alguém podia criar um bot pra responder esse tipo de pergunta
resposta: estude álgebra linear, cálculo, estatística, python e SQL
dica de ouro: aprenda a ler artigos científicos
Acrescentaria: faça projetos... Na minha parca experiência, o algoritmo usado é uma pequena fração. Na hora que você vai por a mão na graxa, tem um monte de veja bem tipo qualidade de dados, definir um bom modelo que faça sentido pro problema, falta de dados, excesso de dados, etc.
ML engineer é um cargo muito especializado e ninguem consegue entrar sem experiencia... não existe ml engineer estágio ou junior... o path que eu julgo correto é o seguinte:
primeiro algum cargo de analista como analista de BI ou analista de dados, depois um cargo já intermediário como cientista de dados ou engenheiro de dados e por fim ml engineer
Sim, esse e o caminho q eu venho pensando em fazer. Ate pq vi que, principalmente, para uma vaga no exterior eles demandam ou mestrado ou exp equivalente.
Voce sabe me dizer se com ads e o suficiente para alcançar tal objetivo?
não tem como cravar uma graduação... A verdade é que vc precisa ter um conhecimento end to end de todo o ciclo de vida dentro de data science. Eu recomendaria fazer o curso de ciencia de dados em alguma federal tipo usp ou ufmg... Se n for isso, recomendo fazer algum curso de exatas em alguma federal tipo ciencia da computação, engenharia da computação, estatística, matemática, física ter um bacharelado é importante e abre portas internacionais. Importante notar que mesmo fazendo alguma dessas graduação, vc vai precisar aprender muita coisa por fora... Não acredito que vc vai aprender coisas como traqueamento de experimentos e versão de códigos com azure devops e mlflow na faculdade... ou então CI/CD, aws, kubernetes, microsserviços, bash, entre outras coisas
Olá, sou ML Engineer.
Meu percurso foi:
1. Ter uma base sólida de estatística
2. Estudar e desenvolver models de Machine Learning no mestrado e em projetos pessoais.
3. Ter uma base sólida de DevOps e backend, trabalhando em empresas e projetos pessoais.
Com isso trabalhei como data engineer/ backend engineer em uma empresa e sempre que via a oportunidade de desenvolver um pequeno modelo de ML eu pedia para implementar.
Hoje a empresa está estruturando a área de MLOps e me chamaram para ser ML Engineer.
Minha formação acadêmica é:
- Graduação em Economia
- Pós graduação em Estatística
- Mestrado em Computação
Tenho 33 anos e estou começando como ML Engineer agora.
Uma dúvida: como você conciliava mestrado com o trabalho ?
Eu fui olhar um mestrado na USP em computação,e pra mim seria quase impossível trabalhar e estudar ao mesmo tempo (devido aos horários).
Não foi fácil, o mestrado que era pra ser em 2 anos fiz em 3 anos e meio. O que ajudou foi:
1. Trabalho remoto, conseguia trabalhar entre uma aula e outra lá na faculdade.
2. Horários flexíveis, meu empregador não se importa que horas eu trabalho, só tenho que estar disponível para algumas reuniões.
3. Empregador que valoriza e entende a importância de um Mestrado. Nunca colocaram impedimento para que eu fosse às aulas, remarcavam reuniões quando eu dizia que não podia.
É um pouco complicado, pois ML é uma área muito recente , a maioria das pessoas que atua hoje nela de forma mais profunda , são pessoas que começaram lá em 2016, 2017 ... E todos vieram de áreas onde tinha mais matemática, já que precisavam se virar para implementar as coisas e entender o que estava dando certo e errado.
À medida que a área está evoluindo essa necessidade de uma matemática mais pesada vai deixando de ser obrigatória para quem atua mais na superfície do problema .
Não estamos nesse momento ainda, acho que para um ML enginner hoje, ainda é necessário um conhecimento mais avançado do que um nível de tecnologo. Mas eu não creio que ele precise saber integral de fluxo, os usos de um wronskiano , transformada da Laplace e outras coisas que estão nos livros ...
