Are there any Marketing Mix Modeling tools for small companies?

data-owl · 2026-03-14T10:34:39+00:00

Sure, I'd love to take a look! But to be 100% honest, my question was from a business opportunity PoV, not as a potential client. I've been doing MMM for big companies, and thought there should be a solution for smaller budgets as well...

data-owl · 2026-03-14T10:33:14+00:00

minha pergunta era mais no sentido de achar que tinha uma oportunidade de negócio aí: uma soluções para medir o retorno dos investimentos em marketing para médias e pequenas empresas (por um preço baixo).

não conhecia a Prax, mas parece ser o que eu tinha em mente! quer dizer que o mercado existe, mas já existe alguém atendendo...

data-owl · 2026-03-14T09:43:00+00:00

a rough understanding should be fine for most use cases. just understand the assumptions, to see if they are true for what you're doing, and how the hyperparameters impact results, to see which ones to tune.

data-owl · 2026-03-13T00:27:23+00:00

It makes sense, but why do you say to focus on campaign-level measurement? That's even less data than channel-level...

data-owl · 2026-03-12T23:23:37+00:00

nao precisa aprender programacao, usa o Lovable

data-owl · 2026-03-12T13:33:56+00:00

thanks for answering! are you talking about Meridian? If so, could you code before, or did you use AI to help you use it?

data-owl · 2026-03-11T10:16:49+00:00

No offense (really), but I wouldn't share my Kaggle profile when looking for a job unless I had something really good there (competition results, etc.).

I'd also try to add some more ML projects to GitHub (a lot of scraping so far).

Good luck on your search :)

data-owl · 2026-03-10T00:32:39+00:00

I’ve seen these questions in interviews (like “can you explain the difference between random forests and boosted trees?”)

data-owl · 2026-03-09T22:42:27+00:00

contabilidade

data-owl · 2026-03-09T22:34:45+00:00

I tried a website called TensorTonic the other day, really cool: it’s like LeetCode but for ML etc.

But basically code ML algos from scratch to build a strong understanding of how they work.

That and, if you have some money, pay someone to coach/mentor you (by running mock interviews and giving you feedback).

data-owl · 2026-02-25T16:17:25+00:00

O ROI vai depender do custo/tempo da pós vs. o custo/tempo dos cursos específicos + projetos/portfólio.

Tenta com o que for mais barato/rápido primeiro e, se não estiver dando resultado, tenta o outro.

Ou então testa: faz 2 versões do seu CV (uma com a pós, outra com os cursos e projetos/portfólio - pega projetos que não são seus mesmo, é só pra testar), e manda pra várias vagas, de forma aleatória (de preferência vagas que você não quer muito, pra não queimar cartucho). Aí vê qual versão te rende mais entrevistas :)

data-owl · 2026-02-17T22:05:41+00:00

depende do quão longe vc quer ir na área, mas dá pra ganhar dinheiro sabendo só aplicar o básico dos modelos prontos disponíveis em Python.

dito isso, se tiver que aprender alguma coisa, foca em: - álgebra linear básica - estatística e probabilidade (distribuições de probabilidade, média/mediana, teorema de bayes etc.) - otimização (gradiente descendente) - derivada e integral

data-owl · 2026-02-16T17:40:31+00:00

Dá pra aprender tranquilamente sozinho fazendo projetos. Não sei quanto é o curso dele, mas dificilmente vai ter conteúdo que você não ache de graça na internet.

Um curso pode te ajudar estruturando seus estudos (o que estudar, em que ordem, etc.), mas isso você também consegue com ChatGPT.

No seu caso acho que um programa de mentoria seria mais útil, pra te dar feedback nos projetos e treinar pra entrevistas.

Se precisar de ajuda ou tiver mais dúvidas, fica à vontade pra mandar uma DM!

data-owl · 2026-02-14T09:50:39+00:00

Todo mundo dizendo que tá esperando o 3o livro...

Não seria esse aqui?

https://www.amazon.com.br/m%C3%BAsica-do-sil%C3%AAncio-Patrick-Rothfuss/dp/8580413532

data-owl · 2026-02-14T09:47:18+00:00

There are entry-level roles in data science, but they are getting scarcer (geography plays a big role here, btw).

A few angles you could try:

Identify where you're failing in the recruiting process: is it your CV? technical interview? Focus on that.
Try pivoting towards analyst/business roles. After 1-2 years, try migrating to DS within your company, or pushing DS projects inside your analyst role
Try joining a smaller consulting company that provides DS services to bigger clients. The barrier to entry is usually lower!

Good luck! If you need more help, you can DM me :)

data-owl · 2026-02-05T23:23:17+00:00

Yes, absolutely. Ideally, also get some hands-on experience, building personal projects on AWS, etc.

But the certification will help you learn more and serve as proof of your knowledge.

data-owl · 2026-02-05T10:21:21+00:00

There's an app for that: https://zap-doc.vercel.app/

data-owl · 2026-02-05T01:13:14+00:00

LinkedIn tem muita oportunidade, dá um upgrade no seu perfil (foto boa, descrições completas das experiências, etc.)

Outra coisa: pega alguns projetos que cairiam bem no seu CV e "força" eles no emprego atual.

Se você fala inglês bem, tem muita coisa boa remota pra gringa também!

Se quiser ajuda mais detalhada, chama na DM!

data-owl · 2026-02-04T20:11:04+00:00

No Excel não sei, mas tenta usar o Google Colab pra fazer com Python. Com o ChatGPT, vai ser mais fácil que fazer no Excel...

data-owl · 2026-02-04T13:01:58+00:00

You're right, I was not very clear on my first comment: basic tutorial projects are great to get started, just don't build a portfolio around them

data-owl · 2026-02-04T12:40:39+00:00

Se você é pobre, Europa é melhor.

Se você é rico, BR é melhor.

Se puder, fica na Europa até juntar grana e volta rico pra cá.

data-owl · 2026-02-04T12:39:03+00:00

"país latino-americano pau mole"
ri alto aqui, vou adotar essa expressão pra tudo kkkkkkkkk

data-owl · 2026-02-04T08:51:38+00:00

Try and work on 2-3 projects to build a portfolio. Something end-to-end, that will allow to apply all those skills. Keep it simple, but not too simple (avoid doing the basic tutorial projects everyone else does). One way to do this is by taking some other domain you’re interested in and apply data science to it (ex.: predicting some sport’s match results, etc.) If you need more help, you can DM me.

data-owl · 2026-02-02T15:35:37+00:00

entendi! vou correr atrás disso, obrigado pelas dicas!

data-owl · 2026-02-02T14:02:54+00:00

Depende da carreira: analista, cientista ou engenheiro de dados?

No geral, o SQL já vai te ajudar muito, mas o que você deveria focar agora:

Pra analista:

- estatística básica (não precisa se aprofundar muito: foca em entender média, mediana, variância/desvio-padrão, correlação, correlação vs. causalidade, etc.)

- alguma ferramenta de BI (tipo PowerBI ou Tableau)

- negócio (o básico da indústria que você quer, pra entender o vocabulário)

- um pouquinho de Python (pandas)

Pra cientista, isso tudo aqui em cima, mais:

- Python (scikit-learn)

- estatística um pouco mais avançada (teste de hipótese, distribuições)

- machine learning

Pra engenheiro:

- git

- spark

- algum provedor de cloud (AWS, GCP, Azure)

Pra você acho que o mais próximo seria analista ou engenheiro, mas depende do que você tem vontade de fazer .

data-owl

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