O Erro do Cientista de Dados da Amazon: Uma Análise Profunda

🎯 Informações sobre o curso: www.datatechfl...
Descubra as qualidades que diferenciam um bom de um mau cientista de dados neste video. Este vídeo explora as qualidades que diferenciam um bom cientista de dados de um mau, focando tanto em habilidades técnicas quanto em características pessoais e profissionais. Vamos discutir as competências fundamentais para o sucesso na área da ciência de dados.
Este vídeo é destinado a quem deseja entender melhor o que contribui para o sucesso na ciência de dados, seja iniciando na área ou buscando aprimoramento profissional. Oferecemos uma análise detalhada das qualidades desejáveis em um cientista de dados e como desenvolvê-las.
Assista ao vídeo para ganhar insights sobre como se destacar na ciência de dados e o impacto de certas práticas e habilidades no desempenho profissional. Inscreva-se no canal para mais conteúdos relacionados com ciências de dados, análise de dados e a indústria de tecnologia no Brasil e no Mundo.
👉 Siga-nos nas redes sociais para mais conteúdos e atualizações.
📮 Instagram: / jerrystrazzeri
📮 Linkedin: / jerrystrazzeri
📮 Tiktok: / jerrystrazzeri
#CiênciaDeDados #DesenvolvimentoProfissional #Tecnologia #ÉticaEmDados

[@jerryst]

Por favor, não se esqueçam de se inscrever no canal e nos ajude à chegar aos 60k.

[@emanuelsouza3387]

Bom dia Jerry, tudo bem?? Uma pergunta. Quais dessas análises você considera mais importante ou que tem destaque??
⚫ análise descritiva;
⚫ análise diagnóstica;
⚫ análise preditiva;
⚫ análise prescritiva.

[@demetryuu]

Cada vídeo assisto pelo menos duas vezes… Vale muito a pena esperar cada um deles. Obrigado mais uma vez Jerry!

[@danielf2775]

O Cara é um monstro!!!!!!

[@MatheusBezerra93]

Eu vejo que muita gente esta entrando no mercado por conta de salários e trabalho remoto, porém esquecem que a área demanda muita matemática estatística e muita noção de negócios como você falou no vídeo. Parabéns pelo vídeo agregador.

[@_Bruno_Cesar_]

Esse vídeo me lembrou uma ocorrência com uma PMI Industrial de 2020.
Na época, os analistas estavam positivistas pelo Número Índice da PMI Industrial ter vindo melhor do que o esperado. Acontece que um dos sub-índices -- delivery times -- estava puxando o número índice para um patamar que não representava muito bem o cenário econômico -- quanto mais lentos são os tempos de entrega, melhor é o índice econômico pois é um indício de que a economia está aquecida --. O cenário de pandemia fez com que muitos fornecedores na China parassem suas atividades durante o ano novo lunar chinês, complicando a cadeia de suprimentos.
Em maio a S&P Global publicou uma nota explicando todo o ocorrido e ressaltando a necessidade de também estudar os sub-índices ao invés de puramente o número-índice.

[@helioc2988]

A análise Diagnóstica e Prescritiva agrega muito valor ao analista e cientista de dados.

[@rafaellincoln7142]

Que BAITA aula num vídeo. Já fiz diversos cursos sobre análise e ciência de dados, e se escutei esse assunto 2 ou 3 vezes foi muito. Dizer NÃO pra um projeto e/ou gestor é extremamente difícil, ainda mais quando se olha pra projeção de carreira.
Disseminasse a ideia de: "Faça o que te pedem, de boca fechada, e assim você vai sempre ter seu salário". Quantas vezes já vi isso no LinkedIn....
Vídeo exemplar sobre como ser um profissional realmente valioso para a empresa.

[@thelearningmachine_]

Mercado/empresas tem níveis de amadurecimento diferentes, principalmente no Brasil, corporativismo etc, tem que ser uma empresa mente aberta pro DS brilhar. Ainda tem muito aquela cultura escadinha nas empresas, de cima pra baixo até chegar a ordem do gerente "faça". Aí quando vc pede pra sentar com um nível mais alto, e começa a falar de mercado, taxas de juros, correlação de níveis de risco e oportunidades, jogando em um meio de campo entre DS e negócio, normalmente a camada de gestão a nível operacional e tático é a que fica mais assustada com a profundidade da broca de um DS profissional.

[@rafaeldeoliveiramoura5523]

Muito obrigado pelo conteúdo! Se for pra lembrar de uma frase pra sintetizar esses conhecimentos acho que seria: pense como o dono da empresa e como pesquisador, e não como empregado.

[@toniaraujo4919]

Excelente Jerry. Cada vez mais a gente vê que nem todo Cientista de Dados é igual.

[@pedrophelps2897]

Jerry você crescer muito no TH-cam é questão de pouco tempo você tem muito conhecimento real

[@fernandomiguels]

Conteúdo de extrema qualidade, informações e visão sobre analise de dados que não vemos nos que se dizem "especialistas da área" não quero ser apenas um cara que faz Dashboard, quero ter essa visão da área, ótimo vídeo!! Ansioso pela abertura da próxima turma!!

