O que rolou de melhor em Data Science em 2019

Quem diria, hein, galera? O Data Hackers chegou a sua marca de 100 newsletters enviadas. Desde Janeiro de 2018, quando o Data Hackers foi fundado, a gente vem trazendo essa forma de conteúdo gratuito para a comunidade sem falhar uma semana. E isso tudo só é possível graças a você, que curte nosso trabalho e o que a comunidade está se tornando. Obrigado por tudo!E, para esse número especial, vamos fazer uma retrospectiva sobre os conteúdos mais legais que passaram pelo Data Hackers em 2019. Você vai entender por que é tão difícil conseguir um emprego em Data Science; como mentir (sem querer) com dados; e por que certificados de Data Science não importam. Vamos lá?AVISO IMPORTANTE: o Data Hackers entrará em um pequeno recesso de fim de ano a partir de hoje. Então, nas próximas duas semanas nós não iremos enviar newsletters. Mas, não se preocupe, sua newsletter favorita volta no dia 6 de Janeiro de 2020, e você sempre poderá nos encontrar no nosso Slack.

Por que é tão difícil conseguir uma vaga em Data Science?

Se o mercado está em alta, por que é tão difícil para você conseguir aquela vaga em ciência de dados? Nesse artigo de Vincent Granville - criador do site Data Science Central e um dos precursores da área - ele conta os motivos, que vão desde a proporção de cientistas para as vagas disponíveis no mercado até como a sua localização geográfica pode impactar. (em Inglês)

Machine Learning para todos: simples e completo

Nunca achou que Machine Learning era pra você? Que é coisa de quem é fera em matemática e essas coisas? Achou errado!

O Dev Python 

Vasily Zubarev

 - vulgo

vas3k

- publicou em seu blog um tutorial bem completo sobre Machine Learning! E o melhor: com tudo explicado para meros mortais, não-nerds e/ou que nunca tiveram aulas de cálculo ou estatística avançada. (em Inglês)

Mentindo sem querer através dos dados

Mentir através de dados nem sempre é de caso pensado. Nesse post de Fernando Salhani, Data Scientist no GetNinjas, ele nos mostra sobre o 

p-hacking

e seus efeitos.

Fernando dá exemplos simples para ilustrar o p-hacking e compara com cenários reais, principalmente considerando Testes A/B, muito utilizados hoje em dia no meio online para validação de novas features em sistemas web. (em Português)

Por que certificados não importam em Data Science?

O mercado está abarrotado deles! E mesmo assim, maioria dos projetos de IA ainda falham nas organizações que eles trabalham. Nesse texto polêmico, mas muito interessante, 

Charles Custer

, Content Marketing Manager no Dataquest conta como que ele chegou a conclusão de que

 Certificados em Data Science, por si só, não importam

! (em Inglês)

O que fazer quando o dado não cabe na sua memória

Já te deram aquele dataset de 12 GB, mas sua memória só tinha 4 GB? Isso é mais comum do que parece. O pessoal do Python Speed traz um post que mostra como você pode otimizar a leitura de datasets em sua máquina utilizando três técnicas básicas. (em Inglês)

DICA DE SÉRIE

O Youtube lançará essa semana um documentário que falará sobre os principais avanços de Inteligência Artificial no mundo. Com nomes como Robert Downey Jr. (o Tony Stark dos filmes da Marvel) e will.i.am (vocalista do The Black Eyed Peas) no elenco, a série será transmitida através do Youtube Originals, com seu primeiro episódio sendo exibido gratuitamente no dia 18 de Dezembro. (legenda em Português)

Técnicas de Visualização de Dados para Desktop e MobileQue post lindo, literalmente! Com vários exemplos maravilhosos, como este, o Visual Cinnamon resume diversos pontos que devem ser considerados para que suas visualizações mantenham o sentido não só no Desktop, mas também no Mobile. Olha aí! (em Inglês)

PRÓXIMOS EVENTOS E MEETUPS

Data Lakes na prática com Power BI e Dremio

18 e 19 de Janeiro de 2020

Belo Horizonte/MG - R$ 1200