A água está batendo nas startups

Como mentir que está de férias com Deepfake As frustrações depois de um ano usando R

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Data Hackers
May 23, 2022

Fala, Data Hackers. Sejam bem-vindos a mais uma newsletter! Prontos para começar mais uma semana bem informados?Nessa edição destacamos a carta da Y Combinator para fundadores de startups do portfolio, denotando a dificuldade que o mercado pode enfrentes nos próximos meses quando o assunto é investimentos e lucro. Você ainda encontrará algumas explicações sobre os possíveis motivos dessa desvalorização da NASDAQ e empresas de tecnologia.E a nossa news não acaba por ai. Ainda nessa edição, vamos falar sobre:

Amanhã ás 20h, eu, Gabriel Lages e Allan Sene iremos fazer uma live falando sobre o Challenge do State of Data Brazil, que já está no ar e você pode participar para consegui ganhar prêmios incríveis. Nessa live vamos dar algumas dicas de como extrair o melhor da competição e aumentar suas chances de conseguir vencê-la. Já acessa o link da live e coloque o lembrete para não perder esse nosso papo. Te vejo lá!

A indústria de tecnologia tem passado por algumas crises esse ano. Os problemas vão de centenas de empresas realizando demissões até a desvalorização que a NASDAQ tem tido esse ano. Os motivos são vários para isso (a CNBC fez uma matéria bem completa explicando alguns possíveis motivos), mas parece que tem preocupado até a Y Combinator: a maior aceleradora de startups do mundo.Em uma carta enviada a fundadores, a YC recomendou que se preparem para o pior, uma vez que ainda é muito incerta a situação economica, dada a alta de juros que os Estados Unidos tem enfrentado. Essa matéria da Exame fala como até mesmo algumas empresas no Brasil já estão sentindo os efeitos, como QuintoAndar e Facily. (em Português)

O usuário do Github ReeceGoding fez um trabalho muito legal em organizar seu aprendizado (e frustração) com a linguagem R, levantando seus pontos fracos e fortes. Embora tenha sido feito sobre R, esse tipo de exercício pode (e deveria) ser feito sobre qualquer linguagem, mostrando os tradeoffs e no que elas são boas e ruins. Espero muito que esse tipo de trabalho sirva de inspiração para muitos outros. (em Inglês)

 

Matt Bell estava de férias em Roatan quando recebeu seu acesso ao DALLE-2, a IA da OpenAI capaz de gerar imagem a partir de texto. Então, ele teve uma ideia: se eu criar imagens falsas das minhas férias, as pessoas irão perceber?

muito legal. (em Inglês)

A empresa do Facebook deu um grande passo para a pesquisa em modelos de linguagens. Eles criaram um modelo muito parecido com o GPT-3 (incluindo seus viéses e toxicidade) e o tornaram open-source, diferente da OpenAI, que criou um serviço para utilizar o modelo, e não compartilhou o código nem o modelo em si. A principal intenção do Meta é justamente que mais pessoas possam ter acesso e entender os perigos, falhas e defeitos que tais modelos gigantescos de linguagem possuem. (em Inglês)

Essa discussão no Hacker News é bem interessante, onde diferentes visões sobre os mais comuns formatos de dados tabulares são dadas. (em Inglês)

Um dos profissionais de dados que mais tem ganho destaque nos últimos tempos é o DataOps Engineer. Esse papel na área de dados ainda é muito novo, e suas atribuições são muitas das vezes confundidas. O pessoal do Data Kitchen reuniu algumas informações para esclarecer sobre onde está o valor de negócio entregue por esse profissional. (em Inglês)

VAGAS DA SEMANA

  • Python e/ou Go

  • Spark

  • EXP criando serviços robustos e resilientes

  • EXP com microsserviços

  • EXP com algum serviço de cloud

  • Superior completo

  • Python

  • Comunicativo

  • Conhecimento de negócio

Detecte data e model drift com EurybiaCompartilhado no nosso Slack, essa ferramenta promete ajudar na produtização de modelos de Machine Learning, identificado data drift e model drift, além de validar dados antes de colocar modelos em produção. (em Inglês)

"Cuidado ao estacionar no campus da universidade. Eu tinha dois papers de ML dentro do carro e alguém quebrou a janela e deixou mais dois"

As big techs foram responsáveis por gerar US$ 1,4 tri no último ano (a nível de comparação, isso é maior que o PIB do México, e quase maior que o do Brasil). Mas, como e de onde veio esse dinheiro? O pessoal do Visual Capitalist fez um breakdown bem interessante sobre as fonte de receitas de algumas das maiores empresas do mundo. (em Inglês)

24 de Maio às 20h - Evento Gratuito e 100% Online

25 de Maio - Evento Gratuito e 100% Online

01 a 03 de Junho - Evento Gratuito e 100% Online

04 de Junho - Evento Gratuito e 100% Online

Obs: Call for papers já está aberto

27 a 30 de Junho - Evento Gratuito e 100% Online

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

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