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As maiores mentiras sobre carreira na √°rea de dados ūüėĪ

Enviado em: September 27, 2021
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As maiores mentiras sobre carreira na √°rea de dados

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O dia de hoje já começa com um assunto ultra-polêmico: Você sabe quais são as maiores mentiras e falácias divulgadas a respeito da carreira na área de dados?

Bom, para tentarmos listar essas mentiras convidamos os community managers do Data Hackers para um epis√≥dio super bem humorado do nosso podcast. Como j√° era de se esperar o epis√≥dio est√° repleto de piadas repetidas e assuntos pol√™micos, mas tamb√©m tem muitas dicas valiosas e reflex√Ķes importantes sobre a carreira na √°rea de dados.

E mais na news de hoje:

Carreira na √°rea de dados: Descubra as maiores mentiras contadas sobre esse tema

No mais recente epis√≥dio do podcast do Data Hackers convidamos os community managers do DH para um bate papo (super bem humorado) sobre as maiores mentiras e fal√°cias que s√£o contadas a respeito da carreira na √°rea de dados.

Ser√° que ainda est√£o acreditando em sal√°rios altos?
Ser gerente √© o √ļnico caminho pro sucesso?
E o tal do mestrado, hein? Quando vale a pena fazer?

Bom, se voc√™ est√° afim de rir um pouco com esse bate papo descontra√≠do sobre a √°rea de dados basta acessar o podcast do Data Hackers no SpotifyiTunesGoogle PodcastCastbox e muitas outras plataformas, incluindo nosso site oficial. (em Portugu√™s)

Conheça toda a história por trás dos ícones da área de Data Science


Você conhece a história por trás de nomes como Yan LeCunn e
Timnit Gebru? Sabia que os projetos desenvolvido por essas pessoas (e muitas outras) foram muito importantes para os avanços recentes na área de dados?

Nesse site voc√™ vai poder conhecer melhor a hist√≥ria por tr√°s desses √≠cones da nossa √°rea, entender os projetos, as descobertas e tamb√©m todas as pol√™micas relacionadas a esses nomes. (em Ingl√™s) 

Cuidado com a super especializa√ß√£o em Data Science: O poder do profissional generalista em dados


A pol√™mica do dia come√ßa nesse post... Muito tem se falado sobre a super especializa√ß√£o dos cargos na √°rea de dados, n√≥s mesmos j√° falamos aqui de novas fun√ß√Ķes desejadas pelas empresas como por exemplo MLOps e Analytics Engineer. 

Mas será que estamos subestimando o poder do profissional de dados "full-stack", aquele que tem um conhecimento mais generalista e um certo domínio de ponta a ponta dos passos envolvidos no processo de dados?

Bom, nesse artigo Eric Colson apresenta os problemas envolvidos na super especializa√ß√£o (e muitas vezes ignorados pelas empresas). Acreditamos que essa √© uma discuss√£o ampla e que n√£o exista uma verdade absoluta sobre o assunto, mas, sem sombra de d√ļvidas, esse artigo nos ajuda a entender melhor o outro lado da moeda. (em Ingl√™s)
OUTROS T√ďPICOS
O poder do Machine Learning em projetos relacionados a crédito e inadimplência
Nesse artigo o Data Hacker Anderson Amaral prop√Ķe uma discuss√£o bem interessante sobre aplica√ß√Ķes de Machine Learning em projetos relacionados a cr√©dito e inadimpl√™ncia, come√ßando com o questionamento: "Seria correto culpar algoritmos pelo insucesso das fintech?". Vale a pena conferir!  (em Portugu√™s)

Como utilizar análise de sobrevivência em projetos de Data Science
An√°lise de sobreviv√™ncia, √© uma √°rea muito importante da estat√≠stica e tem como objetivo estimar o tempo de dura√ß√£o esperado at√© a ocorr√™ncia de um ou mais eventos. Esse tipo de an√°lise √© muito utilizada tanto em estudos sobre falhas de sistemas mec√Ęnicos quanto em estudos da √°rea de medicina e biologia. Nesse artigo s√£o apresentadas oportunidades de utilizar esse tipo de an√°lise em projetos de Data Science. (em Ingl√™s)

Como uma aspirante à Física se tornou uma profissional da área de dados de uma fintech
A Data Hacker Lis Barreto conta nesse post sobre sua trajetória, passando de uma aspirante a Física até conseguir uma vaga de estágio na área de dados da XP Inc. No artigo ela fala de suas experiências e de como sua fome de aprendizado e a participação em comunidades foi fundamental para que ela alcançasse os objetivos. (em Português)

Introdu√ß√£o a Reinforcment Learning com OpenAI  Gym + Google Colab
J√° faz algum tempo que as t√©cnicas de Reinforcment Learning tem se tornado cada vez mais populares, mas ainda √© dif√≠cil encontrar pessoas que tenham experimentado esses conceitos na pr√°tica. Esse artigo promete facilitar a vida de quem tem curiosidade de aprender mais sobre Reinforcement Learning mas ainda n√£o sabe por onde come√ßar. (em Ingl√™s)
VAGAS DA SEMANA
Data Analytics Manager - 99
S√£o Paulo - SP
  • 3+ anos de experi√™ncia na √°rea de dados
  • SQL avan√ßado
  • Python/R/Scala
  • S√≥lidos conhecimento em visualiza√ß√£o de dados (prefer√™ncia Tableau/Looker)
  • Mestrado ou Doutorado em √°reas relacionadas a dados (Computa√ß√£o, Data Science, Estat√≠stica, Economia etc)
  • Experi√™ncia com aplica√ß√£o pr√°tica de Machine Learning/Deep Learning
  • S√≥lidos conhecimentos em visualiza√ß√£o de dados e modelagem estat√≠stica
  • Python
  • SQL
DICA DE VIDEO
Entendendo o que é Validação Cruzada em ML (Cross Validation)
O Data Hacker Iury Rosal tem um canal de Youtube bem interessante onde ensina alguns conceitos muito importantes relacionados a Machine Learning e an√°lise de dados. Em seu mais recente v√≠deo ele resolveu explicar em detalhes os conceitos por tr√°s da t√©cnica de valida√ß√£o cruzada em modelos de Machine Learning, o v√≠deo ficou bem legal e mistura teoria e pr√°tica de uma forma bem did√°tica. Vale a pena conferir! (Em Portugu√™s)
MEME DA SEMANA
DATA VISUALIZATION DA SEMANA
 As maiores empresas de capital aberto no mundo em 2021

A equipe do Visual Capitalist resolveu mapear quais as maiores empresas p√ļblicas de cada pa√≠s de acordo com seu valor de mercado e disponibilizar essas informa√ß√Ķes de forma visual. O resultado ficou bem interessante e  surpreendente em alguns casos. (em Ingl√™s)

PR√ďXIMOS EVENTOS E MEETUPS [100% ONLINE]
DataOps Summit 2021
29 a 30 de Setembro - Evento Gratuito e 100% Online

Open Source Data Stack Conference
28 a 30 de Setembro - Evento Gratuito e 100% Online

TOPdesk: BI em foco: dados centralizados, resultados acima da média
07 de Outubro: 10h -  Evento Gratuito e 100% Online
(Participação do nosso co-founder Paulo Vasconcellos)


Scale TransformX: Driving AI from Experimentation to Reality
06 e 07 de Outubro - Evento Gratuito e 100% Online

Oreilly Radar: Data & AI
14 de Outubro - Evento Gratuito e 100% Online
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