Como aprender Data Science, Machine Learning e tudo nessa vida

A AI do Facebook que é capaz de ganhar jogadores profissionais de Poker!

Author

Data Hackers
July 15, 2019

Sejam muito bem-vindos e bem-vindas a mais uma newsletter do Data Hackers! Nessa edição mais linda que boleto pago, você irá conferir o mais novo episódio do nosso podcast, uma parceria incrível com a Alura, e muito mais! Vamos nessa?

E mais! a AI do Facebook que joga Poker; a diferença entre um bom e ótimo cientista de dados; e como lidar com dados desbalanceados. Bora!?

É isso mesmo, galera! O Data Hackers e a Alura, uma das maiores plataformas de ensino do país está com uma parceria incrível para você!

Por tempo limitado, você terá 7 dias de acesso gratuito e completo a plataforma da Alura para experimentar e dar feedback nos mais de 80 cursos disponíveis para Data Science, Machine Learning, SQL e NoSQL, Data Visualization, BI e muito mais!Está pronto para aproveitar? Para ter acesso a plataforma, basta clicar no botão abaixo, preencher o formulário e receber seu acesso logo em seguida!

Não sabe que curso começar a fazer? Que tal dar uma olhada nesses cursos que nós recomendamos?

-

;-

;-

-

-

Quer saber um pouco sobre como fazemos para aprender técnicas e habilidades novas? Que tal algumas dicas de aplicativos e produtividade e, de quebra, entender como Data Science irá influenciar no futuro da educação no Brasil e no mundo? É isso e muito mais que iremos discutir hoje!Nesse episódio, nós tivemos a participação ilustre do Data Hacker Guilherme Silveira — Co-fundador e Head de Educação na Caelum e Alura — para bater um papo sobre como sua forma de aprendizado deu origem a uma das maiores plataformas de ensino no Brasil, e como será o futuro da educação com a ajuda de Data Science.Lembrando que você pode encontrar o podcast do Data Hackers no Spotify, iTunes, Google Podcast, Castbox e muitas outras plataformas

Na última semana, uma AI do Facebook atingiu um grande feito ao vencer jogadores profissionais de Poker. O trabalho, que vem sendo feito há mais de 10 anos, tem suporte do exército americano e, por consequência, levantou novamente debates sobre o futuro da tecnologia. Confira mais nessa matéria do El País. (em Português)

Detalhe: a AI demora apenas 8 dias para treinar e custa cerca de US$ 150 para treiná-la.

 

O mercado de Data Science está mudando rapidamente, e cada vez mais cientistas de dados precisam mostrar seu valor ao negócio e fugir da

hype

. Mas, afinal de contas, o que diferencia um ótimo data scientist da maioria? Nesse post no Towards Data Science, você irá conhecer algumas dessas

skills

, que vão desde gerenciamento de expectativas até sólidos conhecimentos em engenharia de software. (em Inglês)

Dados desbalanceados são um problema frequente em Machine Learning, principalmente em modelos anti-fraude, por exemplo. Quando a quantidade de dados de uma das classes que você quer prever diverge muito das outras, está na hora de lidar com o desbalanceamento. Para te ajudar nessa tarefa, o Data Hacker Arthur Vaz reuniu nesse post algumas técnicas utilizadas para lidar com esse desafio. Confira! (em Português)

Você também já se fez essa pergunta, não é mesmo? Muitas das vezes é difícil entender por que muitos modelos de Machine Learning funcionam bem em distribuições normais, mas, para te ajudar a entender isso, Farhad Malik traz esse post completíssimo explicando desde o básico o motivo disso ser tão importante. (em Inglês)

Curso prático de NLP do Fast.aiA galera incrível do Fast.ai está com curso novo! Para quem não conhece, o Fast.ai é uma iniciativa que visa ensinar Deep Learning de uma forma simples para todos. O curso deles é bem mão na massa e utiliza uma prática de ensino chamada top down, onde você foca em aprender a usar a tecnologia inicialmente, e só depois mergulha nos conceitos mais técnicos.Vale dizer ainda que os instrutores do curso são ninguém menos que Rachel Tomas (ex-Data Scientist na Uber) e Jeremy Howard (ex-Presidente e Chief Data Scientist no Kaggle). (em Inglês)

VAGAS DA SEMANA

  • 2 anos de experiência como Data Analyst;

  • SQL;

  • Python, R ou Scala;

  • Experiência com ferramentas de BI (Metabase, Looker)

  • Excelente comunicação;

  • Proficiência com Java, SQL, Python;

  • Excelente conhecimento em Map-Reduce;

  • Know-how em arquiteturas serveless

11 anos de livros best-seller organizados por similaridade visualNesse trabalho feito pelo pessoal do The Pudding, ele selecionaram mais de 5000 livros best-sellers e organizaram eles com base em similaridade visual. Mais legal que o resultado final foi a técnica utilizada: o algorimo de t-SNE, geralmente utilizado para redução de dimensionalidade. Que outras aplicações será que ele permite? (em Inglês)

PRÓXIMOS EVENTOS E MEETUPS

15 de julho de 2019

Curitiba/PR - Lista de Espera - Gratuito

16 de julho de 2019

Rio de Janeiro/RJ - Lista de Espera - Gratuito

30 e 31 de julho de 2019

16 Talks + 6 Workshops - Gratuito

08 e  09 de outubro de 2019

Curitiba/PR - A partir de R$ 390