Fala, Data Hacker! Como vai você? Esperamos que muito bem! Quem ainda não está passando dificuldade pra montar o time dos sonhos? O destaque dessa news é pra todos nós que batemos cabeça com os CLevel sobre como deve ser a configuração ideal de um time de Dados dentro da sua organização.Em um texto incrível, a Cassie Kozyrkov da Google explica quais são os papeis essenciais para todo o time e como esse time deve comportar.Além disso, trouxemos vários tutoriais legais, alguns papos polêmicos e muita informação! Vamo nessa?!
Muito mais do que só de Engenheiros e Cientistas de dados: seu time de dados precisa de muito mais papéis do que parece. Nesse post a genial Cassie Kozyrkov, Head de Data Intelligence na Google, compila as 10 posições mais comuns e importante em times de dados. Do Social Scientist ao Estatístico, cada um tem uma função necessária para a entrega de real valor nas organizações.Cassie ainda termina o texto falando sobre o tamanho ideal dos times de dados, fazendo uma analogia com uma pizzaria. Imperdível esse texto! Mama mia! (em Inglês)
O Data Hacker Lukas Iepsen fez um tutorial bacana utilizando sklearn para identificar dígitos no famoso dataset
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Em um tutorial simples e curso, Lukas mostra como obter os dados e treinar um classificador MLP (Multi-Layer Perceptron), que nada mais é que uma rede neural de várias camadas, usando a biblioteca mais famosa do mundo para Machine Learning! (em Português)
Já te pediram o CPF na farmácia né? O meu também. Nesse artigo, o Data Hacker Anderson Amaral levanta várias aplicações possíveis desses dados que as redes de farmácias podem fazer.
Com os dados de compras associados a uma pessoa, realmente "o céu é o limite" para tais empresas começarem a inferir várias coisas sobre os hábitos dos seus clientes. Onde será que isso vai dar?! (em Português)
Em mais um post incrível, a cientista de dados Vicki Boykis levanta o quão é importante para um data scientist conseguir "vender" seus resultados. É imprescindível, principalmente no mundo de consultoria, que o profissional de dados, além de expert, consiga convencer os decisores sobre suas teses. "Um cientista de dados ruim, não faz reuniões com executivos, não tem suas análises levadas a sério, nem tem seus emails respondidos com perguntas e dúvidas instigantes." (em Português)
Quando as organizações vão pra cloud, muitas delas ficam em dúvida sobre qual tipo de datastore usar. Com uma explicação bem detalhada e com exemplos, Lars Kamp do Intermix fez esse post explicando as diferenças entre os OLAP e OLTP disponibilizados pela AWS. (em Inglês)
VAGAS DA SEMANA
Conhecimentos em ML, otimização e estatística;
Conhecimentos em Marketing online e offline;
R (Desejável), Python;
SQL Avançado;
AWS;
Python ou Scala.;
Ferramentas de Viz (Tableau, Qlik, etc);
Arquitetura de Sistemas;
Voos Domésticos e Internacionais nos USA em 2018Uma bela visualização disponibilizada via Tableau encontrada lá no Reddit /r/dataisbeautiful mostrando como os voos domésticos e internacionais no USA. Trabalho do Stephen Lam, que você pode baixar e explorar no seu próprio Tableau Desktop! (em inglês)
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