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Este jovem foi de estagiário a cientista de dados e hoje tem um projeto com a NASA
Há dois anos, enquanto cursava o penúltimo ano de Sistemas de Informação na Universidade de São Paulo, Fernando Prado sentiu falta de estar em sintonia com as necessidades do mercado.
A graduação oferecia uma ótima base, mas o universo de possibilidades era tão amplo e dinâmico que ele sentia que, se não tomasse uma iniciativa, corria o risco de se formar sem os conhecimentos necessários.
"É esperado que você não saia da faculdade preparado para tudo", explica. "Mas em nossa grade obrigatória não somos expostos diretamente a coisas comuns hoje, como a criação de apps mobile. Então se alguém tem vontade de seguir um caminho, precisa correr para outros lados."
No caso dele, o plano de preparação surgiu de duas experiências: uma matéria introdutória "magnífica" sobre inteligência artificial, em que alunos puderam criar aplicações práticas do zero, e os conselhos do supervisor de seu estágio.
"Ele foi bem franco comigo", lembra Fernando, que trabalhava como administrador de banco de dados na TIM. "Disse que eu tinha um perfil de exatas misturado com computação e que havia áreas novas se fortalecendo no Brasil, como ciência de dados, e que eu deveria estudá-la porque poderia ter futuro naquilo."
Os programas Nanodegree da Udacity
O jovem buscou então um curso que acomodasse seu orçamento, seu tempo (então dividido entre a universidade e o trabalho) e suas necessidades, como fortalecer conhecimentos de estatística e unir dados e inteligência artificial. Encontrou o Nanodegree Engenheiro de Machine Learning.
"Esse conhecimento foi minha porta de entrada para trocar de emprego durante o curso e trouxe a seriedade e reconhecimento que eu buscava naquele momento", diz ele, que se tornou estagiário de cientista de dados na Semantix Brasil.
Encantado pela área, engatou em seguida o Nanodegree Engenheiro de Inteligência Artificial e trocou novamente de emprego, tornando-se cientista de dados júnior na startup iCarros. Após conclui-lo, tornou-se pleno no cargo.
"O que eu mais gostei é o fato de que todas as atividades são corrigidas por pessoas reais, que entram em contato se necessário, fazem ótimas observações e dão dicas que valem ouro", fala sobre seu aprendizado com a Udacity.
Portas abertas para a NASA
As novas ferramentas ainda trouxeram uma oportunidade inusitada: trabalhar em um projeto do Blue Marble Space Institute of Science, uma instituição ligada à NASA e que tem o programa Jovem Cientista, em que jovens do mundo inteiro abordam projetos sobre as relações entre Terra e espaço e têm acesso à rede e a tutores.
"Isso aconteceu de maneira quase acidental", diverte-se Fernando. Após ser selecionado para participar de um hackathon da Globo, adicionou colegas nas redes sociais e logo encontrou um post que divulgava as inscrições para um projeto de machine learning ligado à agência espacial.
"Eu me inscrevi sem esperanças e acabei passando", lembra ele, destacando que "trabalhar na NASA não é um sonho impossível."
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Machine learning e o cultivo de alimentos
O projeto que Fernando toca se chama OMNICROP e lida com a criação de uma câmara inteligente para cultivar comida fresca no espaço, uma versão mais leve e barata das que já existem na Estação Internacional Espacial.
"Minha missão é criar um sistema que consiga dizer qual o melhor tipo de cultura dependendo do ambiente, seja ele terrestre ou não. Algo que responda perguntas como: 'Estou no solo de Marte, o que devo plantar aqui?'", continua.
Para tanto, ele utiliza dados públicos e dados da NASA para criar um algoritmo de machine learning capaz de fazer essas predições. "Usei praticamente todo o conhecimento que a Udacity me passou", afirma ele, que também passou a dar palestras sobre o tema.
Entre as pessoas que entraram em sua rede estão astronautas, profissionais do Google e o revisor de seu projeto final na Udacity, que já tinha o convidado a fazer um mestrado na Pontifícia Universidade Católica de São Paulo e também está envolvido com o Blue Marble Institute. "É um mundo pequeno", ri.
Dia a dia como cientista de dados
O OMNICROP não é a única responsabilidade de Fernando hoje em dia.
Na iCarros, uma plataforma de compra e venda de carros no Brasil, ele integra uma equipe de quatro cientistas de dados que recentemente completou um ano de existência e é formada por jovens de backgrounds diversos: economia, engenharia ambiental e computação.
"Esta é uma área aberta a todos e horizontalizada. Você não precisa ser formado em estatística ou algo do gênero para ser um bom cientista de dados", afirma. "Todos nós aprendemos juntos, nos desenvolvemos juntos e temos resultados incríveis juntos."
O time tem autonomia para escolher os problemas em que quer focar e já explorou diversos segmentos, de sistemas de recomendação a algoritmos de deep learning para reconhecimento de imagens e criação de notas de usuários.
"Hoje também estudamos temas e palestramos para quem quiser ouvir, realizamos projetos com a liberdade de utilizar tecnologias e técnicas de ponta e podemos nos manter atualizados", empolga-se, destacando a importância de criar uma mentalidade de aprendizado constante.
E como cientista de dados ainda é um cargo novo – que se solidifica no Brasil e no mundo com ótimas perspectivas profissionais –, foi preciso passar por um período de adaptação e alinhamento de expectativas internas.
"No começo, as pessoas não sabiam o que era [ciência de dados] e isso se refletia nas demandas que chegavam", fala Fernando. A solução foi criar apresentações sobre ações, resultados e métodos da área, o que criou uma aproximação entre as diversas equipes da organização, que passou a utilizar melhor seus recursos.
"Depois de muita luta e participação ativa na criação de produtos novos, do rascunho à entrega, a equipe vem sendo constantemente elogiada e colabora para a economia e a imagem da empresa", comemora.
5 passos para entrar em uma área nova
Segundo Fernando, os programas Nanodegree da Udacity foram essenciais para que ele avançasse na carreira, expandisse seus horizontes e se mantivesse atualizado.
E ele é o primeiro a destacar que essa jornada não é tão fácil quanto parece. "Sei que não é uma decisão fácil e às vezes requer um investimento sério de tempo e dinheiro", fala.
Para extrair o máximo dos estudos e traçar um plano de avanço realista, ele sugere alguns passos essenciais – e que valem para qualquer idade.
Entenda sua área
"Confirme se é o que você realmente quer depois de conseguir o máximo de conhecimento possível através de cursos gratuitos ou mais baratos. A própria Udacity oferece uma série de ótimos cursos abertos para começar."
"Aproveite esses conhecimentos para construir seu portfólio em plataformas como Github ou Kaggle." Elas serão bastante úteis para mostrar seu potencial profissional.
Busque experiência prática
"Depois, o ideal seria conseguir alguma espécie de estágio. Essa é a hora de aceitar tudo", aconselha. "No meu primeiro estágio na área, eu trabalhava muito e virava algumas noites para ganhar pouco, mas também aprendi muito e consegui melhorar minha carreira."
Invista em aprendizado estruturado
"Depois que estiver mais firme, seja com um estágio ou com a certeza de que vai seguir naquela área, é hora de algo mais sério, como um Nanodegree ou um mestrado."
"As pessoas vão te chamar de fake data scientist e você vai receber muitos 'nãos', mas é seu papel ser resiliente e continuar aprendendo para dar o próximo passo. Crie sua rede de contatos, seus grupos de estudo e vá em frente!"