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Guia do Bootcamp do Cientista de Dados

Quando se procura um curso ou bootcamp de ciência de dados, muitas dúvidas podem vir a tona. Descubra nesse artigo qual é o caminho para se tornar um cientista de dados
Índice de conteúdo

 Nos últimos dias eu concluí o meu primeiro Bootcamp de programação. Talvez você nem saiba o que é um Bootcamp ou nem entenda de programação, e a verdade é que até poucos meses atrás eu também pouco sabia sobre o que era um Bootcamp.

 Tenho trabalhado como gestor de marketing e tecnologia nos últimos 10 anos, e nunca fui o cara que “colocava a mão no código”. Sou formado em matemática e após trabalhar em setores diversos, encontrei nos dados algo que une minha formação como cientista e minha paixão por tecnologia.

 Conversando com alguns profissionais da área de dados e tecnologia em geral, percebi que muitos deles nunca participaram um Bootcamp e notei que algumas pessoas têm curiosidade de saber mais sobre como funciona esse tipo de treinamento.

Pesquisando no Google encontrava apenas propaganda de escolas querendo vender seus respectivos treinamentos ao invés do relato de participantes. Como acabei de de me formar em um Bootcamp de Ciência de Dados resolvi compartilhar essa vivência para quem é iniciante ou mesmo já atua na área de dados e possa ter interesse em saber mais ou mesmo se matricular em um Bootcamp.

 Antes de continuarmos, eu quero falar brevemente do títuloue escolhi para esse artigo.  Vale avisar que a palavra “Guia” é apenas ilustrativa. Acho um nome divertido e muito menos pretensiosa que um “manual”. Entendo que um “manual” é um texto que diz o que você tem que fazer e eu não tenho esse objetivo aqui. Nesse relato você verá o olhar do aprendiz, não o do guru. Minha ideia nesse texto é te guiar pelo caminho que eu trilhei e que penso que pode te ajudar a entender melhor o funcionamento de um Bootcamp.

 Procurei escrever um Guia ao mesmo tempo informal e informativo. Em alguns trechos uso palavras em Português e em outros trechos dou preferência aos termos em Inglês, sempre visando uma leitura mais leve e fluida.

Importante saber que esse Guia  não é um publi. Não vou te vender nada e nem vou te aconselhar cegamente a fazer um Bootcamp. Esse Guia não foi feito para ajudar a escola, e sim para ajudar você.

Nesse Guia vou compartilhar:

  1. O que é um Bootcamp
  2. Meu background e como eu cheguei até aqui 
  3. Por que eu escolhi Ciência de Dados
  4.  Por que eu escolhi um Bootcamp
  5. Como me preparei para o Bootcamp
  6.  Perfil dos participantes
  7. O que eu aprendi no Bootcamp: Hard and soft skills
  8.  Nosso projeto final 
  9. Últimas considerações: E aí, valeu a pena?
  10. Quais os próximos passos?
  11. Os maiores aprendizados
  12. Agradecimentos

 1. O que é um Bootcamp?

 O termo Bootcamp (Campo de Treinamento) vem dos Estados Unidos, fazendo referência aos soldados que precisavam aprender em tempo recorde diversas habilidades para enfrentar a guerra. Na história recente, o Vale do Silício adotou o termo para  descrever treinamentos imersivos na área de tecnologia. Independente do tema do Bootcamp, a ideia central é sempre a mesma: Aprender muito em pouco tempo.

 Para você ter uma ideia: No Bootcamp que eu escolhi a carga horária é de 400 horas. Uma rápida pesquisa no Google nos mostra que essa é uma carga horária equivalente a de muitos MBA´s e especializações Lato Sensu. Criei uma tabela abaixo com 3 exemplos de cursos na área de Ciência de dados para você visualizar essa comparação:

* valores pesquisados nos sites oficiais em 10/12/2022 ** 6 meses no modelo meio período
  •  Nos 4 exemplos acima, podemos ver uma grande similaridade na carga horária.
  •  Sobre os preços, observamos uma grande variação, o que parece indicar que cada um deles busca atender um certo tipo de perfil.
  •  Uma notável diferença é sobre o tempo de duração. Enquanto as Pós e MBA´s duram cerca de 18 meses (cerca de 81 semanas), no Bootcamp essas horas foram concentradas em apenas 9 semanas. É um tempo 9 vezes menor.
  • Num cenário de novas tecnologias surgindo diariamente , penso que é preciso aprender sempre. E rápido. Por isso penso que o modelo de Bootcamps e imersôes em geral tende a crescer cada vez mais.
Nota: Existem várias outras formas (algumas gratuitas) de se aprender ciência de dados e falarei delas mais abaixo.
 Além do aprendizado intensivo, os Bootcamps se destacam por algumas características comuns:
  • Processo rigoroso de seleção (não é do tipo: pagou/tá dentro) – Passei por uma entrevista e uma prova on-line de matemática/estatística avançada e programação básica para poder participar do Bootcamp.
  • Alto nível de dificuldade – Falarei disso várias vezes nesse texto, mas eu não vi um participante dizer que achou o bootcamp “moleza”, independente do background.
  • Alta taxa de empregabilidade – Ainda não tenho dados da minha turma para trazer, mas avaliei os dados de turmas anteriores do Bootcamp além de conversar com diversos ex-alunos. Assim que tiver os dados de empregabilidade meu e da minha turma (a escola fornece esses dados após alguns meses da formação), colocarei um adendo nesse texto.
  • Networking com profissionais de vários níveis do mercado – A comunidade da escola que escolhi conta com quase 20.000 pessoas ao redor do mundo, e isso foi decisivo para eu querer participar do Bootcamp. Uma rede de contatos internacional é pré requisito para o que eu busco a longo prazo na minha carreira.
  • Desafios diários – Durante a maior parte do Bootcamp fazíamos exercícios práticos, baseado na teoria da aula da manhã. Muitas vezes o conteúdo de “hoje” não tinha nenhuma relação com o de “ontem”, causando um cansaço mental por estar constantemente aprendendo algo novo e do zero.
  • Alto valor – Na época em que fiz minha matrícula eu morava em Lyon, na França e pensei em fazer o bootcamp de forma presencial. O Bootcamp presencial em Lyon custava 6.000 € (cerca de R$30.000), o mesmo Bootcamp na filial do Brasil custava cerca de 25% a menos. O valor do meu bootcamp foi de cerca de 60 reais por hora totalizando cerca de R$22.000,00, parceláveis em até 36 vezes (com juros) através de financiamento estudantil.
 Atenção: Uma coisa ter alto valor é diferente dela ser ‘cara’. Para mim, o ‘caro’ é aquilo que não vale o que custa. Ou seja, se você comprar um chocolate de 5 reais e você não gostar do sabor, ele deve ser considerado caro. Se você gastar uma grana para fazer uma viagem dos sonhos  achar que seu investimento valeu a pena, ela não deve ser considerada cara, ainda que tenha tido um alto valor.
 Confissão:  Eu sou uma pessoa que gosta de fazer valer os investimentos (também conhecido como pão duro). Meu pensamento de que eu estava pagando cerca de 1 real por minuto para estar lá, me ajudava a manter o foco.
 Alguns outros diferenciais chamaram a minha atenção no Bootcamp que escolhi:
  • Semana profissionalizante: com dicas e estratégias para quem quer iniciar ou progredir na carreira de dados. Temos ajuda profissional para construção de curriculum, Linkedin entre outros conteúdos estratégicos.
  • Empresas parceiras: Após terminar o Bootcamp, os alunos que tiverem interesse podem participar de entrevistas com empresas parceiras da escola.
  • Comunidade internacional: A escola tem sede em mais de 45 cidades em cinco continentes com milhares de pessoas conectadas a diversas empresas ao redor do mundo.
  • Alto índice de satisfação – Nota 4.98/5 no site switchup com mais de 2500 avaliaçõe
  • Fotos profissionais de todos os participantes para Linkedin tiradas nas sedes de SP e RJ
  • Espaço Físico no Rio de Janeiro e São Paulo – Apesar de ter feito a versão on line me deixa bem empolgado a ideia de que posso “bater na porta” de qualquer escritório ao redor do mundo e saber que serei bem recebido.
  • Indicação de uma amiga do mercado de Dados – Esse item está no meio de vários outros itens, mas talvez tenha sido o mais decisivo na minha escolha. Falarei dele mais abaixo.
  • Yoga – Acabei não participando das aulas no Rio, pois fiz a versão on-line, mas o fato de ver isso na programação me disse muito sobre a “vibe” da escola.
  •  Remoto – A escola oferecia as opções presencial e on-line. Eu adoraria ter feito presencial e acredito que a experiência teria sido ainda melhor. Como o curso se deu quando eu estava em trânsito França/Brasil eu tive que optar pelo on-line.

2. Meu background e como eu cheguei até aqui 

 Minha vida profissional é bem extensa e diversa. Procurarei ser breve na medida do possível, só incluindo os detalhes que acredito que fizeram diferença na minha escolha por um Bootcamp.
  • Escola Básica 
 Estudei minha vida inteira em escolas públicas. Desde o primeiro ano do Ensino fundamental até o mestrado.
  • 2001 – Início da vida profissional
 Comecei trabalhar como professor voluntário de Matemática aos 17 anos, antes mesmo de ser aprovado em Matemática pela USP.
  •  2003 – Concurso Público
 Fui aprovado em alguns concursos públicos, mas só assumi um cargo. Por pouco mais de um ano, eu fui chefe de Secretaria em uma escola de São Paulo.
  •  2001 a 2008 – Aulas e mais aulas de matemática
   Exonerei do meu cargo público e dei  aula de matemática durante 13 anos em alguns dos maiores colégios privados da Capital paulista. Também lecionei em  trabalhos voluntários, como no Cursinho da FEA /USP, direcionado a alunos da rede pública de ensino.
  •  2008 – Empreendedorismo
 Entre os anos de 2008 e 2014 eu me dividia entre a vida de professor de matemática e a de empreendedor. Meu primeiro empreendimento foi um hotel de cachorros e trabalhei nele por 7 anos.
  •  2013 – Evolução de Carreira
 Eu queria evoluir na minha vida profissional, e o único caminho que eu enxergava naquela época era o meio acadêmico. Resolvi buscar uma nova formação, e para isso prestei duas provas diferentes.
  1. Uma segunda graduação para a USP no curso de Astronomia
  2. Um mestrado profissional em matemática, na UFABC

 Fui aprovado em ambas, e não sabendo exatamente o que queria resolvi cursar os dois em paralelo. Um tempo depois eu percebi que na verdade não queria seguir nenhum dos dois caminhos. A vida acadêmica não brilhava mais os meus olhos e eu queria viver novas experiências.

 Pode parecer difícil para a maioria das pessoas pensar em abandonar um diploma da USP e quase 15 anos de carreira para começar algo do zero. Foi uma experiência inesquecível e maravilhosa, e entendi naquele momento o ciclo se encerrava. Estimo que tenha dado aula de matemática para mais de 6.000 alunos, sempre de forma presencial e era hora de buscar novos desafios. Afinal, eu não me via fazendo aquilo por mais 30 anos.

 A verdade é que eu estava cansado de resolver problemas teóricos de matemática e ansioso por resolver problemas práticos de negócios através de um novo empreendimento. A ideia para esse empreendimento veio no meio de uma meditação em uma praia da Austrália nas férias escolares de 2014, mas isso é história para um outro texto.

