“Negócio” vem de “Negação do ócio”.
Só que o ócio, na época dos filósofos gregos antigos, tinha uma conotação boa, ao contrário do que ocorre nos dias de hoje. Ter tempo livre para pensar, para rearranjar conceitos, criar coisas novas. Era o auge da sociedade e um privilégio ser ocioso.
Sócrates era um ocioso. Platão era um ocioso. Aristóteles, então, nem se fala. E as obras desses ociosos estão vivas até os dias de hoje.
Nos dias de hoje, a lógica se inverteu: o negócio é a essência da produtividade, ser ocioso é visto como ruim, etc…
Porém, será mesmo assim? Uma dose de ócio, no bom sentido grego antigo de ter tempo para pensar, é algo importantíssimo para a inovação. Melhoria de processos, desenvolvimento de algum tipo de solução que se encaixe bem nos processos da empresa, conversar com outros, pesquisar um pouco sobre coisas aleatórias.
Um dos pensadores que assim se posicionaram foi Domenico de Masi, com o famoso livro “O ócio criativo”.
Outra reflexão. O negócio é sempre útil, visando alguma coisa que vá ser produzida, vendida, no final. Já o ócio é inútil, não tem nenhum fim esperado por si mesmo. Entretanto, é no inútil que vivemos, é na interação inútil com o seus filhos, ou a sua família, ou num papo inútil num bar com algum amigo, ou numa inútil partida de futebol, em que somos realmente felizes.
Eu, felizmente, (quase) sempre trabalhei em áreas de projeto em que pude dimensionar uma parte do tempo para pensar. Eu me acho muito mais efetivo após uma boa hora de caminhada, um tempo encubando a solução na cabeça, ficar viajando em temas completamente aleatórios, escrevendo abobrinhas neste espaço…
Seja muito ocioso no trabalho! (no bom sentido)
Socorro, sou júnior!
(Reflexões para data scientists em começo de carreira)
Um pacote importante para conhecer (no mínimo) é o numpy do Python. Esta aplica álgebra linear na prática, permitindo manipular quantidade gigante de informação de forma eficiente.
Lembro que, muito antigamente, para fazer operações numéricas eficientes tínhamos que instalar um pacote como o LAPACK (linear algebra package) e isso era um parto: difícil instalar, não rodava, etc. O numpy herda a parte boa do LAPACK e mistura com interface clean e confiável do Python. É um pacote essencial para um data scientist.
O Compêndio de Ideias do Prof. Arnaldo: https://asgunzi.github.io/Compendium/
Forgotten Lore 