fbpx
Sigmoidal
  • Home
  • LinkedIn
  • About me
  • Contact
No Result
View All Result
  • Português
  • Home
  • LinkedIn
  • About me
  • Contact
No Result
View All Result
Sigmoidal
No Result
View All Result

Apollo 13 Lessons for Job Landing in Machine Learning

Carlos Melo by Carlos Melo
January 10, 2024
in Blog, Carreira, Data Science, Iniciantes, Posts
0
30
SHARES
994
VIEWS
Share on LinkedInShare on FacebookShare on Whatsapp

On April 11, 1970, at 1:13 PM, NASA launched the Saturn V rocket from the John F. Kennedy Space Center, commencing the seventh manned mission of its Apollo Program – Apollo 13.

By that time, two other Apollo missions had already achieved lunar landings. Overall, the program included seven missions to the Moon, numbered Apollo 11 through Apollo 17.

However, a message transmitted to the Mission Control Center already indicated that something had changed.

- Jack Swigert: "Okay, Houston, we've had a problem here."
- CAPCOM (Jack R. Lousma): "This is Houston. Say again, please."
- Jim Lovell: "Ah, Houston, we've had a problem here. We've had a Main B Bus Undervolt."

The Apollo 13 astronauts did not know at the time, but oxygen tank number 2 had exploded. Besides being vital for the crew’s breathing, oxygen is used by the rocket’s propulsion systems.

NASA convened dozens of its top experts to devise a solution to this critical situation. The most immediate problem was to figure out a way to prevent carbon dioxide levels (or carbonic gas, CO2) from rising too quickly, which would certainly kill the three astronauts.

To make matters worse, these experts had to imagine a solution using only the equipment available on the spacecraft – such as plastic bags, paper boxes, and duct tape. The solution had to be so simple that the instructions given by the experts could be transmitted over the radio and replicated by the astronauts.

An astronaut holding a water bag from the Portable Life Support System (PLSS), connected to a hose of the Lunar Topographic Camera (Hycon). In the background, is the “mailbox,” which the Apollo 13 astronauts improvised to use the lithium hydroxide (LiOH is used to transform CO2, lethal at high concentrations, into other compounds) canisters from the Command Module (CM) and purge carbon dioxide from the atmosphere in the Lunar Module.

This dramatic moment was the stage for real clashes among the brightest engineers of this space agency. Every kind of solution presented was debated, considered, or discarded. Fortunately, thanks to the creativity of these specialists (ingenuity means, according to the Aulete Caldas digital dictionary: “the capacity to create, to invent. The skill of someone who is adept; dexterity”), all astronauts of the Apollo 13 mission managed to survive and return to Earth.

As one NASA scientist put it, ‘Apollo 13 demonstrated humanity’s capacity to solve complex problems with simple, ingenious solutions’. This aligns with the scientific principle of Occam’s Razor, which favors simpler explanations when multiple viable options exist.

Drawing Career Insights from the Apollo 13 Mission

This incident highlights a crucial lesson for both everyday and professional life: solutions, no matter how simple, are effective because, ultimately, they solve problems. Consider street running as an analogy: it doesn’t require expensive gear. Comfortable clothes and suitable sneakers, or even barefoot running depending on the terrain, suffice.

Similarly, the space engineers during Apollo 13 had to devise a solution using only the materials available on the spacecraft, after all, they wouldn’t have time (and it would be very expensive too) to bring materials from Earth to the Moon.

Believing you need every possible resource at your disposal can lead to procrastination and a slowdown in progress. In reality, you’ll never be 100% prepared with the best resources for every task. Scarcity and necessity are friends of optimization, efficiency – as that famous saying goes: “to get blood out of a stone”. Therefore, use what you have at the moment to build something.

Eugene Francis ‘Gene’ Kranz, the former pilot, aerospace engineer, and American flight director famously portrayed by Ed Harris in the movie ‘Apollo 13.’ He was instrumental in the rescue operation of Apollo 13.

Applying this principle to your career, the key advice is to materialize your knowledge by producing tangible content. In a field as practical and evolving as machine learning, employers seek candidates who can demonstrate their knowledge through tangible projects, not just theoretical understanding.

Rethinking the Traditional Learning Model in Machine Learning

The insights I’m about to share are rooted in my personal experiences in the industry. I went through the same frustrations that you are experiencing at this point in your career, that’s why I created my first machine learning training programs. Numerous courses promise to transform learners into machine learning experts. Yet, I’ve consistently observed an overemphasis on theory, a lack of market readiness, and a scarcity of real-life applications.

