Deep Learning: O que é, como funciona e como começar! ⏬

Utilizando Data Visualization para analisar os resultados de League of Legends

Author

Data Hackers
June 29, 2020

E aí Data Hackers, prontos para mais uma edição da sua newsletter preferida? O principal assunto de hoje está na hype e é o tema do mais novo episódio do podcast do Data Hackers, Deep Learning. Para falar desse assunto "com profundidade" convidamos dois grandes especialistas no tema Diogo Cortiz — Professor na PUC-SP e Researcher na NIC.br e  Marlesson Santana — nosso Community Manager e Data Scientist na CQuantt. Nesse bate papo descontraído os nossos convidados fizeram uma introdução bem legal sobre o assunto, discutiram as principais tendencias na área e deram dicas de como começar a utilizar Deep Learning.Depois disso, vamos mostrar na prática como treinar modelos de OCR para detectar placas de veículos, vamos apresentar formas de se utilizar Dataviz para analisar resultados do game League of Legends, vamos mostrar o que há de novo no Spark 3.0, além disso vamos falar de algoritmos de otimização e de web scrapping, por fim, como de costume, vamos compartilhar vagas de emprego, livros e eventos.Hoje temos muito conteúdo em português, um sinal que nossa comunidade está cada vez mais forte! Vamos lá!

O podcast do Data Hackers está de volta e dessa vez você vai conseguir entender o que é Deep Learning (Aprendizado Profundo), o subcampo de Machine Learning que está mais popular atualmente.

Para esse bate papo convidamos os Data Hackers Marlesson Santana — nosso Community Manager e Data Scientist na CQuantt — e Diogo Cortiz — Professor na PUC-SP e Researcher na NIC.br — no episódio eles falaram sobre o que é Deep Learning, quais avanços tivemos nos últimos anos e como você pode aprender mais sobre essa área para sua carreira.

*Lembrando que você também pode ouvir nosso podcast no 

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 ou no 

 de sua preferência.

Se você está a mais tempo na área certamente já ouviu falar de modelos de OCR (Optical character recognition), que são algoritmos criados para possibilitar que máquinas leiam imagens e extraiam os caracteres. Essas técnicas tem diferentes usos que vão desde escanear documentos e converter para pdf até os sistemas dos radares que tiram fotos dos carros em alta velocidade e na sequencia emitem a multa.

Data Hacker Felipe Crispim ensina o passo a passo para utilizar um desses modelos no Python e mostra os resultados obtidos. (em Português)

 

Você certamente conhece o jogo League of Legends que se tornou muito popular ao ponto de ser transformado em esporte, com transmissão ao vivo, estádios lotados e tudo mais. Mas e se fosse possível utilizar Data Science para analisar os resultados do jogo?

Bom... Foi justamente isso que o Data Hacker Raphael Fontes imaginou, e resolveu transformar sua experiência em um

. Com os dados em mãos, ele fez todos os os passos de um processo de Data Science e conseguiu resultados surpreendentes. Vale a pena conferir! (em Português)

O Data Hacker Alexandre Lopes resolveu trazer pra gente tudo o que há de novo na mais recente versão do Apache Spark, explicando as principais novidades e as limitações que ele encontrou. (em Português)

Já ouviu falar em Web Scrapping, certo? Se ainda não conhece esse é o nome dado as técnicas para extração de dados da web de forma automatizada. Nesse post o Data Hacker Alvaro Leandro mostra como "turbinar" os modelos de web scrapping utilizando o Scrapy Cloud. (em Português)

Algoritmos de otimização são essenciais para a solução de muitos tipos de problemas de diferentes áreas do conhecimento. Nesse post você poderá entender melhor sobre dois algoritmos populares e aprender como utilizar eles em Python. (em Português)

VAGAS DA SEMANA

  • 5 a 7 anos de experiencia na área  de Computação, Engenharia ou Data Science

  • R ou Python

  • Sólidos conhecimentos em pipeline de dados

  • Conhecimentos em técnicas de análise de Big Data

  • Experiência em NoSQL (Mongo, Dynamo, Elastic, Cassandra etc)

  • ETL e pipeline de dados

  • Fortes conhecimentos em modelagem de dados e sistemas distribuídos

  • Ter atuado com projetos em cloud pública (AWS, Google Cloud etc)

Com o volume de novidades que surgem todos os dias na área de Machine Learning, aprender a ler e interpretar um Paper sobre o assunto vem se tornando uma habilidade essencial para os cientistas de dados. Pensando nisso Yannic Kilcher fez um vídeo mostrando como ele lê esse tipo de artigo científico, o vídeo ficou muito bom e pode servir de guia para todos nós. (em inglês)

O aumento das buscas por "como fazer" diferentes comidas na pandemiaO time do Nexo Jornal preparou mais um post muito interessante, mesmo em cima de um tema bem "aleatório" como cozinhar em casa. A hipótese é que durante a pandemia o volume de pessoas tentando aprender a fazer seu prato preferido está aumentando muito, mas será que é verdade? Para responder essa pergunta e muitas outras eles decidiram extrair dados referentes ao volume de buscas no Google sobre como preparar diversas iguarias e transformar em visualizações de dados, e como era de se esperar o resultado ficou bem legal. (em Português)

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