Fala, Data Hacker, estamos de volta em mais uma news! Essa edição tá recheada de referência das maiores organizações DO MUNDO, sobre dados! Tem FBI, AWS, Meta e a até a Apple, que lançou um paper muito massa, contando sobre o Trinity, plataforma no-code que deixa pessoas que não sabem codar, criar seus próprios modelos de Machine Learning!Além disso, nessa edição você vai conferir:
Vagas, eventos e mais!
ÚLTIMO DIA!! Nos ajude a traçar a visão do mercado de dados com o State of Data Brasil 2021!
Estamos chegando na reta final da pesquisa criada pelo Data Hackers + Bain & Company: o State of Data Brazil. Ainda dá tempo de participar dela. Se você ainda não respondeu, essa é a sua chance! Clique aqui para acessar a pesquisa.
A Apple não aparece muito com publicações, projetos e papers sobre Data & AI, mesmo tendo adquirido várias empresas especializadas no assunto, como a Turi do Prof. Carlos Guestrin. Nessa publicação recente, porém, a Apple apresenta como construiu a Trinity: Plataforma No-Code para desenvolver modelos de ML sobre datasets espaciais complexos. Dessa forma, a Apple pode disponibilizar na mão de Experts de domínio, que não são programadores, uma poderosa forma de se usar CNN, em uma interface simples e intuitiva, que também entrega os modelos de forma escalável. Imperdível! (em Inglês)
Se você é neurado com privacidade, LEIA esse post! Nessa semana, algumas fontes da Forbes divulgaram um material em que o FBI explica como ele pode obter dados em cada grande app de mensagem, como WhatsApp, Signal e WeChat.
Informações como lista de contato, último login, e até conteúdo parcial das mensagens, pode ser acessado pelo Bureau. O post deixa claro que essas técnicas são usadas somente em intervenções legais. (em Inglês)
A maior cloud do mundo, a AWS, acabou de encerrar um dos maiores eventos de Tecnologia do Mundo: o ReInvent. Nesse evento, ela apresenta seus principais lançamentos. Na área de Data, IoT e Machine Learning tem muita coisa nova legal. Listei aqui os 5 principais pra você dar uma checada:
(em Inglês)
Trabalhar com dados na casa de milhões de linhas em Python, ás vezes, pode virar um gargalo até na nuvem. Esse post aqui fala do framework
, uma solução nova, serverless, na nuvem, que promete Pandas 30x mais rápido! E num custo-benefício bem bacana. Não testei, mas gente muito fera tem dito que é promissor! (Em Inglês)
Dois gigantes da Tecnologia, Meta (ex-Facebook) e Amazon Web Services se juntam em parceria inédita: a Meta vai usar AWS para acelerar o desenvolvimento de novos produtos e a Meta vai ajudar a AWS na utilização do framework PyTorch com seus clientes. Que mais pode sair dessa junção de gigantes hein?! Mais detalhes no post. (em Inglês)
Trabalhar com Latitude e Longitude é um job que aparece vez ou outra na vida de quem trabalha com dados. Mas relaxa, não é aquele bicho de sete-cabeças, não. Neste post bem legal, o Data Hacker Caio Estrela conta como usar a lib haversine, como calcular distância entre 2 pontos no globo e até como trabalhar com CEP! (em Português)
VAGAS DA SEMANA
Conhecimento em ML, DL e Estatística
Exp. com Python
Interesse em explicabilidade e causalidade
Processos e metodologias ágeis
Inglês Fluente
SQL, Python, ferramentas de dataviz (Tableau, Looker, QuickSight, etc.);
Comunicação clara e assertiva;
Velocidade de tomada de decisão e entrega;
Disposição a riscos;
Gilberto Titericz, o mestre Giba, no Let's Data PodcastNossos amigos do Let's Data levaram um baita convidado pro podcast deles nessa semana: o mestre Gilberto Titericz, o Giba, Kaggle Grandmaster e Senior Data Scientist na NVIDIA. Giba conta sobre sua carreira, como que ele conseguiu chegar no topo do ranking no Kaggle e dá várias dicas para Cientistas de Dados. Se não viu ao vivo, vai perder de novo?! (em Português)
Os cara sai da Estatística, mas a Estatística não sai dos cara... 🥸
Dica do Paulo Vasconcellos.
Nossos filhos e filhas devem/vão sofrer bastante, com caras/minas como a gente, apaixonados por dados, né? Segue essa dica então: o Gulrez Khan, Lead Data Scientist no PayPal, contou como que ele fez para ensinar sua filha de 9 dar os primeiros passos em Análise de Dados, sem nem ter saído do ensino fundamental! haha. Imagina depois que formar! (em Inglês)
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