“Apollo 13 demonstrated the human capacity to solve difficult problems with simple solutions”

A critical issue with many Data Science courses and materials is their focus solely on hard skills. That is, you learn to program, analyze data, plot graphs, build machine learning models, do deployments… and that’s it! Of course, knowing all this is very important. However, how to get hired? How to get a job?

Do you know what most people do? A common approach involves creating LinkedIn profiles, sending resumes indiscriminately, and continuously improving skills, yet often without receiving any response from employers. You might be wondering, ‘If this isn’t the effective approach, what is?’

Securing a Job in a Competitive Market: A Novel Approach

In today’s highly competitive job market, especially in the field of data science, traditional methods of job hunting are often insufficient. To truly stand out, one must adopt a proactive strategy that compels recruiters to take notice.This is where my ‘3P Methodology’ comes into play, an essential trio of Practice, Portfolio, and Personal Branding.

1) Emphasis on Practical Machine Learning Projects:

It is critical to focus on hands-on projects that utilize real-world data. While theoretical knowledge is foundational, it alone cannot fully prepare you for the demands of the industry. Engaging in practical projects not only enhances your skills but also demonstrates the real-world applicability and excitement of the field.

2) Your Portfolio Reflects Your Expertise

Reflect on the time you have dedicated to learning. How many of your projects have seen the light of day? In the AI arena, a GitHub portfolio is more than just a collection; it is a testament to your skills and commitment.

If your projects are not showcased, you are not fully leveraging your learning hours. In AI, your portfolio speaks louder than your resume. It should be a dynamic display of your abilities and dedication.

3) Building and Nurturing Your Personal Brand

Personal Branding is often overlooked, yet it is a key factor in establishing your authority and attracting attention from recruiters and headhunters. Actively engage in publishing content, making your expertise and insights known to the world.

Final Thoughts

Start publishing content immediately. Make people know who you are. Have an action plan to create a personal brand. I advocate the principle of Content Marketing for anyone wanting to differentiate themselves from all other professionals in the market.

To maximize your impact in the job market, start applying these principles from the outset. Focus on practical learning, diligently build and maintain your portfolio, and craft a personal brand that resonates with your professional aspirations. By doing so, you’ll not only stand out but also position yourself as a desirable candidate in the dynamic world of machine learning and AI.

Share2Share12Send
Previous Post

k-Nearest Neighbors (k-NN) for Classifying RR Lyrae Stars

Next Post

Point Cloud Processing with Open3D and Python

Carlos Melo

Carlos Melo

Computer Vision Engineer with a degree in Aeronautical Sciences from the Air Force Academy (AFA), Master in Aerospace Engineering from the Technological Institute of Aeronautics (ITA), and founder of Sigmoidal.

Related Posts

Blog

What is Sampling and Quantization in Image Processing

by Carlos Melo
June 20, 2025
Como equalizar histograma de imagens com OpenCV e Python
Computer Vision

Histogram Equalization with OpenCV and Python

by Carlos Melo
July 16, 2024
How to Train YOLOv9 on Custom Dataset
Computer Vision

How to Train YOLOv9 on Custom Dataset – A Complete Tutorial

by Carlos Melo
February 29, 2024
YOLOv9 para detecção de Objetos
Blog

YOLOv9: A Step-by-Step Tutorial for Object Detection

by Carlos Melo
February 26, 2024
Depth Anything - Estimativa de Profundidade Monocular
Computer Vision

Depth Estimation on Single Camera with Depth Anything

by Carlos Melo
February 23, 2024
Next Post
Point Cloud Processing with Open3D and Python

Point Cloud Processing with Open3D and Python

Leave a Reply Cancel reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

  • Trending
  • Comments
  • Latest
Estimativa de Pose Humana com MediaPipe

Real-time Human Pose Estimation using MediaPipe

September 11, 2023
ORB-SLAM 3: A Tool for 3D Mapping and Localization

ORB-SLAM 3: A Tool for 3D Mapping and Localization

April 10, 2023

Build a Surveillance System with Computer Vision and Deep Learning

1
ORB-SLAM 3: A Tool for 3D Mapping and Localization

ORB-SLAM 3: A Tool for 3D Mapping and Localization

1
Point Cloud Processing with Open3D and Python

Point Cloud Processing with Open3D and Python

1

Fundamentals of Image Formation

0

What is Sampling and Quantization in Image Processing

June 20, 2025
Como equalizar histograma de imagens com OpenCV e Python

Histogram Equalization with OpenCV and Python

July 16, 2024
How to Train YOLOv9 on Custom Dataset

How to Train YOLOv9 on Custom Dataset – A Complete Tutorial

February 29, 2024
YOLOv9 para detecção de Objetos

YOLOv9: A Step-by-Step Tutorial for Object Detection

February 26, 2024

Seguir

  • Aqui nós 🇺🇸, a placa é sua. Quando você troca o carro,  por exemplo, você mesmo tira a sua placa do carro vendido e instala a parafusa no carro novo.

