10 algoritmos de Machine Learning que você precisa conhecer (e para que servem) - Data Hackers

Pule o carnaval enquanto lê esses maravilhosos posts que preparamos para você!

Já ficou com dúvida sobre qual algoritmo de Machine Learning usar para treinar seu modelo? Até hoje não sabe para que serve Regressão Logística? A gente vai ter ajudar nessa dúvida. E mais: entenda a "treta" que deu com o mapa de calor da Strava; receba conselhos de um veterano em Data Science; e saiba porquê você deve abandonar o For Loop em seus códigos.

10 algoritmos de Machine Learning que você precisa conhecer

Esse artigo do pessoal da Towards Data Science mostra não só os algoritmos mais populares de Machine Learning, como também demonstra qual sua melhor aplicação. Ah, eu falei que eles exibem os exemplos com códigos em Python? (em Inglês)

Conselhos para novos Data Scientists

Que tal receber alguns conselhos de alguém que está há muitos anos na área? É isso que Robert Chang (Airbnb) faz nesse artigo, com dicas que ele queria ter recebido no começo de sua carreira (em Inglês).

Por que você deve esquecer For Loops em seus códigos

Uma forma bem simples e clara sobre porquê você deve abandonar For Loops em seus códigos de Data Science e Machine Learning (em Inglês).

Truques para Jupyter Notebook que vão melhorar sua produtividade

Confira nesse artigo algumas dicas que vão desde instalar extensões de integração com Github até monitoramento de tempo gasto em suas tarefas no famoso Jupitão (em Inglês).

Criando uma Rede Neural para jogar Mario Kart 64

Descubra como Aymen Mouelhi criou uma CNN com Tensorflow capaz de pilotar por pistas (inclusive não treinadas) de Mario Kart 64 (em Inglês).

7 formas de criar um modelo de previsão de Séries Temporais

Quer saber quantos usuários irão visitar seu site? Quantas pessoas comprarão na sua loja? Confira algumas das formas mais famosas de prever Time Series (em Inglês).

Agile Data Science (em Inglês)

Esse livro escrito por Russell Jurney mostra os desafios de se construir um time Agile de Data Science em sua empresa. Com exemplos práticos e uma excelente didática, ele ensina os passos necessários para implementar esse novo tipo de time em sua empresa. Além disso, o livro conta com um incrível projeto de criação de aplicações web de Data Science com Kafka, Scikit-Learn e MongoDB.

VAGAS DA SEMANA

Data Scientist na Ifood

Campinas/SP - Superior completo: Engenharias, Matemática, Estatística, Computação - SQL - R - Python

Data Scientist - Machine Learning Engineer na Nubank

São Paulo/SP - Apache Hadoop, Spark, Scikit-learn, Mllib, TensorFlow

Consultor Analytics no Grupo Boticário

Curitiba/PR - R ou Python + SQL, Hanna ou TM1

Data Engineer na Beblue

Ribeirão Preto/SP - Hadoop/Apache Spark, Docker, AWS, Jenkins/Drone.io/CircleCI 

Entenda a treta com o heatmap da StravaA Strava (um dos aplicativos Fitness mais famosos do mundo) teve a brilhante ideia de exibir em um mapa de calor os trajetos mais comuns que seus usuários fazem, e divulgou o link para que todos pudessem verificar (confira o heatmap aqui). A ideia parecia linda e pura, mas algumas pessoas descobriram que era possível descobrir, por exemplo, bases militares através do mapa gerado.

PRÓXIMOS EVENTOS E MEETUPS

14º PyData BH - MaxMilhas

22/02/2018 - 19h

Belo Horizonte - Gratuito -

Fila de espera!

(Os integrantes do Data Hackers vão marcar presença lá)

Escola de Verão UFMG 2018

19/02 a 23/02

Belo Horizonte - R$ 70