Recentemente, fiz uma breve thread no Twitter com algumas breves dicas para quem vai participar de processos seletivos na área de Cientista de Dados. Não precisa levar como uma verdade absoluta, processos variam de empresa para empresa. Apenas imaginei que poderia ajudar com o que já experienciei sendo candidato e recrutador. Peguei os tweets e compilei aqui, cortando algumas abreviações e aproveitando que aqui desfruto de mais espaço, mas tentando não me alongar demais. Espero que ajude!
Uma vez me pediram dicas para processos seletivos. Na época achei que não tinha muito o que dizer, não sabia se conseguiria ajudar. Hoje, acho que já consigo dar uma mão com algumas coisinhas. Então vamos lá!
Da fase com RH, não tem muito o que dizer. Vão fazer aquela sequência padrão de perguntas: o motivo para você estar trocando de emprego ou querer trabalhar ali, descrever sua carreira, destacar altos e baixos, dentre outras coisas. Talvez o único recado seja para que você treine um pouco em casa, pense nas perguntas que devem te fazer e como acha legal responder, tente mostrar o porquê de vc ter ido para a área de dados e o que te motiva. Fale das técnicas que vc conhece, o RH vai gostar de saber que vc já lidou com algumas das coisas que aparecem como requerimento para vaga, eles anotarão e passarão p/ o gestor, é útil.
O que nem todo mundo sabe é que vaga p/ cientista de dados normalmente envolve case de negócios. Um exemplo pode ser como vc salvaria uma empresa X, o que vc mudaria no preço do produto Y, dentre outras possibilidades. Tenha CALMA na hora, PARE, RESPIRE, PENSE na resposta. Explore TODAS as possibilidades, sempre que possível, dê mais de uma solução. Ex.: O case é para explicar como vc salvaria uma padaria que anda com dificuldades financeiras. Vc pode pensar em redução de custos, troca de maquinário e outras coisas do lado das despesas. Mas é interessante falar tb das possibilidades de se melhorar a receita. Explorar possibilidades que talvez nem passe pela cabeça dos recrutadores. Até seu conhecimento em outras áreas pode ajudar, economia comportamental, questões legais, tudo que vc tiver em mente. Mostre q tem bagagem e consegue agregar, que tem bons conhecimentos gerais. Leia revistas como Exame, Época Negócios, Valor Econômico, etc. Esse tipo de coisa te ajuda a ficar por dentro de como funcionam diferentes negócios. Te dará insumos p/ o case.
Outra coisa que deve rolar – essa é praticamente certa – é um case de programação voltado para dados. Há duas possibilidades aqui. Pode ser que te mandem uma base e peçam para que vc trabalhe ela até chegar num determinado layout. Nesse caso, tem que manjar de limpeza de dados, de certas tratativas. Todos os ifs, joins, wheres da vida. Outra possibilidade é pedirem que vc faça um modelo preditivo. Aí entram as regressões, árvores e coisas do tipo. Ambos os cases costumam ser em casa. Há pouquíssimos casos em que vc faz no local (mas existem!). Para essa etapa, que talvez seja a principal, vc só tem q ter praticado tudo que aprendeu. Como já disse outras vezes, esses cursos q vcs fazem só tem valor se vcs testarem o conhecimento (e.g: usando bases do Kaggle). Quem faz isso, tá tranquilo nessa fase. Capriche na resolução. Dificilmente, menos é mais. Aqui, MAIS é MAIS. A linguagem normalmente é de escolha do candidato. Já aconteceu de me mandarem resolver em uma linguagem já pré-definida. Aconteceu com Python e SQL. Normal, são as mais utilizadas em nossa rotina. Porém, isso é raro. Não se assuste.
Por último, uma fase mais rara, mas que também pode aparecer, é a prova conceitual. Eu chuto que menos de 1/5 das vagas usam o método, mas se considerarmos as melhores vagas, essa fração pode subir. As provas geralmente envolvem questões como as que vcs veem nos meus quizes (quizes do @EstatSite).
Conhecimentos básicos de probabilidade e estatística é a base da prova. Probabilidade condicional, Teorema de Bayes, p-valor, teste t, curva ROC (AUC), premissas de certas regressões são os temas que costumam aparecer. Tenha isso bem fixado.
Como?
Fazendo os quizes que aparecem aqui (quizes do @EstatSite), dedicando um tempo dos estudos para entender realmente os conceitos envolvidos, entendendo os termos que aparecem, se envolvendo em discussões do Quora / Cross Validated, resolvendo problemas do Brilliant.org. Além de não ignorar exercícios teóricos dos cursos.
De resto, é não se desesperar. Lembre-se sempre que vc fez o melhor que podia naquele momento. Não passou? Bola pra frente. Volte para casa, assista um seriado, leia um livro, descanse e no dia seguinte volte aos estudos sem afobação.