Por exemplo, hoje eu vi aqui no “Detran” dos Estados Unidos, paguei a trasnferência do title do veículo, e já comprei minha primeira placa. 

Tudo muito fácil e rápido. Foi menos de 1 hora para resolver toda a burocracia! #usa🇺🇸 #usa
  • Como um carro autônomo "enxerga" o mundo ao redor?

Não há olhos nem intuição, apenas sensores e matemática. Cada imagem capturada passa por um processo rigoroso: amostragem espacial, quantização de intensidade e codificação digital. 

Esse é o desafio, representar um objeto 3D do mundo real, em pixels que façam sentido para a Inteligência Artificial.

🚗📷 A visão computacional é a área mais inovadora do mundo!

Comente aqui se você concorda.

#carrosautonomos #inteligenciaartificial #IA #visãocomputacional
  • 👁️🤖Visão Computacional: a área mais inovadora do mundo! Clique no link da bio e se inscreva na PÓS EM VISÃO COMPUTACIONAL E DEEP LEARNING! #machinelearning #datascience #visãocomputacional
  • E aí, Sergião @spacetoday Você tem DADO em casa? 😂😂

A pergunta pode ter ficado sem resposta no dia. Mas afinal, o que são “dados”?

No mundo de Data Science, dados são apenas registros brutos. Números, textos, cliques, sensores, imagens. Sozinhos, eles não dizem nada 

Mas quando aplicamos técnicas de Data Science, esses dados ganham significado. Viram informação.

E quando a informação é bem interpretada, ela se transforma em conhecimento. Conhecimento gera vantagem estratégica 🎲

Hoje, Data Science não é mais opcional. É essencial para qualquer empresa que quer competir de verdade.

#datascience #cientistadedados #machinelearning
  • 🎙️ Corte da minha conversa com o Thiago Nigro, no PrimoCast #224

Falamos sobre por que os dados são considerados o novo petróleo - para mim, dados são o novo bacon!

Expliquei como empresas que dominam a ciência de dados ganham vantagem real no mercado. Não por armazenarem mais dados, mas por saberem o que fazer com eles.

Também conversamos sobre as oportunidades para quem quer entrar na área de tecnologia. Data Science é uma das áreas mais democráticas que existem. Não importa sua idade, formação ou cidade. O que importa é a vontade de aprender.

Se você quiser ver o episódio completo, é só buscar por Primocast 224.

“O que diferencia uma organização de outra não é a capacidade de armazenamento de dados; é a capacidade de seu pessoal extrair conhecimento desses dados.”

#machinelearning #datascience #visãocomputacional #python
  • 📸 Palestra que realizei no palco principal da Campus Party #15, o maior evento de tecnologia da América Latina!

O tema que escolhi foi "Computação Espacial", onde destaquei as inovações no uso de visão computacional para reconstrução 3D e navegação autônoma.

Apresentei técnicas como Structure-from-Motion (SFM), uma técnica capaz de reconstruir cidades inteiras (como Roma) usando apenas fotos publicadas em redes sociais, e ORB-SLAM, usada por drones e robôs para mapeamento em tempo real.

#visãocomputacional #machinelearning #datascience #python
  • ⚠️❗ Não deem ideia para o Haddad! 

A França usou Inteligência Artificial para detectar mais de 20 mil piscinas não declaradas a partir de imagens aéreas.

Com modelos de Deep Learning, o governo identificou quem estava devendo imposto... e arrecadou mais de €10 milhões com isso.

Quer saber como foi feito? Veja no post completo no blog do Sigmoidal: https://sigmoidal.ai/como-a-franca-usou-inteligencia-artificial-para-detectar-20-mil-piscinas/

#datascience #deeplearning #computerVision #IA
  • Como aprender QUALQUER coisa rapidamente?