Um parênteses importante 

 Entre 2008 e 20014  eu pude viajar para várias partes do mundo. Em meus períodos de férias escolares sempre procurava conhcecer algum canto novo do planeta. Conheci mais de 30 países nesse período.

Talvez você tenha se perguntado como alguém conseguia viajar tanto sendo professor. Na verdade, muita gente me perguntava isso e esse acabou sendo o motivador para meu passo seguinte na carreira.

 Usei dos meus conhecimentos em matemática para estudar os algoritmos de sites de passagens aéreas e aliei com minha experiência como professor para ensinar pessoas a comprar passagens aéreas baratas. Criei um curso on-line, pausei minha carreira como professor de matemática para me tornar ‘viajante profissional’ . Vivi os 3 anos seguintes viajando o mundo e gerenciando digitalmente do meu negócio no Brasil.

2015 a 2017 – Nômade Digital
 Meu curso de passagens aéreas decolou e se tornou o curso mais vendido do Brasil por diversos dias seguidos na plataforma Hotmart. Nos anos seguintes, eu me dediquei a ensinar pessoas a realizarem seus sonhos de viajar,  enquanto eu viajava também.

 Nessa época morei em cerca de 10 países diferentes e  trabalhei também como colunista numa revista do setor de Turismo de Luxo, sendo convidado diversas vezes para conhecer destinos e hotéis ao redor do mundo. Sempre amei viajar e poder unir as viagens ao trabalho era a realização de um sonho de infância para mim.

 Também fiz um trabalho focado em profissionalizar influenciadores de turismo sendo um dos idealizadores do evento Viajar Para Sempre. Em meus cursos e treinamentos no turismo, formei mais de 2400 alunos e impactei mais de 150.000 pessoas nas minhas redes sociais.

 2017 – Voltando ao Brasil 

 Em uma de minhas viagens, pousei em BH para um evento de Marketing chamado Fire Festival da Hotmart. Muito mais do que conhecer sobre marketing, lá conheci a mulher da minha vida, Renally, também empreendedora. Nós não sabiamos ainda, mas em pouco tempo passaríamos a empreender e a morar juntos. Em cerca de 6 meses passamos a morar juntos, em João Pessoa, na Paraíba.

2019-1 – Um novo negócio digital

 Renally funda o Instituto da Cura, escola on-line de meditação e terapias. Nessa época, tínhamos dois negócios debaixo do mesmo teto:
  1. Instituto da Cura – Renally com realizava palestras em  estados diferentes do Brasil. Ela cuidava do que rolava no palco, e eu cuidava dos bastidores.
  2. Escola de Viajantes – Eu tinha meus alunos e mentorados, e também cuidava do gerenciamento do negócio.
2019-2 – Yasmin 

 Renally e eu tivemos nossa primeira filha, poucos meses depois do início o Instituto da Cura. Foi o maior presente da nossa vida, e veio de forma completamente inesperada. Desde então Yasmin passou a ser nosso maior motivador para prosperar em nossa vida profissional e também pessoal.

2020 – Mercado Financeiro 
 Criei e coloquei em execução em parceria com a Atom S.A. um treinamento chamado “Atom Performance” para melhorar o desempenho dos traders do time da empresa. Essa ação aumentou cerca de 15% o lucro de uma campanha de lançamento, resultando em mais de 7 dígitos de faturamento sem investimento em tráfego apenas no primeira turma.

 Gostei muito de trabalhar com as pessoas do mercado financeiro, pois nesse setor os números são levados muito a sério. Dados bem interpretados significam dinheiro no bolso e todos estão olhando os dados em busca de oportunidades.

2020/2022 – Pandemia
 A pandemia afetou os negócios meus e de Renally de forma oposta. Enquanto no turismo, o lockdown obrigou as pessoas a parar de viajar no nicho de meditação e terapia a busca das pessoas aumentou exponencialmente.

 Deixei a vida de produtor de conteúdo (isso cansa, viu?) e passei a me dedicar exclusivamente à gestão do Instituto da Cura. Enquanto Renally era ‘ a cara do negócio’, eu gerenciava o negócio que chegou a contar com 18 colaboradores, todos de forma remota. No ano seguinte nos tornamos a maior escola de meditação on-line do Brasil, com mais de 4.000 alunos. Na pandemia muitas pessoas buscavam por alívios emocionais a nossos cursos de formação de terapeutas serviram como multiplicadores de profissionais no mercado. Isso nos proporcionou tambémum grande crescimento no negócio, triplicando o número de funcionários e aumentando nosso faturamento em 9x nesse período.

3. Por que eu escolhi Ciência de Dados?

 Vou seguir a mesma linha cronológica do tópico acima, pois tudo está amarrado.

2022 – Primeiro Semestre

 O rápido crescimento do Instituto da Cura me fez estar cada vez mais próximo dos dados do negócio e querer cada vez mais aprender sobre o mercado de dados. Com o fim da pandemia, desaceleramos o ritmo no Instituto e resolvemos morar um tempo fora do Brasil para aprender um novo idioma e vivenciar outra cultura.

 Escolhemos morar na França, na cidade de Lyon, terceira maior cidade do país e a cerca de uma hora da Suiça. Eu ainda dirigia o Instituto da Cura, e buscava naquele momento diversificar minha renda com  uma fonte de renda em euro.

 Na época Renally e eu fazíamos aulas de francês on-line. Em uma dessas aulas de francês comentei com o professor que estava em busca de uma fonte de reda em euro. Foi ele quem ele me falou pela primeira vez em ciência de dados.

Segundo ele:

 “ Tem tudo a ver com a sua formação e com seu histórico como empreendedor”. 

 Não concordei, nem discordei. Apenas corri para o computador ao final da aula para entender mais sobre Ciência de Dados.

