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Como iniciar na Carreira de Cientista de Dados¬†ūüíĀ

Enviado em: 2020 M05 25
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Como iniciar na Carreira de Ci√™ncia de Dados? 


Fala, Data Hackers! Estamos de volta com sua amada newsletter sobre o mundo de dados! E essa edi√ß√£o traz muito conte√ļdo pra voc√™ que t√° iniciando ou quer iniciar na √°rea.

No destaque, trazemos o texto da Cientista de Dados Mikaeri Ohana, que fala como foi o caminho at√© ela se tornar Cientista de Dados na CI&T, uma das maiores empresas brasileiras de consultoria em TI. Mas n√£o √© s√≥ isso: Mikaeri traz dicas do que estudar, onde estudar e como fazer um portifolio. √Č, sem duvidas um dos posts mais completos sobre o assunto em pt-br.

Tem lançamento de podcast também! Falamos com 2 ML Engineers dos mais feras do país! Não perca!

E trazemos mais assuntos legais: conceitos b√°sicos de estat√≠stica para Data Scientists, Data + Design, analisando dados no Terminal e mais! 

Como iniciar na Carreira de Ciência de Dados?

Todos voc√™s que est√£o iniciando os estudos para seguir na √°rea de Ci√™ncia de Dados DEVEM ler esse post! Em um dos artigos mais completos em portugu√™s sobre o assunto, a Cientista de Dados Mikaeri Ohana exp√Ķe todos os pontos necess√°rios pra voc√™ acompanhar e se tornar um Data Scientist:
  • Onde Estudar?
  • Quais comunidades seguir?
  • Quais assuntos dominar?
  • Como se posicionar nas redes profissionais?
Mais do que isso, Mikaeri fala sobre como foi seu caminho até então e dá dicas essenciais pra você se tornar um ótimo profissional!

Realmente IMPERD√ćVEL! (Portugu√™s)

Analisando dados no Terminal


O Data Hacker Jo√£o Maia fez um post EXCELENTE mostrando como o Terminal √© poderoso, n√£o s√≥ pra administra√ß√£o de sistemas, mas tamb√©m para An√°lise de Dados!  

Usando ferramentas presentes nativamente no Linux, como tail, grep, awk e pipelines, pra encadear tudo, Jo√£o mostra como ser produtivo sem precisar ficar recorrendo a uma tela de um editor de texto e o Python sempre.

Muito massa, além de divertido! (em Português)
 

Podcast DH: O dia-a-dia de um Machine Learning Engineer


Descubra o que faz um dos perfis mais interessantes desse novo munto de profissionais de dados: o ML Engineer. Nesse papo super bacana e descontraído, trouxemos 2 feras: Diogo Munaro, ML Engineer na OLX Brasil e Flávio Clésio, ML Engineer na My Hammer da Alemanha pra falarem quais ferramentas se utiliza nesse job, quais as diferenças pra um Cientista ou um Engenheiro de Dados e também dicas de como se tornar um Machine Learning Engineer.

Ou√ßa no Spotify, Itunes, Google Podcast, no nosso site ou seu player favorito!  (em Portugu√™s)
 
T√ďPICOS AVAN√áADOS
2 Conceitos básicos de Estatística essenciais para Cientistas de Dados

A Jéssica Assunção, Estatística do time da DataSprints, lançou essa semana 2 artigos com conceitos bem importantes que devem ser dominados por todo Cientista de Dados, e até outros profissionais, como Analistas e Engenheiros de Dados. Tudo com uma linguagem bem direta e simples. Não deixe pra aprender depois hein!

Kubernetes e SageMaker, usando o melhor das duas plataformas

Duas plataformas muito utilizadas, uma j√° adotada pra quase tudo em TI hoje, o Kubernetes, e uma bem mais moderna, que d√° potencia para cientistas de dados, o AWS SageMaker, conseguem trabalhar muito bem juntas, sabia? Nesse post incr√≠vel, o Arquiteto de IA da AWS Shashank Prasanna mostra um passo a passo de como utilizar os Kubernetes Operators for SageMaker e ter essa dupla incr√≠vel nas suas m√£os. (em Portugu√™s)

Teorema de Bayes e Probabilidade

O Data Hacker Lauro Oliveira, em uma contribuição pro nosso blog, fez um passo a passo, digno de uma aula, de como funciona o Teorema de Bayes, um dos fundamentos de grande parte estatística muito utilizada em modelos preditivos hoje em dia. Com esquemas, desenhos e, é claro, algumas fórmulas, Lauro explica direitinho esse conceito fundamental. Show! (em Português)
VAGAS DA SEMANA
  • Node JS (JavaScript).
  • Banco de dados - Mongo DB;
  • Pr√°tica com fila de mensageria;
  • Cria√ß√£o de senten√ßas SQL.
  • Ferramentas em nuvem da AWS;
  • Data lakes / Data bus (ex: Dremio, Athena, Big Query).
  • Experi√™ncia com Data Lakes, Pipelines Batch e Streaming
  • Experi√™ncia com Cloud (GCP, AWS ou Azure)
  • Conhecimento em Python, Java ou Scala
  • Conhecimento em Hadoop ou Spark
DICA DE VIDEO

Voc√™ sabia que Design e Data tem um papel essencial no desenvolvimento dos maiores produtos digitais hoje em dia? Da tela do Netflix √† p√°gina inicial da Amazon, essa dupla vem trazer a melhor experi√™ncia poss√≠vel pros usu√°rios. Nesse video muito engra√ßadinho, a Fjord, uma as principais consultorias em Design do mundo trouxe o b√°sico de como esses 2 mundos se encontram. (em Ingl√™s)
DATA VISUALIZATION DA SEMANA
Situação dos gases estufa no mundo
Esse mapa iterativo muito bacana da Greenhouse Maps traz uma visão mundial de como foi a produção de gases que contribuem para o efeito estufa no mundo. O mais legal é o mapa comparando como está a situação comparando meses deste ano com meses do ano passado, mostrando o real impacto do Covid-19 na produção desses gases no mundo. (em Inglês)
PR√ďXIMOS EVENTOS E MEETUPS [100% ONLINE]

Primeira competição de ML do Data Train
28 de Maio de 2020

Open Space Data Sprints: Construindo um Data Lakehouse com AWS na pr√°tica
26 de Maio de 2020
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