Você tem ideia do valor de um portfólio para Data Science?
Com a hype em volta da profissão mais sexy do século 21, sabemos que a concorrência para vagas de Ciência de Dados é bastante acirrada.
Com certeza você já passou por isto: Depois de perder horas em portais de vagas, mudar detalhes em seu currículo, preencher diversos formulários com informações que já estão no seu currículo, você recebe aquele e-mail dizendo que o seu perfil não foi selecionado.
Será que ao menos viram o seu currículo? Será que hoje em dia um currículo, e somente só isso, é suficiente? É claro que não!
Por isso, é muito importante implementar uma estratégia para se destacar. Não adianta somente enviar milhares de currículos para todas as vagas que você vê na sua frente.
Porém, como podemos fazer isso? A resposta é simples, mas exige muito comprometimento e dedicação.
Além de focar em construir nossas habilidades, precisamos conseguir entregar resultados e mostrar que somos capazes de realizar projetos robustos do início ao fim.
Pensando nisso, produzi este vídeo, em que mostro o passo a passo de como montar um portfólio para Data Science, como trabalhar o seu Personal Branding e trilhar o caminho contrário ao que todos estão fazendo, e colher os frutos disso.
Nesse vídeo, explico desde o que é um portfólio, o que é personal branding, e vou muito além, mostrando que projetos você deve ter no seu portfólio, como se comunicar em seus projetos.
Além disso, há várias dicas para otimizar suas redes sociais para atrair mais pessoas à sua rede, e chamar a atenção dos recrutadores.
Esse método já rendeu a mim e aos alunos do Sigmoidal várias ofertas de emprego, e essa pode ser a sua realidade também!
Não entregue currículos: atraia recrutadores. Trabalhe sua marca pessoal, foque na prática e construção de portfólio. E para ajudá-lo nessa tarefa, disponibilizo também um template para você dar o primeiro passo na construção do seu portfólio.
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![Para rotacionar uma matriz 2D em 90°, primeiro inverto a ordem das linhas (reverse). Depois, faço a transposição in-place. Isso troca matrix[i][j] com matrix[j][i], sem criar outra matriz. A complexidade segue sendo O(n²), mas o uso de memória se mantém O(1).
Esse padrão aparece com frequência em entrevistas. Entender bem reverse + transpose te prepara para várias variações em matrizes.
#machinelearning #visaocomputacional #leetcode](https://scontent.cdninstagram.com/v/t51.71878-15/516317042_719882404329203_687539192865429978_n.jpg?stp=dst-jpg_e35_tt6&_nc_cat=105&ccb=1-7&_nc_sid=18de74&_nc_ohc=k_SPAxW--PEQ7kNvwH4mYLX&_nc_oc=AdnlmrgY-BOR0S4wE5FXwViO-VF1epzl38yF6Bp4h0EfWnD_h0ZMOnHPc_kESmo7pQfPuIhV0SK4hOqnvnrj_oBF&_nc_zt=23&_nc_ht=scontent.cdninstagram.com&edm=ANo9K5cEAAAA&_nc_gid=9a2JgQnmGnrnp9KRh74fzw&oh=00_AfTmS8BcaA8uP-lVF748JwDGHwPC_HfJuWJj1mRPriqqsQ&oe=687CC53E "Para rotacionar uma matriz 2D em 90°, primeiro inverto a ordem das linhas (reverse). Depois, faço a transposição in-place. Isso troca matrix[i][j] com matrix[j][i], sem criar outra matriz. A complexidade segue sendo O(n²), mas o uso de memória se mantém O(1).
Esse padrão aparece com frequência em entrevistas. Entender bem reverse + transpose te prepara para várias variações em matrizes.
#machinelearning #visaocomputacional #leetcode")
Achei legal!
Tenho muita vontade de aprender Data Science, Python e Power BI.
Mas gostaria não só aprender, mas aprender pra trabalhar na prática.
Isso é possível pra alguém que começa do zero ?
Aprender pra já ir criando bagagem em busca de uma oportunidade de emprego?
Att,