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7 razões para NÃO CONTRATAR um Cientista de Dados 😒

Enviado em: 2020 M05 4
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7 razões para NÃO CONTRATAR um Cientista de Dados 


Fala, Data Hacker! Nessa news trazemos um assunto até polêmico, mas que sempre tá nas discussões da comunidade: será que minha empresa está pronta para contratar um Cientista de Dados?

No post de destaque, Tyler Folkman, Head de IA na BEN, empresa que usa IA para criação de conteúdo de marcas, compila num artigo sensacional 7 motivos para NÃO CONTRATAR um Cientista de Dados. 

A verdade é que maioria das empresas não precisam e não estão prontas para usarem modelos de Machine Learning avançados, que precisam especificamente serem construídos por um Data Scientist. No artigo, vemos os principais motivos para não tomar essa decisão prematuramente, trazendo gastos desnecessários para a organização.

E mais: uma IA que gera músicas de Pop, Rock e até Country, um guia completo pra certificar como Google Cloud Data Engineer, um curso GRÁTIS para aprender a programar do zero, vagas e os eventos online mais esperados da semana!

#FiqueEmCasa

Bora?!

7 Razões para NÃO contratar um Cientista de Dados

 

Um dos assuntos mais comuns nos nossos podcasts é sobre a maturidade certa das empresas para iniciarem seus trabalhos em Ciência de Dados. Será mesmo que toda empresa deve ter um Cientista de Dados? Tem muito gerente, diretor e CTO meio perdido na hype, não é mesmo? Muitos deles já até "quebraram a cara", e até perderam a esperança.

Nesse artigo INCRÍVEL do blog Learning with Data, Tyler Folkman levanta 7 motivos para você NÃO CONTRATAR UM CIENTISTA DE DADOS agora. Alguns deles, que nós do DH sempre falamos também:

* Não ter dados suficientes
* Não ter os dados necessários para a pesquisa
* Não saber realmente qual o problema a se resolver com dados
* Necessitar na real de um Analista de Dados, não Cientista

Esses são alguns dos traços que te levam a conclusão de que você realmente não precisa gastar tempo e, principalmente, GRANA da sua organização contratando um Data Scientist. IMPERDÍVEL! (em Inglês)

CasualNex: Lib open-source para inferir causalidade, não somente correlação.


A QuantumBlack, uma das referências mundiais em projetos de Data Science, braço da consultoria McKinsey & Company, abriu mais um open-source bem legal para cientistas de dados (o outro é o Kedro). É a CasualNex, library em Python que utiliza Redes Bayesianas, um modelo gráfico probabilístico, para facilitar o entendimento de relacionamento entre features que levam a uma previsão. Uma documentação muito top, que ensina leigos - como eu - até os usuários mais avançados, com referências de papers sobre o assunto.  (em Inglês)
 

Escalando o muro entre Cientistas e Engenheiros de Dados


Um dos maiores problemas que as organizações estão enfrentando hoje é produtizar de forma eficaz seus modelos de Machine Learning. Neste post da Servian, consultoria em Data Science, é apresentado os principais problemas de MLOps/DataOps e como a consultoria resolve esses impasses com o Production ML, um framework de trabalho para facilitar o desenvolvimento, implantação e monitoramento de modelo inteligentes em produção. Show demais!
(em Inglês)
 
TÓPICOS AVANÇADOS
Lançamento AWS Glue: ETL agora em Streaming
A AWS lançou uma feature bem esperada do seu serviço Serverless de ETLs:  a possibilidade de fazer ETLs agora em Streaming. Utilizando-se da implementação do Structured Streaming do Apache Spark, o serviço (em Inglês)

Google Cloud Professional Data Engineer Certification - Guia de estudos
Quer desembolar nos estudos de Cloud e ainda descolar um certificado pra te ajudar a entrar no mercado? O Guang Xi da Servian fez esse post com TODOS PASSOS de seus estudos para a certificação de Data Engineer da Google Cloud. Ele compilou tudo em imagens, dá até pra imprimir e facilitar os estudos. (em Inglês)

Jukebox: Uma IA que gera músicas de vários gêneros
Novamente o pessoal do Open AI impressionando a gente. Agora eles criaram a Jukebox: um modelo de redes neurais que geram músicas, a partir de samples de voz e instrumentos. E consegue gerar ainda músicas de diversos gêneros: do Pop ao Country! Além do modelo e do código, o post traz toda a metodologia por traz. Massa demais!  (em Inglês)
VAGAS DA SEMANA
  • 3+ anos de experiência em funções de data engineering;
  • Gestão cloud-first (AWS/GCP)
  • Schemas e modelagem de estruturas de dados
  • Gestão de ETLs
  • SQL Avançado
  • Inglês avançado
  • Programação avançada com SQL e Python
  • Experiência com Cloud AWS
  • Fluência com Linux e IaC em Terraform
  • Experiência com Spark 
  • Inglês avançado
DICA DE CURSO

A desenvolvedora e Google Developer Expert for Go Ellen Korbes está com uma iniciativa bem legal: ela está ensinando programação, do zero, com Go DE GRAÇA no YouTube. De conceitos básicos, como variáveis e funções, a conceitos do mundo real, como o uso de JSON e criptografia de dados. Muito legal! (em Português)
DATA VISUALIZATION DA SEMANA
O histórico dos ministros de Bolsonaro, do início do governo até aqui
Um dos principais assuntos da semana foi a saída de Sérgio Moro do Ministério da Justiça. O pessoal do Nexo Jornal fez um infográfico mostrando quais foram as mudanças nos ministérios no governo de Bolsonaro até então. Com menos de 2 anos de mandato, já foram 7 mudanças no alto-escalão do governo federal.
(em Português)
PRÓXIMOS EVENTOS E MEETUPS [100% ONLINE]

Open Space Data Sprints, com Vinícius Senger - Conectando seu carro na núvem (um case AWS + VW Kombi)
06 de Maio de 2020 - 19:00

Webinar: Analytics and Beer: Ambev - Com Mario Filho
07 de maio de 2020 - 19h

DataOps and Analytics: A Recipe for Accelerating Business Value
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