[@Monra13]

Excelente vídeo Jerry. Se possível, coloque o significado dos termos técnicos que você utiliza nos vídeos, às vezes quem está começando na área fica meio perdido sem saber o que você está dizendo.

[@jerryst]

Vocês poderiam colocar aqui os termos que vocês não entendem?

[@RofAmanda]

Estou na turma atual de Data Science & Analytics e digo, o conteúdo do Jerry é bom demais, excepcional, se alguém estiver na dúvida se vale o investimento, VALE E MUITO!

[@sirasnet6499]

Já me inscrevi na lista de espera para o seu curso. Mas não sei ainda quando ele começa.

A qualidade do conteúdo dos seus vídeos é muito boa! Valeu

[@tiagoxavier5970]

Jerry quando você vai liberar o curso ? Abraço e obrigado pelo conteúdo!

[@elencesar7581]

A delicadeza do Jerry em chamar a “Uniesquina” de má faculdade. É um fofo. Kkkkkkk

[@zeneto2157]

Oi, J. Mas peraí. Existem dados sobre quanto tempo durou a ligação do atendimento. Existem dados atrelados a isso com anomalias como, por exemplo, o cliente deu uma saidinha ou parou de responder por alguma razão a ligação (atendendo outra pessoa da família). Call center sempre foi uma área beligerante de SAC.

[@EvsonSilvaSantos-bk3hf]

Espero ansiosamente os videos do jerry, sempre um conteúdo de excelente qualidade.

[@cevichesiwichichefluisanto7200]

Jerry, Jerry abre tu curso por favor. Eu não vou estudar em outra escola. Eu faço questões de estudar com você 😊

[@lucasaraujo4471]

Jerry, você pode fazer uma live respondendo a seguinte pergunta: Com o conhecimento que você já tem hoje, se você estivesse começando do zero, como você estudaria para adquirir novas competências na sua carreira? - Quais materiais você usaria?
- Qual seria o seu método de estudo?
- E como você colocaria em prática esse conhecimento?
Obrigado desde de já

[@deiksoncamargo9135]

Isso é verdade. Muitas vezes as pessoas não querem a verdade, e sim palavras que soam como música aos seus ouvidos kkkk.

[@pipokatz]

Jerry, talvez eu esteja misturando conteúdo de vídeos diferentes, mas do que compreendi da sua ideia de maneira geral é que não adianta fazer projetos de problemas abstratos que existem no mundo da imaginação apenas, como os kaggle da vida.
Entretanto, para uma pessoa que não está na área, não tem um chefe, não tem um deadline, não tem um cliente com quem conversar sobre seus reais problemas e como soluciona-los, não nos resta apenas projetos hipotéticos?

[@Felipe97264]

Show Jerry!
Alguma previsão para o curso de data Analyses? Abraço!

[@josielmoreira9386]

Ainda verei esse canal com milhões de inscritos e visualizações. Conteúdo para isso ele tem!

[@gilissantos6532]

Quando atuei como People Analytics vi que a satisfação do funcionário não estava de acordo com os dados, correlação não implica casualidade.

[@joangelosantos6069]

Top ....

[@MabelCoelho]

Oi Jerry, excelente vídeo como sempre. Lembro que você comentou que abriria um curso focado em marketing, você tem previsão de quando o curso estará disponível?

[@brunob.7792]

É uma área onde vc precisa de experiência de vida e de business core variados. Ou seja, vc precisa ser rodado e velho. Nao adianta botar garoto pra erguer viaduto.

[@edgaralbasini6226]

Mais do q enganados ou ñ estar certos...muitas vezes, os dados podem ser propositadamente manipulados!

[@Yohanvincent]

O melhor conteúdo do TH-cam! 🤩

[@andreuseliasmoreiradasilva455]

Muito bom! Jerry, obrigado.

[@edudomingos]

Quer dizer então que os bons cientistas de dados têm um pé em BI? Pergunta sincera. Estou estudando para entrar na área.

[@leticiamorikawa9739]

Ótimo vídeo. Tem alguma recomendação de livro (pode ser em ingles) que ajudaria a desenvolver esse pensamento analítico voltado a marketing?

[@socrakes]

Olá! Eu não tenho experiência data base ou ciência de dados,mais tenho vontade muito grande de estudar essa área! E segundo seu relato havia uma discrepância em relação aos dados dos tragos pelo gerente! E então vc fez a pergunta : vc fica com os dados ou sentimentos? Pra resumir! Alguém pensou na terceira opção? Na manipulação dos dados?? Mesmo porque o Sr Jhef ligou para o cal center e passou de 60 segundos!
Precisa urgentemente de uma consultoria. Ou eu seria segundo sua relação um péssimo cientista de dados.😂😂😂

[@fernandopimentelgodoy968]

ai você fala não pro seu chefe e ele só te manda embora e traz outro. Nem sempre você consegue tomar decisões estrategicas, tem coisa que vem direto do chefe ou do cliente. Se o cliente quer você faz e ponto final.

