Café com Rosie - Talita Shiguemoto
Tags: career, machinelearning, datascience
Published: 2020-08-13 00:01:11

> O que eu acredito é que a pessoa precisa gostar muito de estudar, porque é algo que nunca cessa.

Talita Shiguemoto estava cursando Análise e desenvolvimento de sistemas quando notou que não era isso que ela queria, portanto mudou de curso e se especializou em Big Data. Em uma jornada de auto-descobrimento, através de vários desafios e explorações ela encontrou o que realmente gostava, e sua história mostra o quão importante é ouvir a si mesma.
Vamos lá?!


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### **Raio-X**

**Talita**: Olá, me chamo Talita Shiguemoto, sou Cientista de Dados na Loft desde outubro de 2019. Hoje tenho 30 anos e sou formada em Matemática com uma especialização em Análise em Big Data na FIA.
Não tenho filhos, só umas 30 plantinhas haha

**Rosie**: Quais são seus hobbies? E áreas de interesse?

**Talita**: Meus hobbies são jogar games (tanto consoles como boardgames), desenhar e eu gosto muito de ir em exposições e teatro (saudades de quando podíamos ir :/ )

**Rosie**: Quando foi seu primeiro contato com tecnologia e como foi?

**Talita**: Eu sempre gostei muito de jogos e sonhava em trabalhar com isso. Passei na FATEC São Caetano quando tinha 19 anos, mas como precisava me sustentar acabei optando por seguir com Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Nesse curso aprendi a programar e entender mais da área de Tech, mas acabei mudando o curso para matemática que era o que eu realmente queria na época.

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**Rosie**: Como foi o seu primeiro contato com ciência de dados ou Inteligência Artificial?

**Talita**: Ao mudar de curso para matemática eu quis mudar de área, na época trabalhar com T.I. (controle de acessos) eu não curtia muito. Foi quando surgiu uma oportunidade de estagiar em uma farmacéutica para ramo animal, a Elanco. O estágio era focado em análises estatísticas e precisa saber um pouco de programação. 
Esse estágio foi um divisor de águas na minha vida, eu realmente estava gostando de aprender mais de estatística e desse mundo de análise de dados.
Um pouco depois do terceiro ano na Elanco, eu já era analista, comecei a ouvir sobre inteligência artificial e machine learning, foi quando eu comecei a estudar sobre, primeiro lendo posts para entender do que se tratava. 
Paguei um Nanodegree de Engenharia em Machine Learning da Udacity, que na época trabalha no Brasil. Esse curso foi realmente esclarecedor, ele explicava os modelos matematicamente e todo final de tópico tinha um projeto prático, totalmente revisado  por um instrutor.
Então eu comecei a brincar com alguns dados dos Kaggle, mesmo não participando das competições em si.

**Rosie**: Nesse momento queremos enaltecer as suas conquistas, seus projetos, suas pesquisas, seus artigos etc. Conta tudo de incrível que você fez ou está fazendo?

**Talita**: Acho que uma das coisas mais legais que fiz esse ano foi palestrar no Women in Data Science SP, que teve a versão online por causa da pandemia. Palestrei sobre Calibração de Probabilidades, do porquê devemos calibrar, quais as técnicas e como metrificar.
Foi muito legal poder participar desse evento que ocorre no mundo todo e por ser online várias pessoas de lugares distantes de SP puderam participar, o evento foi incrível *-*

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### **Carreira**
**Rosie**: Parabéns pela conquista! Mas conta pra gente porque você escolheu trabalhar com ciência de dados?

**Talita**: No curso da Udacity eu aprendi muito de modelos, mas eu não tinha muito conhecimento nem prática com engenharia  de dados. Comecei a fazer minha pós graduação em Análise em Big Data na FIA, lá ensinava o básico tanto para ser Engenheiro de Dados como Cientista de Dados. Fazendo as aulas eu percebi que eu realmente prefiro a parte de ciência, me divertia com todos projetos relacionados, gostava de estudar, era algo que realmente me animava. Foi aí que decidi tentar a carreira.

