Um episódio cuja pauta foi cocriada com IAs generativas só poderia estar muito intrigante. Convidamos o especialista Daniel Romero para nos contar um pouco sobre os bastidores dessas ferramentas que tão dando o que falar. Vem ouvir esse episódio que vai te deixar com muita vontade de estudar mais sobre o desenvolvimento dessas IAs. --------Apoie o pizza:Se você ou sua empresa deseja apadrinhar episódios do Pizza e contribuir com a disseminação do conteúdo de ciência de dados em português, manda um e-mail pra gente. --------Tópicos desse episódio: Quem é e o que faz a nossa convidada? ChatGPT Bard IAs generativas Arquitetura LLMs Muitas indicações de conteúdo para não ficar de fora da conversa   Participantes: Daniel Romero Twitter LinkedIn Instagram Site   Leticia Portella Twitter   Ana Cecília Vieira Twitter  Escute agora:Links: Episódio Anterior do Pizza Canal de notícias do Pizza de Dados no Telegram Grupo ‘Amantes do Pizza’ no Telegram Pythorch Scikit-learn ChatGPT Redes neurais Modelo Transformer RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) Fine turning 1984 (livro) Chain of thought Self refinement Guardrails (Nvidia) Guidance (Microsoft) Árvore de Decisão KNN David Shapiro Benevolent by design Natural language cognitive architecture Episódio 37: Reconhecimento facial e ética Keynote: Dodging AI Dystopia: you can't save the world alone (Dr. Nakeema Stefflbauer) Computação em nuvem Llama (Meta) Alpaca (Stanford) Vicuna Dolly MPT7B(Mosaic) GPU SRE  DevOps MLops LLM PaLM 2 GPT4 MPT-7B Midjourney Whisper (OpenAI) Sam Altman ChromaDB Vector Database Modelo de embedding Building LLM Applications for Production Designing Machine Learning Systems Lillian Weng Prompt Engineering Reinforcement Learning from Human Feedback Fala Comigo AI JusGPT  --------Créditos:EdiçãoEsse episódio foi editado pela Jessica Correa. Valeu Jessica! --------Escute:

Um episódio cuja pauta foi cocriada com IAs generativas só poderia estar muito intrigante. Convidamos o especialista Daniel Romero para nos contar um pouco sobre os bastidores dessas ferramentas que tão dando o que falar. Vem ouvir esse episódio que vai te deixar com muita vontade de estudar mais sobre o desenvolvimento dessas IAs. --------Apoie o pizza: Se você ou sua empresa deseja apadrinhar episódios do Pizza e contribuir com a disseminação do conteúdo de ciência de dados em português, <a href="mailto:pizzadedados@gmail.com">manda um e-mail pra gente</a>. --------Tópicos desse episódio: <ul> <li>Quem é e o que faz a nossa convidada?</li> <li>ChatGPT</li> <li>Bard</li> <li>IAs generativas</li> <li>Arquitetura</li> <li>LLMs</li> <li>Muitas indicações de conteúdo para não ficar de fora da conversa</li> </ul>  Participantes: <ul> <li>Daniel Romero <ul> <li><a href="https://twitter.com/infoslack" rel="nofollow" target="_blank">Twitter</a></li> <li><a href="https://www.linkedin.com/in/infoslack" rel="nofollow" target="_blank">LinkedIn</a></li> <li><a href="https://www.instagram.com/infoslack" rel="nofollow" target="_blank">Instagram</a></li> <li><a href="https://www.youtube.com/@daniel_romero" rel="nofollow" target="_blank">Site</a></li> </ul> </li> <li>Leticia Portella <ul> <li><a href="https://twitter.com/leleportella" rel="nofollow" target="_blank">Twitter</a></li> </ul> </li> <li>Ana Cecília Vieira <ul> <li><a href="https://twitter.com/cecivieira" rel="nofollow" target="_blank">Twitter</a></li> </ul> </li></ul>Escute agora: Links: <ul> <li><a href="https://podcast.pizzadedados.com/e/episodio-047/" rel="nofollow" target="_blank">Episódio Anterior do Pizza</a></li> <li><a href="https://t.me/amantesdopizza" rel="nofollow" target="_blank">Canal de notícias do Pizza de Dados no Telegram</a></li> <li><a href="https://t.me/pizzadedados" rel="nofollow" target="_blank">Grupo ‘Amantes do Pizza’ no Telegram</a></li> <li><a href="https://pytorch.org/" rel="nofollow" target="_blank">Pythorch</a></li> <li><a href="https://scikit-learn.org/" rel="nofollow" target="_blank">Scikit-learn</a></li> <li><a href="https://openai.com/blog/chatgpt" rel="nofollow" target="_blank">ChatGPT</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Rede_Neural" rel="nofollow" target="_blank">Redes neurais</a></li> <li><a href="https://blog.nvidia.com.br/2022/04/19/o-que-e-um-modelo-transformer/" rel="nofollow" target="_blank">Modelo Transformer</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning_from_human_feedback" rel="nofollow" target="_blank">RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Fine-tuning_(machine_learning)" rel="nofollow" target="_blank">Fine turning</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/1984_(livro)" rel="nofollow" target="_blank">1984 (livro)</a></li> <li><a href="https://learnprompting.org/pt/docs/intermediate/chain_of_thought" rel="nofollow" target="_blank">Chain of thought</a></li> <li><a href="https://kargarisaac.medium.com/self-refine-a-new-milestone-in-the-ai-era-ac51568873da" rel="nofollow" target="_blank">Self refinement</a></li> <li><a href="https://blogs.nvidia.com/blog/2023/04/25/ai-chatbot-guardrails-nemo/" rel="nofollow" target="_blank">Guardrails (Nvidia)</a></li> <li><a href="https://github.com/microsoft/guidance" rel="nofollow" target="_blank">Guidance (Microsoft)</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/%C3%81rvore_de_decis%C3%A3o" rel="nofollow" target="_blank">Árvore de Decisão</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/K-nearest_neighbors_algorithm" rel="nofollow" target="_blank">KNN</a></li> <li><a href="https://github.com/daveshap" rel="nofollow" target="_blank">David Shapiro</a></li> <li><a href="https://github.com/daveshap/BenevolentByDesign" rel="nofollow" target="_blank">Benevolent by design</a></li> <li><a href="https://github.com/daveshap/NaturalLanguageCognitiveArchitecture" rel="nofollow" target="_blank">Natural language cognitive architecture</a></li> <li><a href="https://open.spotify.com/episode/75Lq7VfAoSSaWfVpsXPAtS?si=ba4ba554e3704de1" rel="nofollow" target="_blank">Episódio 37: Reconhecimento facial e ética</a></li> <li><a href="https://www.youtube.com/watch?v=TKQYq7oWgMk" rel="nofollow" target="_blank">Keynote: Dodging AI Dystopia: you can't save the world alone (Dr. Nakeema Stefflbauer)</a></li> <li><a href="https://azure.microsoft.com/pt-br/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-cloud-computing" rel="nofollow" target="_blank">Computação em nuvem</a></li> <li><a href="https://ai.facebook.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/" rel="nofollow" target="_blank">Llama (Meta)</a></li> <li><a href="https://github.com/tloen/alpaca-lora" rel="nofollow" target="_blank">Alpaca (Stanford)</a></li> <li><a href="https://chat.lmsys.org/" rel="nofollow" target="_blank">Vicuna</a></li> <li><a href="https://www.databricks.com/blog/2023/03/24/hello-dolly-democratizing-magic-chatgpt-open-models.html" rel="nofollow" target="_blank">Dolly</a></li> <li><a href="https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b" rel="nofollow" target="_blank">MPT7B(Mosaic)</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Unidade_de_processamento_gr%C3%A1fico" rel="nofollow" target="_blank">GPU</a></li> <li><a href="https://www.redhat.com/pt-br/topics/devops/what-is-sre" rel="nofollow" target="_blank">SRE </a></li> <li><a href="https://www.alura.com.br/artigos/devops-o-que-e" rel="nofollow" target="_blank">DevOps</a></li> <li><a href="https://blog.nvidia.com.br/2020/09/08/o-que-e-mlops/" rel="nofollow" target="_blank">MLops</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model" rel="nofollow" target="_blank">LLM</a></li> <li><a href="https://ai.google/discover/palm2" rel="nofollow" target="_blank">PaLM 2</a></li> <li><a href="https://openai.com/product/gpt-4" rel="nofollow" target="_blank">GPT4</a></li> <li><a href="https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b" rel="nofollow" target="_blank">MPT-7B</a></li> <li><a href="https://www.midjourney.com/home/?callbackUrl=%2Fapp%2F" rel="nofollow" target="_blank">Midjourney</a></li> <li><a href="https://openai.com/research/whisper" rel="nofollow" target="_blank">Whisper (OpenAI)</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Sam_Altman" rel="nofollow" target="_blank">Sam Altman</a></li> <li><a href="https://www.trychroma.com/" rel="nofollow" target="_blank">ChromaDB</a></li> <li><a href="https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/concepts-ai/vectordb" rel="nofollow" target="_blank">Vector Database</a></li> <li><a href="https://es.wikipedia.org/wiki/Word_embedding" rel="nofollow" target="_blank">Modelo de embedding</a></li> <li><a href="https://huyenchip.com/2023/04/11/llm-engineering.html" rel="nofollow" target="_blank">Building LLM Applications for Production</a></li> <li><a href="https://www.oreilly.com/library/view/designing-machine-learning/9781098107956/" rel="nofollow" target="_blank">Designing Machine Learning Systems</a></li> <li><a href="https://lilianweng.github.io/posts/2023-03-15-prompt-engineering/" rel="nofollow" target="_blank">Lillian Weng</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Prompt_engineering" rel="nofollow" target="_blank">Prompt Engineering</a></li> <li><a href="https://huyenchip.com/2023/05/02/rlhf.html" rel="nofollow" target="_blank">Reinforcement Learning from Human Feedback</a></li> <li><a href="https://falacomigo.ai/" rel="nofollow" target="_blank">Fala Comigo AI</a></li> <li><a href="https://jusgpt.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">JusGPT</a></li> </ul> --------Créditos: Edição Esse episódio foi editado pela <a href="mailto:jessicacorrea@outlook.com">Jessica Correa</a>. Valeu Jessica! --------Escute:

Episódio 048: IAs generativas

A entrevistada, Carla Florida, desse episódio trás experiências como pesquisadora de inteligência artifical na ICI UPB (universidade) da Bolívia. Vem assistir e dizer pra gente o que tu achou.Apoie o pizza:Se você ou sua empresa deseja apadrinhar episódios do Pizza e contribuir com a disseminação do conteúdo de ciência de dados em português, manda um e-mail pra gente. --------  Participantes: Carla Florida Instagram   Ana Cecília Vieira Twitter  Escute agora:Recomendação de leitura:  Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn e TensorFlow (Hands–On Machine Learning with Scikit–Learn and TensorFlow)   --------Créditos:ProduçãoEsse episódio foi produzido com a colaboração de Ana Cecília Vieira. --------Escute:

A entrevistada, Carla Florida, desse episódio trás experiências como pesquisadora de inteligência artifical na ICI UPB (universidade) da Bolívia. Vem assistir e dizer pra gente o que tu achou.Apoie o pizza: Se você ou sua empresa deseja apadrinhar episódios do Pizza e contribuir com a disseminação do conteúdo de ciência de dados em português, <a href="mailto:pizzadedados@gmail.com">manda um e-mail pra gente</a>. --------  Participantes: <ul> <li>Carla Florida <ul> <li><a href="https://instagram.com/carli.code" rel="nofollow" target="_blank">Instagram</a></li> </ul> </li> <li>Ana Cecília Vieira <ul> <li><a href="https://twitter.com/cecivieira" rel="nofollow" target="_blank">Twitter</a></li> </ul> </li></ul>Escute agora: Recomendação de leitura: <ul> <ul> <li><a href="https://www.oreilly.com/library/view/maos-a-obra/9788550803814/" rel="nofollow" target="_blank">Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn e TensorFlow (Hands–On Machine Learning with Scikit–Learn and TensorFlow)</a></li> </ul> </ul> --------Créditos: Produção Esse episódio foi produzido com a colaboração de <a href="https://twitter.com/cecivieira" rel="nofollow" target="_blank">Ana Cecília Vieira</a>. --------Escute:

PNE 004: PyCon US - Carla Florida

O encontro com entrevistado desse episódio foi inusitado, em uma fila de brinde de uma das patrocinadoras da PyCon US. Foi uma grata surpresa ter conhecido Trist'n Joseph, cientista de dados na Delta Emerald Ventures. Vem assistir e dizer pra gente o que tu achou.Apoie o pizza:Se você ou sua empresa deseja apadrinhar episódios do Pizza e contribuir com a disseminação do conteúdo de ciência de dados em português, manda um e-mail pra gente. --------  Participantes: Trist'n Joseph Twitter Instagram LinkedIn   Jessica Temporal Twitter  Escute agora:Recomendação de leitura:  The Mom Test: How to talk to customers &amp; learn if your business is a good idea when everyone is lying to you   --------Créditos:ProduçãoEsse episódio foi produzido com a colaboração de Ana Cecília Vieira. --------Escute:

O encontro com entrevistado desse episódio foi inusitado, em uma fila de brinde de uma das patrocinadoras da PyCon US. Foi uma grata surpresa ter conhecido Trist'n Joseph, cientista de dados na Delta Emerald Ventures. Vem assistir e dizer pra gente o que tu achou.Apoie o pizza: Se você ou sua empresa deseja apadrinhar episódios do Pizza e contribuir com a disseminação do conteúdo de ciência de dados em português, <a href="mailto:pizzadedados@gmail.com">manda um e-mail pra gente</a>. --------  Participantes: <ul> <li>Trist'n Joseph <ul> <li><a href="https://twitter.com/tris_xcj" rel="nofollow" target="_blank">Twitter</a></li> <li><a href="https://instagram.com/tris_xcj" rel="nofollow" target="_blank">Instagram</a></li> <li><a href="https://www.linkedin.com/in/trisxcj1" rel="nofollow" target="_blank">LinkedIn</a></li> </ul> </li> <li>Jessica Temporal <ul> <li><a href="https://twitter.com/jesstemporal" rel="nofollow" target="_blank">Twitter</a></li> </ul> </li></ul>Escute agora: Recomendação de leitura: <ul> <ul> <li><a href="https://www.amazon.com.br/dp/1492180742?geniuslink=true" rel="nofollow" target="_blank">The Mom Test: How to talk to customers &amp; learn if your business is a good idea when everyone is lying to you</a></li> </ul> </ul> --------Créditos: Produção Esse episódio foi produzido com a colaboração de <a href="https://twitter.com/cecivieira" rel="nofollow" target="_blank">Ana Cecília Vieira</a>. --------Escute:

PNE 003: PyCon US - Trist’n Joseph

Foi uma experiência muito massa encontrar nossas entrevistadas presencialmente!! A pessoa entrevistada desse episódio é Marco Carranza, empresário e CTO da TeamCore Solucion. Vem assistir e dizer pra gente o que tu achou.Apoie o pizza:Se você ou sua empresa deseja apadrinhar episódios do Pizza e contribuir com a disseminação do conteúdo de ciência de dados em português, manda um e-mail pra gente. --------  Participantes: Marco Carranza Twitter   Ana Cecília Vieira Twitter  Escute agora:Recomendação de leitura:  Designing Data-Intensive Applications   --------Créditos:ProduçãoEsse episódio foi produzido com a colaboração de Ana Cecília Vieira. --------Escute:

Foi uma experiência muito massa encontrar nossas entrevistadas presencialmente!! A pessoa entrevistada desse episódio é Marco Carranza, empresário e CTO da TeamCore Solucion. Vem assistir e dizer pra gente o que tu achou.Apoie o pizza: Se você ou sua empresa deseja apadrinhar episódios do Pizza e contribuir com a disseminação do conteúdo de ciência de dados em português, <a href="mailto:pizzadedados@gmail.com">manda um e-mail pra gente</a>. --------  Participantes: <ul> <li>Marco Carranza <ul> <li><a href="https://twitter.com/mcrrnz" rel="nofollow" target="_blank">Twitter</a></li> </ul> </li> <li>Ana Cecília Vieira <ul> <li><a href="https://twitter.com/cecivieira" rel="nofollow" target="_blank">Twitter</a></li> </ul> </li></ul>Escute agora: Recomendação de leitura: <ul> <ul> <li><a href="https://www.oreilly.com/library/view/designing-data-intensive-applications/9781491903063/" rel="nofollow" target="_blank">Designing Data-Intensive Applications</a></li> </ul> </ul> --------Créditos: Produção Esse episódio foi produzido com a colaboração de <a href="https://twitter.com/cecivieira" rel="nofollow" target="_blank">Ana Cecília Vieira</a>. --------Escute:

PNE 002: PyCon US - Marco Carranza

Lorena Mesa

O primeiro episódio do Pizza na Estrada está no ar!!! Nossa primeira série para o Youtube trás entrevistas com profissionais e pesquisadoras na área de Ciência de Dados de todo o mundo, com aquele saborzinho que só tem no Pizza e com legenda em português. A entrevistada desse episódio foi Lorena Mesa, engenheira de dados do GitHub e presidenta da Python Software Foundation. Vem assistir e dizer pra gente o que tu achou.Apoie o pizza:Se você ou sua empresa deseja apadrinhar episódios do Pizza e contribuir com a disseminação do conteúdo de ciência de dados em português, manda um e-mail pra gente. --------  Participantes: Lorena Mesa Twitter   Jessica Temporal Twitter  Escute agora:Recomendação de leitura:  Nós somos a cidade (The city we became):   --------Créditos:ProduçãoEsse episódio foi produzido com a colaboração de Ana Cecília Vieira. --------Escute:

O primeiro episódio do Pizza na Estrada está no ar!!! Nossa primeira série para o Youtube trás entrevistas com profissionais e pesquisadoras na área de Ciência de Dados de todo o mundo, com aquele saborzinho que só tem no Pizza e com legenda em português. A entrevistada desse episódio foi Lorena Mesa, engenheira de dados do GitHub e presidenta da Python Software Foundation. Vem assistir e dizer pra gente o que tu achou.Apoie o pizza: Se você ou sua empresa deseja apadrinhar episódios do Pizza e contribuir com a disseminação do conteúdo de ciência de dados em português, <a href="mailto:pizzadedados@gmail.com">manda um e-mail pra gente</a>. --------  Participantes: <ul> <li>Lorena Mesa <ul> <li><a href="https://twitter.com/loooorenanicole" rel="nofollow" target="_blank">Twitter</a></li> </ul> </li> <li>Jessica Temporal <ul> <li><a href="https://twitter.com/jesstemporal" rel="nofollow" target="_blank">Twitter</a></li> </ul> </li></ul>Escute agora: Recomendação de leitura: <ul> <ul> <li><a href="https://www.amazon.com.br/dp/B094RBLYS3/ref=dp-kindle-redirect?_encoding=UTF8&amp;btkr=1" rel="nofollow" target="_blank">Nós somos a cidade (The city we became):</a></li> </ul> </ul> --------Créditos: Produção Esse episódio foi produzido com a colaboração de <a href="https://twitter.com/cecivieira" rel="nofollow" target="_blank">Ana Cecília Vieira</a>. --------Escute:

PNE 001: PyCon US - Lorena Mesa

Nesse episódio chamamos a cientista e professora Patricia Takako Endo pra conversar com a gente. Além de uma pesquisadora incrível que conta sua história da engenharia da computação até trabalhar com dados de saúde, ela também nos conta sobre ser uma das vencedoras do prêmio Mulheres na Ciência Brasil 2022, promovido pela Unesco e L'oreal. Vem ouvir esse episódio incrível num papo que poderia não ter fim!    Spotify: https://open.spotify.com/show/5k0Ei0M...  Facebook : http://fb.com/pizzadedados  Twitter: https://twitter.com/pizzadedados/ Instagram: https://www.instagram.com/pizzadedados/    # Apoie o pizza:   Se você ou sua empresa deseja apadrinhar episódios do Pizza e contribuir com a disseminação do conteúdo de ciência de dados em português, manda um e-mail pra gente (pizzadedados@gmail.com).   # Participantes:    - Leticia Portella: https://twitter.com/leleportella   - Jessica Temporal: https://twitter.com/jesstemporal    - Patricia Takako Endo: https://twitter.com/patricia_endo   --------  # Links:  ## Recadinhos  Episódio Anterior do Pizza: https://podcast.pizzadedados.com/e/episodio-046/  Lista "Convidadas do Pizza": https://twitter.com/i/lists/1534886885847343106?s=20 CSV Conf: https://csvconf.com/ Livro “Python for data analysis”:  https://wesmckinney.com/book/     ## Menções durante o episódios     Assunto: link DotLab Brasil: https://linktr.ee/dotlabbrazil  Trajetórias inspiradoras de mulheres pesquisadoras de Pernambuco:  https://www.youtube.com/watch?v=KTEDZbWKBo0 Computação nas nuvens: https://pt.wikipedia.org/wiki/Computa%C3%A7%C3%A3o_em_nuvem  DCU - Dublin City University: https://www.dcu.ie/ Inteligência Artificial: https://pt.wikipedia.org/wiki/Intelig%C3%AAncia_artificial  Prêmio Mulheres na Ciência - Reportagem da Vogue: https://vogue.globo.com/wellness/noticia/2022/11/7-cientistas-brasileiras-sao-premiadas-em-iniciativa-que-promove-a-igualdade-de-generos-na-ciencia.ghtml  Programa Mãe Coruja Pernambucana: https://siteal.iiep.unesco.org/sites/default/files/sit_accion_files/br_5110.pdf  Machine Learning (Aprendizado de máquina): https://pt.wikipedia.org/wiki/Aprendizado_de_m%C3%A1quina  CNPQ: https://pt.wikipedia.org/wiki/Conselho_Nacional_de_Desenvolvimento_Cient%C3%ADfico_e_Tecnol%C3%B3gico  AWS: https://pt.wikipedia.org/wiki/Amazon_Web_Services 