2022 – Segundo Semestre 

 Depois desse dia  passei a estudar tudo o que encontrava sobre Ciência de Dados. Tive a mesma sensação boa que tive lá na Austrália em 2014 ao deixar de ser professor de matemática para me tornar empreendedor digital e rodar o mundo nos anos seguintes.

 Com a ciência de dados foi amor à primeira vista e eu tive certeza que passaria os próximos anos da minha vida trabalhando com dados. Naquela época eu ainda não sabia como conseguiria, mas sabia que me tornaria um cientista de dados.  Sempre acreditei muito em uma frase do Viktor Frankl que diz que:

“Quem tem um porque suporta qualquer como”

Enquanto eu estudava sobre o trabalho do cientista de dados eu ia anotando alguns pontos que considerava interessantes:
Trabalhar remotamente
  •  Eu trabalho remotamente desde 2015 e  não consigo me enxergar dentro de um escritório 40 horas por semana.
  •  Amo trabalhar de casa pois essa é uma oportunidade de poder ver minha filha de 3 anos crescendo de perto.
Resolver problemas de negócios
 Eu trabalhava diariamente  analisando dados da empresa, e como CEO do Instituto da Cura era responsável por acompanhar os dados de diversos setores do negócio. Como matemático e gestor nos últimos quase 10 anos, sempre foi natural para mim buscar respostas nos números.
Pensamento analítico 

 Aprendi na prática resolvendo milhares de problemas de matemática e de negócios diariamente que é preciso organização e processos bem definidos para que as coisas saiam do jeito esperado.

Explicar o complexo de forma simples
 Esse é o grande desafio de todo professor, mais ainda dos matemáticos. Transformar o complexo em simples e o desafiador em interessante. Um bom professor não é aquele que apenas entende um conceito, como também simplifica e transmite.

“Se você não consegue explicar algo de forma simples é porque você não entendeu direito” Albert Einstein

Possibilidade de ganhar em moeda forte
 Muitas pessoas sonham em ganhar em dólar/euro. Hoje em dia esse cenário ficou ainda mais viável, pois com a possibilidade de trabalho remoto é possível ganhar em ‘moeda forte’ e gastar em ‘moeda fraca’. Eu seguia morando na França, vivendo exatamente o contrário do ideal: Ganhando em moeda fraca e gastando em moeda forte.

 Enquanto isso, seguia pesquisando tudo que eu encontrava sobre Ciência de Dados em  blogs, Youtube, Livros, Podcasts.

Pude perceber logo que a Ciências de Dados se apoia em 3 pilares:

 1- Matemática / Estatística
 2- Negócios
 3- Ferramentas
Com os itens 1 e 2 eu já tinha bastante vivência, dado que venho atuando em ambas as frentes por mais de 10 anos. Quanto ao item 3, eu posso dizer que na época eu praticamente não sabia nada. A última vez que tinha estudado linguagem de programação foi por volta de 2005 numa disciplina de computação da USP.

 As minhas pesquisas aos poucos foram me mostrando a amplidâo do campo da ciência de dados. Percebi que mesmo tendo uma base sólida em negócios e matemática/estatística, eu ainda não tinha ideia de como aplicar aqueles conceitos utilizando as ferramentas de Data Science.

 Eu já sabia o que buscava para me especializar em Ciência de dados:
  • Aprender colocando a mão na massa.
  • Algo que me possibilitasse aprender no meu tempo, em ritmo acelerado
  • Eu poderia me dedicar com todo o meu foco e tempo no período necessário
  • Algo que não fosse burocrático e demorasse meses (ou anos)
  • Uma metodologia de ensino sólida e validada
  • Algo que me proporcionasse networking internacional

4. Por que eu escolhi um Bootcamp?

 Eu já tinha decidido que eu me dedicaria o quanto fosse necessário para me tornar um Cientista de Dados e comecei a estudar, buscando uma metodologia que se aplicasse ao meu perfil. Meu perfil era o de quem tinha pressa, e estava disposto a pagar o preço (em dinheiro e dedicação) de aprender rapidamente.
 Apesar de ter feito a escolha pelo Bootcamp quero te dizer que existem várias formas de aprender ciência de dados. Para listar algumas:
  •  Livros
  •  Youtube
  •  Podcasts
  •  Plataformas de Ensino on line (Coursera, Edx, Udemy, Udacity, etc.)
  •  Blogs
  •  Leitura de vagas
  •  Desafios do Kaggle
  •  Experiência prática
  •  Curso Superior
  •  Bootcamp

 E várias delas são gratuitas. Você pode escolher uma, várias ou até todas elas. O que eu fiz para começar foi dar uma “varrida geral” na internet antes de decidir comprar qualquer coisa. Nas primeiras semanas estudei por blogs, Youtube e podcasts para entender o mercado, conhecer os profissionais de referência e decidir se era aquilo mesmo que eu queria. Curiosamente, encontrei poucas informações sobre Bootcamp, o que foi um dos motivadores iniciais para eu escrever esse guia.

Dica: Não faça um grande investimento sem ter certeza. É perfeitamente possível começar estudando por materiais gratuitos, e existem pessoas que realmente aprendem com esses materiais. Cursos gratuitos e livros podem ser as melhores metodologias para quem não tem muito recurso financeiro, mas tem tempo e disciplina para estudar sozinho.

 No meu caso, para não ficar pulando de canal em canal do Youtube, resolvi iniciar meus estudos formais pelos cursos gratuitos da Data Science Academy. Achei o conteúdo da DSA bem didático e intuitivo e ele me ajudou demais a solidificar minha base de conhecimento e chegar mais preparado para o Bootcamp.

