Às 13h13 do dia 11 de abril de 1970, foi lançado do Centro Espacial John F. Kennedy o foguete Saturno V, cumprindo a sétima missão tripulada do Programa Apollo, da Nasa: a missão Apollo 13.
Até então, outras duas missões já haviam conseguido levar homens à Lua – ao total, foram sete missões a esse corpo celeste, todas nomeadas de Apollo, de 11 a 17.
No entanto, uma mensagem transmitida ao Centro de Comando e Controle da missão já indicava que algo havia mudado.
- Houston, nós temos um problema.
- Aqui é Houston. Repita, por favor.
- Houston, nós temos um problema. Temos uma perda de energia no painel B.
- Ok, aguarde instruções, Apollo 13. Nós estamos verificando a situação.
- Houston, nós temos uma enorme quantidade de luzes de ALERTA e CUIDADO piscando aqui!Os astronautas da Apollo 13 não sabiam naquele momento, mas o tanque número 2 de oxigênio havia explodido. Além de vital para a respiração dos tripulantes, o oxigênio é utilizado pelos sistemas de propulsão do foguete.
Dezenas de especialistas foram chamados à Nasa a fim de encontrar uma solução para aquela situação dramática. O maior problema, pelo menos imediatamente, era descobrir uma forma de evitar que os níveis de dióxido de carbono (ou gás carbônico, CO2) aumentassem muito rápido, o que certamente mataria os três astronautas.
Para piorar, esses especialistas tiveram que imaginar uma solução usando apenas os equipamentos que os astronautas tinham na nave – como sacos plásticos, caixas de papel e fita crepe. A solução teria que ser tão simples a ponto de as instruções dadas pelos especialistas poderem ser transmitidas pelo rádio e replicadas pelos astronautas.
Esse momento dramático foi palco de verdadeiros embates entre os mais brilhantes engenheiros dessa agência espacial. Todo tipo de solução apresentada foi debatida, considerada ou descartada. Felizmente, graças à criatividade desses especialistas (engenho significa, segundo o dicionário digital Aulete Caldas: “capacidade de criar, de inventar. Faculdade de quem é hábil; destreza”), todos os astronautas da missão Apollo 13 conseguiram sobreviver e voltar à Terra.
Nas palavras de um cientista dessa agência norte-americana, a “Apollo 13 demonstrou a capacidade do ser humano em resolver problemas difíceis com soluções simples”. A própria Ciência utiliza a simplicidade como princípio (Navalha de Ockham): “múltiplas explicações adequadas e possíveis para o mesmo conjunto de fatos, deve-se optar pela mais simples daquelas”.
O QUE A APOLLO 13 TEM A VER COM CONSEGUIR UMA VAGA NO MERCADO DE TRABALHO
Esse fato ilustra algo muito importante para a vida cotidiana e profissional: soluções, ainda que simples, também funcionam, afinal são soluções também. Antes de criar um setlist com itens que você considera que o deixarão totalmente preparado para algo, tente utilizar aquilo que você já tem em mãos. Por exemplo, para correr na rua, você não precisa das roupas mais caras, do tênis mais caro, de se sentir totalmente confiante; basta colocar uma roupa confortável e um tênis minimamente apropriado (ou até descalço mesmo, dependendo do terreno).
Da mesma forma, aqueles engenheiros espaciais tinham que pensar numa solução que utilizasse apenas materiais presentes na espaçonave, afinal de contas eles não teriam tempo (e seria muito caro também) de levar materiais da Terra à Lua.
A ideia de que é preciso ter tudo a sua disposição só o atrasará e fará com que você procrastine, afinal nunca você estará 100% pronto, dispondo sempre dos melhores recursos para realizar algo. A escassez e a necessidade são amigas da otimização, da eficiência – como diz aquele famoso ditado: “tirar leite de pedra”. Sendo assim, utilize logo o que você tem no momento para construir alguma coisa.
Trazendo essa ideia para o mercado de Data Science, o conselho que eu lhe dou é: materialize seu conhecimento, produza seu próprio conteúdo. Não faz sentido ler uma dezena de livros e matricular-se em diversos cursos, mas não produzir nada concreto, nada palpável.
