teresina e o nosso curso aqui ele funciona no turno da noite, né? Então assim, vamos pensar aí que 80% dos nossos alunos eles trabalham, né? que trabalham muitas vezes em campos de atuação que não tem nada a ver comatístico.
Então eles enfrentam muitas dificuldades, né, de conciliar, mas assim as pessoas fala maravilhosa, muito motivadora e pretendo apresentar para eles uma oportunidade para que eles possam eh conhecer, né, sua história, que foi muito interessante, muito bonita. Ah, que legal. Obrigada.
É, foi isso, era uma coisa que me desanimava um pouco durante a graduação, eh, sozinha, né, assim, na minha cabeça, né, eu achava, eu tinha síndrome da impostora e achava que eu não ia ser uma boa profissional, porque eu estava demorando muito para me formar, mas como eu disse que o chat sempre tem vez, né, e eu tava sempre ali com os meus professores, eh, eu comecei a dar ouvido para quem de fato importava, que eram os meus professores, né, e todos eles me elogiavam muito, porque Sandra foi minha professora também, né, eu sou uma, eu era uma aluna aluna. Eu era não, eu sou uma aluna que não tem medo de se expor. Então eu participava da aula mesmo que eu fosse falar alguma besteira, porque ali era o momento de eu ser corrigida, né?
E assim, eu como eu trabalhava, eu dava muito valor à aula. Eu quase não faltava e quando eu tava na aula, dava muito valor a prestar atenção na aula. Então eu sentava lá na frente, eu ficava ali bem caxias, sabe?
Meu material era um material com folhas numeradas, sabe? muito organizada, justamente para eu conseguir depois organizar eh o meu estudo. Eu passava os finais de semana estudando, então abri mão de muita coisa na minha vida eh paraa graduação, mas valeu muito a pena porque hoje eu tenho a vida que eu queria ter.
Então assim, eh, demorou, mas isso não faz de mim uma profissional menor, muito pelo contrário. Eh, hoje em dia o meu conhecimento de estatística, ele é muito falado, né, no mercado de trabalho. Então, assim, eh, todas as empresas que eu passei, todo mundo sempre fala sobre o meu conhecimento e eu fico muito feliz de ter conseguido chegar onde eu cheguei.
Anita, eles querem saber o seu LinkedIn. Ah, vou botar aqui. Depois você coloca aí.
Acho que essa pergunta é da Rita [Música] complementar. LinkedIn também estão te dando os parabéns. Ah, quais foram os desafios que você teve na época que você eh estudou na?
Ó, foram vários. Eh, eu tive desafios pessoais, né, de questão de doença, de doença do meu pai. Eh, mas eu tive desafios de graduação, que eu acho que é o que acaba sendo comum a todos, porque eu entrei na faculdade oito anos depois de eu sair da escola, né?
Eu tenho uma outra graduação antes de estatística, eu sou formada em radiologia imagem e sou especializada em radiologia industrial. Não consegui trabalho na área, uma área que é muito fechada. Hoje em dia eu não sei, né?
Mas na época era muito fechada para mulher, era uma área mais eh masculina, então eu não conseguia trabalho na área e acabei ficando um tempo trabalhando com outras coisas para pensar no que que eu ia querer de fato, né? Então quando eu entrei na faculdade, eh eu tava muito tempo fora da escola, tinha muito tempo que eu não via matemática de fato, né? E eu não tive uma base muito boa, né?
Eu não estudei em bons colégios, então eu tive uma dificuldade inicial ali com a matemática básica. Eh, mas aí novamente o Chato sempre tem vez, né? Então o Jcelino sofreu ali comigo, né?
Eu fiquei ali na sala dele, Jelino Alexandre, na sala deles o tempo inteiro ali, né? Pedindo plano de estudo, pedindo para eles corrigirem. Gente, eu fiz eh os exercícios do Sturt assim igual louca, né?
Para além das listas de exercício. E o Alexandre Jcelino corrigiam ali para mim, eh, os meus professores também de estatística, né? Todos.
Tacata me atendeu sempre, Sandra, Renata Bueno, Renata Duarte, Gustavo, que foi meu orientador, o Gustavo Rocha também. Então, assim, eh eu tive essa sorte de ter esse pensamento de que eu podia de fato procurar os meus professores, né, e de serem professores de fato maravilhosos. Eu sou apaixonada pela gente, pelos meus professores.
Então assim, eu vou passar pano mesmo, porque todos sempre me atendiam, então isso fez muita diferença, assim, mas a minha dificuldade era com o ciclo básico, né? E aí depois que a gente passou do ciclo básico, que aí a gente foi vendo de fato ali a estatística, cara, para mim foi muito mais fácil. Eh, eu queria de fato essa estatística.