 Comecei a procurar opções de estudos para mergulhar de cabeça no conhecimento em Ciência de Dados. Procurei  escolas na França e selecionei algumas para visitar. Antes de começar minhas visitas, resolvi conversar com alguns amigos que trabalhavam ou tinham relações na  área de dados ao redor do mundo. Uma dessas amigas que conheço há muitos anos e sabe do meu perfil, me disse de cara que na opinião dela um Bootcamp era o melhor para mim. Por coincidência, ela me indicou uma escola francesa, que também tinha sede em Lyon, cidade que eu morava.

Pesquisei bastante sobre a escola, sua metodologia e credibilidade antes de entrar em contato para me inscrever. Lembro de até ter brincado com a pessoa que me atendeu, dizendo que aquela seria uma das vendas mais fáceis que ela já fez, pois já tinha tirado todas as minhas dúvidas e estava pronto para iniciar o processo seletivo.

 Eu nunca tive dúvidas: O investimento em educação é o que traz o maior ROI. Analisando todo o cenário e levando em conta a opinião de profissionais da área eu optei por fazer um alto investimento (de tempo e dinheiro) visando um alto retorno (entrar na área de ciência de dados em 6 meses).

Importante: Quero salientar que eu não escolhi um método de estudos e nem acho que isso vai me transformar em um cientista de dados completo. Acredito que o aprendizado é contínuo  e apesar de ser formado há 15 anos em matemática não me considero um ‘matemático completo’, se é que isso existe. Ao fazer minha matrícula no Bootcamp intensifiquei ainda mais meus estudos através de livros, podcasts, canais do Youtube entre outros.

Lembre-se:  Você não precisa necessariamente gastar o valor de um Bootcamp para aprender Ciência de Dados. Hoje em dia existem muitas outras opções como eu falei acima. Não é um bootcamp, um livro ou um MBA que vai te tornar um Cientista de dados. É o seu esforço e compromisso no aprendizado contínuo que constroem sua jornada. Meu incentivo aqui é para que você estude. Decidir qual a melhor metodologia de estudos para o seu caso e quanto pode investir é com você, combinados?

5. Como me preparei para o  Bootcamp

 Estávamos a caminho do Brasil nas semanas que antecediam o curso. Tive que correr entre arrumar as malas e cumprir as 60 horas de preparação on-line que era obrigatória. O conteúdo era composto por aulas on-line sobre Matemática/Estatística e ferramentas de Data Science.

 Eu confesso que achei que essa semana preparatória seria ‘moleza’, mas me enganei completamente. Precisei colocar a mão na massa no meio da viagem e voltei da França equilibrando Yasmin num braço e um livro de Ciência de Dados no outro.

Dica útil: Mais do que estudar tecnicamente para um Bootcamp é preciso também “preparar a sua vida”. Afinal, por 2 meses sem interrupção eu teria que me dedicar a uma única coisa em minha vida, deixando de lado todas outras. Precisei estruturar toda a minha rotina de uma forma que eu pudesse me dedicar o máximo possível para meu aprendizado.
 Minha rotina de segunda a sexta era:
 6:00 – Acordar
 6:30 às 8:00 – Estudar
 8:00 às 8:30 – Acordar Yasmin e levá-la  para a escola
 09:00 – Início do Bootcamp
 9:00 às 11:00 – Aula teórica (em inglês)
 11:00 às 13:00 – Desafios em dupla
 13:00 às 14:00 – Almoço
 14:00 às 17:00 – Desafios em dupla (parte II)

 17:00 às 18:00 – Revisão dos conteúdos do dia

18:00 – Final do Bootcamp
Comentário I: Logo na primeira semana eu percebi que precisaria adaptar a rotina acima. Para “ganhar” uma hora a mais no dia, passei a acordar às 5 da manhã ao invés das 6.
 Comentário II: Independente de qual seja o seu nível de conhecimento, um Bootcamp irá exigir muito de você. Por isso, se você não puder se dedicar muito e também a estudar fora do horário das aulas e também aos finais de semana, essa com certeza não é a melhor opção. Resumidamente: Bootcamp não é para os fracos.
Comentário III: Eu tenho por característica ser uma pessoa muito adaptável. Já passei por algumas transições de carreira, e morei em dezenas de lugares diferentes. Encaro muito bem uma transição de carreira, uma mudança de rotina, e até de país. Independente de qual seja o seu perfil, é importante que você respeite seu ritmo de estudos e de transição. A frase:

 Respeite seu ritmo

 foi uma das que mais ouvi dos T.A´s durante as semanas de Bootcamp.

6. Perfil dos participantes

 Eu nunca estive inserido na  ‘Comunidade dos programadores’ e primeira impressão que eu tive do pessoal da escola e dos participantes foi a de ‘Que galera legal’ e isso só se reforçou durante o tempo. Longe das formalidades do mundo coorporativo tradicional, percebi um clima ótimo, combinado com um ritmo de trabalho intenso e assertivo.
Escola
 O staff da escola é uma galera jovem e bem disposta a ajudar e a comunicação durante o curso se dá tanto pelo canal do Slack quanto pelo Whatsapp. Os professores são bem jovens também (eu não me sinto ‘um jovem’ dizendo isso), e arrisco dizer que a média de idade dos professores era menor que a dos alunos. Tivemos professores de várias partes do mundo, o que achei bem enriquecedor. Todas as aulas foram em inglês, mesmo aquelas ministradas por professores brasileiros.
Alunos
Achei interessante observar a diversidade em nossa turma de 15 alunos. Eu era o único matemático, mas tinhamos na turma também um cineasta, um psicólogo e outras pessoas com formações variadas. Éramos em 12 brasileiros e 3 estrangeiros (1 alemão, um belga e um francês).

