Como Montar o seu Portfólio?
Como estruturar o portfolio, pensar fora da caixa e chamar a atenção dos recrutadores
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Dá pra montar um portfólio com dados do Pokemon e Titanic, sim.
Em meados de 2016, quando comecei a minha migração para a área de dados, eu consegui a minha primeira oportunidade como Analista de Dados sem precisar de Portfólio.
Eu fui na cara e na coragem e dei sorte (eu estudei um pouquinho também, né?). Achei um trabalho trabalhando com Pricing em redes de Fast Food como McDonalds, Quick. Foi uma experiência bem legal.
Atualmente, não consigo imaginar tal cenário acontecendo novamente. Eu não seria nem chamado para uma entrevista.
O mercado está saturado. Todo mundo tem um portfólio. E dos bons, na maioria das vezes.
Isso pode ser desmotivador para alguém que está migrando para a área de dados.
Muitas vezes os iniciantes começam utilizando o dataset do Titanic, Pokemon, ou da Data Science Academy — pela facilidade na manipulação e os inúmeros tutoriais disponíveis.
Isso leva a análises quase sempre iguais, o que não adiciona muito valor no ponto de vista de um recrutador ou gestor.
Entretanto, eu acho que você pode usar esses datasets e AINDA sim mostrar algo diferente aos recrutadores. Você só tem que pensar fora da caixa um pouquinho e, é claro, por um pouco mais de esforço que as outras pessoas.
Já escrevi em outras edições da Newsletter, mas não custa nada repetir. O trabalho dos recrutadores é contratar com o menor RISCO possível para a empresa.
Se você faz a mesma coisa que todo mundo — como o recrutador vai saber se você é bom ou uma aposta arriscada?
O que todo Portfólio deve ter?
Antes de tudo, todo portfólio deve conter elementos fundamentais que são essenciais na avaliação da capacidade do Analista.
Estes são:
Limpeza de dados: Demonstre sua habilidade em lidar com dados inconsistentes, incompletos ou imprecisos. Mostre como você identifica e corrige problemas nos dados para torná-los utilizáveis. Lembre-se que um analista pode ficar até 80% do seu tempo limpando dados…
Análise Exploratória de Dados (EDA): Inclua exemplos de como você explora e analisa conjuntos de dados, utilizando gráficos e estatísticas para identificar tendências, padrões e relações entre as variáveis.
Ferramentas e linguagens de programação: Recomendo que você tenha projetos em Python ou R,BI e SQL. Estas são as 3 habilidades mais demandadas pelos recrutadores (assumo que você já sabe Excel).
Storytelling: Mostre como você comunica suas análises e resultados a diferentes públicos, adaptando sua abordagem para atender às necessidades do seu público-alvo.
Projeto focado em uma indústria em particular: Se você sabe em que área quer trabalhar, tente utilizar dados que mostram a sua expertise no campo.
Eu recomendo (e a internet também recomenda), que você não crie inúmeros projetos. Idealmente, seu portfolio deve conter de 3-6 projetos.
Realmente dedique tempo e esforço na elaboração destes projetos, pois eles serão a sua porta de entrada para entrevistas.
Como se Destacar Usando os Mesmos Dados que todo Mundo?
Se você é um analista iniciante e quer se destacar desde o começo da criação do seu portfólio, é importante pensar diferente. Tente analisar os dados de um jeito novo, que ninguém tenha pensado antes.
Você pode contar uma historia usando um ponto de vista diferente ou que vai contra a opinião popular.
Você pode se imaginar como stakeholder na história e responsável pela tomada de decisão.
Você pode criar métricas personalizadas e adicionar dados de outras fontes para enriquecer a análise.
Vai da sua criatividade!
Ao usarmos os dados do Titanic e Pokemon que ja foram analisados de cabo a rabo —o que tu podes fazer diferente? Alguns exemplos pra incentivar a sua criatividade!
Titanic
Vendedor de seguros de vida
Imagine que você é um vendedor de seguros de vida na época do Titanic e quer prever quais passageiros estariam mais interessados em adquirir uma apólice de seguro.
Para essa abordagem, você pode criar um modelo de aprendizado de máquina para classificar os passageiros com base em fatores como classe do bilhete, idade, gênero, número de familiares a bordo e outros atributos.
A ideia seria identificar quais passageiros têm maior probabilidade de valorizar e buscar um seguro de vida, considerando seu perfil sócio-demográfico e financeiro. Você pode ainda tentar criar um modelo de precificação.
Não precisa ser perfeito. O importante é mostrar que você tem o “feeling” de negócios.
Cenários “What If"
Explore diferentes cenários hipotéticos, como a distribuição de botes salva-vidas baseada em diferentes critérios (por exemplo, por idade, por ocupação ou por proximidade).
Analise o impacto desses cenários na taxa de sobrevivência e discuta as implicações éticas das decisões tomadas.
Pokémon
Agência de matchmaking Pokémon
Imagine que você está criando um serviço para ajudar treinadores de Pokémon a encontrar oponentes adequados para suas batalhas. O objetivo é criar um sistema que combine treinadores com base na força, habilidades e características semelhantes de seus Pokémon, garantindo batalhas mais legais.
Ou você pode criar um sistema de recomendação tipo do Tinder, onde você tenta dar match com outras pessoas baseado nos Pokemons que ela escolhe.
Novamente, você não precisa criar um aplicativo do zero, o importante é mostrar o seu raciocínio lógico e como você criou um modelo base.
Previsão de Popularidade
Previsão de popularidade: Construa um modelo para prever a popularidade dos Pokémon com base em suas características e habilidades. Depois compare com o Rank atual de popularidade.
Tente explicar a razão das discrepâncias (você vai ter que saber um pouco de Pokemon, haha).
Claro, estas são algumas ideias que pude pensar (Chat GPT me ajudou). Sempre que você for utilizar um dataset, tente refletir em maneiras diferentes e inovadoras de abordar o problema.
Você poderia tentar até misturar Pokemon e Titanic ao mesmo tempo…só não sei como (mas que vai que alguém lendo isto tem uma idéia?)
Se você quer outro exemplo de uma historia contada de maneira inovadora, a amiga Lilian Matsumoto fez um score de pontos para determinar quem é o GOAT entre CR7 e Messi. Deu muito certo e o Linkedin adorou!
Você pode checar o trabalho dela aqui.
Lembre-se que o mercado de trabalho é uma competição!
O Processo Requer Tempo
Não vá achando que todo este processo de montagem de Portfolio pode ser feito muito rapidamente. Você precisa entender os fundamentos e ter paciência com si próprio.
A disciplina para seguir em frente durante a jornada é fundamental.
Não apenas siga o que todos estão fazendo. Dedique um tempo antes de cada análise para encontrar maneiras diferentes de contar uma história.
Você esta tentando vender o seu peixe, lembre-se disso.
Mas lembre-se que você não precisa estar só.
Entre no nosso grupo do Discord que sempre tem alguém disposto a trocar uma ideia e a te ajudar — https://discord.gg/N5GSNqSX5W.
Caso esteja precisando de materiais para aprender, eu criei um template no Notion.
Aqui você encontra indicações de cursos, pessoas a seguir, livros e artigos. Além dos participantes do desafio 5Data Glow Up (alô recrutadores!)
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Até o proximo domingo!.
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Estou amando os seus artigos, vejo todos e acabei me viciando neles 🫡.
Comecei ágora esta aventura como analista de dados jr.
como sempre, muito bom