Eh, a pergunta do da Caiara, é isso, Kau? Não sei. Para quem não tem experiência de trabalho, é mais difícil eles contratarem para cientista de dados, na sua opinião.
Eu não senti, eu não senti essa dificuldade. Tem duas coisas que as pessoas me perguntam sobre dificuldade, que era justamente isso, né? A questão da experiência e a questão da tatuagem, porque eu sou muito tatuada, né?
Eu tenho 49 tatuagens. Então, as pessoas sempre me perguntam assim: "Ah, você é tatuado? " de repente e pode fazer com que as pessoas não te vejam com tanta seriedade.
Não vejo e esse problema no mercado. E a questão da experiência também não vejo esse problema. Eh, eu não sei se eu dei sorte no meu primeiro emprego, porque o perfil que eles estavam procurando era exatamente o meu.
Alguém que não tinha experiência para que eles pudessem moldar da forma que eles quisessem. Mas toda vez que eu faço entrevista, eu sempre procuro saber como é a empresa, qual é a tecnologia que a empresa eh de fato se interessa. Se der, eu entro em contato com alguém que trabalha lá para eu entender como é que eles trabalham lá, né?
E me preparo para aquela entrevista. e sempre falando sobre as experiências que eu tive na faculdade. Então, eu falo sobre o pôster que eu fiz com a Sandra, eu falo sobre o meu TCC que eu fiz com o Gustavo e com o Marco Samuel, né, que também é palestrante.
Então, eu sempre tento trazer o meu conhecimento e aí eu acho que não faz diferença eh a quantidade de experiência que eu tive ou o tempo de experiência que eu tenho. Não vi essa dificuldade, não. Tá.
O o Edson quer saber qual a sua sugestão para profissional que já atua com dados, mas quer ser um profissional com maior visibilidade no mercado. Publicado. Ótima dica, né, sobre a visibilidade LinkedIn, fóruns, etc.
Você acha até que você vai ser quiser dar mais um uma complementação, é publicar assim, produzir conteúdo. Eu acho que hoje em dia, eh como tudo é no LinkedIn, né, todo mundo olha o LinkedIn o tempo inteiro, eh não se envolver com assuntos que possam desvirtuar eh você do tema, né? Então assim, eu não falo, meu LinkedIn é um lugar de trabalho.
Então eu não falo sobre religião, eu não falo sobre política, não falo sobre futebol, sobre Fórmula 1, que é o meu esporte preferido, não falo. Eu falo sobre estatística, que é quem eu sou lá. No LinkedIn não importa eh qual é a minha religião, para que time eu torço, qual é o meu posicionamento político, importa quem eu sou de fato enquanto profissional, porque é uma rede profissional.
Então ali eu me atenho a falar sobre estatística. Ponto. Aí eu vou explorando temas.
às vezes aparece, sei lá, o meu TCC foi sobre pesquisa de intenção de voto, né? Então, de vez em quando, toda vez que chega perto de eleição, aparece essa discussão, né? Essas pesquisas não são confiáveis.
Aí eu vou lá e revisito o tema para falar sobre a pesquisa. Não, não me importa quais são os resultados para eh para que lado que eu tendo ali, não importa. Eu preciso falar sobre metodologia de pesquisa, né?
Então eu vou tentando pegar esses temas, né? Vou vendo se tem algum tema atual aí que esteja que esteja sendo falado sobre estatística, senão eu dou sempre foco naquilo que é importante, né? O básico da estatística, que as pessoas esquecem.
Todo mundo quer fazer modelo, mas ninguém quer fazer análise de exploratória de dados. E às vezes a análise exploratória de dados já resolve o problema, né? E às vezes eu falo, por exemplo, sobre temas que ninguém, que eu vejo que ninguém tá falando, eh, cores em gráficos.
A gente tem gente que é daltutônica. Eu trabalhei com um rapaz que era dalono, que eu fiz um gráfico que para ele, quando ele olhou, ele falou assim: "Cara, não é tudo igual para mim". E aí eu abri os olhos, né, que eu precisava pensar que o meu público podia ser dautônico, talvez.
Então, eu vou abordando algumas coisas assim, mas é publicar, eu acho que é o principal. Eh, o João Vittor, ele quer saber se você acha que há menos oportunidades para modelagem matemática e risco. Não, eu não.