 Ainda que tivéssemos um público diverso, também me chamou atenção a ‘pouca diversidade’ do grupo, uma amostragem bem parecida com o perfil do profissional padrão de dados. Tínhamos apenas uma mulher no grupo e um aluno com menos de 20 anos. Nenhum aluno com mais de 50 anos.  Se fosse para eu descrever o perfil do participante médio eu diria:

 “Homens brancos, entre 25 e 40 anos, ensino superior completo, alguma experiência em computação e certa facilidade em exatas”.

Um ponto que considero positivo é o processo rigoroso de entrada no Bootcamp que faz com que a galera seja muito boa, independente da experiência que tem. Como me lembrou um participante do Bootcamp “Ninguém aqui é bobo”.Posso dizer que a parte que foi mais enriquecedora para mim foram os desafios feitos em dupla. As duplas mudavam diariamente e isso fazia com que  todos interagissem entre si, e também vissemos os problemas de diversos pontos de vista. Tive a oportunidade de trabalhar com colegas incríveis com habilidades diversas.

7. O que eu aprendi no Bootcamp: Hard and soft skills

 Antes de falar do conteúdo em si, eu quero te contar um pouco da ‘ Minha impressão’ sobre o conteúdo. O conteúdo em si é muito vasto. Mesmo que você estude todas as horas do dia é impossível aprender Estatística em uma semana, assim como é impossível aprender Machine Learning em duas semanas.

 Entendo que o objetivo do bootcamp não é nos deixar ‘ótimos em todas as ferramentas’ e sim nos preparar para que estejamos prontos para entrar no mercado de trabalho e com o conhecimento necessário para sermos auto suficientes em nossos estudos.

Sinto-me preparado olhando os pré requisitos que vejo na maioria das vagas e agora formado, sinto-me confortável para aplicar para diversas vagas no Brasil e no exterior.

Além do aprendizado teórico das aulas e prático dos desafios, entendo também que a experiência prática é fundamental para enriquecer profissionalmente. Quero adicionar um trecho do livro “Data Science para negócios” que vem bem a calhar sobre esse assunto:

 (…) a experiência analítica  leva tempo para ser adquirida,  e todos os grandes livros e aulas por si só  não transformam alguém em um mestre.  A arte é aprendida na experiência.(…)

Assim como acredito que o caminho para um ensino de qualidade é investir na base educacional, também acredito que o melhor caminho para suprir o gap de profissionais no mercado de dados é contratando e capacitanto mais Cientistas Junior. Para que os profissionais formados hoje se tornem grandes seniores eles precisam de oportunidade e capacitação por parte das empresas.
Importante: Talvez eu soe repetitivo aqui, mas eu quero reforçar que o conteúdo é muito vasto a ponto de doer a cabeça. Eu cheguei ao final de vários dias com a sensação de que não conseguia aprender mais nada. Se a sua ideia é apenas ‘buscar uma certificação’ ou algo do tipo, o Bootcamp é a pior opção.
As 7 primeiras semanas

 Apesar da aula iniciar às 09 a.m, eu acordava por volta das 5 am para dar uma olhada prévia nos conteúdos do dia e nos desafios. O dia no Bootcamp começava com aula teórica em inglês que ia das 09 às 11 (as vezes um pouco mais, outras um pouco menos). Os professores variam dependendo da matéria do dia.

 Um ponto super positivo era o de não precisar anotar o conteúdo. Todas as aulas tinham um PDF de apoio e também sua versão gravada (em inglês e algumas aulas também em português). Sendo assim, podia focar minha atenção durante a aula em prestar atenção.

 Após a aula teórica, iniciam-se os desafios em dupla. São muitos desafios por dia e eu já ouvi dizer que dos mais de 17.000 alunos da escola ninguém cumpriu todos os desafios durante o Bootcamp. O negócio é relaxar (não muito) e dar o seu melhor diariamente. As dúvidas durante os desafios são sempre atendidas por professores em salas privadas do zoom.

 Às sextas feiras normalmente eu estava bem cansado e só queria uma pausa. Mas a verdade é    que em muitas semanas eu não usei o final de semana para descansar e sim para revisar os conceitos ou terminar algum desafio.

 Na terceira semana tivemos a nossa primeira apresentação. Em dupla, tínhamos que fazer uma análise fictícia para o CEO uma cia. que queria melhorar a satisfação dos clientes. Na sexta semana apresentamos nossas sugestões de temas para o projeto final que seria realizado nas duas últimas semanas.

 Vale falar aqui que era super desafiador, mas que tudo que eu aprendia eu achava o máximo. Não cheguei a sentir a sensação familiar das aulas de colégio ou faculdade de pensar:

“Onde é que eu vou usar isso na minha vida”

Cada dia de estudos apenas me confirmava que eu estava aprendendo a coisa certa no lugar certo.

Sobre desgaste: Eu achei interessante (as vezes um pouco desesperador) o esforço intelectual e emocional para concluir o bootcamp. No quesito intelectual, a sensação que tinha era de que prestava um vestibular por dia. No quesito emocional, vivi constantemente um mix de sensação que varia entre:

   “Eu nunca vou aprender isso”  

 e

 “Eu realmente nasci para isso”.

Fato é que o tempo todo estamos lidando com tentativa e erro ao programar, e isso as vezes pode ser frustrante para um iniciante. Assim como na matemática, errar é inevitável e o erro muitas vezes é o que solidifica o conhecimento.

Sobre o ritmo de aprendizado: Quanto estamos aprendendo algo novo é normal a sensação de “se sentir burro”. Acredito que todos já passamos por isso em algum momento, e eu aprendi encarar isso como algo positivo. Se algo está difícil, eu percebo que estou num ambiente onde realmente estou aprendendo algo.

 Sempre acredtitei que:

“É melhor se sentir nota 5 num ambiente nota 10 que se sentir nota 10 num ambiente nota 5”

 Como cada dia eu conversava com um colega diferente, pude perceber que independente do background, estava puxado para todos. Eu sentia que eu estava ‘frito’, mas estávamos todos na mesma panela.

