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Menos de 1 hora por dia de produtividade? Entenda como reuniões e interrupções estão afetando a produtividade na área de Dados e Tecnologia

Entenda o que é Data Mesh e se essa abordagem faz sentido para o seu dia a dia

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Data Hackers
August 29, 2022

Fala Data Hackers, chegamos a mais uma semana recheada de dados!Hoje vamos falar de diversos assuntos importantes como produtividade na área de tecnologia, maturidade de times de dados e como isso pode contribuir para a democratização de dados das empresas e, para não deixar as polêmicas de lado, vamos falar de como as novas tecnologias baseadas em AI estão ajudando impostores a passar em entrevistas de emprego remotas e causando um grande risco para as empresas.Mas não para por aí, temos vários outros assuntos interessantes:

O Data & AI Summit 2022 é mais um evento realizado pela Thoughtworks, que chega para ser referência em inovação na área de Dados e Inteligência Artificial, inspirando a criação de soluções que potencializam a gestão e a entrega de valor por meio dos dados e fomentam a disseminação de sua cultura ao conectá-los diretamente a objetivos de diferentes negócios.O evento é gratuito e você pode acompanhar de forma online!Separamos alguns temas imperdíveis que vão rolar nessa edição:

  • Jornada para o Data Mesh e a descentralização de dados - Danilo Sato, Magna Fernandes e Ricardo Wendell

  • Governança de dados no aspecto de Data Mesh - Jason Hare e Daidson Alves

  • CD4ML em ação e resultados - Eduardo Santos e Wilder Galvão

Aproveite essa oportunidade de acompanhar novidades importantes no mundo dos dados, evento imperdível! (em Português)

Um ano depois desde nosso primeiro episódio juntos, o pessoal do Grupo Boticário volta ao podcast do Data Hackers para falar o que aconteceu nesses últimos meses. Philipp Nguyen (Chief Data Officer), Jordy Rocha (Lead ML Engineer), e Thamires Teixeira (Analista de Governança de Dados) compartilham alguns dos incríveis projetos de dados e AI que o GB está trabalhando atualmente, de iniciativas de democratização de dados a criação de uma plataforma de Machine Learning.Uma verdadeira aula de maturidade em dados! (em Português)

Sim é isso mesmo que você leu. A pesquisa Global Code Time Report realizada pela software.com mostrou que os desenvolvedores e profissionais de tecnologia gastam cerca de 52 minutos por dia escrevendo código, passando a maior parte do tempo em reuniões, interrupções (voluntárias ou não) ou aguardando avanços em outras etapas dos processos.

O número chega a ser assustador, mas faz todo sentido. Em partes porque o trabalho de alguém que desenvolve softwares e algoritmos vai muito além de escrever código, a pessoa tem por exemplo que pensar na solução do problema, pensar nos impactos em outras partes dos sistemas, otimizar a solução etc.

Apesar disso os resultados da pesquisa deixam claro que existe um espaço muito grande para as empresas criarem ambientes e rotinas que incentivem a produtividade reduzindo o volume de interrupções, reuniões e processos travados. (em Inglês)

 

Com o aumento de oportunidades de trabalho no modelo remoto ou híbrido é natural que os processos seletivos também passem a ser realizados a cada vez mais a distância, trazendo muitos benefícios para os candidatos, que agora não precisam mais se deslocar e comparecer pessoalmente aos processos seletivos (ou alguém sente saudades das dinâmicas em grupo dos processos?) e também para as empresas que agora podem contar com muitos candidatos de outras cidades e regiões.

Porém, além das vantagens essas novas práticas estão trazendo alguns desafios para as empresas. O caso mais recente e preocupante se refere a pessoas que estão utilizando técnicas de Deepfake (modelos de inteligência artificial capazes de manipular e substituir rostos e áudios em vídeos para simular outras pessoas) nas entrevistas e testes técnicos para fingir que são outras pessoas e ingressar nas vagas das empresas.  O problema é tão sério que até mesmo o FBI já foi envolvido nos casos.

