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Mais layoffs em 2023? 😨 O que a análise dos dados tem a nos dizer sobre as demissões em massa e sobre o futuro das empresas tech
Um guia para se tornar Analytics Engineer em 2023; Top 10 métricas e KPI's para um time de dados;
Gabriel Lages & Data Hackers
December 12, 2022
Fala Data Hackers, já que nossa paixão pelo futebol e esperanças na seleção não vão mais render bons frutos nessa copa do mundo, o jeito agora é focar nossas energias na nossa paixão pelos dados, certo?
Hoje o tema da newsletter é um assunto bem polêmico (que gostaríamos que já fosse uma página virada em 2022) os Layoffs ou demissões em massa. O fato é que esse alto volume de layoffs gerou um grande volume de dados que podem ser analisados com as técnicas certas para nos ajudar a compreender melhor o que está acontecendo e o que esperar para o futuro.Saindo um pouco desse tema tão complexo, vamos mostrar como o Airbnb tem utilizado Visão Computacional na prática para auxiliar os clientes a encontrar a acomodação ideal, vamos mostrar também um guia passo a passo para se tornar um Analytics Engineer em 2023 e mostrar quais as 10 métricas que toda equipe de dados deveria acompanhar criteriosamente. Temos outros assuntos incríveis veja só:
2022 foi sem sombra de dúvidas o ano dos Layoffs nas empresas Tech e parece que ainda não acabou. Na última sexta-feira ainda fomos surpreendidos com demissões em massa promovidas por empresas de tecnologia no Brasil.Existem diversos fatores que as empresas vem alegando como motivo para esse tipo de decisão tão drástica, como resultados abaixo do esperado, descontrole das contratações no período de pandemia, necessidade de reestruturações internas, dificuldades de levantar novas rodadas de investimento dentre muitos outros fatores.Mas será que os dados podem nos "dizer algo a mais" sobre isso?Desde que as demissões em massa em empresas de tecnologia passaram a ser mais frequentes alguns sites colaborativos começaram a reunir dados e informações sobre cada novo Layoff, como o nome da empresa, volume de demissões, setor da empresa, tamanho, além de aspectos relacionados ao volume de captação de investimentos. Alguns sites que se destacaram foram o layoffs.fyi e o layoffsbrasil.com que juntos já registraram mais de mil layoffs considerando apenas 2022.E se pudéssemos analisar esse volume de dados e entender melhor esse cenário e até mesmo calcular a probabilidade de que esse tipo de evento venha acontecer ou não no futuro? Bom, esse foi o objetivo desse artigo.O cientista de dados Dmytro Iakubovskyi pegou os dados do site layoffs.fyi (que já estão tabulados e disponíveis publicamente no Kaggle) e decidiu aplicar técnicas de Machine Learning e "interpretabilidade" de modelos para identificar se fatores como localização das empresas, setor de atuação e volume de rodadas de investimento influenciaram nos processos de layoffs. O artigo tem uma proposta ousada e ainda é algo inicial, mas fez um uso interessante de técnicas SHAP para tentar obter uma melhor interpretação do impacto dos diferentes fatores nos modelos preditivos. (em Inglês)
Supletivo Data Hackers - Open Metadata - Quarta 14/12 às 20hOs Data Hackers Rodrigo Teoria e Leo Bicassi vão apresentar o catálogo de dados Open Metadata, para a comunidade DataHackers, uma solução de gerenciamento de metadados que inclui data discovery, governança de dados, recursos de qualidade, observabilidade e colaboração de pessoas. Conteúdo imperdível! (em Português)
O Airbnb recebe diariamente milhares de novos anúncios de acomodações, esses anúncios contam sempre com fotos mostrando como é o local que será reservado, resultando em uma base de dados com centenas de milhões de imagens. Desde o início, eles entenderam que a qualidade das imagens eram um fator essencial para o sucesso das reservas e chegaram a contratar milhares de fotógrafos profissionais para aumentar as chances de uma negociação positiva, porém agora com a evolução da Visão Computacional eles tem novos recursos para isso.
