Como eu aprenderia Data Science em 2022 (se começasse do zero)? 👶

Desenvolvendo um algoritmo de ML em produção de ponta a ponta Uma aula de visualização de dados: Explorando dados do Spotify como você nunca viu antes

Author

Data Hackers
January 24, 2022

Fala Data Hackers, tudo pronto para começar mais uma semana cheia de dados?Hoje o tema principal da newsletter é o mais recente vídeo publicado em nosso canal de Youtube, "como eu aprenderia Data Science em 2022 (se começasse do zero)".  No vídeo o Paulo fez uma reflexão bem interessante passando pela trilha de aprendizado, foco em tecnologia, elaboração do currículo e busca pelo primeiro emprego.Além disso temos outros tópicos muito interessantes:

O podcast do Data Hackers atingiu 500k downloads!

Começamos 2022 com uma notícia incrível, nosso podcast ultrapassou 500 mil downloads. Estamos muito felizes com a notícia e acreditamos que isso é uma forte evidência de como os dados tem se tornado cada vez mais importantes no dia a dia dos profissionais e atraindo o interesse de cada vez mais pessoas.Gostaríamos de deixar aqui nosso MUITO OBRIGADO a todos vocês que fazem parte da nossa comunidade e tanto tem apoiado nossas inciativas!Se quiser contribuir e nos ajudar a chegar ainda mais longe, basta fazer uma avaliação do nosso podcast no app do Spotify (5 estrelas, certo?😊).Obs: Para nos ajudar basta acessar o nosso podcast pelo app Spotify, clicar nos três pontinhos que ficam abaixo do nosso nome e logo, e depois clique em “avaliar programa” e mandar 5 estrelas (⭐⭐⭐⭐⭐). 

No vídeo mais recente do canal do Data Hackers o Paulo Vasconcellos decidiu fazer algo diferente, e se ele precisasse começas novamente do zero na área de Data Science? Como ele faria?

  • Será que escolheria uma linguagem específica?

  • Quais os conhecimentos ele procuraria aprender primeiro?

  • Como procuraria o primeiro emprego na área?

Bom, essas são algumas das perguntas que o Paulo buscou responder nessa reflexão que acabou se tornando um vídeo incrível tanto para quem está pensando em entrar para a área de dados quanto para quem já atua na área e está pensando em o que aprender em 2022. (em Português)

Com a evolução do uso de Machine Learning pelas empresas e o avanço dos produtos de dados, temos visto um aumento na complexidade dos desafios para os profissionais de Data Science & Machine Learning.

Um dos principais pontos que tem dado destaque aos profissionais da área é a capacidade de colocar modelos de machine learning em produção, ou seja, não basta apenas criar análises e modelos uma vez que integrar os modelos aos processos existentes e automatiza-los tem se tornado algo essencial.

Baseado nisso esse artigo mostra um passo a passo de como criar um modelo do zero e colocar em produção, na prática.

Vale a pena conferir! (em Inglês)

 

Se você vive no planeta terra e acessa a internet nos últimos meses do ano provavelmente já viu alguém compartilhando a restrospectiva do Spotify, mostrando as musicas mais ouvidas, artistas preferidos etc. Esse é um conteúdo bem interessante, mas sempre ficamos querendo ir mais a fundo em alguns números que o Spotify não mostra.

Pensando nisso o Data Hacker Adauto Braz fez uma publicação bem interessante, ele pegou os dados do Spotify através da

da ferramenta e resolveu fazer suas próprias análises.

O post acabou se tornando uma excelente aula de Dataviz pois o autor mostra como cruzou os dados e gerou visualizações para explorar cada tipo de problema.

O resultado você consegue ver nesse

e nesse

. 

(Artigo em Inglês - Post em português)

Vem coisa boa por aí... A equipe de pesquisa da meta (antigo Facebook) acabou de publicar um artigo apresentando o Data2vec, um framework que promete revolucionar a forma que lidamos com AI para resolver problemas relacionados a speech to text, NLP e visão computacional. (em Inglês)

Quem atua na área de dados certamente já sofreu ansiedade devido ao alto volume de conteúdo que precisa aprender e ainda ver surgindo novas coisas todos os dias. Um ponto importante para controlar a ansiedade é ter mais foco em temas essenciais, e essa é a proposta desse artigo. Apesar de existirem centenas de modelos preditivos (sem contar suas variações) existem 6 modelos que servem de base para todos os outros, e ter uma bom compreensão deles vai te deixar preparado para resolver a maioria dos problemas, relacionados a predição, que as empresas enfrentam hoje em dia. (em Inglês)

Quando trabalhamos com dados em streaming um desafio é conseguirmos detectar anomalias nos dados que estão sendo gerados. Esse artigo propõe algumas técnicas para solucionar esses problemas e mostra na prática o funcionamento delas. (Em Inglês)

VAGAS DA SEMANA

  • Experiência em análise de dados

  • Conhecimentos em Estatística

  • Inglês avançado

  • Conhecimentos em bancos de dados relacionais

  • Conhecimento em ferramentas de visualização de dados

  • Experiência com projetos de dados na nuvem

Dica para quem quer aprender Data Science do zeroA dica de hoje vem diretamente de uma live feita essa semana pela turma do Curso-R onde eles deram diversas dicas práticas para quem quer aprender Data Science começando do zero. Um vídeo vem legal para pessoas que querem começar na área e ainda não sabem como, ou que já estão na área e sentem que precisam se mover para continuar evoluindo. (em Português)

Isso é o que eu chamo de relacionamento perfeito!

Já que o brasileiro ama tanto o reality show Big Brother Brasil (BBB) que tal utilizar o sucesso do programa para explicar o quanto o poder de compra da nossa moeda está caindo? Essa foi a ideia da turma do Nexo jornal que criou esse dataviz mostrando como os prêmios dos principais reality shows do Brasil tem se desvalorizado ao longo do tempo. (em Português)

Meetup de Machine Learning Nubank - Liderança em Times de Data Science26 de Janeiro - 19:00 - Evento Gratuito e 100% Online

Obs: gostaria de ter seu evento divulgado aqui? Basta compartilhar ele em nosso

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