Segundo as investigações a maioria desses casos foi motivado com o objetivo de realizar espionagem industrial, roubo de dados e fraudes financeiras. (em Inglês)

Em mais um vídeo direto ao ponto, Cassie Kozyrkov trás o foco uma discussão importante: Será que os cientistas de dados precisam mesmo ler a documentação de sistemas e projetos? A verdade é que vai depender muito do contexto, e a resposta é diferente quando pensamos em Analistas, Cientistas e Engenheiros de ML. Para entender melhor os pontos assista a esse excelente vídeo. (em Inglês)

Um dos casos práticos mais comuns do uso de técnicas de Machine Learning em empresas é a predição de Churn (saber a probabilidade com que um cliente deixará de utilizar seu produto ou serviço antes que ele tome essa decisão). Pensando nisso o Data Hacker João Gustavo publicou em nosso blog um guia de como fazer esse tipo de análise utilizando Python.  (em Português)

O time da Airbyte publicou essa semana um guia bem completo sobre Data Lakehouse. No artigo eles entram a fundo nos comparativos entre Data Lake, Data Warehouse e Lakehouse. O texto ainda mostra quais as tecnologias estão ganhando popularidade na área e como as comunidades estão apoiando cada uma delas. (em Inglês)

Um projeto de ML não é algo que se começa apenas a partir de uma inspiração genial. Ele precisa ter uma clara oportunidade de negócio para a empresa, afinal serão comprometidos tempo, energia, dinheiro e talentos, daqueles escassos profissionais que conseguem realmente desenvolver soluções adequadas de ML. Pensando nisso Cezar Taurion criou esse guia com dicas de como explicar esse tipo de projeto para os executivos das empresas e conseguir maior apoio e consequentemente maior chance de sucesso nos projetos. (em Português)

Desafios na jornada ao Data Mesh - Data Hackers + ThoughtworksA gravação da última live do Data Hackers já está disponível para quem perdeu! No vídeo convidamos dois estrategistas em dados da Thoughtworks Brasil para nos contar em detalhes como funciona a abordagem Data Mesh e qual o caminho para implementar com sucesso essa iniciativa nas empresas.  (em Português)

VAGAS DA SEMANA

  • Conhecimentos sólidos em Estatística, Machine Learning, modelagem supervisionada e não supervisionada;

  • Conhecimento em Python e/ou R;

  • Conhecimento em SQL;

  • Pensamento analítico e criativo para desenvolver soluções que atendam diferentes tipos de necessidade

  • Experiência com projetos ágeis, com uso de Trello, Jira ou similares;

  • Conhecimento em Estatística, Probabilidade e Machine Learning;

  • Conhecimento em Visualização e Análise Exploratória de Dados;

  • Domínio das linguagens SQL e Python;

Todo mundo ama Pandas, certo?

Essa visualização é bem interessante, pois ela muda um pouco nossa forma de ver as taxas de natalidade ao redor do mundo. Quando pensamos em países muito populosos é normal lembrarmos apenas da China ou da Índia, mas existem muitos outros países com uma taxa acelerada de crescimento da população. (em Inglês).

31 de agosto | 8h45 às 12h30 - Evento Gratuito e 100% OnlineMeetup Engenharia de Dados - Os benefícios de se adotar uma Data Platform

01 de setembro | 19h - Evento Gratuito Presencial/Online*Participação do Allan Co-fundador do Data HackersGPU Technology Conference - NVIDIA

31 de agosto | 8h45 às 12h30 - Evento Gratuito e 100% OnlineCoalesce: The Analytics Engineer Conference17 a 21 de Outubro - Evento Gratuito e 100% OnlineImpact: The Data Observability Summit25 e 26 de Outubro - Evento Gratuito e 100% Online

Obs: gostaria de ter seu evento divulgado aqui? Basta compartilhar ele em nosso

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