Sobre o ritmo de estudos: Se pudesse descrever o ritmo das aulas em uma palavra eu diria: Alucinante. Considero que a única época que eu aprendi tanto em pouco tempo foi quando fiz cursinho pré vestibular.

 Não acho pertinente comparar o aprendizado de um Bootcamp com que tive na graduação. A Universidade dura 5 anos e o Bootcamp dura 9 semanas, e ambos tem propostas diferentes (talvez até complementares).

Durante as semanas do Bootcamp eu me sentia correndo uma maratona. Estava esgotado, mas sentia que precisava seguir em frente. Confiava na metodologia e seguia, avançando um passo por vez. Como um maratonista.

As 2 últimas semanas 
 Quase todos os alunos apresentaram propostas de projetos, e esses projetos eram colocados em votação. Feito isso, eram escolhidos os quatro mais votados.
 Minha sugestão de tema foi:

“Como utilizar Ciência de Dados para acelerar o aprendizado sobre Ciência de dados e suprir o gap de profissionais do mercado “.

 Tive o feedback de alguns colegas que gostaram da ideia do projeto, mas ele não ficou entre os 4 escolhidos. Fui alocado para um projeto que gostei muito proposto colega João Baccarin, que consistia em reconhecer o autor de um código (falarei mais sobre o projeto abaixo).

 Sobre o conteúdo do Bootcamp eu copiei e colei o texto abaixo do site da escola. Quero ressaltar que o conteúdo descrito abaixo foi exatamente o que aprendemos nas aulas.

Ferramentas de análise de dados

 Domine as ferramentas fundamentais dos analistas de dados programáticos: Python como pilar principal, SQL para consultas e Jupyter Notebooks para visualização.

Ciência da Decisão
 Utilize estatísticas para construir análises avançadas e tome decisões empresariais bem informadas: inferências estatísticas, testes de hipóteses, regressão multivariada e intervalos de confiança.Machine Learning e Deep Learning

 Domine Machine Learning e Deep Learning workflows (preparação de dados, seleção de modelos, avaliação e afinação) e compreenda conceitos matemáticos e implementações numéricas por trás de modelos.

Engenharia de ML e projetos em equipe

 Junte os seus modelos em código Python replicável que pode ser treinado em big data na nuvem, utilizando máquinas virtuais e bases de dados online. Monitore e treine modelos quando necessário e exponha-os ao mundo através de APIs.

Soft skills
Além da parte técnica que aprendemos no curso (as chamadas Hard Skills), também destaco algumas habilidades comportamentais (chamadas soft skills) que acredito que
 pude aprimorar no meu Bootcamp:
Comunicação 
  •  Com a dupla, durante a resolução de desafios
  • Com algum professor para tirar dúvidas
  •  Apresentando os projetos em outro idioma
Trabalho em equipe
  •  O fato de trocar de duplas todos os dias nos faz aprender de forma diversa e também ser nos torna adaptável aos diversos tipos de perfil de pessoas.
  •  Por sermos uma turma pequena, eu sentia todos como ‘um time só’.
  •  Senti falta de não estar no presencial pois penso que seria ainda mais enriquecedor.
Colaboração
  • Meu time do projeto final era formado por dois brasileiros e dois estrangeiros, o que considero ter sido enriquecedor para alguém que busca construir uma carreira internacional
Storytelling
  • Tivemos a possibilidade de fazer análises a apresentar soluções, sempre buscando narrativas coerentes focadas em resolver o problema do negócio específico
Curiosidade
  • Eu associo muito a curiosidade ao prazer do aprendizado. Como eu estava gostando muito do tema, até nas horas vagas eu buscava aprender algo correlacionado com o material do Bootcamp.
 Após as 9 semanas a sensação de ‘estar formado’ foi incrível.

 Fisicamente eu me sentia como  no final de um treino de crossfit:  Sem força para levantar o braço,  mas me sentindo capaz de dominar o mundo.

8. Nosso projeto final

 Aqui o Guia tende a ficar um pouco mais técnico. Tentarei evitar ao máximo uma linguagem de difícil entendimento. Como eu falei brevemente acima, a proposta do nosso projeto é:
  • Criar um aplicativo capaz de reconhecer o autor de um código específico, independente da linguagem utilizada (Java, C++, Python) com uma alta acurácia em um grande dataset.
Time
 Nosso time era formado por 4 pessoas:
 João, brasileiro. o idealizador do projeto e o cara mais técnico do grupo. Já tinha certa experiência com dados antes do Bootcamp.
 Tim, alemão, e era o único do time que já trabalhava como Cientista de Dados.
 Thomas, belga, trabalhou a vida toda como arquiteto. Durante o projeto ele acabou ficando doente e desfalcou o time por alguns dias.

