Como aprender Data Science mesmo que você esteja sem grana

Dicas e truques de Machine Learning da Universidade de Stanford em português!

Author

Data Hackers
October 22, 2018

Fala Data Hacker! Como estão as coisas??? Chegamos a 40ª semana desde que iniciamos a newsletter!!!Hoje o foco da newsletter é um só: Vamos dar todas as dicas para alguém que quer aprender Data Science mas não pode desembolsar uma grana para pagar cursos ou Faculdade na área. Vamos dar um guia passo a passo por onde começar, disponibilizar o máximo de materiais gratuitos e ainda dar dicas de emprego ao final!

 JÁ SOMOS MAIS DE 1.000  DATAHACKERS NO SLACK 

No slack do data hackers você vai encontrar os seguintes canais: #carreira, #data-science, #data-viz, #data-engineering, #estudos, #jobs, #machine-learning e #eventos

Aprender Data Science, vai muito além de fazer um curso e ganhar um certificado. Durante esse o processo de aprendizado o Data Scientist vai precisar obter uma série de habilidades que a maioria das pessoas nem imagina existir.

Como Data Hackers, acreditamos que existem várias formas de adquirir esses conhecimentos, em algumas delas como em faculdades, bootcamps e alguns tipos de cursos online você vai precisar desembolsar uma grana (nós mesmo oferecemos um

que é pago) mas existem muitas outras formas de aprender sem gastar nem um centavo e justamente disso que esse

trata! (em inglês)

E se uma das melhores universidades do mundo disponibilizasse várias dicas de Machine Learning de forma gratuita e 100% em português?

Foi exatamente isso que a Universidade de Stanford fez, confira os materiais a baixo:

O Data Hacker Anderson Sionek fez um post sensacional sobre a habilidade chave que qualquer cientista de dados vai precisar desenvolver se quiser avançar na na área.

Segundo o autor existe uma habilidade que pode te diferenciar da massa de cientistas de dados disponível no mercado.

ele mostra um exemplo de como aplicá-la na construção de um modelo behaviour score. (em português)

Os sistemas de controle de versão de software, são uma ótima alternativa para dar mais produtividade e segurança para as equipes de desenvolvimento. Em Data Science, fazer estudos compartilháveis e reproduzíveis é essencial para garantir o melhor fluxo. 

O

tem o objetivo de facilitar a vida de equipes de DS e ML e foi desenvolvido para suportar grandes arquivos de dados, modelos de machine learning, data sets e métricas. (em inglês)

Análises de Cluster são alguns dos modelos mais utilizados em Machine Learning e podem ser aplicados para solucionar diferentes problemas.

Spencer Norris faz uma breve descrição de 3 métodos de clusterização bem populares e explica quando utilizar cada um deles. (em inglês)

Descubra de uma vez por todas como mudar o hardware do seu computador para trabalhar com deep learning. (em inglês)

Desafio PyTorch: Programa de Bolsas do FacebookA Udacity e o Facebook vão dar 10.000 bolsas de estudos para aprender como construir, treinar e implementar modelos de Deep Learning com o Pytorch 

VAGAS DA SEMANA

Conhecimento em: Scala, Python ou R; Bancos SQL ou NoSQL; Domínio de matemática e estatística.

Habilidade de conduzir análises quantitativas consistentes e claras, desde a abordagem ao problema até a apresentação dos resultados

Como os líderes dos países estão tornando o mundo menos democráticoNeste artigo recheado de Data Vizualization a Bloomberg mostra como aos poucos o mundo tem se tornado menos democrático nos últimos anos. O artigo mostra que países como Turquia, Estados Unidos, Hungria e até mesmo o Brasil lideram a lista. (em inglês).

PRÓXIMOS EVENTOS E MEETUPS

05 de Dezembro

São Paulo/SP - R$ 250 ~ R$ 500

10 e 11 de Novembro (sábado e domingo)

Belo Horizonte/MG- R$ 899

10 de Novembro

Belo Horizonte/MG- Gratuito (somente mulheres)