DataOps: será esse o seu próximo emprego em Data Science? 🔨🔧🚧

Um guia passo a passo para aprender Computer Vision com Python

Author

Data Hackers
October 14, 2019

Fala, Data Hackers! Prontos para mais uma newsletter?Hoje a edição já começa com uma ótima notícia: Tem episódio novo do podcast do Data Hackers no ar!E o assunto da vez é algo ainda novo no Brasil, mas que promete ser uma forte tendência nas equipes de dados, o DataOps. Não vamos dar muitos spoilers por aqui, mas quando você escutar o podcast vai entender melhor os objetivos do DataOps, vai compreender como ele será essencial para as equipes de dados e quem sabe até descobrir uma nova oportunidade de carreira.Além disso na edição de hoje você vai ver um passo a passo de como começar a trabalhar com Computer Vision; vai entender importantes passos para o processamentos de textos; vai aprender a utilizar dados abertos para validar números (e evitar cair em fake news) e muito mais!

O que é DataOps? Seria o mesmo que DevOps para dados?No mais novo episódio do podcast do Data Hackers você irá conhecer essa fascinante área de dados que promete acelerar e deixar mais produtivo o processo de criação de projetos de Analytics e Machine Learning.Nesse episódio nós convidamos Gustavo Vargas — Arquiteto de Machine Learning na Everis — para nos contar sobre sua experiência, além dos desafios e benefícios da área para o negócio.Lembrando que você também pode encontrar o podcast do Data Hackers no Spotify, iTunes, Google Podcast, Castbox e muitas outras plataformas!(em Português)

Você tem vontade de aprender como criar algoritmos que detectam objetos em imagens? Adrian Rosebrock e o time da PyImageSearch decidiram disponibilizar um guia completo para inciantes na área de Visão Computacional em python. O guia começa do zero, ensinando até mesmo instalar as bibliotecas necessárias, e no fim aborda temas complexos como detecção de objetos, detecção de faces e de movimentos. (em Inglês)

 

Processamento de textos é um assunto complexo e essencial para projetos de Data Science. Em mais um vídeo bem intuitivo, nosso community manager Mario Filho mostra 7 passos essenciais para limpar textos e conseguir melhores resultados em suas análises. Esse é mais um daqueles vídeos obrigatórios tanto para quem está apenas começando quanto para os mais experientes, vale a pena conferir! (em Português)

Basta abrir o grupo da família no Whatsapp para ser bombardeado de notícias (reais ou fake) sobre os mais diversos assuntos... Na era das fake news, políticos e jornalistas vem tentando ir mais a fundo nos números para tentar dar mais credibilidade as suas afirmações, mas será que podemos confiar nesses números que eles divulgam? Em mais um post sensacional a turma do Curso-R, mostra um passo a passo de como utilizar dados abertos para validar a veracidade dos números divulgados pelo governo. O post acaba sendo uma ótima dica para quem está em busca de se aprofundar mais na área e incluir em seu portfólio análises relevantes. (em Português)

Desde que entrou em vigor no ano passado, a GDPR (General Data Protection Regulation) vem sendo ponto de discussão em diversas áreas nos aspectos de privacidade, ética, legislação entre outros. Mas dessa vez a equipe da Center for Data Innovation resolveu abordar outro ponto da discussão: "Será que a GDPR pode acabar com a competitividade das empresas europeias na era da Inteligência Artificial?", nesse artigo muito bem fundamentado eles levantam vários pontos polêmicos da GDPR e mostram como ela pode ser prejudicial para o futuro da economia européia se nada mudar. (em Inglês)

No segundo post da sua série o Data Hacker Christian Costa explica conceitos mais profundos da linguagem Python para quem está começando e deseja ter um melhor domínio sobre a linguagem. (em Português)

Modelagem de dados, Pipeline de Dados, NoSql e processamento paralelo são aspectos que você compreende bem? Nesse post você vai entender quais os pontos mais importantes da engenharia de dados que um cientista de dados geralmente não tem muito domínio, mas que o ajudaria a ser mais produtivo e evoluir na carreira. (em Inglês)

Já que o assunto da semana é DataOps, resolvemos trazer um livro gratuito (e muito completo) sobre o tema. O livro aborda vários pontos importantes do DataOps, partindo do seu surgimento, passando pela metodologia ágil, lean, processos estatísticos, DevOps e por fim mostra como essa abordagem está ajudando os times de dados de grandes empresas a lidar com sistemas complexos e evoluir constantemente.  (em Inglês)

VAGAS DA SEMANA

  • Modelagem estatística;

  • Python e/ou R;

  • SQL;

  • Formação em Estatística, Matemática, Física, Ciência da Computação ou áreas correlatas;

  • Python e/ou R;

  • Tableau;

  • Conhecimentos em modelagem preditiva e machine learning;

  • Hadoop;

  • Hive;

Qual o perfil dos acidentes de trânsito nas rodovias do Brasil?Cansado de ouvir aquela velha reportagem contendo dados de acidentes de trânsito do último feriado? Que tal ver uma análise de dados mais aprofundada sobre o tema e tirar suas próprias conclusões? Em mais um post sensacional o time do Nexo Jornal trouxe uma análise bem completa dos acidentes de trânsito em rodovias brasileiras. (em Português)

PRÓXIMOS EVENTOS E MEETUPS

17 de outubro de 2019 - 19:00

Brasília/DF - Gratuito

22 de Outubro de 2019 - 19:00

São Paulo/SP - Gratuito

18 - 20 de novembro de 2019

UFBA - Salvador/BA