Nesse episódio chamamos a cientista e professora Patricia Takako Endo pra conversar com a gente. Além de uma pesquisadora incrível que conta sua história da engenharia da computação até trabalhar com dados de saúde, ela também nos conta sobre ser uma das vencedoras do prêmio Mulheres na Ciência Brasil 2022, promovido pela Unesco e L'oreal. Vem ouvir esse episódio incrível num papo que poderia não ter fim!  Spotify: <a href="https://open.spotify.com/show/5k0Ei0M..." rel="nofollow" target="_blank">https://open.spotify.com/show/5k0Ei0M... </a> Facebook :<a href="https://www.youtube.com/redirect?event=video_description&amp;redir_token=QUFFLUhqa0xUT2J3NmF0dDYtLW5URVI4UGdQUTdESzlfZ3xBQ3Jtc0trX1RsSUdoVU85cHFONFB6bHZ1VXVZZHFoRVREalpQb0xvdzFFQjF5TzNOdEtVZTdmdkNtWGQ1bWNwT18xVTlmQWxLbkp0U2E0NjRRc0RWVkJqdGpVQnRfZFlzX2ZhX1IzQmxXeXVwdHU3VW1idDYzOA&amp;q=http%3A%2F%2Ffb.com%2Fpizzadedados" rel="nofollow" target="_blank"> http://fb.com/pizzadedados</a> Twitter:<a href="https://www.youtube.com/redirect?event=video_description&amp;redir_token=QUFFLUhqbE5UOHlGbHJZVTZ2Q3FvUEdlbngxcWIycnRMd3xBQ3Jtc0tsSFB0ZG9faFhTVktaVGVmZUxRelNoUVVwemhtejJReVNaZVNZWmZhWGotVFlfTW80RTYyTTN2SVRJQkFMNG9tR1ZGUWgwZVpJZlI4YnlGSkVzT1JIQmhDQ19DeDZzT2ZhNXZaTXNvWnZaSHB6R2Jlcw&amp;q=https%3A%2F%2Ftwitter.com%2Fpizzadedados%2F" rel="nofollow" target="_blank"> </a><a href="https://twitter.com/pizzadedados/" rel="nofollow" target="_blank">https://twitter.com/pizzadedados/</a> Instagram:<a href="https://www.youtube.com/redirect?event=video_description&amp;redir_token=QUFFLUhqbm84NjFaVEhDREcydEpvVDFIYTcyUDJhLWw0Z3xBQ3Jtc0tuZTM2bTM4WFFPblFoT0lNcFJXdTUtdUFLTG0tOV9JRHFYWnFIcjdLb0JvSHhqMS11aVRSX01FejNJWmk1TG9lY3RkUVJ5LTk1bWdiOVUtOXVnSkU1WGxqYUgzTEdVMmt1RVN2SUFJSFBiMEY0WXFKUQ&amp;q=https%3A%2F%2Fwww.instagram.com%2Fpizzadedados%2F" rel="nofollow" target="_blank"> https://www.instagram.com/pizzadedados/</a> # Apoie o pizza: Se você ou sua empresa deseja apadrinhar episódios do Pizza e contribuir com a disseminação do conteúdo de ciência de dados em português, manda um e-mail pra gente (<a href="mailto:pizzadedados@gmail.com">pizzadedados@gmail.com</a>). # Participantes:  - Leticia Portella: <a href="https://twitter.com/leleportella" rel="nofollow" target="_blank">https://twitter.com/leleportella</a> - Jessica Temporal:<a href="https://www.youtube.com/redirect?event=video_description&amp;redir_token=QUFFLUhqbEJzbmw1WFhPc25EallTZTNLcjJWT3ZON3dHUXxBQ3Jtc0tsUGg4cVFycjhwZGJ4QU5DTFZuSjExcm4wN1V6c243RTRWRzNLa2k1OG9DSHRmSFVLUkdpTDFNUHVQbTdURE5CMkNtWnhyOVJRaXZYb2V3RUFBWG5mU2ZiX3dVdEREYjFJTGYtLU1aUVdMaTlqWWdnMA&amp;q=https%3A%2F%2Ftwitter.com%2Fjesstemporal" rel="nofollow" target="_blank"> https://twitter.com/jesstemporal</a> - Patricia Takako Endo: <a href="https://twitter.com/patricia_endo" rel="nofollow" target="_blank">https://twitter.com/patricia_endo</a> --------  # Links:  ## Recadinhos  Episódio Anterior do Pizza:<a href="https://www.youtube.com/redirect?event=video_description&amp;redir_token=QUFFLUhqbGVpLTVyNDdJbWViSmQ3b1lTZWswXy1WSFRNd3xBQ3Jtc0ttMWp1VzV6WkZUQk9BRGRzY1pxVkhSSC1aQ0k0dGJ2Um53cWc0b25MLXE2TVVvVHYyVUpkdXpUdkhhQTI3LXR0c1E3aElTRGZYaURVdkJHeUhWSTNybldoMmlJVmVWWVlEMTlOLVZ4d3RZRUdQeHpncw&amp;q=https%3A%2F%2Fpodcast.pizzadedados.com%2Fe%2Fepisodio-036%2F" rel="nofollow" target="_blank"> </a><a href="https://podcast.pizzadedados.com/e/episodio-046/" rel="nofollow" target="_blank">https://podcast.pizzadedados.com/e/episodio-046/</a> Lista "Convidadas do Pizza": <a href="https://twitter.com/i/lists/1534886885847343106?s=20" rel="nofollow" target="_blank">https://twitter.com/i/lists/1534886885847343106?s=20</a> CSV Conf: <a href="https://csvconf.com/" rel="nofollow" target="_blank">https://csvconf.com/</a> Livro “Python for data analysis”:  <a href="https://wesmckinney.com/book/" rel="nofollow" target="_blank">https://wesmckinney.com/book/</a> ## Menções durante o episódios  Assunto: link <ol><li>DotLab Brasil: <a href="https://linktr.ee/dotlabbrazil" rel="nofollow" target="_blank">https://linktr.ee/dotlabbrazil</a> </li> <li>Trajetórias inspiradoras de mulheres pesquisadoras de Pernambuco:  <a href="https://www.youtube.com/watch?v=KTEDZbWKBo0" rel="nofollow" target="_blank">https://www.youtube.com/watch?v=KTEDZbWKBo0</a></li> <li>Computação nas nuvens: <a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Computa%C3%A7%C3%A3o_em_nuvem" rel="nofollow" target="_blank">https://pt.wikipedia.org/wiki/Computa%C3%A7%C3%A3o_em_nuvem</a> </li> <li>DCU - Dublin City University: <a href="https://www.dcu.ie/" rel="nofollow" target="_blank">https://www.dcu.ie/</a></li> <li>Inteligência Artificial: <a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Intelig%C3%AAncia_artificial" rel="nofollow" target="_blank">https://pt.wikipedia.org/wiki/Intelig%C3%AAncia_artificial</a> </li> <li>Prêmio Mulheres na Ciência - Reportagem da Vogue: <a href="https://vogue.globo.com/wellness/noticia/2022/11/7-cientistas-brasileiras-sao-premiadas-em-iniciativa-que-promove-a-igualdade-de-generos-na-ciencia.ghtml" rel="nofollow" target="_blank">https://vogue.globo.com/wellness/noticia/2022/11/7-cientistas-brasileiras-sao-premiadas-em-iniciativa-que-promove-a-igualdade-de-generos-na-ciencia.ghtml</a> </li> <li>Programa Mãe Coruja Pernambucana: <a href="https://siteal.iiep.unesco.org/sites/default/files/sit_accion_files/br_5110.pdf" rel="nofollow" target="_blank">https://siteal.iiep.unesco.org/sites/default/files/sit_accion_files/br_5110.pdf</a> </li> <li>Machine Learning (Aprendizado de máquina): <a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Aprendizado_de_m%C3%A1quina" rel="nofollow" target="_blank">https://pt.wikipedia.org/wiki/Aprendizado_de_m%C3%A1quina</a> </li> <li>CNPQ: <a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Conselho_Nacional_de_Desenvolvimento_Cient%C3%ADfico_e_Tecnol%C3%B3gico" rel="nofollow" target="_blank">https://pt.wikipedia.org/wiki/Conselho_Nacional_de_Desenvolvimento_Cient%C3%ADfico_e_Tecnol%C3%B3gico</a> </li> </ol>AWS: <a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Amazon_Web_Services" rel="nofollow" target="_blank">https://pt.wikipedia.org/wiki/Amazon_Web_Services</a>

Episódio 047: Modelos preditivos pra saúde

Estamos de volta e para abrir a temporada de 2023 trouxemos a Thais Viana, Gerente de Produto no JusBrasil, para falar como é gerenciar produtos de dados. Venha conferir como gerentes de produtos se diferenciam dos gerentes de projetos e products owners. Como gerentes de produtos ajudam definir hipoteses e validar essa hipoteses e muito mais!    Apoie o pizza  Se você ou sua empresa deseja apadrinhar episódios do Pizza e contribuir com a disseminação do conteúdo de ciência de dados em português, manda um e-mail pra gente (pizzadedados@gmail.com).  Participantes  Thais Viana Twitter   Jessica Temporal Twitter   Ana Cecília Vieira Twitter     LinksRecadinhosEpisódio Anterior do Pizza  Lista "Convidadas do Pizza" Livro “Estatística e Ciência de Dados”  Menções durante o episódios  LinkedIn da Thaís Livro "What is product Management" Jusbrasil Crawler Python Weekly Casa Firjan ETL (Extrair, Transformar, Carregar) Scraper (Raspador) API JQuery Angular React Arquitetura de informação Gerência de projeto Gerência de produto NDcg (métrica ranking) Tokenizar Legal engineer Scikit Learning MVP (Produto Mínimo Viável) Product owner OCW   CréditosEsse episódio foi editado pela Jessica Correa. Valeu Jessica!