Se você chegou até aqui, já sabe o suficiente da minha história 🙂

 Meus companheiros de time eram muito competentes e conseguimos dividir as tarefas e concluir o projeto no prazo. Foi um privilégio fazer parte desse time e aprender com eles.
Detalhes do projeto
  • Título: Source Code Stylometry  and authorship attribution
  • Tipo de problema: classificação com 1500  classes.
  • Output: O modelo devolve os 5 autores mais prováveis.
Utilidade: 
  • Resolver brigas judiciais
  • Avaliação de plágio
  • Descobrir o autor de um código malicioso.
Dataset: Google Code Jam
  • Uma Conhecida competição de programadores
  • Mais de 700 competidores entre 2008 e 2020
  • 100.000 amostras de código em arquivos CSV, cada um associado ao seu autor
Pré Processamento:
  • Limitamos o tamanho do código: 500 a 12.000 caracteres
  • Selecionamos autores com 9 ou mais amostras de código
  • Selecionamos as 3 principais linguagens (Java, C++, Python)
  • Removemos códigos duplicados –  colados de outras etapas – usando Levenshtein distance
Modelos: 
  • Testamos modelos de machine learning e deep learning e obtivemos os seguintes valores para acurácia:
  1. Recorrent Neural Network – 54%
  2. Naive Bayes – 62%
  3. Linear Support Vector Classifier – 85%
  4. Deep Neural Network – 89%
  5. Convolutional Neural Network – 92%
Trabalho de referência
  • Utilizamos como referência um estudo acadêmico de uma universidade da Korea do Sul.
Principais insights
  • O modelo é apropriado para generalizar bem os dados
  •  TF IDF foi mais efetivo que Tokenizer
  • A melhor performance foi para CNN uma abordagem comum em imagens para identificar código e nos saimos muito bem.
  • Utilizando todo o dataset, obtivemos uma acurácia acima da expectativa
Links:
Link da apresentação do nosso projeto (em inglês) no Demo Day do Bootcamp. Nossa apresentação pode ser vista entre 21:02 e 37:58 minutos.
 Para ver o código completo do projeto, você pode acessar meu github nesse link aqui.

 9. Últimas considerações

 Não tenho nenhuma crítica sobre o método em si. Realmente fiquei positivamente surpreso com tudo. Alguns pontos que gostaria de levantar:
Prós:
  • Gostei muito do modelo de aprender via Bootcamp. É claro que você não sai um mestre Jedi em todas as ferramentas, mas eu me sinto habilitado a praticar o ‘self – improvement’
  • Mesmo sendo disciplinado, eu não acho que teria tido a disciplina de estudar mais de 12 horas por dia durante 9 semanas seguidas sozinho.
  •  Realizei um projeto 100% em inglês
  •  Participei da criação de algo que me parecia impossível 3 meses atrás.
  •  Sinto-me capacitado para o mercado de trabalho e fico feliz em contar com a ajuda da escola nessa etapa também.
  • Comunidade da escola e comunidade em geral – Se antes do Bootcamp eu não conhecia praticamente ninguém da área de dados, hoje já me sinto praticamente “entre amigos” na comunidade.
Contras: 
  •  Preferia presencial – apesar da escola dar essa possibilidade eu não consegui fazer o modelo presencial. Tenho certeza que teria sido mais enriquecedor ainda estar ao vivo com alguns colegas de turma.
  •  Preferia em Português – apesar de ter um bom domínio do inglês, senti um pouco de dificuldade quando estava aprendendo conceitos completamente novos numa segunda lingua. Por outro lado, achei muito enriquecedor ter tido toda essa experiência em inglês, que é o idioma ‘oficial’ do mundo tech.
Funciona mesmo? 
 Essa é uma pergunta difícil de responder, por ser bem vaga. O que significa funcionar? Eu busco me comparar com o Rafael que entrou no Bootcamp pouco mais de 2 meses atrás. Sinto que de lá para cá aprendi um universo de coisas novas e sinto-me pronto para o mercado de trabalho e também capaz de continuar aprendendo por mim mesmo.
 Não tive tempo ainda de saber o retorno por parte do mercado de trabalho. Estou bem otimista e no momento que escrevo esse texto estou participando da ‘Career week’, uma semana que tem por propósito nos inserir no mercado de trabalho e nos colocar em contato direto com empresas parceiras da escola.
Eu Recomendo?
 Eu considerei que o Bootcamp era a metodologia mais adequada para mim e após o curso concluído acredito que meu investimento valeu a pena. Eu te diria para você nem pensar em fazer um Bootcamp se:
Não tiver dinheiro: Existem opções de financiamento para quase todos os Bootcamps que eu pesquisei. Entretanto, se você não pode fazer esse investimento, eu iniciaria de outra forma
Não tiver tempo: Não só o tempo de estudo. Tem a versão semi intensiva, mas já saiba que você terá que estudar MUITO.
Não souber lidar com o erro: Prepare-se para frustrações diárias, mas saiba que no final tudo se encaixa.

Não gostar de estudar: Nesse caso você definitivamente não nasceu para ser cientista.

10. Quais os próximos passos?

 No momento estou fazendo a ‘Career Week’. Ao meu lado, tenho uma pilha de 10 livros de Data Science que retirei de uma lista. 5 já foram lidos nos últimos 2 meses e os outros pretendo ler em breve. Minhas próximas semanas serão divididas entre:
  • Terminar a ‘Career Week’ cumprindo todos os desafios
  • Revisar o material do Bootcamp
  • Aplicar para vagas no Brasil e exterior
  • Aperfeiçoar meu inglês e francês

11. Os maiores aprendizados

  • Codar é uma das coisas mais legais que existe
  • Criando soluções tecnológicas podemos causar um impacto real e positivo para a sociedade
  •  O que parece impossível pode se tornar possível com boa orientação e bons colegas de equipe
  • É possível aprender um enorme volume de conteúdo em um curto espaço de tempo. Mas isso exigirá muito de você.

12. Agradecimentos

 Aproveito aqui para agradecer a todos os colegas de turma desse Bootcamp. Eu tenho a sensação de que cada um de vocês de alguma forma me tornou um profissional melhor. Espero ter colaborado um pouco também com o crescimento de vocês.
   E finalizar esse artigo, quero agradecer também a todos os professores, T.A´s e Staff do Le Wagon. Vocês foram essenciais em todos os momentos, principalmente nos mais desafiadores. Agradeço a você também leitor que chegou até. São quase 7 mil palavras pois queria tentar expressar da melhor forma a minha experiência.

 Quem tiver qualquer dúvida, pode me mandar mensagem no Linkedin ou mesmo comentar abaixo. Faço questão de responder a todos.

 Rafael Incao

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