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Por que é tão difícil conseguir um emprego em Data Science?

Enviado em: 2019 M02 4
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Por que é tão difícil conseguir um emprego em Data Science?

Fala, Data Hackers! Seja bem-vindo a mais uma newsletter! Já se perguntou o seguinte: se o mercado está em alta, por que eu não consigo uma vaga em Data Science? É sobre isso que iremos falar nessa semana.
E mais: falaremos sobre como entender Estatística Bayesiana, como criar um modelo de previsão de Churn, qual a melhor raça de cachorro, e muito mais. Confira!
 

50% dos ingressos vendidos para o Bootcamp do DH
Nos dias 15 e 16 de março vamos levar o Bootcamp do Data Hackers (treinamento presencial em Data Science e Machine Learning) para Curitiba em parceria com o EBANX!

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Por que é tão difícil conseguir uma vaga em Data Science?


Se o mercado está em alta, por que é tão difícil para você conseguir aquela vaga em ciência de dados? Nesse artigo de Vincent Granville - criador do site Data Science Central e um dos precursores da área - ele conta os motivos, que vão desde a proporção de cientistas para as vagas disponíveis no mercado até como a sua localização geográfica por impactar. (em Inglês)

Explicando Estatística Bayesiana para iniciantes

Nesse artigo escrito pela galera do Analytics Vidhya, eles explicam o básico do básico sobre Bayesian Statistics, qual a diferença para Estatística Frequentista e quais Testes de Significância você pode executar e validar. (em Inglês) 

Criando um modelo de Árvore de Decisão para prever churn

Que tal aprender a criar um modelo de Machine Learning usando Decision Tree para prever quando um cliente vai deixar de usar seus serviços? É isso que o pessoal da Towards Data Science ensina nesse artigo, utilizando dados de uma empresa de telefônia americana. (em Inglês)
TÓPICOS AVANÇADOS
Como o Twitch produtiza Data Science
O Twitch é uma das maiores empresas de streaming do mundo e dão uma aula sobre como usar dados para criar novos produtos. Comprado pela Amazon em 2014, eles tem um time de Data Science de dar inveja, e aproveitaram para escrever um artigo sobre como, justamente, produtizam ciência de dados por lá. (em Inglês)


A diferença entre Batch Gradient Descent e Stochastic Gradient Descent

Utilizando Regressão Linear como exemplo, Aerin Kim - Engenheira de Pesquisa na Microsoft AI Research - explica a diferença entre aplicar SGB e BDG de forma bem descontraída e direta. (em Inglês)
DICA DE LIVRO
Dataclisma: quem somos (quando achamos que ninguém está vendo)
Estou lendo esse livro atualmente e simplesmente amando! Escrito Christian Rudder - fundador do OkCupid -, ele mostra como utilizaram dados do maior portal de encontros do mundo para entender como nós, seres humanos, nos relacionamos e comportamos na Internet. Sendo uma Ode a análise de dados, o livro é capaz de abrir sua mente sobre como olhar seus dados a partir de outra perspectiva: entender seus usuários, ou como ele prefere dizer: a história humana. (em Português)
VAGAS DA SEMANA
Data Analyst - Nubank
São Paulo, SP
  • +2 de experiência como Data Analyst, Business Analyst ou áreas correlatas
  • SQL
  • Experiência em programação (Python, R, Scala, etc.)
  • Experiência com ferramentas analíticas, como Metabase, Looker ou Tableau
Cientista de Dados - Grupo ZAP
São Paulo, SP
  • SQL
  • Machine Learning
  • Excel
  • Python e/ou R
  • Inglês
DATA VISUALIZATION DA SEMANA
Qual a melhor raça de cachorro, segundo os dados?
Quem adora animais sabe que o melhor cachorro do mundo é o nosso, mas, e segundo os dados? Verifique esse post do pessoal do Information is Beautiful e entenda quais raças são inexplicavelmente hiper-valorizadas até quais não são tão conhecidas, mas que vale a pena saber. (em Português)
PRÓXIMOS EVENTOS E MEETUPS

BI Xperience
07 de Fevereiro de 2019
Belo Horizonte/MG - R$ 15 (preço especial para Data Hackers)

Meetup Advanced Analytics
07 de Fevereiro de 2019
São Paulo/SP - Gratuito

Bootcamp Data Hackers + EBANX
15 e 16 de Março de 2019
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