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**Rosie**: Atualmente a comunidade é composta por muitas mulheres que estão em transição de carreira e que querem atuar na área, você acredita que é preciso uma formação acadêmica para atuar na área? Se sim, qual seria a melhor formação?

**Talita**: Não acredito que precisa de uma formação acadêmica específica, eu atualmente trabalho na Loft e lá tem cientistas com diversos backgrounds, até fora de exatas. O que eu acredito é que a pessoa precisa gostar muito de estudar, porque é algo que nunca cessa. 
Alguém que queira ser DS (data scientist) pode aprender fora da academia se quiser, mas precisa (seria legal) conhecer coisas como álgebra linear para entender como os modelos de machine learning funcionam; programação para conseguir fazer as análises; negócio relacionado ao projeto que está fazendo, para que possa fazer modelos/estudos que gerem valor; estatística que vai ajudar muito na modelagem. Não precisa saber tudo profundamente, isso é algo que vamos desenvolvendo com o tempo.

**Rosie**: Você participou do Loft Women Storm, palestrando sobre o uso de Data Science impulsionando o marketing. Como foi a experiência?
**Talita**: Foi a primeira vez palestrando um tema técnico de Ciência de Dados, então eu estava bem nervosa para ser sincera, mas foi super legal conseguir mostrar que é possível gerar valor com dados em diversas áreas e o mais incrível foi ver que tinha muitas mulheres no evento, interessadas em Tech e super engajadas, foi lindo <3

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**Rosie**: Poderia explicar um pouco sobre o tema?

**Talita**: O tema foi sobre clusterizar nossas campanhas de marketing do Facebook, Fizemos uma estudo e vimos que o algoritmo blackbox do Face acaba viciando em alguns apartamentos, mostrando-os muito e deixando outros quase sem visualização alguma. Isso para o negócio é ruim, porque diferente de um celular, um apartamento pode ter somente um comprador. O que fizemos foi usar modelos de machine learning para encontrar a melhor forma de separar em duas campanhas e tivemos melhores resultados. Esse foi nosso primeiro projeto com marketing, desde então temos feito vários experimentos. 

### **Assuntos da atualidade!**

**Rosie**: Como você vê a importância da ciência de dados e da inteligência artificial nos dias atuais?
**Talita**: Nossa sociedade está muito conectada para grande parte das pessoas. Consumimos e criamos centenas de dados todos os dias. A forma como esses dados são utilizados pode gerar grande vantagem competitiva entre empresas e criar experiências incríveis para as pessoas. Ser data driven  faz com que tenhamos mais segurança e façamos decisões  mais assertivas.

**Rosie**: Você trabalha no ramo imobiliário como cientista de dados. Como você vê os impactos que a ciência de dados vêm causando nesse ramo?

**Talita**: O setor imobiliário foi por muito tempo engessado e um pouco nebuloso. Podemos usar  ciência de dados nesse mercado com a precificação de forma objetiva, justa e transparente, recomendar o apartamento dos sonhos para que cada cliente consiga encontrar de forma mais fácil e rápida, ajudar os corretores com informações precisas sobre os imóveis, entre muitas outras coisas.

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**Rosie**: E para finalizar, qual dica você dá para as mulheres que querem entrar na área?

**Talita**: Confiem em si! As áreas de tecnologia costumam ter muito mais homens que mulheres e isso pode ser um pouco intimidador, muitas vezes não aplicamos para vagas porque não temos 100% do que pede, a insegurança bate, a síndrome do impostor ocorre. Sei que não é fácil enfrentar essas coisas, mas nós podemos, estude e se aplique para vagas, tente e confie em si.

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E aí, gostaram? Não esqueçam de deixar o seu feedback pra gente, para que possamos melhorar nas próximas entrevistas.
Até uma próxima,
AI Girl

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