Estamos de volta e para abrir a temporada de 2023 trouxemos a Thais Viana, Gerente de Produto no JusBrasil, para falar como é gerenciar produtos de dados. Venha conferir como gerentes de produtos se diferenciam dos gerentes de projetos e products owners. Como gerentes de produtos ajudam definir hipoteses e validar essa hipoteses e muito mais!    Apoie o pizza Se você ou sua empresa deseja apadrinhar episódios do Pizza e contribuir com a disseminação do conteúdo de ciência de dados em português, manda um e-mail pra gente (pizzadedados@gmail.com).  Participantes  <ul> <li>Thais Viana <ul> <li><a href="https://twitter.com/thaisviana" rel="nofollow" target="_blank">Twitter</a></li> </ul> </li> <li>Jessica Temporal <ul> <li><a href="https://twitter.com/jesstemporal" rel="nofollow" target="_blank">Twitter</a></li> </ul> </li> <li>Ana Cecília Vieira <ul> <li><a href="https://twitter.com/cecivieira" rel="nofollow" target="_blank">Twitter</a></li> </ul> </li> </ul>  Links Recadinhos <a href="https://podcast.pizzadedados.com/e/episodio-45/" rel="nofollow" target="_blank">Episódio Anterior do Pizza</a> <a href="https://twitter.com/i/lists/1534886885847343106?s=20" rel="nofollow" target="_blank">Lista "Convidadas do Pizza"</a> <a href="https://bit.ly/estatistica-dados-livro" rel="nofollow" target="_blank">Livro “Estatística e Ciência de Dados”</a>  Menções durante o episódios  <ol> <li><a href="https://www.linkedin.com/in/thaisnviana/" rel="nofollow" target="_blank">LinkedIn da Thaís</a></li> <li><a href="https://www.productplan.com/learn/what-is-product-management/" rel="nofollow" target="_blank">Livro "What is product Management"</a></li> <li><a href="https://www.jusbrasil.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Jusbrasil</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Web_crawler" rel="nofollow" target="_blank">Crawler</a></li> <li><a href="http://pythonweekly.com/" rel="nofollow" target="_blank">Python Weekly</a></li> <li><a href="https://casafirjan.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Casa Firjan</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Extract,_transform,_load" rel="nofollow" target="_blank">ETL (Extrair, Transformar, Carregar)</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Web_scraping" rel="nofollow" target="_blank">Scraper (Raspador)</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Interface_de_programa%C3%A7%C3%A3o_de_aplica%C3%A7%C3%B5es" rel="nofollow" target="_blank">API</a></li> <li><a href="https://jquery.com/" rel="nofollow" target="_blank">JQuery</a></li> <li><a href="https://angular.io/" rel="nofollow" target="_blank">Angular</a></li> <li><a href="https://reactjs.org/" rel="nofollow" target="_blank">React</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Arquitetura_de_informa%C3%A7%C3%A3o" rel="nofollow" target="_blank">Arquitetura de informação</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Project_manager" rel="nofollow" target="_blank">Gerência de projeto</a></li> <li><a href="https://www.atlassian.com/agile/product-management/product-manager" rel="nofollow" target="_blank">Gerência de produto</a></li> <li><a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.ndcg_score.html" rel="nofollow" target="_blank">NDcg (métrica ranking)</a></li> <li><a href="https://www.alura.com.br/artigos/guia-nlp-conceitos-tecnicas" rel="nofollow" target="_blank">Tokenizar</a></li> <li><a href="https://bryter.com/blog/legal-engineer/" rel="nofollow" target="_blank">Legal engineer</a></li> <li><a href="https://scikit-learn.org/stable/" rel="nofollow" target="_blank">Scikit Learning</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Produto_vi%C3%A1vel_m%C3%ADnimo" rel="nofollow" target="_blank">MVP (Produto Mínimo Viável)</a></li> <li><a href="https://www.scrum.org/resources/what-is-a-product-owner" rel="nofollow" target="_blank">Product owner</a></li> <li><a href="https://ocw.mit.edu/courses/2-009-product-engineering-process-fall-2021/" rel="nofollow" target="_blank">OCW</a></li> </ol>  Créditos Esse episódio foi editado pela <a href="mailto:jessicacorrea@outlook.com">Jessica Correa</a>. Valeu Jessica!

Episódio 046: Gerenciando Produtos de Dados

Esse episódio está mais que especial!! Na série Pizza na Estrada não poderia faltar as três pizzaiolas juntas em uma conversa gostosa em comemoração ao aniversário do Pizza. Falamos sobre carreira, conselhos para quem está começando na área de dados, sugestões de leitura e muito mais, tudo pensado para você que nos acompanhou por mais esse ano.

Esse episódio está mais que especial!! Na série Pizza na Estrada não poderia faltar as três pizzaiolas juntas em uma conversa gostosa em comemoração ao aniversário do Pizza. Falamos sobre carreira, conselhos para quem está começando na área de dados, sugestões de leitura e muito mais, tudo pensado para você que nos acompanhou por mais esse ano.

Episódio 045: Pizza de aniversário - Edição Pizza na Estrada

Ensino de base é um dos principais pilares para mudança de uma sociedade e junto com a democratização tecnológica pode causar impactos potentes e duradouros. Nesse episódio conversamos com Karla Esquerre, uma das idealizadoras do projeto Ciência de Dados no Ensino Público, que nos contou como pode a ciência de dados contribuir com avanços sociais.Agradecimento especial ao nosso ParceiroEsse episódio não seria possível sem a parceria especial do Data Bootcamp, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos próximos cursos no calendário. --------Apoie o pizza:Se você ou sua empresa deseja apadrinhar episódios do Pizza e contribuir com a disseminação do conteúdo de ciência de dados em português, manda um e-mail pra gente. --------Tópicos desse episódio:Quem é e o que faz a nossa convidada? Um pouco da carreira de Karla Esquerre Ciência de Dados na Educação Pública Análise de dados Ensino Muitas indicações de conteúdo para não ficar de fora da conversa   Participantes:Karla EsquerreLinkedIn   Jessica TemporalTwitter   Ana Cecília VieiraTwitter  Escute agora:Links:RecadinhosEpisódio Anterior do Pizza Data Bootcamp Lista "Convidadas do Pizza" Livro “Estatística e Ciência de Dados”Menções durante o episódioAcesso aos ATBDs R Ladies Salvador Grupo de Estudo Gamma Meninas na ciência de dados ITA - Instituto Tecnológico de Aeronáutica Pandas Python FEBRACE - Feira Brasileira de Ciência e Tecnologia Episódio 032: Uma pitada de estatística, R e Inteligência Artificial e-Book Ciência de Dados (Re)Conhecendo Salvador Café com dados Dançando correlações AI Inclusive Ciência de dados na escola pública  --------Créditos:EdiçãoEsse episódio foi editado pela Jessica Correa. Valeu Jessica!ProduçãoEsse episódio foi produzido com a colaboração de Ana Cecília Vieira. --------Escute:

Ensino de base é um dos principais pilares para mudança de uma sociedade e junto com a democratização tecnológica pode causar impactos potentes e duradouros. Nesse episódio conversamos com Karla Esquerre, uma das idealizadoras do projeto Ciência de Dados no Ensino Público, que nos contou como pode a ciência de dados contribuir com avanços sociais.Agradecimento especial ao nosso Parceiro Esse episódio não seria possível sem a parceria especial do <a href="https://databootcamp.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Data Bootcamp</a>, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as <a href="https://databootcamp.com.br/calendar" rel="nofollow" target="_blank">datas dos próximos cursos no calendário</a>. --------Apoie o pizza: Se você ou sua empresa deseja apadrinhar episódios do Pizza e contribuir com a disseminação do conteúdo de ciência de dados em português, <a href="mailto:pizzadedados@gmail.com">manda um e-mail pra gente</a>. --------Tópicos desse episódio: <ul><li>Quem é e o que faz a nossa convidada?</li> <li>Um pouco da carreira de Karla Esquerre</li> <li>Ciência de Dados na Educação Pública</li> <li>Análise de dados</li> <li>Ensino</li> <li>Muitas indicações de conteúdo para não ficar de fora da conversa</li> </ul>  Participantes: <ul><li>Karla Esquerre <ul><li><a href="https://www.linkedin.com/in/karla-esquerre-5a1b2234/" rel="nofollow" target="_blank">LinkedIn</a></li> </ul> </li> <li>Jessica Temporal <ul><li><a href="https://twitter.com/jesstemporal" rel="nofollow" target="_blank">Twitter</a></li> </ul> </li> <li>Ana Cecília Vieira <ul><li><a href="https://twitter.com/cecivieira" rel="nofollow" target="_blank">Twitter</a></li> </ul> </li></ul>Escute agora: Links: Recadinhos <ul><li><a href="https://podcast.pizzadedados.com/e/episodio-043/" rel="nofollow" target="_blank">Episódio Anterior do Pizza</a></li> <li><a href="https://www.databootcamp.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Data Bootcamp</a></li> <li><a href="https://twitter.com/i/lists/1534886885847343106?s=20" rel="nofollow" target="_blank">Lista "Convidadas do Pizza"</a></li> <li><a href="https://bit.ly/estatistica-dados-livro" rel="nofollow" target="_blank">Livro “Estatística e Ciência de Dados”</a></li></ul>Menções durante o episódio <ul><li><a href="https://mapbiomas.org/download-dos-atbds" rel="nofollow" target="_blank">Acesso aos ATBDs</a></li> <li><a href="https://www.instagram.com/rladiessalvador/" rel="nofollow" target="_blank">R Ladies Salvador</a></li> <li><a href="http://gamma.ufba.br/" rel="nofollow" target="_blank">Grupo de Estudo Gamma</a></li> <li><a href="https://twitter.com/girlsondata" rel="nofollow" target="_blank">Meninas na ciência de dados</a></li> <li><a href="http://www.ita.br/" rel="nofollow" target="_blank">ITA - Instituto Tecnológico de Aeronáutica</a></li> <li><a href="https://pandas.pydata.org/" rel="nofollow" target="_blank">Pandas</a></li> <li><a href="https://www.python.org/" rel="nofollow" target="_blank">Python</a></li> <li><a href="https://febrace.org.br/" rel="nofollow" target="_blank">FEBRACE - Feira Brasileira de Ciência e Tecnologia</a></li> <li><a href="https://www.podbean.com/ew/pb-y49zz-e77d2b" rel="nofollow" target="_blank">Episódio 032: Uma pitada de estatística, R e Inteligência Artificial</a></li> <li><a href="https://bookdown.org/cienciadedadosnaep/ciencia_de_dados/" rel="nofollow" target="_blank">e-Book Ciência de Dados</a></li> <li><a href="https://reconhecendosalvador.ufba.br/" rel="nofollow" target="_blank">(Re)Conhecendo Salvador</a></li> <li><a href="https://cienciadedadosep.wixsite.com/cienciadedados/caf%C3%A9-com-dados" rel="nofollow" target="_blank">Café com dados</a></li> <li><a href="https://youtu.be/GsZnVDuXC8Q" rel="nofollow" target="_blank">Dançando correlações</a></li> <li><a href="https://twitter.com/AIinclusive" rel="nofollow" target="_blank">AI Inclusive</a></li> <li><a href="https://www.instagram.com/cienciadedadosnaep/" rel="nofollow" target="_blank">Ciência de dados na escola pública</a></li> </ul> --------Créditos: Edição Esse episódio foi editado pela <a href="mailto:jessicacorrea@outlook.com">Jessica Correa</a>. Valeu Jessica!Produção Esse episódio foi produzido com a colaboração de <a href="https://twitter.com/cecivieira" rel="nofollow" target="_blank">Ana Cecília Vieira</a>. --------Escute:

Episódio 044: Pizza com justiça social

Nos últimos anos temos ouvido falar bastante sobre a influência das questões ambientais no nosso cotidiano. Nesse episódio do Pizza conversamos com a coordenadora técnica, Julia Shimbo, de um projeto em rede maravilhoso, o MapBiomas. Ela nos contou sobre como a ciência de dados está ajudando a monitorar a cobertura e uso da terra.Agradecimento especial ao nosso ParceiroEsse episódio não seria possível sem a parceria especial do Data Bootcamp, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos próximos cursos no calendário. --------Apoie o pizza:Se você ou sua empresa deseja apadrinhar episódios do Pizza e contribuir com a disseminação do conteúdo de ciência de dados em português, manda um e-mail pra gente. --------Tópicos desse episódio: Quem é e o que faz a nossa convidada? Um pouco da carreira de Julia Shimbo MapBiomas Cobertura e uso da terra Dados espaciais Mapas Muitas indicações de conteúdo para não ficar de fora da conversa   Participantes: Julia Shimbo Twitter LinkedIn   Jessica Temporal Twitter   Leticia Portella Twitter   Ana Cecília Vieira Twitter  Escute agora:Links:Recadinhos Episódio Anterior do Pizza Curso Advanced Analytics com Pyspark Lista "Convidadas do Pizza" PyScript Python Brasil 2022 - Submissão de atividadesMenções durante o episódio Acesso aos ATBDs Algoritmo RandomForest ANA - Agencia Nacional de Aguas Arcplan - Atlas dos Remanescentes Florestais da Mata Atlântica Árvores de decisão Brasil.IO Dados geográficos / espaciais DETER - Sistema de Alerta de Desmatamento Estereoscopia Fundação SOS Mata Atlântica Fundação SOS Pantanal GeoDatin GeoKarten Geoprocessamento GeoServer GLAD - Global Land Analysis Google Earth Google Earth Engine ICMBio - Instituto Chico Mendes de Conservação da Biodiversidade Imagem planet Imazon – Instituto do Homem e Meio Ambiente da Amazônia IPAM - Instituto pesquisa ambiental da amazônia IPAM Amazônia - Instituto de Pesquisa Ambientam da Amazônia Javascript LAPIG-IESA - UFG MapBiomas MapBiomas - Fórum MapBiomas - Github MapBiomas - Monitor de fiscalização do desmatamento MapBiomas - Prêmio MapBiomas Alerta MapBiomas: outras iniciativas  MapServer Observatório do clima Plataforma MapBiomas Brasil: acesso aos módulos de cobertura e uso da terra, transições, desmatamento, vegetação secundária, irrigação, infraestrutura, qualidade da pastagem, fogo, água e mineração PostGIS Python R Redes neurais Revista Ciência hoje SAD - Sistema de Alerta de Desmatamento SEEG - Sistema de Estimativas de Emissões e Remoções de Gases de Efeito Estufa  Sensoriamento remoto Sentinel Sicar - Sistema Nacional de Cadastro Ambiental Rural TassoAzevedo UEFS - Universidade Estadual de Feira de Santana UFBA - Universidade Federal da Bahia UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos UnB - Universidade de Brasília UNESP - Curso de ecologia USP - Universidade de São Paulo Zoneamento geoambiental  --------Créditos:EdiçãoEsse episódio foi editado pela Jessica Correa. Valeu Jessica!ProduçãoEsse episódio foi produzido com a colaboração de Ana Cecília Vieira. --------Escute:

Nos últimos anos temos ouvido falar bastante sobre a influência das questões ambientais no nosso cotidiano. Nesse episódio do Pizza conversamos com a coordenadora técnica, Julia Shimbo, de um projeto em rede maravilhoso, o MapBiomas. Ela nos contou sobre como a ciência de dados está ajudando a monitorar a cobertura e uso da terra.Agradecimento especial ao nosso Parceiro Esse episódio não seria possível sem a parceria especial do <a href="https://databootcamp.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Data Bootcamp</a>, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as <a href="https://databootcamp.com.br/calendar" rel="nofollow" target="_blank">datas dos próximos cursos no calendário</a>. --------Apoie o pizza: Se você ou sua empresa deseja apadrinhar episódios do Pizza e contribuir com a disseminação do conteúdo de ciência de dados em português, <a href="mailto:pizzadedados@gmail.com">manda um e-mail pra gente</a>. --------Tópicos desse episódio: <ul> <li>Quem é e o que faz a nossa convidada?</li> <li>Um pouco da carreira de Julia Shimbo</li> <li>MapBiomas</li> <li>Cobertura e uso da terra</li> <li>Dados espaciais</li> <li>Mapas</li> <li>Muitas indicações de conteúdo para não ficar de fora da conversa</li> </ul>  Participantes: <ul> <li>Julia Shimbo <ul> <li><a href="https://twitter.com/JuliaShimbo" rel="nofollow" target="_blank">Twitter</a></li> <li><a href="https://www.linkedin.com/in/julia-zanin-shimbo-78256814a" rel="nofollow" target="_blank">LinkedIn</a></li> </ul> </li> <li>Jessica Temporal <ul> <li><a href="https://twitter.com/jesstemporal" rel="nofollow" target="_blank">Twitter</a></li> </ul> </li> <li>Leticia Portella <ul> <li><a href="https://twitter.com/leleportella" rel="nofollow" target="_blank">Twitter</a></li> </ul> </li> <li>Ana Cecília Vieira <ul> <li><a href="https://twitter.com/cecivieira" rel="nofollow" target="_blank">Twitter</a></li> </ul> </li></ul>Escute agora: Links: Recadinhos <ul> <li><a href="https://podcast.pizzadedados.com/e/episodio-042/" rel="nofollow" target="_blank">Episódio Anterior do Pizza</a></li> <li><a href="https://bit.ly/39uVGpP" rel="nofollow" target="_blank">Curso Advanced Analytics com Pyspark</a></li> <li><a href="https://twitter.com/i/lists/1534886885847343106?s=20" rel="nofollow" target="_blank">Lista "Convidadas do Pizza"</a></li> <li><a href="https://www.anaconda.com/blog/pyscript-python-in-the-browser" rel="nofollow" target="_blank">PyScript</a></li> <li><a href="https://2022.pythonbrasil.org.br/" rel="nofollow" target="_blank">Python Brasil 2022 - Submissão de atividades</a></li></ul>Menções durante o episódio <ul> <li><a href="https://mapbiomas.org/download-dos-atbds" rel="nofollow" target="_blank">Acesso aos ATBDs</a></li> <li><a href="https://didatica.tech/o-que-e-e-como-funciona-o-algoritmo-randomforest/" rel="nofollow" target="_blank">Algoritmo RandomForest</a></li> <li><a href="www.ana.gov.br" rel="nofollow" target="_blank">ANA - Agencia Nacional de Aguas</a></li> <li><a href="http://www.arcplan.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Arcplan - Atlas dos Remanescentes Florestais da Mata Atlântica</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/%C3%81rvore_de_decis%C3%A3o" rel="nofollow" target="_blank">Árvores de decisão</a></li> <li><a href="https://brasil.io/home/" rel="nofollow" target="_blank">Brasil.IO</a></li> <li><a href="https://www.infoescola.com/cartografia/dados-geograficos/" rel="nofollow" target="_blank">Dados geográficos / espaciais</a></li> <li><a href="http://www.obt.inpe.br/OBT/assuntos/programas/amazonia/deter/deter" rel="nofollow" target="_blank">DETER - Sistema de Alerta de Desmatamento</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Estereoscopia" rel="nofollow" target="_blank">Estereoscopia</a></li> <li><a href="https://www.sosma.org.br/" rel="nofollow" target="_blank">Fundação SOS Mata Atlântica</a></li> <li><a href="https://www.sospantanal.org.br/" rel="nofollow" target="_blank">Fundação SOS Pantanal</a></li> <li><a href="https://geodatin.com/" rel="nofollow" target="_blank">GeoDatin</a></li> <li><a href="nan" rel="nofollow" target="_blank">GeoKarten</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Geoprocessamento" rel="nofollow" target="_blank">Geoprocessamento</a></li> <li><a href="https://geoserver.org/" rel="nofollow" target="_blank">GeoServer</a></li> <li><a href="https://glad.umd.edu/" rel="nofollow" target="_blank">GLAD - Global Land Analysis</a></li> <li><a href="https://www.google.com/intl/pt-br/earth/" rel="nofollow" target="_blank">Google Earth</a></li> <li><a href="https://earthengine.google.com" rel="nofollow" target="_blank">Google Earth Engine</a></li> <li><a href="https://www.gov.br/icmbio/pt-br" rel="nofollow" target="_blank">ICMBio - Instituto Chico Mendes de Conservação da Biodiversidade</a></li> <li><a href="https://www.sccon.com.br/produtos/imagens-planet/" rel="nofollow" target="_blank">Imagem planet</a></li> <li><a href="https://imazon.org.br/" rel="nofollow" target="_blank">Imazon – Instituto do Homem e Meio Ambiente da Amazônia</a></li> <li><a href="https://ipam.org.br/pt/" rel="nofollow" target="_blank">IPAM - Instituto pesquisa ambiental da amazônia</a></li> <li><a href="https://ipam.org.br/pt/" rel="nofollow" target="_blank">IPAM Amazônia - Instituto de Pesquisa Ambientam da Amazônia</a></li> <li><a href="https://developer.mozilla.org/pt-BR/docs/Web/JavaScript" rel="nofollow" target="_blank">Javascript</a></li> <li><a href="https://lapig.iesa.ufg.br/" rel="nofollow" target="_blank">LAPIG-IESA - UFG</a></li> <li><a href="https://mapbiomas.org/o-projeto" rel="nofollow" target="_blank">MapBiomas</a></li> <li><a href="https://forum.mapbiomas.org/" rel="nofollow" target="_blank">MapBiomas - Fórum</a></li> <li><a href="https://github.com/mapbiomas-brazil" rel="nofollow" target="_blank">MapBiomas - Github</a></li> <li><a href="https://plataforma.alerta.mapbiomas.org/monitor-da-fiscalizacao" rel="nofollow" target="_blank">MapBiomas - Monitor de fiscalização do desmatamento</a></li> <li><a href="https://mapbiomas.org/premio" rel="nofollow" target="_blank">MapBiomas - Prêmio</a></li> <li><a href="http://alerta.mapbiomas.org/" rel="nofollow" target="_blank">MapBiomas Alerta</a></li> <li><a href="https://mapbiomas.org/initiatives" rel="nofollow" target="_blank">MapBiomas: outras iniciativas </a></li> <li><a href="https://mapserver.org/" rel="nofollow" target="_blank">MapServer</a></li> <li><a href="https://www.oc.eco.br/" rel="nofollow" target="_blank">Observatório do clima</a></li> <li><a href="https://plataforma.brasil.mapbiomas.org/" rel="nofollow" target="_blank">Plataforma MapBiomas Brasil: acesso aos módulos de cobertura e uso da terra, transições, desmatamento, vegetação secundária, irrigação, infraestrutura, qualidade da pastagem, fogo, água e mineração</a></li> <li><a href="https://postgis.net/" rel="nofollow" target="_blank">PostGIS</a></li> <li><a href="https://www.python.org/" rel="nofollow" target="_blank">Python</a></li> <li><a href="https://www.rstudio.com/" rel="nofollow" target="_blank">R</a></li> <li><a href="https://www.ibm.com/br-pt/cloud/learn/neural-networks" rel="nofollow" target="_blank">Redes neurais</a></li> <li><a href="https://cienciahoje.org.br/" rel="nofollow" target="_blank">Revista Ciência hoje</a></li> <li><a href="https://imazon.org.br/publicacoes/faq-sad/amp/" rel="nofollow" target="_blank">SAD - Sistema de Alerta de Desmatamento</a></li> <li><a href="https://seeg.eco.br/" rel="nofollow" target="_blank">SEEG - Sistema de Estimativas de Emissões e Remoções de Gases de Efeito Estufa </a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Sensoriamento_remoto" rel="nofollow" target="_blank">Sensoriamento remoto</a></li> <li><a href="https://sentinels.copernicus.eu/web/sentinel/missions/sentinel-2/overview" rel="nofollow" target="_blank">Sentinel</a></li> <li><a href="https://www.car.gov.br/" rel="nofollow" target="_blank">Sicar - Sistema Nacional de Cadastro Ambiental Rural</a></li> <li><a href="https://twitter.com/tassoazevedo" rel="nofollow" target="_blank">TassoAzevedo</a></li> <li><a href="https://www.uefs.br/" rel="nofollow" target="_blank">UEFS - Universidade Estadual de Feira de Santana</a></li> <li><a href="https://www.ufba.br/" rel="nofollow" target="_blank">UFBA - Universidade Federal da Bahia</a></li> <li><a href="http://www.ufrgs.br/ufrgs/inicial" rel="nofollow" target="_blank">UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul</a></li> <li><a href="https://www.ufscar.br/" rel="nofollow" target="_blank">UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos</a></li> <li><a href="https://www.unb.br/" rel="nofollow" target="_blank">UnB - Universidade de Brasília</a></li> <li><a href="https://ib.rc.unesp.br/#!/departamentos/ecologia/ensino/curso-de-ecologia/" rel="nofollow" target="_blank">UNESP - Curso de ecologia</a></li> <li><a href="https://www5.usp.br/" rel="nofollow" target="_blank">USP - Universidade de São Paulo</a></li> <li><a href="http://www.funceme.br/?page_id=2770" rel="nofollow" target="_blank">Zoneamento geoambiental</a></li> </ul> --------Créditos: Edição Esse episódio foi editado pela <a href="mailto:jessicacorrea@outlook.com">Jessica Correa</a>. Valeu Jessica!Produção Esse episódio foi produzido com a colaboração de <a href="https://twitter.com/cecivieira" rel="nofollow" target="_blank">Ana Cecília Vieira</a>. --------Escute:

Episódio 043: Pizza mapeada

O primeiro podcast Brasileiro sobre ciência de dados

Pizza de Dados

No último episódio do ano trouxemos o super convidado Danilo Jimenez Rezende do Google Deepmind! Ele veio nos ajudar a mergulhar nas águas do Aprendizado Profundo e compartilhar um pouco de como é o mundo da pesquisa em empresas privadas.Agradecimento especial aos nossos ParceirosEsse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do Data Bootcamp, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos próximos cursos no calendário.Os padrinhos desse episódioEsse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza manda um e-mail pra gente.Tópicos abordados neste episódio Quem é e o que faz o nosso convidado Diferença entre Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo Módulos e Função Objetivo Quando usar Aprendizado Profundo GPU Processamento de texto Eficiência de dados Viés Social Aprendizado não supervisionado Pesquisa no contexto privado Neurociência computacionalLeticia Portella Twitter Jessica Temporal Twitter Gustavo Coelho Twitter Danilo Twitter Apoie o pizza:Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar. Apoiar o PizzaLinksCoisas que mencionamos durante esse episódio:   #PerguntaProPizza Instagram do pizza Repositório do GitHub com uma introdução à redes neurais A MIT Press e a Harvard Data Science Initiative se uniram para criar um jornal aberto de ciência de dados, o Harvard Data Science Review que pretende publicar artigos das mais diversas subáreas da ciência de dados. Crie Aprendizado de Máquina sem codar A Júlia Evans fez um desenho que explica como funciona a análise exploratória! Imperdível Classificação de imagens GPU Redes Convolucionais Processamento de Linguagem Natural Grafos Data efficiency (Eficiência de dados) Bias (viés) Unsupervised Learning (Aprendizado não supervisionado) Deep Mind Neurociência computacional Blog do Danilo GQN - Generative Query Network Livro - OutliersPérolas?! Temos muitas Agora que eu não tô mais nervoso Nunca comi pizza de palmito, não posso julgarEdiçãoEsse episódio foi editado pela Jessica Correa. Valeu Jessica! Escute:

No último episódio do ano trouxemos o super convidado Danilo Jimenez Rezende do Google Deepmind! Ele veio nos ajudar a mergulhar nas águas do Aprendizado Profundo e compartilhar um pouco de como é o mundo da pesquisa em empresas privadas.Agradecimento especial aos nossos Parceiros Esse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do <a href="https://databootcamp.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Data Bootcamp</a>, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as <a href="https://databootcamp.com.br/calendar" rel="nofollow" target="_blank">datas dos próximos cursos no calendário</a>.Os padrinhos desse episódio Esse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza <a href="mailto:pizzadedados@gmail.com">manda um e-mail pra gente</a>.Tópicos abordados neste episódio <ul> <li>Quem é e o que faz o nosso convidado</li> <li>Diferença entre Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo</li> <li>Módulos e Função Objetivo</li> <li>Quando usar Aprendizado Profundo</li> <li>GPU</li> <li>Processamento de texto</li> <li>Eficiência de dados</li> <li>Viés Social</li> <li>Aprendizado não supervisionado</li> <li>Pesquisa no contexto privado</li> <li>Neurociência computacional</li></ul>Leticia Portella <a href="https://twitter.com/leleportella" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Jessica Temporal <a href="https://twitter.com/jesstemporal" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Gustavo Coelho <a href="https://twitter.com/gusrabbit" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Danilo <a href="https://danilorezende.com/" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Apoie o pizza: Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar. <a href="https://apoia.se/pizzadedados" rel="nofollow" target="_blank">Apoiar o Pizza</a>Links Coisas que mencionamos durante esse episódio:  <ul> <li><a href="https://twitter.com/search?q=%23perguntapropizza&amp;src=typd" rel="nofollow" target="_blank">#PerguntaProPizza</a></li> <li><a href="https://www.instagram.com/pizzadedados/" rel="nofollow" target="_blank">Instagram do pizza</a></li> <li><a href="https://github.com/Kayzaks/HackingNeuralNetworks" rel="nofollow" target="_blank">Repositório do GitHub com uma introdução à redes neurais</a></li> <li><a href="http://news.mit.edu/2019/mit-press-harvard-data-science-initiative-launch-harvard-data-science-review-0715" rel="nofollow" target="_blank">A MIT Press e a Harvard Data Science Initiative se uniram para criar um jornal aberto de ciência de dados, o Harvard Data Science Review que pretende publicar artigos das mais diversas subáreas da ciência de dados.</a></li> <li><a href="https://teachablemachine.withgoogle.com" rel="nofollow" target="_blank">Crie Aprendizado de Máquina sem codar</a></li> <li><a href="https://twitter.com/b0rk/status/1182288624018247685?s=21" rel="nofollow" target="_blank">A Júlia Evans fez um desenho que explica como funciona a análise exploratória! Imperdível</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Processamento_digital_de_imagem" rel="nofollow" target="_blank">Classificação de imagens</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Unidade_de_processamento_gr%C3%A1fico" rel="nofollow" target="_blank">GPU</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Rede_neural_convolucional" rel="nofollow" target="_blank">Redes Convolucionais</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Processamento_de_linguagem_natural" rel="nofollow" target="_blank">Processamento de Linguagem Natural</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Teoria_dos_grafos" rel="nofollow" target="_blank">Grafos</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Data_efficiency" rel="nofollow" target="_blank">Data efficiency (Eficiência de dados)</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Discrimina%C3%A7%C3%A3o_algor%C3%ADtmica" rel="nofollow" target="_blank">Bias (viés)</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Aprendizado_de_m%C3%A1quina" rel="nofollow" target="_blank">Unsupervised Learning (Aprendizado não supervisionado)</a></li> <li><a href="https://deepmind.com/" rel="nofollow" target="_blank">Deep Mind</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Neuroci%C3%AAncia_computacional" rel="nofollow" target="_blank">Neurociência computacional</a></li> <li><a href="https://danilorezende.com/" rel="nofollow" target="_blank">Blog do Danilo</a></li> <li><a href="https://arxiv.org/abs/1807.02033" rel="nofollow" target="_blank">GQN - Generative Query Network</a></li> <li><a href="https://www.amazon.com.br/Fora-s%C3%A9rie-Outliers-Malcolm-Gladwell/dp/8575424483/ref=asc_df_8575424483/?tag=googleshopp00-20&amp;linkCode=df0&amp;hvadid=379751563849&amp;hvpos=1o1&amp;hvnetw=g&amp;hvrand=3285109164230969502&amp;hvpone=&amp;hvptwo=&amp;hvqmt=&amp;hvdev=c&amp;hvdvcmdl=&amp;hvlocint=&amp;hvlocphy=1001566&amp;hvtargid=pla-334233022525&amp;psc=1" rel="nofollow" target="_blank">Livro - Outliers</a></li></ul>Pérolas?! Temos muitas <ul> <li>Agora que eu não tô mais nervoso</li> <li>Nunca comi pizza de palmito, não posso julgar</li></ul>Edição Esse episódio foi editado pela <a href="mailto:jessicacorrea@outlook.com">Jessica Correa</a>. Valeu Jessica! Escute:

Episódio 028: Pizza Profunda

E aí galera amada do Pizza! Essa semana o episódio vem QUENTE! Chamamos o querido Bernardo Fontes para falar um pouco sobre grafos. Se você já andou por qualquer rede social padrão você provavelmente faz parte de um grafo enorme e não sabe. Bateu a curiosidade? Vem descobrir mais do fantástico mundo de grafos! Agradecimento especial aos nossos Parceiros Esse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do Data Bootcamp, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos próximos cursos em https://databootcamp.com.br/calendar. Os padrinhos desse episódio Esse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza manda um e-mail pra gente. Tópicos abordados neste episódio  Quem é e o que faz o nosso convidado? O que são grafos Métricas tiradas dos grafos Quando usar e quando não usar banco de dados relacionados a grafos Ferramentas para lidar com grafos  Escute agora  Pessoas nesse episódio      Leticia Portella  Twitter      Jessica Temporal  Twitter      Gustavo Coelho  Twitter      Bernardo Fontes  Twitter    Apoie o pizza: Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar. Apoiar o Pizza Links Coisas que mencionamos durante esse episódio:   #PerguntaProPizza Instagram do pizza Script do Mateus Alexandre Posts do Gustavo: sobre grid search e sobre cross validation HackTalk que a Lele participou Python Django Grafos e teoria dos grafos Palestra do Bernardo na Python Brasil Evento Python Brasil Evento TDC Estudo do jazz do Bernardo Banco de dados relacional Networkx Banco orientado a grafos Postgres Nosql Neo4j Atomicidade Métricas de centralidade Microsserviços Testes unitários ORM Centralidade de grau Autovetores e Autovalores NumPy Algoritmo de Dijkstra SysAdmin Page rank Sistemas de recomendação Six degree of separation OrientDB Py2neo Cypher language Estudo de Game of Thrones: Network of Throne Estudo da rede de corrupção Brasileira publicada pela USP Centralidade betweenness ou Centralidade de intermediação Brasil.io Episódio com o Turicas sobre dados abertos  Pérolas?! Temos muitas  Tô lá no Facebook, que eu não tô mais... Só pode ver depois de terminar de ouvir o episódio HBO patrocina a gente Eu coleciono teorias de game of thrones Queria mandar um beijo pro turicas, o amor da minha vida, um dos amores da minha vida Agora que eu não tô mais nervoso  Edição Esse episódio foi editado pelo Johnny. Valeu Johnny!  Escute:

