Como a Apple tem feito ML SEM Código! 🍏

Os principais lançamentos da AWS na ReInvent O que o FBI consegue de dados dos apps de mensagens

Author

Data Hackers
December 06, 2021

Fala, Data Hacker, estamos de volta em mais uma news! Essa edição tá recheada de referência das maiores organizações DO MUNDO, sobre dados! Tem FBI, AWS, Meta e a até a Apple, que lançou um paper muito massa, contando sobre o Trinity, plataforma no-code que deixa pessoas que não sabem codar, criar seus próprios modelos de Machine Learning!Além disso, nessa edição você vai conferir:

ÚLTIMO DIA!! Nos ajude a traçar a visão do mercado de dados com o State of Data Brasil 2021!

Estamos chegando na reta final da pesquisa criada pelo Data Hackers + Bain & Company: o State of Data Brazil. Ainda dá tempo de participar dela. Se você ainda não respondeu, essa é a sua chance! Clique aqui para acessar a pesquisa.

A Apple não aparece muito com publicações, projetos e papers sobre Data & AI, mesmo tendo adquirido várias empresas especializadas no assunto, como a Turi do Prof. Carlos Guestrin. Nessa publicação recente, porém, a Apple apresenta como construiu a Trinity: Plataforma No-Code para desenvolver modelos de ML sobre datasets espaciais complexos. Dessa forma, a Apple pode disponibilizar na mão de Experts de domínio, que não são programadores, uma poderosa forma de se usar CNN, em uma interface simples e intuitiva, que também entrega os modelos de forma escalável. Imperdível! (em Inglês)

Se você é neurado com privacidade, LEIA esse post! Nessa semana, algumas fontes da Forbes divulgaram um material em que o FBI explica como ele pode obter dados em cada grande app de mensagem, como WhatsApp, Signal e WeChat.

Informações como lista de contato, último login, e até conteúdo parcial das mensagens, pode ser acessado pelo Bureau. O post deixa claro que essas técnicas são usadas somente em intervenções legais. (em Inglês)

 

A maior cloud do mundo, a AWS, acabou de encerrar um dos maiores eventos de Tecnologia do Mundo: o ReInvent. Nesse evento, ela apresenta seus principais lançamentos. Na área de Data, IoT e Machine Learning tem muita coisa nova legal. Listei aqui os 5 principais pra você dar uma checada:

(em Inglês)

Trabalhar com dados na casa de milhões de linhas em Python, ás vezes, pode virar um gargalo até na nuvem. Esse post aqui fala do framework

, uma solução nova, serverless, na nuvem, que promete Pandas 30x mais rápido! E num custo-benefício bem bacana. Não testei, mas gente muito fera tem dito que é promissor! (Em Inglês)

Dois gigantes da Tecnologia, Meta (ex-Facebook) e Amazon Web Services se juntam em parceria inédita: a Meta vai usar AWS para acelerar o desenvolvimento de novos produtos e a Meta vai ajudar a AWS na utilização do framework PyTorch com seus clientes. Que mais pode sair dessa junção de gigantes hein?! Mais detalhes no post. (em Inglês)

Trabalhar com Latitude e Longitude é um job que aparece vez ou outra na vida de quem trabalha com dados. Mas relaxa, não é aquele bicho de sete-cabeças, não. Neste post bem legal, o Data Hacker Caio Estrela conta como usar a lib haversine, como calcular distância entre 2 pontos no globo e até como trabalhar com CEP!  (em Português)

VAGAS DA SEMANA

  • Conhecimento em ML, DL e Estatística

  • Exp. com Python

  • Interesse em explicabilidade e causalidade

  • Processos e metodologias ágeis

  • Inglês Fluente

  • SQL, Python, ferramentas de dataviz (Tableau, Looker, QuickSight, etc.);

  • Comunicação clara e assertiva;

  • Velocidade de tomada de decisão e entrega;

  • Disposição a riscos;

Gilberto Titericz, o mestre Giba, no Let's Data PodcastNossos amigos do Let's Data levaram um baita convidado pro podcast deles nessa semana: o mestre Gilberto Titericz, o Giba, Kaggle Grandmaster e Senior Data Scientist na NVIDIA. Giba conta sobre sua carreira, como que ele conseguiu chegar no topo do ranking no Kaggle e dá várias dicas para Cientistas de Dados. Se não viu ao vivo, vai perder de novo?! (em Português)

Os cara sai da Estatística, mas a Estatística não sai dos cara... 🥸

Dica do Paulo Vasconcellos.

Nossos filhos e filhas devem/vão sofrer bastante, com caras/minas como a gente, apaixonados por dados, né? Segue essa dica então: o Gulrez Khan, Lead Data Scientist no PayPal, contou como que ele fez para ensinar sua filha de 9 dar os primeiros passos em Análise de Dados, sem nem ter saído do ensino fundamental! haha. Imagina depois que formar! (em Inglês)

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