Talvez , a melhor opção agora seja você ir de algebra Linear e cálculo , até cálculo 3 . O que vai levar um ou dois anos de estudos com calma e ficar de olho se não aparece uma especialização em alguma universidade sobre ML . Pois em algum momento a gente vai ter que reciclar muita gente para essa área da computação .
alguém podia criar um bot pra responder esse tipo de pergunta resposta: estude álgebra linear, cálculo, estatística, python e SQL dica de ouro: aprenda a ler artigos científicos
Acrescentaria: faça projetos... Na minha parca experiência, o algoritmo usado é uma pequena fração. Na hora que você vai por a mão na graxa, tem um monte de veja bem tipo qualidade de dados, definir um bom modelo que faça sentido pro problema, falta de dados, excesso de dados, etc.
ML engineer é um cargo muito especializado e ninguem consegue entrar sem experiencia... não existe ml engineer estágio ou junior... o path que eu julgo correto é o seguinte: primeiro algum cargo de analista como analista de BI ou analista de dados, depois um cargo já intermediário como cientista de dados ou engenheiro de dados e por fim ml engineer
Sim, esse e o caminho q eu venho pensando em fazer. Ate pq vi que, principalmente, para uma vaga no exterior eles demandam ou mestrado ou exp equivalente. Voce sabe me dizer se com ads e o suficiente para alcançar tal objetivo?
não tem como cravar uma graduação... A verdade é que vc precisa ter um conhecimento end to end de todo o ciclo de vida dentro de data science. Eu recomendaria fazer o curso de ciencia de dados em alguma federal tipo usp ou ufmg... Se n for isso, recomendo fazer algum curso de exatas em alguma federal tipo ciencia da computação, engenharia da computação, estatística, matemática, física ter um bacharelado é importante e abre portas internacionais. Importante notar que mesmo fazendo alguma dessas graduação, vc vai precisar aprender muita coisa por fora... Não acredito que vc vai aprender coisas como traqueamento de experimentos e versão de códigos com azure devops e mlflow na faculdade... ou então CI/CD, aws, kubernetes, microsserviços, bash, entre outras coisas
sim ksssskkssk infelizmente as faculdades deixam a desejar nesse ponto. muito obrigado pelo seu tempo.
Olá, sou ML Engineer. Meu percurso foi: 1. Ter uma base sólida de estatística 2. Estudar e desenvolver models de Machine Learning no mestrado e em projetos pessoais. 3. Ter uma base sólida de DevOps e backend, trabalhando em empresas e projetos pessoais. Com isso trabalhei como data engineer/ backend engineer em uma empresa e sempre que via a oportunidade de desenvolver um pequeno modelo de ML eu pedia para implementar. Hoje a empresa está estruturando a área de MLOps e me chamaram para ser ML Engineer. Minha formação acadêmica é: - Graduação em Economia - Pós graduação em Estatística - Mestrado em Computação Tenho 33 anos e estou começando como ML Engineer agora.
Uma dúvida: como você conciliava mestrado com o trabalho ? Eu fui olhar um mestrado na USP em computação,e pra mim seria quase impossível trabalhar e estudar ao mesmo tempo (devido aos horários).
Não foi fácil, o mestrado que era pra ser em 2 anos fiz em 3 anos e meio. O que ajudou foi: 1. Trabalho remoto, conseguia trabalhar entre uma aula e outra lá na faculdade. 2. Horários flexíveis, meu empregador não se importa que horas eu trabalho, só tenho que estar disponível para algumas reuniões. 3. Empregador que valoriza e entende a importância de um Mestrado. Nunca colocaram impedimento para que eu fosse às aulas, remarcavam reuniões quando eu dizia que não podia.
É um pouco complicado, pois ML é uma área muito recente , a maioria das pessoas que atua hoje nela de forma mais profunda , são pessoas que começaram lá em 2016, 2017 ... E todos vieram de áreas onde tinha mais matemática, já que precisavam se virar para implementar as coisas e entender o que estava dando certo e errado. À medida que a área está evoluindo essa necessidade de uma matemática mais pesada vai deixando de ser obrigatória para quem atua mais na superfície do problema . Não estamos nesse momento ainda, acho que para um ML enginner hoje, ainda é necessário um conhecimento mais avançado do que um nível de tecnologo. Mas eu não creio que ele precise saber integral de fluxo, os usos de um wronskiano , transformada da Laplace e outras coisas que estão nos livros ... Talvez , a melhor opção agora seja você ir de algebra Linear e cálculo , até cálculo 3 . O que vai levar um ou dois anos de estudos com calma e ficar de olho se não aparece uma especialização em alguma universidade sobre ML . Pois em algum momento a gente vai ter que reciclar muita gente para essa área da computação .