A diferença entre Junior, Pleno e Senior

Como a Nvidia desbancou o GPT-3 ao criar um modelo 3x maior;  Como mulheres estão moldando as áreas de dados na XP Inc.;

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Data Hackers
October 13, 2021

Fala, Data Hacker! Seja bem-vindo a mais uma newsletter! É quase impossível estar na área de tecnologia e não ter batido na discussão sobre o que faz e qual a diferença entre um profissional júnior, pleno e sênior. Hoje temos uma novidade muito legal para contar sobre o Data Hackers e a gente aproveita pra contribuir para essa discussão, onde eu dou uma dica de ferramenta que uso para me guiar no caminho da senioridade.E mais na news de hoje:

O Data Hackers chegou ao Youtube! Finalmente chegamos em formato vídeo e já começamos trazendo uma contribuição a grande discussão sobre os níveis de senioridade de profissionais de dados. Nesse vídeo, Paulo Vasconcellos (eu) traz uma dica de ferramenta para monitorar sua evolução e identificar próximos passos para melhorar seu impacto na empresa e na sua carreira. Aproveita pra já se inscrever no nosso canal e ativar as notificações para não perder nenhum conteúdo! (em Português)

E tem episódio novo no podcast do Data Hackers também! Nesse episódio bem especial, Giovanna Neves se reuniu algumas mulheres da área de dados da XP Inc. para conhecer sua trajetória e dar dicas de carreira para quem está começando na área. Vale muito a pena ouvir esse episódio! (em Português)

 

A Nvidia anunciou essa semana o feito de ter criado o maior e mais poderoso modelo de linguagem do mundo. Chamado de

, esse gigante conta com nada menos que 530 bilhões de parâmetros! Para você ter uma noção, o GPT-3, um dos mais famosos e poderosos modelos, possui "apenas" 175 bilhões.

para conhecer sobre esse feito. (em Inglês)

Recentemente a OpenAI anunciou uma inteligência artificial capaz de resumir livros. E, bom, se você é ligado no Data Hackers, sabe que não é a primeira vez que modelos de sumarizar textos aparecem por aqui. Contudo, o ponto mais interessante desse projeto está no uso de seres humanos para supervisionar os modelos. Eles utilizaram uma abordagem de aprendizado por reforço que usa os

feedbacks

enviados por avaliadores humanos para fazer melhores resultados.

sobre o assunto. (em Inglês)

Eu adoro ler os textos que a

escreve, e o seu último falou profundamente comigo. Chamado de "

Reaching Machine Learning Enlightenment

", ela compartilha o que todos nós sentimos: gastamos mais tempo fazendo trabalho de engenharia do que Machine Learning. Mas, parece que está na hora de fazermos as pazes com esse pensamento. (em Inglês)

É hora de aposentar aquele

cron job

que você roda todo dia no seu notebook, e começar a usar a nova funcionalidade que o Kaggle lançou de agendar seus notebooks e rodar ele todos os dias, semanas ou meses. Certamente não é a

feature

do Kaggle que você pediu, mas é a

feature

que você precisa1. (em Inglês)

Astro é o robô doméstico da Amazon que promete ser muito útil para os lares. Equipado com tecnologias de ponta como sensores, Deep Learning e robótica móvel, a promessa é que ele seja mais que uma Alexa sobre rodas. O pessoal do TechTalks traz uma discussão sobre os potenciais que o Astro ainda deverá provar ser capaz de fazer, para que não seja apenas mais um (e mais bonito) peso de papel. (em Inglês)

VAGAS DA SEMANA

  • Exp. em dados

  • Python

  • SQL

  • Machine Learning

  • Git

  • Cloud

  • Exp. coordenando times

  • Exp. em ML, Estatísticas, ou IA

  • Exp. em construção e deploy de modelos

  • Python ou R

Cinco dicas para estudar mais rápido e lembrar de tudoO Mario Filho trouxe um novo vídeo no seu canal no Youtube onde dá suas dicas sobre como se planeja para estudar e reter melhor o conhecimento. (Em Português)

Dica do Data Hacker Igor Fernandes no nosso canal do Slack

Olha que incrível essa visualização em 3D que o Tyler Morgan-Wall fez. Ele utilizou R e a biblioteca Rayrender (que ele mesmo desenvolveu) para criar uma visualização de todos os cabos de fibra ótica submarinos ao redor do mundo. Confira essa visualização animada. (em Inglês)

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