16 conselhos para aspirantes a Data Science

Os tipos de vieses cognitivos que você precisa se familiarizar

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Data Hackers
February 25, 2019

Olá, Data Hackers! Seja bem-vindo a mais uma newsletter!Que tal receber algumas dicas para começar bem na carreira de Data Science? É nisso que indicaremos na news dessa semana.E mais: os vieses cognitivos que você deve evitar; como crescer como Cientista de Dados em uma startup pequena; e confira os melhores papers de AI do repositório ArXiv. Vamos lá?

Atenção Curitiba e região!Nos dias 15 e 16 de março a equipe do Data Hackers vai levar para Curitiba o Bootcamp Data Hackers, um treinamento intensivo e prático em Data Science utilizando as principais tecnologias da área e ferramentas usadas nas principais empresas.Chegamos nas últimas vagas para o fechamento da turma. Corra para conseguir sua vaga!

Esse post contém aqueles tipos de conselhos que todo mundo queria ter tido no começo da carreira. Aqui, os maiores profissionais no campo de Data Science dão conselhos para aqueles que estão começando a carreira. Tem gente do New York Times, Netflix, Facebook, Linkedin e muitas outras empresas gigantes do mercado. (em Inglês)

Durante o processo de pesquisa e análise, é muito importante que a gente tenha uma visão neutra em relação aos nossos dados e descobertas. Nesse artigo do

, eles dão dicas valiosas para evitarmos esse tipo de bias em nossa pesquisa. (em Inglês)

 

Nesse post do Data Hacker

, ele conta como suas habilidades em Data Science ajudaram a melhorar sua própria performance esportiva, ao analisar seus resultados nas provas e comparar com outros atletas. (em Português)

O

é o repositório aberto de papers da Cornell University, sendo uma das maiores referências para profissionais de áreas exatas. Esse post da InsideBigData traz os melhores papers que foram lançados no mês de Janeiro de 2019.  (em Inglês)

A OpenAI criou uma Inteligência Artificial incrível que é capaz de gerar textos, traduções e até difamações em um nível absurdo de qualidade. O problema? A OpenAI não quis compartilhar sua pesquisa devido o medo de mal utilização do código. Vale lembrar que a OpenAI é uma organização sem fins lucrativos, e muitos de seus trabalhos tem sua pesquisa totalmente aberta. A comunidade de AI criticou a decisão da OpenAI, e você pode conferir alguns dos argumentos nesse post da The Verge. (em Inglês)

Neste artigo escrito por Karen Hao, 25 anos de papers de Inteligência Artificial são analisados a fim de entender não só como está o panorama deste campo de estudo atualmente, mas também qual futuro podemos esperar para essa área. (em Inglês)

Interpretable Machine Learning (gratuito)Uma das grandes barreiras para adoção de Machine Learning para melhoria de produtos, processos e pesquisa é a capacidade de explicar o algoritmo por trás da máquina. Nesse livro recém-lançado (muito recém-lançado), o autor Christoph Molnar nos ensina a interpretar modelos de caixa preta e explicarmos o conceito para outras pessoas.(em Inglês)

VAGAS DA SEMANA

  • Superior Completo

  • Hadoop

  • AWS, Google e/ou Azure

  • ETL

  • Machine Learning

  • Inglês

  • Sem background específico

Baseado em fatos reais (de verdade)?Já se perguntou se aquela cena daquele filme baseado em fatos reais realmente aconteceu? É isso que o pessoal do Information is Beautiful fez. Essa foi uma dica do Data Hacker Vinicius Botelho, onde é comparado cena a cena de um filme com o que ocorreu na realidade. Vale muito a pena conferir. (em Inglês)

PRÓXIMOS EVENTOS E MEETUPS

26 de Fevereiro de 2019

Obs: Teremos uma mesa redonda com os fundadores do Data Hackers

Belo Horizonte/MG - R$ 12,50

25 a 27 de Abril de 2019

São Paulo/SP - a partir de R$ 560

27 de Abril de 2019

Vitória/ES - R$ 75

15 e 16 de Março de 2019

Curitba/PR - R$ 899 em até 12x (Desconto à vista e para grupos de amigos, entre em contato! :D)