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Como analisar dados de forma mais rápida e produtiva 🚀

Enviado em: 2019 M07 22
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Como analisar dados de forma mais produtiva!


Fala Data Hacker, pronto pra mais uma newsletter?
 
O assunto principal de hoje é sobre algumas dicas e truques para ser mais produtivo no processo de análise de dados, ou seja, alguns hacks para aumentar a sua velocidade de análise. Afinal, quem aqui não quer conseguir produzir mais em menos tempo, não é mesmo?

E além disso tem mais! Vamos explicar o que são CNNs e dar um passo a passo para você implementar esse tipo de modelo utilizando o Keras, vamos apresentar uma arquitetura de DataOps, mostrar casos de uso de GANs, explicar o que são Data Visualization Guidelines, além de dicas de livro, eventos, oportunidades de emprego e estágio. E aí pronto para começar?

10 hacks simples para aumentar sua velocidade de análise de dados em Python

Já pensou no tempo que você pode estar perdendo por não saber quais as melhores práticas ao analisar dados utilizando o Python?

Pensando exatamente nisso, Parul Pandey preparou esse post com dicas de produtividade que a maioria dos Data Scientists ainda não conhecem. Os hacks envolvem boas práticas, teclas de atalho, técnicas de dataviz além de funções e libs para ajudar na organização.

As dicas vão desde técnicas para ganhar tempo, até formas de evitar o retrabalho. Vale a pena conferir! (em inglês)


Uma introdução as redes neurais convolucionais utilizando o Keras


O Data Hacker Alan Clappis criou um guia bem interessante para explicar o que são CNNs.

No post ele mostra um pouco da teoria por trás do seu funcionamento e como você pode utilizar esse tipo de técnica passo a passo, através da lib Keras.

*Obs: Ele disponibilizou até os scripts! (em Português) 


Entenda como funciona uma arquitetura de DataOps


Com o passar dos anos tem se tornado cada vez mais comum a apresentação de uma arquitetura de dados que é apensas um caminho feliz, começando no acesso aos dados e terminando na obtenção de insights relevantes para os negócios.

Nesse post o time da Data Kitchen vai mostrar que vida real as coisas não são tão simples assim, e que um ponto importante de qualquer arquitetura de dados é a orquestração, monitoramento e a realização de testes continuamente, o famoso DataOps. (em Inglês)
TÓPICOS AVANÇADOS
Workflow para construção de shiny apps
Se você já utilizou a linguagem R deve conhecer a lib Shiny, que facilita e muito a criação de aplicações web diretamente em R. Nesse livro online você vai encontrar um workflow completo para colocar esse tipo de aplicação em produção. (em Inglês)

6 casos de uso de GANs
Generative Adversarial Networks (GANs) estão transformando a forma com que resolvemos problemas utilizando machine learning e redes neurais. Nesse post da ODSC, você pode entender melhor como essas técnicas funcionam e ver na prática 6 maneiras como são utilizadas. (em inglês)

Entenda o que são Guidelines de Data Visualization
A crescente necessidade do uso de dados e métricas no dia a dia estão fazendo várias empresas como Google e Air BnB evoluírem seus processos de dataviz. Nesse post o time da Data Visualization Society mostra  o que são os guidelines de data visualization e porque eles são tão importantes. (em Inglês)
 
DICA DE LIVRO
The Data Engineering Cookbook - Livro Gratuito
Se você tem interesse em aprofundar seus conhecimentos em engenharia de dados e se tornar um especialista em pipeline de dados, esse material pode te ajudar muito. Nesse mês Andreas Kretz resolveu atualizar seu famoso livro "The Data Engineering Cookbook". O livro é disponibilizado gratuitamente em pdf no github do autor e são mais de 100 páginas de conteúdo que inclui teoria, estudos de casos e até mesmo as principais perguntas feitas em entrevistas da área. (em inglês)
VAGAS DA SEMANA
  • Conhecimento em matemática para criação de modelos baseados em séries temporais e redes neurais;
  • Phyton, Scala ou R;
  • Inglês Fluente;
  • Experiência científica comprovada na elaboração de artigos ou participação de estudos;
  • Graduação em Computação, Engenharia, Economia ou áreas relacionadas com expectativa de formação em 2019 ou 2020;
  • Python ou R.;
  • Interesse por análise de dados;
  • Inglês ou espanhol fluente;
DATA VISUALIZATION DA SEMANA
Quais são as religiões mais populares em cada país do mundo?
Já parou para pensar quais são as religiões mais populares nos países dos diferentes continentes? O time do Nexo jornal preparou esse estudo muito interessante sobre o tema, mostrando as diferenças religiosas de cada país em uma série de gráficos muito bem organizada. (em português)
PRÓXIMOS EVENTOS E MEETUPS

Data Meeting - Confraria dos Dados Capítulo Brasília
25 de julho de 2019
IESB Norte - Brasília/DF - Gratuito

After Data #5 - Sistemas de Recomendação
30 de julho de 2019
Maringá/PR - Gratuito

8º Encontro de Métricas do Paraná
12 de agosto de 2019
Impact Hub - Curitiba/PR
Obs: Os Data Hackers Pietro Oliveira e André Sionek vão participar

Café Digital - Ciência de Dados
06 de agosto de 2019
Rio de Janeiro/RJ - Gratuito
 
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