Os erros mais comuns de Cientistas de Dados Juniores

Vamos falar sobre demissões e o que está acontecendo com o mercado de dados na nossa live Como funciona o DALL-E 2 por debaixo dos panos

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Data Hackers
July 04, 2022

Fala, Data Hackers. Seja muito bem-vindos a mais uma newsletter! Essa semana, você irá conferir uma discussão sobre os erros mais comuns cometido por profissionais juniores em dados, além de conteúdos que vão desde a pesquisa anual do StackOverflow a até porque você não vai ver tão cedo androides do filme "Eu, Robô" andando pelas ruas.E nossa newsletter não para por aí. Ainda hoje você vai ver sobre:

Live: Layoffs e o futuro do mercado de dadosÉ muito difícil estar acompanhando as notícias sobre a indústria de tecnologia e não esbarrar em uma notícia sobre demissão que está rolando em startups. Mas, o que será que está rolando? A área de dados pode ser impactada? O que pode acontecer no futuro?Nessa terça, eu, Allan e Lages vamos fazer uma live e bater um papo com vocês sobre esse cenário que o mundo está passando. Já assina o canal e ative a notificação para não perder! (em Português)

Essa discussão no Reddit trouxe respostas muito interessantes sobre quais são os erros mais comuns cometidos pro profissionais juniores. Você vai encontrar todo tipo de resposta, desde erros técnicos, como data leakage, até como resolver problemas. Vale muito a pena conferir para que a gente possa aprender a partir do erros dos outros. (em Inglês)

Sempre que surge uma AI nova fazendo algo espetacular, surge a discussão de quando teremos a Artificial General Intelligence, ou Inteligência Artificial Geral. Basicamente, as pessoas querem saber quando teremos uma AI que é capaz de fazer todo tipo de tarefa, mas, a verdade é que parece que isso vai ter que esperar um pouco. (em Inglês)

 

A pesquisa anual do StackOverflow está no ar e com informações muito legais sobre a comunidade de tecnologia. Confira quais foram as linguagens mais amadas, odiadas, além de informações salariais e demográficas. (em Inglês)

O BentoML é uma ferramenta bem legal para servir modelos de Machine Learning, e eles fizeram esse post falando sobre as diferenças que frameworks famosos como Flask e FastAPI possuem, com suas vantagens e limitações. O próprio BentoML é comparado no post.

! (em Inglês)

Feature Stores tem se tornada uma das grandes aliadas de cientistas de dados na criação de modelos de machine learning. Esse post do ODSC dá um pouco de contexto sobre o momento dessa ferramenta na indústria. (em Inglês)

DALL-E 2 é uma das AI mais impressionantes que existem na atualidade.

que você escreva, essa IA gera muita curiosidade sobre como funciona e até onde vai sua capacidade. Confira essa post super completo contando tudo sobre o DALLE-2 (em Inglês)

Efficient Python Tricks and Tools for Data ScientistsPra quem está buscando uma fonte gratuita para aprender a extrair o melhor da linguagem Python, esse e-book é pra você. Podendo ser consumido direto do navegador, ele contém dicas de como usar desde as bibliotecas embutidas da linguagem, até pacotes famosos como Pandas e NumPy. (em Inglês)

VAGAS DA SEMANA

  • Pelo menos 1 ano de EXP

  • Python

  • Estatística

  • EXP com Data Science em produção

  • Pelo menos 4 anos de EXP

  • Superior completo

  • Inglês fluente

Mande essa playlist pro seu amigo Engenheiro de Dados começar bem o dia

Fizeram uma animação dos navegadores web mais baixados ao longo dos anos. Muito interessante ver como navegadores como o Internet Explorer chegaram a fazer parte de mais de 90% dos usuários de internet no mundo. (em Inglês)

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

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