[@emanuelsouza3387]

Bom dia Jerry, tudo bem?? Uma pergunta. Quais dessas análises você considera mais importante ou que tem destaque??
⚫ análise descritiva;
⚫ análise diagnóstica;
⚫ análise preditiva;
⚫ análise prescritiva.

[@haroldomachado6054]

juntando grana pra na blackfriday pegar o curso de Jerry!!!

[@DruidCtba]

O que é o SENTIMENTO dentro do processo de Ciência de Dados? Isto pra mim soa mais como EXPERIÊNCIA OU CONHECIMENTO PROFUNDO DO NEGÓCIO PARA O QUAL VOCÊ ESTÁ FAZENDO UM ANÁLISE/ESTUDO.
Ai que eu me pergunto: um excelente cientista de dados na realidade não seria um excelente Analista de Negócios
O que é o VIÉS de um estudo, está relacionado à que?
O que é responder ao cliente uma outra resposta que agrade o mesmo, você quer dizer o que com isto?
Pergunto isto, porque meu entendimento sobre Ciência de Dados ainda é bastante obscura, veja temos termos que você usa que soam estranhos a todos que estão inciando na arte de Ciência de Dados, sim, para mim é uma arte, embora seja embasada em Ciência, porém quando você usa termos como VIÉS, Sentimento, Contexto, Ambiguidades, etc., parece que você mescla a Ciência um pouco de Arte e Piscologia Aplicada.
Sobre esta parte, Aos 12M:24S, estudo de efetividade dos ADS, estudos seus e do gerente de MKT, você poderia criar um vídeo pormenorizado sobre isto, sobre o que você chama NUANCES NO ESTUDO QUE PODEM ALTERAR OS RESULTADOS e foi o que realmente aconteceu, bom isto me deixa extremamente PREOCUPADO, pois é claro, queremos ERRAR MENOS & ACERTAR MAIS, acho que em tudo na vida, e para isto precisamos trilhar os caminhos realmente efetivos, que todos já passaram, e com isto ganharmos tempo para RESOLUÇÃO DOS PROBLEMAS E SOLUÇÕES em nossas ANÁLISES PARA NOSSOS CLIENTES.
Você afirma que inevitavelmente vai haver uma discrepância nos resultados, quando se fazem estudos paralelos querendo descobrir a mesmas coisa, gerando um resultado maior e outro gerando um resultado menor. Como assim, o que leva a estas discrepâncias, então a Ciência de Dados não é como a Matemática, uma ciência EXATA? Veja aqui minha preocupação, acredito que seja LÍCITA no sentido de por exemplo: lá está o José Roberto fazendo uma apresentação de seus estudos [ara uma equipe, da qual ele pode não saber ao certo de quais stakeholders compõem, e num determinado momento, e isto sempre ocorre, analisando muitas de minhas reuniões como Analista/Arquiteto de Sistemas, um Analista de Negócios levanta uma questão do tipo: como você chegou a esta conclusão, se tais e tais dados demonstram o contrário, você me entende? Acho que até já passou por isto, e o que mais me preocupa é eu ter que dizer: NÃO SEI, e no máximo eu diria: BEM, VOU TER QUE ANALISAR ESTE PONTO, POIS NÃO FEZ PARTE DO ESTUDO, o que eu acho seria o mais certo, porém minaria meu crédito com todos os STAKEHOLDERS na minha apresentação, uma verdadeira sinuca de bico.
Outra coisa Jerry: O QUE É A VERDADE PARA UM CIENTISTA DE DADOS?

[@diegohenriquedossantos1975]

Pode indicar alguns livros bons sobre "Metodologias de Mensuração "?

[@esquilomuitofoda]

Esse vídeo mostra que o ciência em ciência de dados não está no nome, só pra ser chique

[@euluizfernandodev]

Jerry, minha pergunta não tem nada a ver com o video. Mas o que voce achar de visao computaciojnal? Voce acha que vale a pena estudar? Voce acha que tamb´ém é o futuro? Gosto da sua opiniao por isso vim aqui te perguntar

[@haroldomachado6054]

Jerry não teria um servidor no discord?

[@emilypapillon]

Vc tem algum curso?

[@henriquelopes4761]

Ele tem sim. Acho que daqui uns 6 meses vai abrir uma nova turma.

[@jerryst]

Maio ou Junho eu abro uma nova turma

[@emilypapillon]

Bacana! Vou querer fazer 😄

[@dubem7984]

​@@jerryst Olá, fera! Quero me qualificar pra entrar em bancos!!!
1)Tem cursos ou formações?!
2)Qual graduação é mais atraente para bancos?
3)Se eu for Eng. Elétrico ou mecânico atrapalha virar um Eng de dados?!

[@Blaster938]

Não sou ele, mas acho que consigo responder a sua pergunta:
1. Especificamente para bancos (presumo que queria entrar na parte de investimentos) não, mas o curso dele é o mais completo sobre Data Analytics disponivel no mercado.
2. Matemática Aplicada e Computacional, Estatística e Ciência de dados ou Matemática aplicada (nessa ordem).
3. Não, nem um pouco (inclusive o próprio Jerry entrou na Disney sem ser formado na área) @@dubem7984