Lá no, na minha empresa tem um rapaz que ele faz modelagem matemática. Eu confesso que eu não tenho muito contato com a modelagem dele. Eh, mas assim, a gente trabalha com risco em seguradora, né?
Então, eh, tem, na minha gerência, que é uma gerência de modelagem resseguro, eh, tem um pessoal que faz modelos mais voltados para risco, né? Agora que eu vou entrar nessa nessa parte de fato, né, dessa modelagem que eu fui promovida para essa gerência, entrei de férias, são 30 dias, então ainda não consegui ver como é que é o trabalho deles ali, né, de perto. Mas eh eu acho assim que você tem que pensar qual é o seu principal foco.
Você quer trabalhar com a modelagem e que tipo de modelagem você quer trabalhar? Então, corre atrás de estudar esse tipo de modelagem e de produzir conteúdo sobre esse tipo de modelagem que você quer para que você comece a ser visto como referência nesse nessa tua área de estudo. A pergunta da Viviane é sobre a idade.
Se você acha que hoje em dia é um tabu para conseguir uma boa oportunidade no mercado de trabalho. Bom, eu entrei na faculdade com 25, né? Então eu já não entrei muito jovem.
A minha turma tinha gente de 18, né? né? Então, eu já era a leit de alguns.
Eh, e eu entrei no mercado de trabalho com 30, né? No mercado de estatística. Eu já já tô no mercado de trabalho desde os meus 15 anos, mas como estatística, na como na área, né, de dados, eu entrei com 30.
Eu não vi diferença e hoje eu enxergo que talvez seja até uma vantagem, tá? Porque eh tem muita gente jovem que não tá dando a importância que a gente tem que dar pro mercado de trabalho. Então assim, eu vejo que hoje em dia tem algumas pessoas que preferem contratar pessoas mais velhas por questão de senso de responsabilidade.
Eu não acho que seja um problema. Sandra, acho que você tá no mudo. Ah, sim.
Desculpa que chegou o cachorrinho começou a latir aqui. Eh, deixa eu ver se tem mais alguma pergunta. O pessoal tá elogiando bastante, tá?
Tá se elogiando bastante. Não sei se você tá acompanhando aí, mas acho que perguntas. O que você acha do uso profissional de a para dado?
Se você usa e qual é o tipo e qual você sugere? Bom, eh, tem muita gente que usa, se você tá se referindo aí a como chat GPT, de psique, enfim, eh, copilot, essas coisas, eh, eu acho que é válido do uso, desde que você saiba o que você tá ali procurando, né? Então, por exemplo, você eh quer otimizar um código em SQL que você tem, que, sei lá, eh, tá muito grande ou que você esqueceu como é que usa um uma função ali, eu acho que é válido, porque você vai complementar o teu conhecimento com uma coisa ali que tá ali para te facilitar.
Mas assim, eh, você não sabe fazer um modelo, por exemplo, aí você vai perguntar pro chat depth como fazer esse modelo. Aí eu não acho legal. Primeiro, porque você não vai aprender, você vai ficar viciado naquilo de, ah, vou perguntar pro chat GPT, vou perguntar pro chat GPT, aí você nunca vai aprender.
E segundo que tem muito erro, então já peguei muita coisa errada. Eu outro dia tava com uma dúvida em uma query que tinha eh uma uma questão lá do da Microsoft que eu não tava conseguindo entender. Aí eu tava com preguiça de ler o documento, perguntei pro chat GPT, não fiquei satisfeita com a resposta ali o documento tava errado, então aprendi que não dá para ter preguiça, né?
Então assim, eu uso geralmente quando eh eu escrevo algum e-mail e eu falo assim: "Cara, tá muito técnico esse e-mail. Deixa eu ver se eu consigo deixar ele mais eh mais simples, né, para quem vai ler. Aí eu vou lá, boto e aí eu reconstruo o e-mail, aproveitando algumas coisas que o chat CPT me deu, né?
Mas usar 100% essas essas IAIS eu não uso não. Tá tá mudo, Sandra. Mas eu eu já vi que a pergunta é porque eu fechei de novo.
Você indicou algum curso? Ah, tá. Olha, desculpa.
Todo meu conhecimento de modelos estatísticos eu trouxe da então assim eu não indica. É, eu indico de fato. Acho que eu não tenho mais perguntas aqui.
Ai, Ana, muito obrigada por ter participado. Eh, como eu falei no início, eu acho que a sua apresentação foi muito motivadora pro pessoal, pros alunos, principalmente os que estão no início do curso, né? Eh, de todo seu relato, assim, acho que eh dá uma energia boa para pra turma, né?
E a gente agradece muito, muito a sua participação.