Minha Jornada no MBA de IA na Universidade de São Paulo: Triunfos, Lutras e Tudo Mais

A Busca por Conhecimento (e um Salário Melhor)

Recentemente, completei meu MBA em Big Data e Inteligência Artificial na Universidade de São Paulo (USP). Após terminar minha graduação e tirar um tempo merecido de cálculos matemáticos e da rotina louca de conciliar faculdade e trabalho, decidi que era hora de alavancar minha carreira. Sejamos honestos - hoje em dia, só ter graduação não é suficiente para subir na carreira (ou engordar o salário).

Meu primeiro desafio foi decidir o que perseguir. Eu já vinha flertando com IA há algum tempo e já trabalhava com Big Data. Os algoritmos do Google, alimentados por todas as migalhas digitais que deixamos pela internet, gentilmente me guiaram nessa direção. Após buscar por “MBA e tecnologia”, programas de IA apareceram como resultados patrocinados. Li os currículos e decidi que essa área fazia sentido para meu próximo passo.

O segundo passo foi encontrar a instituição com o melhor programa para minhas necessidades. Eu estava focado em encontrar um curso com mais teoria e prática de IA do que administração de negócios propriamente dita (sim, eu sei que MBA significa Master of BUSINESS Administration - às vezes meu brilhantismo não tem limites). Pesquisei opções na PUC, Mackenzie e USP, sabendo que a reputação da universidade teria peso no meu currículo. Felizmente, meu salário na época me permitiu considerar o que há de melhor. Acabei escolhendo o MBA online da USP com duração de um ano e meio - porque quem não quer estender seu sofrimento?

A Estrutura do Programa: Não é um MBA Comum

O currículo apresenta 9-10 módulos principais mais 3-4 módulos eletivos de especialização em áreas como aplicações de áudio, texto, vídeo, processamento de imagens, visualização de dados e arquitetura de datacenter - um grande diferencial. Os módulos básicos vão desde fundamentos de Python e pandas até a criação daqueles vídeos históricos de dados que todos postam no LinkedIn (você sabe, aqueles que de alguma forma nos convencem que assistir barras coloridas correndo pela tela por três minutos é fascinante).

Cada módulo inclui:

• Avaliações de 5 perguntas (tentativas ilimitadas)
• Exames de módulo de 10 perguntas (2 tentativas)
• Duração média dos vídeos: 25 minutos
• Alguns módulos contêm até 50 vídeos (perder alguns e você está ferrado)

As aulas dos módulos são gravadas e enviadas para o Vimeo, mas todo o sistema é proprietário da USP. O conteúdo é bem organizado com materiais para download (que não devem ser compartilhados, por razões éticas, legais e de respeito), áreas de envio de exercícios e fóruns de dúvidas.

O tempo de aula varia entre os professores, em média cerca de 25 minutos por vídeo. Pode parecer breve, mas alguns módulos têm até 50 vídeos - fique para trás e você está ferrado.

A qualidade do conteúdo é excelente. Os professores são especialistas do setor com credenciais acadêmicas incríveis (afinal, é a USP - eles praticamente exigem que você tenha três doutorados e uma indicação ao Nobel para lecionar lá) e se aprofundam na teoria. Mesmo com minha graduação em engenharia em uma boa universidade (incluindo Cálculo 1-3, Física 1-4, etc.), eu tive dificuldade para acompanhar o material mais aprofundado - mas é exatamente isso que eu procurava. Alguém para me fazer sentir intelectual inadequado novamente, igual aos meus tempos de graduação.

Todo o conteúdo teórico inclui bibliografia para estudo adicional (como se você fosse ter tempo para isso). Além da teoria, há aplicação prática. Alguns professores alternam entre aulas teóricas e práticas, enquanto outros cobrem toda a teoria antes de passar para a prática - presumivelmente para garantir que você esteja completamente confuso antes de tentar escrever qualquer código. O componente prático envolve desenvolver/seguir algoritmos em Python no Google Colab, aplicando a teoria. Eu achei isso incrível e ganhei experiência prática real em IA. Todos os notebooks também estão disponíveis para download, então você pode revisitar seus fracassos no seu tempo livre.

Trabalho de Tese: O Verdadeiro Teste

Na metade do programa, o primeiro curso de tese começa, com quatro cursos no total. Este primeiro curso ensina como escrever uma tese corretamente - pesquisando e referenciando bibliografia, estruturando texto, fazendo citações, etc.

Os três cursos restantes são para desenvolver seu projeto de tese propriamente dito. Minha experiência:

• Comecei forte e motivado
• Desviado por volta do módulo 3
• Nunca me recuperei totalmente do ritmo de estudo
• Atualmente refazendo cursos durante meu período de acesso de 1 ano

Neste ponto, você pode pensar que não aprendi nada, mas é aí que você está enganado. Eu fiz a mesma coisa durante a faculdade, mas completei todas as listas de exercícios e tarefas, o que se traduziu em notas excelentes e me ajudou a assimilar o conteúdo melhor do que apenas olhar para os slides dos professores como um zumbi. Esse é meu estilo de aprendizado - recebo um problema que não tenho ideia de como resolver, entro em pânico, pesquiso freneticamente no Google, estudo como resolver e acabo mergulhando profundamente no assunto. Eficiente? Questionável. Estressante? Absolutamente.

Como cada módulo tem um ou mais professores que mudam a cada módulo, os estilos de ensino também variam. Nem tudo foi perfeito - 2 ou 3 módulos foram extremamente difíceis de acompanhar, um com aulas de 45+ minutos sobre cubos de dados e abstração dimensional em bancos de dados (desisti porque não entendi nada).

A Tese: Minha Redenção

Como eu não tinha dedicado muito tempo aos vídeos, queria criar uma tese excepcional que pudesse potencialmente me ajudar a entrar em um programa de mestrado. Sou bastante perfeccionista com essas coisas, o que muitas vezes funciona contra mim, mas é o preço que pago para tentar alcançar meus objetivos (isso, e as contas da terapia).

Minha tese levou cerca de 8 meses. Escolhi aplicar um algoritmo de detecção de drift de dados (Page-Hinkley) em dados de inversores de usinas fotovoltaicas para identificar falhas e perdas de desempenho a partir de fatores que o inversor não conseguia detectar. Ao longo desse processo, enfrentei inúmeros desafios em provar que meu algoritmo era funcional - não apenas tecnicamente, mas também em encontrar especialistas no assunto para validar o projeto que não fossem completos babacas.

Não vou me aprofundar muito nesta parte, mas tive experiências terríveis com “especialistas” que pareciam mais interessados em criticar do que ajudar, o que quase me destruiu. Essas pessoas aparentemente tiraram seus doutorados em “Fazer os Outros se Sentirem Inadequados”.

Considerações Finais

Eu faria tudo de novo? Absolutamente. O conhecimento que adquiri foi inestimável, e o nome da USP tem peso significativo. O programa me levou aos meus limites e além, que é exatamente o que eu precisava.

Eu recomendaria? Depende. Se você está procurando por um programa desafiador, com muita teoria, que vai te forçar a crescer, então sim. Se você está procurando por uma maneira fácil de obter um certificado, procure em outro lugar.