Como é que um empregador vai contratá-lo, em uma área tão nova e prática, se só o que você construiu é conhecimento, o qual está preso no seu cérebro? Essa pessoa não tem acesso ao que você conhece, ainda que você tenha muito conhecimento.
CRÍTICA AO MODELO TRADICIONAL
O que estou escrevendo veio a partir de minha experiência pessoal mesmo (empirismo), não foi um devaneio. Eu passei pelas mesmas frustrações que você está passando nesse momento da carreira, por isso criei o Data Science na Prática. Existem muitos cursos que prometem tornar você um expert em Data Science. Porém, o que eu sempre notei é a presença excessiva de teoria, a ausência de uma preparação para o mercado e a falta de aplicação na vida real.
O problema da maioria dos cursos, livros e treinamentos em Data Science é que eles o preparam apenas para as habilidades conhecidas como hard skills. Ou seja, você aprende a programar, analisar dados, plotar gráficos, construir modelos de machine learning, fazer deploy… e só! Claro, saber tudo isso é muito importante. No entanto, como ser contratado? Como conseguir um emprego?
“Apollo 13 demonstrou a capacidade do ser humano em resolver problemas difíceis com soluções simples”
Sabe o que a maioria das pessoas fazem? Elas criam seus perfis no LinkedIn, enviam currículos para todas as vagas que encontram pela frente, continuam aprimorando suas habilidades, mas nunca recebem resposta dessas empresas. Essa falta de resposta ou a sua negativa é frustrante, o que faz com que o profissional se sinta menosprezado e se desestimule.
“Certo, se essa não é a maneira correta, então qual é a correta?”, você me questiona.
COMO CONQUISTAR SEU EMPREGO DE CIENTISTA DE DADOS UTILIZANDO ESSA IDEIA
Bem, para você ter mais chance de conseguir uma vaga em um mercado tão competitivo, você precisa aplicar uma técnica simples, que vai contra tudo que estão fazendo por aí. Estou falando de aplicar uma tática que vai fazer com que os recrutadores venham atrás de você.
Se você quer começar a carreira como cientista de dados, precisa conhecer e aplicar os 3 pilares básicos desde o começo (a famosa Metodologia 3P): Prática, Portfólio e Personal Branding.
1) Data Science com foco na prática e projetos.
Desde sempre, trabalhe com projetos práticos e use dados do mundo real. Apenas estudar teoria e fazer listas de exercícios não vão deixá-lo preparado para o mercado. Lidar com problemas reais também vai motivá-lo muito mais, mostrando os potenciais dessa área fantástica.
2) Você é o seu portfólio
Já parou para pensar quantas horas você já gastou até hoje apenas estudando? Porém, quantos projetos você já publicou? Você tem um portfólio no Github? Se você ainda não tem um repositório, está desperdiçando todas as horas que gastou estudando.
Não existe o caso de você concluir qualquer projeto (por mais simples que seja) e não o publicar. Porque, em Data Science, currículo tem um peso menor; já o portfólio é a sua vitrine, em que você deve depositar muita energia.
3) Crie sua marca pessoal
Este é o principal pilar de todos, porém e o mais ignorado pelas pessoas. Personal Branding (ou marca pessoal) é o que vai criar sua autoridade e fazer com que recrutadores e headhunters venham atrás de você.
Comece a publicar conteúdo imediatamente. Faça com que as pessoas saibam quem é você. Tenha um plano de ação para criar uma marca pessoal. Eu defendo o princípio do Content Marketing para qualquer um que esteja querendo se diferenciar de todos os demais profissionais do mercado.
PORTANTO, FOQUE MAIS NO PRÁTICO
Utilize seu conhecimento para transformá-lo em projetos reais – não precisa ser algo grandioso, basta ter uma utilidade prática. Coloque, desde logo, em prática os três pilares (Prática, Portfólio e Personal Branding), isso com certeza o colocará em destaque no mercado de trabalho.
