Por que é tão difícil conseguir um emprego em Data Science?

Criando um modelo de Árvore de Decisão para prever churn

Author

Data Hackers
February 04, 2019

Fala, Data Hackers! Seja bem-vindo a mais uma newsletter! Já se perguntou o seguinte: se o mercado está em alta, por que eu não consigo uma vaga em Data Science? É sobre isso que iremos falar nessa semana.E mais: falaremos sobre como entender Estatística Bayesiana, como criar um modelo de previsão de Churn, qual a melhor raça de cachorro, e muito mais. Confira! 

Nos dias 15 e 16 de março vamos levar o Bootcamp do Data Hackers (treinamento presencial em Data Science e Machine Learning) para Curitiba em parceria com o EBANX!Em poucos dias já vendemos metade dos ingressos. Vai perder a chance de aprender Data Science e Machine Learning em uma das maiores startups do Brasil? Corre que ainda dá tempo!Lembrando que você tem direito a 10% de desconto em pagamentos a vista e 15% caso leve mais alguém com você.

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 por impactar. (em Inglês)

Nesse artigo escrito pela galera do Analytics Vidhya, eles explicam o básico do básico sobre Bayesian Statistics, qual a diferença para Estatística Frequentista e quais Testes de Significância você pode executar e validar. (em Inglês)

 

Que tal aprender a criar um modelo de Machine Learning usando Decision Tree para prever quando um cliente vai deixar de usar seus serviços? É isso que o pessoal da Towards Data Science ensina nesse artigo, utilizando dados de uma empresa de telefônia americana. (em Inglês)

O Twitch é uma das maiores empresas de streaming do mundo e dão uma aula sobre como usar dados para criar novos produtos. Comprado pela Amazon em 2014, eles tem um time de Data Science de dar inveja, e aproveitaram para escrever um artigo sobre como, justamente, produtizam ciência de dados por lá. (em Inglês)

Utilizando Regressão Linear como exemplo, Aerin Kim - Engenheira de Pesquisa na Microsoft AI Research - explica a diferença entre aplicar SGB e BDG de forma bem descontraída e direta. (em Inglês)

Dataclisma: quem somos (quando achamos que ninguém está vendo)Estou lendo esse livro atualmente e simplesmente amando! Escrito Christian Rudder - fundador do OkCupid -, ele mostra como utilizaram dados do maior portal de encontros do mundo para entender como nós, seres humanos, nos relacionamos e comportamos na Internet. Sendo uma Ode a análise de dados, o livro é capaz de abrir sua mente sobre como olhar seus dados a partir de outra perspectiva: entender seus usuários, ou como ele prefere dizer: a história humana. (em Português)

VAGAS DA SEMANA

  • +2 de experiência como Data Analyst, Business Analyst ou áreas correlatas

  • SQL

  • Experiência em programação (Python, R, Scala, etc.)

  • Experiência com ferramentas analíticas, como Metabase, Looker ou Tableau

  • SQL

  • Machine Learning

  • Excel

  • Python e/ou R

  • Inglês

Qual a melhor raça de cachorro, segundo os dados?Quem adora animais sabe que o melhor cachorro do mundo é o nosso, mas, e segundo os dados? Verifique esse post do pessoal do Information is Beautiful e entenda quais raças são inexplicavelmente hiper-valorizadas até quais não são tão conhecidas, mas que vale a pena saber. (em Português)

PRÓXIMOS EVENTOS E MEETUPS

07 de Fevereiro de 2019

Belo Horizonte/MG - R$ 15 (preço especial para Data Hackers)

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São Paulo/SP - Gratuito

15 e 16 de Março de 2019

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