O melhor lugar para você aprender Machine Learning de graça!

Quanto de matemática preciso saber para Data Science?

Author

Data Hackers
July 13, 2020

Fala, Data Hacker, seja bem-vinda a mais uma newsletter! É verdade que você já viu e ouviu falar sobre diferentes tipos de plataformas e cursos para aprender Machine Learning, mas hoje quero compartilhar com você uma que se tornou a minha favorita recentemente: o Made with ML. Confira a newsletter para saber um pouco mais.E mais: você saberá o quanto de matemática precisa saber para começar na área; como aplicar Scrum no seu time; e até como manter lideranças e data scientists na mesma página. Vamos lá?

O

é uma plataforma aberta onde pessoas podem descobrir, compartilhar e aprender com exemplos práticos de aplicações de aprendizado de máquina na indústria e academia. Aqui é um excelente repositório de papers, tutoriais, bibliotecas, datasets, notebooks, e muito mais. Desde que descobri, todo dia eu dou uma olhadinha pra ver o que tem de novo e me manter atualizado. Inclusive, a dica de curso dessa semana vem de lá. Confira no fim da newsletter. (em Inglês)

Hoje há uma pletora de ferramentas e bibliotecas que nos ajudam a abstrair boa ou grande parte da matemática que precisamos no dia a dia. Mas, o quanto de matemática um cientista de dados precisa saber?

, eles destacam que, embora essas bibliotecas nos ajudem muito, em etapas como tunagem e interpretação de modelos, o conhecimento matemático e estatístico é muito importante. (em Inglês)

 

Scrum é um dos frameworks de gestão de projetos mais famosos que existem atualmente e, embora times de produtos e engenharia o adorem, não é tão simples aplicá-lo em data science.

, Eugene Yan dá sua visão sobre como conseguiu esse feito após ser obrigado a utilizar Scrum no seu trabalho. (em Inglês)

Similaridade de documentos é uma poderosa técnica de NLP que permite que você estime o quão próximos/parecidos dois documentos estão em níveis gramaticais e semânticos (significados). Nesse post, você irá conhecer diferentes formas de aplicá-lo, desde métodos simples até redes neurais. (em Inglês)

Alinhamento de expectativas é uma das habilidades que cientistas de dados precisam ter para saber o que é possível fazer, além de como e quando fazer. Mas, como podemos garantir que áreas de negócios e esses profissionais estejam "na mesma página"? Nesse post da

, eles levantam a discussão sobre o assunto. (em Inglês)

Bayesian Optimization é uma técnica de hyper-parametrização de modelos de machine learning, mas talvez você conheça seus primos mais famosos, como Random Search e Grid Search.

 você aprenderá como trazer uma abordagem bayesiana para esse momento em um tutorial bem didático. (em Inglês)

VAGAS DA SEMANA

  • Estatística

  • Machine Learning

  • Python ou R

  • SQL

  • Spark

  • Python

  • Deep Learning Frameworks (Keras, TensorFlow, PyTorch)

  • Data Visualization e Storytelling

  • Experiência em projetos de ML

Você com certeza conhece muitos cursos que ensinam do básico do Machine Learning até a criação do seu primeiro modelo. Contudo, poucos cursos focam no desafio de colocar esses modelos em produção, gerando métricas de monitoramento e garantindo escalabilidade e resiliência. Nesse curso totalmente gratuito, você conhecerá algumas técnicas para esse importante momento, como debugging, testing, e claro, o deploy. (em Inglês)

Os números do tráfego aéreo no Brasil antes e durante a pandemia O mercado de aviação foi um dos mais impactados pela pandemia do Coronavírus. Mas já se perguntou quão grande foi esse impacto? O pessoal do Nexo Jornal traz uma visualização incrível mostrando o choque da pandemia no setor. Confira! (em Português)

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