Como começaríamos em Data Science em 2021? 📝

Calm code: tutoriais curtos e diretos sobre programação

Author

Data Hackers
May 24, 2021

Fala, Data Hacker! Começamos a semana com mais uma edição da nossa newsletter. Hoje, além de falarmos do novo episódio do seu podcast de Data Science favorito, vamos mostrar alguns destaques que surgiram na conferência anual da Google, o Google IO. Tem desde videoconferencia 3D até AI dermatologista. Isso e muito mais veremos na edição de hoje. Vambora!

No último episódio do podcast do Data Hackers nós fizemos um exercício sobre como começaríamos na área de dados se tivéssemos que fazer tudo de novo. Falamos sobre cursar ou não faculdade, quais

skills

priorizaríamos aprender, e até como seria nossa estratégia para procurar emprego. Vai lá assistir porque esse episódio está muito bom. (Em Português)

Lembrando que você pode encontrar o podcast do Data Hackers no 

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 e muitas outras plataformas, 

. Caso queira, você também pode ouvir o episódio aqui no post mesmo!

Se a expressão "Sem tempo, irmão" fosse um site, seria o

. Ele é um recurso perfeito para pessoas que querem aprender ou relembrar os conceitos básicos sobre programação. Nesse site você encontra vídeos curtos sobre assuntos como Logging, como criar um pacote Python, teste de stress em APIs, e muito mais. (em Inglês)

 

Nesse texto sensacional, Kostas Pardalis faz uma reflexão sobre como a supremacia em criar Data Platforms é o novo foco das big techs. Ele dá exemplos como Google, que dominou as buscas, e Salesforce que dominou CRM, salientando que a próxima grande oportunidade está nas plataformas de dados. E muita gente quer colocar as mãos nessa fatia. (Em Inglês)

ESPECIAL GOOGLE IO 🔍Essa semana rolou a conferência anual da Google, a Google IO, onde eles anunciam as novidades da empresa. Essa edição teve muitas coisas interessantes nos avanços deles em AI, Computer Vision e NLP. Reunimos os melhores conteúdos pra você!

Provavelmente a nova tecnologia que vai turbinar as buscas da Big G, MUM (Multitask Unified Model) é um modelo que visa responder buscas e perguntas muito complexas e específicas. Por exemplo, uma das

features

do MUM é mostrada quando uma pessoa mostra uma foto de um par de botas e pergunta: "Consigo usá-las para escalar o Monte Fuji?". Conheça essa e outras aplicações da tecnologia no link acima. (em Inglês)

Desde que apresentou o

 em 2018, a Google mostrou que está apostando pesado em sistemas conversacionais. Durante o Google IO desse ano, eles apresentaram LaMDA (Language Model for Dialogue Applications), um modelo de linguagem tal qual BERT e GPT-3, mas que foi treinado em diálogos ao invés de textos da Wikipedia, por exemplo. O resultado é bem impressionante, onde eles conseguem simular uma conversa com Plutão e até com um avião de papel (é sério). (em Inglês)

Starline é a aposta da Google em criar videoconferências mais imersivas. Ele tenta simular uma pessoa estando realmente na sua frente, e a forma como fazer isso é impressionante: criando um modelo 3D da pessoa em real-time. (em Inglês)

Foi-se o tempo em que pesquisávamos sintomas de dor de cabeça no Google e ele falava que você tinha câncer! Durante o IO, eles mostraram uma ferramenta bem legal que analisa as mais comuns condições de pele e informa o usuário o que ela pode ser, quanto tempo pode durar, e oferecer direcionamentos. (em Inglês)

O time do Alibaba compartilhou nesse post como é possível aplicar algoritmos de ranking aos seus modelos de recomendação para oferecer sugestões mais relevantes, dando um

overview

sobre os principais algoritmos e arquiteturas. (em Inglês)

Provavelmente você já treinou aquele modelo de árvore e rodou um SHAP pra ver quais features mais impactam na predição, e não há nada de errado nisso. Mas, nesse post, Scott Lundberg, Senior Research na Microsoft, mostra os perigos que existem ao utilizar ferramentas como SHAP para identificar

insights

causais para tomadores de decisão. (em Inglês)

Criar análises sobre dados esportivos é um grande desafio com diversas barreiras que vão desde o uso de sensores até a falta de dados, por exemplo. Nesse post da DeepMind, eles mostram como esportes como futebol oferecem uma grande oportunidade para aplicar AI, e apresentam alguns de seus experimentos. (em Inglês)

VAGAS DA SEMANA

  • Superior completo

  • SQL (desejável)

  • Python (desejável)

  • Boa comunicação

  • Inglês

  • Experiência com Data Science ou Machine Learning

  • Python

  • SQL

  • Conhecimento de Cloud (Azure e AWS)

O pessoal da Intel mostrou uma aplicação muito legal de fotorrealismo ao GTA V usando AI, fazendo com que os gráficos do jogo ficassem muito próximos da realidade. Confira o vídeo. (em Inglês)

"Explique de forma bem pobre o que você faz da vida.""Eu digo a computadores o que fazer. As vezes eles escutam."

Market share de Sistemas Operacionais móveis ao longo do tempoDepoís dos gráficos de bar chart race, parece que vem aí os pie chart race. Nessa animação, é possível visualizar a evolução da adoção dos diferentes Sistemas Operacionais móveis ao longo do tempo, desde o falecido BlackBerry OS até os gigantes Android e iOS.

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