As fotos contêm informações cruciais sobre estilo e estética de design que são difíceis de transmitir em palavras ou em uma lista fixa de diferenciais, mas a visão computacional pode auxiliar a extrair e incorporar informações intangíveis das fotos e ajudar os hóspedes a encontrar facilmente os anúncios que atendem às suas preferências. (em Inglês)
A posição de Analytics Engineer é uma das mais recentes em times de dados, mas vem ganhando muita popularidade devido a forte adoção nas empresas. Normalmente esse profissional é responsável por cuidar da modelagem e governança dos dados com o objetivo de entregar dados de qualidade para os usuários finais, aumentando o valor das entregas e empoderando o time a tomar melhores decisões.
Mas como muita gente ainda tem dúvidas sobre todos os conhecimentos técnicos necessários para esse desafio resolvemos trazer um artigo com um passo a passo para quem deseja se tornar Analytics Engineer em 2023. (em Inglês)
Nos últimos 5 anos a adoção de AI pelas empresas mais que dobrou e os resultados financeiros indicam que empresas que adotaram AI continuam crescendo mais que seus concorrentes, essas são algumas das conclusões do relatório State of AI 2022. (em Inglês)
Um dos maiores desafios de equipes de dados é medir o ROI (retorno no investimento) dos projetos, mas a verdade é que existem muitas formas diferentes de acompanhar esse número mas não existem muitos frameworks e boas práticas para chegar nisso. Esse artigo apresenta 10 dos principais indicadores utilizados em equipes de dados e um passo a passo de como fazer os cálculos. (em Inglês)
Está de saco cheio dos posts motivacionais e "fanfics corporativas" no seu feed do LinkedIn? Que tal entender a fundo como os modelos de ML funcionam na rede social e começar a fazer algumas ações para hackear o algoritmo e ter um feed mais interessante? (em Inglês)
A ferramenta JSON Crack ajuda a visualizar de forma fácil arquivos JSON através da representação gráfica das informações. Além disso a ferramenta facilita a boca por informações permitindo que você faça o download dos diagramas para usar onde quiser, além disso ele pode ser integrado de forma simples ao VS Code. (em Inglês)
Por dentro de um sistema real de Machine Learning em produçãoNesse video o Data Hacker Mario Filho vai mostrar os scripts e arquitetura de um sistema real de Machine Learning que ele mesmo utilizou por 6 meses para aumentar sua base de seguidores do Twitter de 900 até 20.000. (em Português)
VAGAS DA SEMANA
Conhecimentos de aprendizado de máquina e estatística;
Python/R;
SQL;
Conhecimento em modelagem e algoritmos de Machine Learning;
Capacidade de análise quantitativa (Ciência de Dados/Mineração de Dados) e exploratória, utilizando a maior parte das seguintes ferramentas: Pandas, plotly, Matplotlib, Seaborn, Bokeh, ggplot2;
Experiência em liderança técnica de projetos de times de Engenharia de Machine Learning;
Experiência em cultura DevOps (infra as a code, micro serviços, CI/CD, git, etc);
Conhecimento em Kubernetes e Docker;
Experiência com orquestração de pipelines (Airflow, Argo, Control-M);
Conhecimento em provedores de arquitetura em nuvem (AWS, GCP, Azure), em especial AWS;
Conhecimentos avançados em SQL, Python e Spark;
Conhecimentos de Ciência de Dados e particularidades do ciclo de vida de Machine Learning;
Experiência com desenvolvimento de micro-serviços;
E você? Está com o visual parecido?
Poucos aqui devem saber, mas até 1978 não havia disputas de pênalti na Copa do Mundo de futebol, a decisão do ganhador era feita lançando uma moeda no estilo cara-ou-coroa. Agora com as disputas de pênaltis muitos especialistas em futebol, comentaristas e ex-jogadores costumam criticar os lances afirmando que o resultado seria diferente se o jogador ou técnico em questão tivesse atuado de forma diferente, mas o que será que a ciência tem a dizer sobre isso? Por mais que o comentarista Neto pense o contrário, cobranças de pênaltis ainda são basicamente como jogar dados, esse é o resumo de um estudo que a The Economist publicou sobre as disputas de penaltis em partidas de futebol após analisar 434 lances nas copas e criar uma visualização de dados para mostrar exatamente como são as probabilidades de gols. (em Inglês)
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