Nubank e EBANX: como é trabalhar com Data Science em Fintechs 📈 💵

Por quê times de Data Science precisam de Generalistas e não só de Especialistas?  

Author

Data Hackers
March 11, 2019

Fala Data Hackers, chegamos a nossa 60ª newslettere para comemorar, lançamos um novo episódio do seu podcast preferido!Dessa vez convidamos especialistas de algumas das maiores Fintechs do país para contar pra gente como é o dia a dia de trabalho das equipes de Data Science e Data Engineering nessas empresas, quais as principais tenologias utilizadas por eles, como os times são organizados e quais os principais desafios enfrentados!  

E mais: Entenda qual o melhor caminho para uma equipe de Data Science: generalista ou especialista? ; Descubra como aplicar Deep Learning em sistemas de recomendação; Quer se tornar um gerente de Data Science? Veja como desenvolver suas skills; Entenda de uma vez por todas a interpretar o AUC; Aprenda a refatorar códigos de Data Science; Além de oportunidades de emprego, dicas de eventos e muito mais. Vamos lá?

Essa é a primeira vez que o Data Hackers está levando seu treinamento para outra cidade, e dessa vez escolhemos Curitiba em uma parceria com o EBANX.A nóticia boa é que todas as vagas para nosso treinamento foram preenchidas e todas as vagas para o nosso meetup esgotaram em poucas horas! Ou seja, vai ser um sucesso!Muito obrigado Curitiba e região!

Tem episódio novo do Podcast do Data Hackers no ar! Em nosso episódio 8 decidimos falar de um assunto que está bombando atualmente,

Fintechs

, afinal elas movimentam muitas somas de dinheiro e qualquer decisão errada pode ser crítica para o negócio, é aí que entram os times de Data Science!

Para participar desse bate papo convidamos o Pedro Tabacof - Data Scientist na Nubank - e Pietro Oliveira - Data Engineer no EBANX - que falaram sobre os principais desafios que eles enfrentam no dia a dia, ferramentas e processos utilizados, estrutura de equipe, aplicações de Data Science e Machine Learning para resolver problemas reais e muito mais!

O que está esperando? corre logo para

! (em Português)

*Lembrando que você também pode ouvir nosso podcast no

,

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ou no

 de sua preferência.

A matéria mais polêmica da semana fica por conta da Harvard Business Review, onde resolveram debater um tema bem complexo: Afinal, uma equipe de Data Science deve ser formadas por especialistas ou generalistas? Qual o impacto dessa decisão nos resultados da equipe?

Para entender melhor o que estamos falando acesse 

!

(em inglês)

 

Dessa vez o Data Hacker Marlesson Santana publicou a segunda parte de sua série de posts sobre Deep Learning em sistemas de recomendação, mostrando de forma clara e prática como implementar um sistema de recomendação baseado em filtragem colaborativa para recomendar Games. 

Obs: Se você perdeu a primeira parte do post,

.

(em Português)

Muita gente acredita que o passo natural na evolução da carreira é se tornar gerente, mas será que isso é verdade? Nesse post Robert Chang (que já integrou times de dados de grandes empresas como Twitter e atualmente está no Air BnB) mostra que a decisão de se tornar um gerente é muito mais complexa do que parece assim como as skills necessárias para ter sucesso. (em inglês)

O Data Hacker João Paulo Nogueira compartilhou esse interessante post, principalmente para quem não se satisfaz apenas rodando comandos e quer entender o que rola por trás do K-fold cross-validation, um passo importantíssimo na maioria dos algorítimos de Machine Learning. (em Português)

A triste verdade é que a maioria dos Cientistas de Dados e Engenheiros de Machine Learning ainda se confundem ao interpretar a área abaixo da curva ROC (AUC), levando a tomada de decisões erradas. Diante disso, Celile Janssens (professora da universidade de Emory e especialista em genômica) decidiu explicar passo a passo qual a ciência por trás da AUC e qual a forma correta de interpretar essa métrica e de extrair valor da análise dela. (em Inglês)

Anda cansado de ter que atuar em cima de códigos de Data Science mal escritos e com baixa performance? Que tal incentivar sua equipe a iniciar um processo de refatoração dos seus códigos para ter mais eficiência? É exatamente sobre esse assunto que

trata.  (em Inglês)

Curso gratuito de Introdução a Algebra Linear no youtubeJá falamos diversas vezes por aqui sobre a importância de que um cientista de dados tenha sólidos conhecimentos em matemática, principalmente de Cálculo e Álgebra Linear. A dica de hoje é um curso gratuito no youtube de 14 vídeos relacionados a introdução a Álgebra Linear, que encontramos no canal de youtube 3Blue1Brown (que por sinal tem vários vídeos sobre matemática e física).(em Inglês)

VAGAS DA SEMANA

  • Graduação em Computação ou áreas correlatas

  • +1 Ano de experiência na área

  • Sólidos conhecimentos em SQL e ETL's

  • Inglês fluente

Obs: Para quem estiver em busca de uma posição mais avançada eles divulgaram também vagas para

  • Algoritmos de clusterização(K-means, SVM)

  • Manipulação e Transformação de dados

  • Visualização de Dados

  • Domínio de git 

Obs: Se você ainda não conhecia a Data Science Brigade, eles estão por trás da

Analisando a presença de mulheres no mercadode trabalho no Brasil e no mundoNa semana que simboliza a luta da mulheres pela igualdade, o Nexo Jornal trouxe uma análise muito interessante, comparando a presença de mulheres no mercado de trabalho em diferentes países do mundo e mostrando como esses números tem evoluído ao longo do tempo. (em Português)

PRÓXIMOS EVENTOS E MEETUPS

14 de Março de 2019

Ingressos Esgotados - Fila de Espera!

EBANX - Curitba/PR - Grátis

12 de Março de 2019

Gym Pass - São Paulo/SP - Grátis

20 de Março de 2019

Social Miner - São Paulo/SP - Grátis

13 a 15 de março de 2019

UFLA - Lavras/MG - R$ 30 até R$ 50

16 de março de 2019

Gyntec - Goiânia/GO - Grátis