💡 Comece com projetos reais desde o primeiro dia.
📁 Crie um portfólio enquanto aprende. 
📢 E compartilhe! Poste, escreva, ensine. Mostre o que está fazendo. Documente a jornada, não o resultado.

Dois livros que mudaram meu jogo:
-> Ultra Aprendizado (Scott Young)
-> Uma Vida Intelectual (Sertillanges)

Aprenda em público. Evolua fazendo.

#ultralearning #estudos #carreira
  • Como eu usava VISÃO COMPUTACIONAL no Centro de Operações Espaciais, planejando missões de satélites em situações de desastres naturais.

A visão computacional é uma fronteira fascinante da tecnologia que transforma a forma como entendemos e respondemos a desastres e situações críticas. 

Neste vídeo, eu compartilho um pouco da minha experiência como Engenheiro de Missão de Satélite e especialista em Visão Computacional. 

#VisãoComputacional #DataScience #MachineLearning #Python
  • 🤔 Essa é a MELHOR linguagem de programação, afinal?

Coloque sua opinião nos comentários!

#python #datascience #machinelearning
  • 💘 A história de como conquistei minha esposa... com Python!

Lá em 2011, mandei a real:

“Eu programo em Python.”
O resto é história.
  • 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
  • Na última aula de estrutura de dados, rodei um simulador de labirintos para ensinar como resolver problemas em grids e matrizes.

Mostrei na prática a diferença entre DFS e BFS. Enquanto a DFS usa stacks, a BFS utiliza a estrutura de fila (queue). Cada abordagem tem seu padrão de propagação e uso ideal.

#machinelearning #visaocomputacional #algoritmos
  • 🔴 Live #2 – Matrizes e Grids: Fundamentos e Algoritmos Essenciais

Na segunda aula da série de lives sobre Estruturas de Dados e Algoritmos, o foco será em Matrizes e Grids, estruturas fundamentais em problemas de caminho, busca e representação de dados espaciais.

📌 O que você vai ver:

Fundamentos de matrizes e grids em programação
Algoritmos de busca: DFS e BFS aplicados a grids
Resolução ao vivo de problemas do LeetCode

📅 Terça-feira, 01/07, às 22h no YouTube 
🎥 (link nos Stories)

#algoritmos #estruturasdedados #leetcode #datascience #machinelearning
  • 💡 Quer passar em entrevistas técnicas?
Veja essa estratégia para você estudar estruturas de dados em uma sequência lógica e intuitiva.
⠀
👨‍🏫 NEETCODE.io
⠀
🚀 Marque alguém que também está se preparando!

#EntrevistaTecnica #LeetCode #MachineLearning #Data Science
  • Live #1 – Arrays & Strings: Teoria e Prática para Entrevistas Técnicas

Segunda-feira eu irei começar uma série de lives sobre Estruturas de Dados e Algoritmos. 

No primeiro encontro, falarei sobre um dos tipos de problemas mais cobrados em entrevistas: Arrays e Strings.

Nesta aula, você vai entender a teoria por trás dessas estruturas, aprender os principais padrões de resolução de problemas e aplicar esse conhecimento em exercícios selecionados do LeetCode.

📅 Segunda-feira, 23/06, às 21h no YouTube

🎥 (link nos Stories)

#machinelearning #datascience #cienciadedados #visãocomputacional
Instagram Youtube LinkedIn Twitter
Sigmoidal

O melhor conteúdo técnico de Data Science, com projetos práticos e exemplos do mundo real.

Seguir no Instagram

Categories

  • Aerospace Engineering
  • Blog
  • Carreira
  • Computer Vision
  • Data Science
  • Deep Learning
  • Featured
  • Iniciantes
  • Machine Learning
  • Posts

Navegar por Tags

3d 3d machine learning 3d vision apollo 13 bayer filter camera calibration career cientista de dados clahe computer vision custom dataset data science deep learning depth anything depth estimation detecção de objetos digital image processing histogram histogram equalization image formation job lens lente machine learning machine learning engineering nasa object detection open3d opencv pinhole projeto python quantization redes neurais roboflow rocket salário sampling scikit-learn space tensorflow tutorial visão computacional yolov8 yolov9

© 2024 Sigmoidal - Aprenda Data Science, Visão Computacional e Python na prática.

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In

Add New Playlist

No Result
View All Result
  • Home
  • Cursos
  • Pós-Graduação
  • Blog
  • Sobre Mim
  • Contato
  • Português

© 2024 Sigmoidal - Aprenda Data Science, Visão Computacional e Python na prática.