E aí galera amada do Pizza! Essa semana o episódio vem QUENTE! Chamamos o querido Bernardo Fontes para falar um pouco sobre grafos. Se você já andou por qualquer rede social padrão você provavelmente faz parte de um grafo enorme e não sabe. Bateu a curiosidade? Vem descobrir mais do fantástico mundo de grafos! Agradecimento especial aos nossos Parceiros Esse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do <a href="https://databootcamp.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Data Bootcamp</a>, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos próximos cursos em <a href="https://databootcamp.com.br/calendar" rel="nofollow" target="_blank">https://databootcamp.com.br/calendar</a>. Os padrinhos desse episódio Esse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza <a href="mailto:pizzadedados@gmail.com">manda um e-mail pra gente</a>. Tópicos abordados neste episódio <ul> <li>Quem é e o que faz o nosso convidado?</li> <li>O que são grafos</li> <li>Métricas tiradas dos grafos</li> <li>Quando usar e quando não usar banco de dados relacionados a grafos</li> <li>Ferramentas para lidar com grafos</li> </ul> Escute agora Pessoas nesse episódio   Leticia Portella <a href="https://twitter.com/leleportella" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Jessica Temporal <a href="https://twitter.com/jesstemporal" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Gustavo Coelho <a href="https://twitter.com/gusrabbit" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Bernardo Fontes <a href="https://twitter.com/bbfontes" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a>   Apoie o pizza: Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar. <a href="https://apoia.se/pizzadedados" rel="nofollow" target="_blank">Apoiar o Pizza</a> Links Coisas que mencionamos durante esse episódio: <ul> <li><a href="https://twitter.com/search?q=%23perguntapropizza&amp;src=typd" rel="nofollow" target="_blank">#PerguntaProPizza</a></li> <li><a href="https://www.instagram.com/pizzadedados/" rel="nofollow" target="_blank">Instagram do pizza</a></li> <li><a href="https://gist.github.com/mateusalxd/9a6c344b42031d69900071b917b7301c" rel="nofollow" target="_blank">Script do Mateus Alexandre</a></li> <li>Posts do Gustavo: <a href="https://gusrabbit.com/code/grid-search/" rel="nofollow" target="_blank">sobre grid search</a> e <a href="https://gusrabbit.com/code/cross_validate/" rel="nofollow" target="_blank">sobre cross validation</a></li> <li><a href="https://youtu.be/i8vvR3avyxQ" rel="nofollow" target="_blank">HackTalk que a Lele participou</a></li> <li><a href="http://python.org.br/" rel="nofollow" target="_blank">Python</a></li> <li><a href="https://www.djangoproject.com/" rel="nofollow" target="_blank">Django</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Teoria_dos_grafos" rel="nofollow" target="_blank">Grafos e teoria dos grafos</a></li> <li><a href="https://youtu.be/BWp_2xeVzoc" rel="nofollow" target="_blank">Palestra do Bernardo na Python Brasil</a></li> <li><a href="https://pythonbrasil.org.br" rel="nofollow" target="_blank">Evento Python Brasil</a></li> <li><a href="http://www.thedevelopersconference.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Evento TDC</a></li> <li><a href="https://github.com/berinhard/jazz-graph" rel="nofollow" target="_blank">Estudo do jazz do Bernardo</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Banco_de_dados_relacional" rel="nofollow" target="_blank">Banco de dados relacional</a></li> <li><a href="https://networkx.github.io/" rel="nofollow" target="_blank">Networkx</a></li> <li><a href="https://pt.stackoverflow.com/a/240242" rel="nofollow" target="_blank">Banco orientado a grafos</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/PostgreSQL" rel="nofollow" target="_blank">Postgres</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/NoSQL" rel="nofollow" target="_blank">Nosql</a></li> <li><a href="https://neo4j.com/" rel="nofollow" target="_blank">Neo4j</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/ACID#Atomicidade" rel="nofollow" target="_blank">Atomicidade</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Centralidade" rel="nofollow" target="_blank">Métricas de centralidade</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Microservices" rel="nofollow" target="_blank">Microsserviços</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Teste_de_unidade" rel="nofollow" target="_blank">Testes unitários</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Mapeamento_objeto-relacional" rel="nofollow" target="_blank">ORM</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Centralidade#Centralidade_de_Grau" rel="nofollow" target="_blank">Centralidade de grau</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Autovalores_e_autovetores" rel="nofollow" target="_blank">Autovetores e Autovalores</a></li> <li><a href="http://www.numpy.org/" rel="nofollow" target="_blank">NumPy</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Algoritmo_de_Dijkstra" rel="nofollow" target="_blank">Algoritmo de Dijkstra</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/System_administrator" rel="nofollow" target="_blank">SysAdmin</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/PageRank" rel="nofollow" target="_blank">Page rank</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Sistema_de_recomenda%C3%A7%C3%A3o" rel="nofollow" target="_blank">Sistemas de recomendação</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Six_degrees_of_separation" rel="nofollow" target="_blank">Six degree of separation</a></li> <li><a href="https://orientdb.com/" rel="nofollow" target="_blank">OrientDB</a></li> <li><a href="https://py2neo.org/v4/" rel="nofollow" target="_blank">Py2neo</a></li> <li><a href="https://neo4j.com/developer/cypher-query-language/#_about_cypher" rel="nofollow" target="_blank">Cypher language</a></li> <li><a href="https://networkofthrones.wordpress.com/" rel="nofollow" target="_blank">Estudo de Game of Thrones: Network of Throne</a></li> <li><a href="https://jornal.usp.br/ciencias/ciencias-exatas-e-da-terra/estrutura-da-corrupcao-no-brasil-e-similar-a-rede-terrorista/" rel="nofollow" target="_blank">Estudo da rede de corrupção Brasileira publicada pela USP</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Centralidade#Centralidade_de_Intermedia%C3%A7%C3%A3o" rel="nofollow" target="_blank">Centralidade betweenness ou Centralidade de intermediação</a></li> <li><a href="https://brasil.io/" rel="nofollow" target="_blank">Brasil.io</a></li> <li><a href="http://pizzadedados.com/episodio-010/" rel="nofollow" target="_blank">Episódio com o Turicas sobre dados abertos</a></li> </ul> Pérolas?! Temos muitas <ul> <li>Tô lá no Facebook, que eu não tô mais...</li> <li>Só pode ver depois de terminar de ouvir o episódio</li> <li>HBO patrocina a gente</li> <li>Eu coleciono teorias de game of thrones</li> <li>Queria mandar um beijo pro turicas, o amor da minha vida, um dos amores da minha vida</li> <li>Agora que eu não tô mais nervoso</li> </ul> Edição Esse episódio foi editado pelo <a href="https://www.instagram.com/johnnyduluti/" rel="nofollow" target="_blank">Johnny</a>. Valeu Johnny! Escute:

Episódio 013: A beleza matemática dos Grafos

No caminho de redenção com a comunidade R, o Pizza chama a Lais Baroni para contar um pouco do seu trabalho. Não satisfeita em fazer sua dissertação de mestrado investigando os dados epidemiológicos da malária na Amazônia Legal ela criou uma nova metodologia de priorização de padrões de interesse em estudos acadêmicos! Nesse episódio ela vai contar como isso aconteceu e os detalhes mais interessantes do seu estudo incluindo Pré-processamento, Mineração e Pós-processamento de dados. Chega junto e bora lá.Agradecimento especial aos nossos ParceirosEsse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do Data Bootcamp, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos próximos cursos no calendário.Os padrinhos desse episódioEsse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza manda um e-mail pra gente.Tópicos abordados neste episódio Quem é e o que faz o nossa convidada? Mineração de dados e de padrões Importância da proximidade dos cientistas de dados com especialistas com conhecimento específico Processo cíclico de iterações na ciência de dados Criação de uma nova metodologia para análiseEscute agoraPessoas nesse episódioLeticia Portella Twitter Jessica Temporal Twitter Gustavo Coelho Twitter Lais Baroni Linkedin Apoie o pizza:Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar.  Apoiar o Pizza  LinksCoisas que mencionamos durante esse episódio:   #PerguntaProPizza Instagram do pizza Flashcards Fio no twitter sobre álgebra linear Boas práticas de produtos de IA O perigo das métricas Datasus SIVEP- Sistema de informação epidemiológica da malária Fiocruz Pré-processamento Engenharia/Construção de atributos Mineração de dados Regras de Associação Algoritmo a priori Dissertação da Laís PCDAS - Plataforma de Ciência de Dados aplicada à Saúde      Pérolas?! Temos muitas O tapa da babaquice Você vai lá e SENDA Namorar os dados Vamos fazer um dicionário do pizza de dados O melhor bate bola que o pizza já teveEdiçãoEsse episódio foi editado pela Jessica Correa. Valeu Jessica!Escute:

No caminho de redenção com a comunidade R, o Pizza chama a Lais Baroni para contar um pouco do seu trabalho. Não satisfeita em fazer sua dissertação de mestrado investigando os dados epidemiológicos da malária na Amazônia Legal ela criou uma nova metodologia de priorização de padrões de interesse em estudos acadêmicos! Nesse episódio ela vai contar como isso aconteceu e os detalhes mais interessantes do seu estudo incluindo Pré-processamento, Mineração e Pós-processamento de dados. Chega junto e bora lá.Agradecimento especial aos nossos Parceiros Esse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do <a href="https://databootcamp.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Data Bootcamp</a>, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as <a href="https://databootcamp.com.br/calendar" rel="nofollow" target="_blank">datas dos próximos cursos no calendário</a>.Os padrinhos desse episódio Esse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza <a href="mailto:pizzadedados@gmail.com">manda um e-mail pra gente</a>.Tópicos abordados neste episódio <ul> <li>Quem é e o que faz o nossa convidada?</li> <li>Mineração de dados e de padrões</li> <li>Importância da proximidade dos cientistas de dados com especialistas com conhecimento específico</li> <li>Processo cíclico de iterações na ciência de dados</li> <li>Criação de uma nova metodologia para análise</li></ul>Escute agora Pessoas nesse episódio Leticia Portella <a href="https://twitter.com/leleportella" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Jessica Temporal <a href="https://twitter.com/jesstemporal" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Gustavo Coelho <a href="https://twitter.com/gusrabbit" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Lais Baroni <a href="https://www.linkedin.com/in/lais-baroni-bb074292/" rel="nofollow" target="_blank"> Linkedin </a> Apoie o pizza: Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar.  <a href="https://apoia.se/pizzadedados" rel="nofollow" target="_blank">Apoiar o Pizza</a>  Links Coisas que mencionamos durante esse episódio: <ul> <ul> <li><a href="https://twitter.com/search?q=%23perguntapropizza&amp;src=typd" rel="nofollow" target="_blank">#PerguntaProPizza</a></li> <li><a href="https://www.instagram.com/pizzadedados/" rel="nofollow" target="_blank">Instagram do pizza</a></li> <li><a href="https://machinelearningflashcards.com/" rel="nofollow" target="_blank">Flashcards</a></li> <li><a href="https://twitter.com/thaisviana/status/1176921274880274432" rel="nofollow" target="_blank">Fio no twitter sobre álgebra linear</a></li> <li><a href="https://twitter.com/diogomvieira/status/1171779190699548674" rel="nofollow" target="_blank">Boas práticas de produtos de IA</a></li> <li><a href="https://twitter.com/diogomvieira/status/1177177996840624128?s=12" rel="nofollow" target="_blank">O perigo das métricas</a></li> <li><a href="http://datasus.saude.gov.br/" rel="nofollow" target="_blank">Datasus</a></li> <li><a href="https://central3.to.gov.br/arquivo/353645/" rel="nofollow" target="_blank">SIVEP</a>- Sistema de informação epidemiológica da malária</li> <li><a href="https://portal.fiocruz.br/" rel="nofollow" target="_blank">Fiocruz</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Pr%C3%A9-processamento_de_dados" rel="nofollow" target="_blank">Pré-processamento</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_engineering" rel="nofollow" target="_blank">Engenharia/Construção de atributos</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Minera%C3%A7%C3%A3o_de_dados" rel="nofollow" target="_blank">Mineração de dados</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Regras_de_associa%C3%A7%C3%A3o" rel="nofollow" target="_blank">Regras de Associação</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Algoritmo_apriori" rel="nofollow" target="_blank">Algoritmo a priori</a></li> <li><a href="https://bigdata.icict.fiocruz.br/descobrindo-regras-de-associacao-divergentes-um-estudo-de-caso-da-malaria-na-amazonia-legal" rel="nofollow" target="_blank">Dissertação da Laís</a></li> <li><a href="https://bigdata.icict.fiocruz.br/" rel="nofollow" target="_blank">PCDAS - Plataforma de Ciência de Dados aplicada à Saúde</a></li> </ul> </ul>  Pérolas?! Temos muitas <ul> <li>O tapa da babaquice</li> <li>Você vai lá e SENDA</li> <li>Namorar os dados</li> <li>Vamos fazer um dicionário do pizza de dados</li> <li>O melhor bate bola que o pizza já teve</li></ul>Edição Esse episódio foi editado pela <a href="mailto:jessicacorrea@outlook.com">Jessica Correa</a>. Valeu Jessica!Escute:

Episódio 026: Explorando dados e criando novas metodologias

No episódio especial de 2 anos chamamos os fundadores do Data Bootcamp Diogo Munaro, Tarsis Azevedo e Renan Oliveira para conversar sobre o passado, o presente e o futuro da ciência de dados! Desde a crescente busca pela área, passando por certificações, ética e muito mais! Um episódio filosófico e cheio de pérolas! Vem comemorar com a gente!Agradecimento especial aos nossos ParceirosEsse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do Data Bootcamp, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos próximos cursos no calendário.Os padrinhos desse episódioNesse episódio o Pizza comemora 2 anos! Para fazer um episódio especialíssimo para comemorar jornada incrível a LabCodes decidiu ser madrinha do nosso episódio! Para quem não conhece, a LabCodes é um studio de Software Recifense que projeta, implementa e escala produtos digitais customizados e que entregam experiências únicas para seus usuários. Eles são especializados em criar aplicações web e otimizar processos com clientes nacionais e internacionais há sete anos. Em um mundo com desigualdade crescente e poucas oportunidades, a LabCodes se posiciona de maneira a permitir que sua ética guie suas ações. É por este motivo eles trabalham com projetos de impacto social, como por exemplo o projeto Tina, do Mete a Colher. Fique por dentro de vários artigos, vídeos e outras coisas iradas que acontecem na LabCodes assinando a newsletter ou conferindo mais informações lá no site deles.Tópicos abordados neste episódio Quem são e o que fazem os nossos convidados? Como está o mercado atualmente? Certificados e certificações: vale a pena? O papel da ética na nossa profissão O que esperar do mercado para daqui 2 anos? Ciência de dados vs desenvolvimentoEscute agora  Pessoas nesse episódioLeticia Portella Twitter Jessica Temporal Twitter Gustavo Coelho Twitter Diogo Munaro Twitter Renan Oliveira Twitter Tarsis Azevedo Twitter   Apoie o pizza:Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar.  Apoiar o Pizza    LinksCoisas que mencionamos durante esse episódio:  Artigo em inglês mostrando um framework que transforma scripts Python em ferramentas de machine learning publicado pelo Adrien Treuille  O Munaro do DataBootcamp compartilhou no twitter um artigo do fast.ai sobre os cuidados que precisamos ter com métricas A Thais Viana compartilhou essa lista linda de vídeos em inglês sobre álgebra linear que vale a pena conferir! Bioinformática Polêmica do AppleCard que o DHH expôs no twitter dele Episódio do Pizza com a Angela Bassa: Episódio 018: O desafio de gerenciar times de ciência de dados Caso do Uber Palestra do Gustavo sobre viés na Python Brasil: Medindo o preconceito no aprendizado de máquinas Weapons of Math Destruction - Cathy O'Neil SHAP Values Big Data Palestra sobre dilemas éticos (em especial o caso do trem): Justice: What's The Right Thing To Do? Episode 01 "THE MORAL SIDE OF MURDER" Curso de filosofia de harvard Moral Machine do MIT AI for Good SAS StataPérolas?! Temos muitas Agora que eu não tô mais nervoso Peçam nos aplicativos de comida Uma das lendas que aparecem por aí na rede mundial de computadoresEdiçãoEsse episódio foi editado pela Jessica Correa. Valeu Jessica!Escute:

No episódio especial de 2 anos chamamos os fundadores do Data Bootcamp Diogo Munaro, Tarsis Azevedo e Renan Oliveira para conversar sobre o passado, o presente e o futuro da ciência de dados! Desde a crescente busca pela área, passando por certificações, ética e muito mais! Um episódio filosófico e cheio de pérolas! Vem comemorar com a gente!Agradecimento especial aos nossos Parceiros Esse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do <a href="https://databootcamp.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Data Bootcamp</a>, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as <a href="https://databootcamp.com.br/calendar" rel="nofollow" target="_blank">datas dos próximos cursos no calendário</a>.Os padrinhos desse episódio Nesse episódio o Pizza comemora 2 anos! Para fazer um episódio especialíssimo para comemorar jornada incrível a <a href="http://labcodes.com.br" rel="nofollow" target="_blank">LabCodes</a> decidiu ser madrinha do nosso episódio! Para quem não conhece, a <a href="http://labcodes.com.br" rel="nofollow" target="_blank">LabCodes</a> é um studio de Software Recifense que projeta, implementa e escala produtos digitais customizados e que entregam experiências únicas para seus usuários. Eles são especializados em criar aplicações web e otimizar processos com clientes nacionais e internacionais há sete anos. Em um mundo com desigualdade crescente e poucas oportunidades, a <a href="http://labcodes.com.br" rel="nofollow" target="_blank">LabCodes</a> se posiciona de maneira a permitir que sua ética guie suas ações. É por este motivo eles trabalham com projetos de impacto social, como por exemplo <a href="https://www.sobreatina.com/" rel="nofollow" target="_blank">o projeto Tina</a>, do <a href="https://meteacolher.org/" rel="nofollow" target="_blank">Mete a Colher</a>. Fique por dentro de vários artigos, vídeos e outras coisas iradas que acontecem na <a href="https://labcodes.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">LabCodes</a> assinando a newsletter ou conferindo mais informações <a href="https://labcodes.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">lá no site deles</a>.Tópicos abordados neste episódio <ul> <li>Quem são e o que fazem os nossos convidados?</li> <li>Como está o mercado atualmente?</li> <li>Certificados e certificações: vale a pena?</li> <li>O papel da ética na nossa profissão</li> <li>O que esperar do mercado para daqui 2 anos?</li> <li>Ciência de dados vs desenvolvimento</li></ul>Escute agora  Pessoas nesse episódio Leticia Portella <a href="https://twitter.com/leleportella" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Jessica Temporal <a href="https://twitter.com/jesstemporal" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Gustavo Coelho <a href="https://twitter.com/gusrabbit" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Diogo Munaro <a href="https://twitter.com/diogomvieira" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Renan Oliveira <a href="https://twitter.com/renan_oliveira" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Tarsis Azevedo <a href="https://twitter.com/tarsisazevedo" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a>  Apoie o pizza: Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar.  <a href="https://apoia.se/pizzadedados" rel="nofollow" target="_blank">Apoiar o Pizza</a>  Links Coisas que mencionamos durante esse episódio: <ul> <li><a href="https://towardsdatascience.com/coding-ml-tools-like-you-code-ml-models-ddba3357eace" rel="nofollow" target="_blank">Artigo em inglês mostrando um framework que transforma scripts Python em ferramentas de machine learning publicado pelo Adrien Treuille</a> </li> <li><a href="https://twitter.com/diogomvieira/status/1177177996840624128?s=12" rel="nofollow" target="_blank">O Munaro do DataBootcamp compartilhou no twitter um artigo</a> do <a href="https://www.fast.ai/" rel="nofollow" target="_blank">fast.ai</a> sobre os cuidados que precisamos ter com métricas</li> <li>A Thais Viana compartilhou essa <a href="https://twitter.com/thaisviana/status/1176921274880274432?s=12" rel="nofollow" target="_blank">lista linda de vídeos em inglês sobre álgebra linear</a> que vale a pena conferir!</li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Bioinform%C3%A1tica" rel="nofollow" target="_blank">Bioinformática</a></li> <li><a href="https://twitter.com/dhh/status/1192944667202998272" rel="nofollow" target="_blank">Polêmica do AppleCard que o DHH</a> expôs no twitter dele</li> <li>Episódio do Pizza com a Angela Bassa: <a href="https://podcast.pizzadedados.com/e/episodio-018/" rel="nofollow" target="_blank">Episódio 018: O desafio de gerenciar times de ciência de dados</a></li> <li>Caso do Uber</li> <li>Palestra do Gustavo sobre viés na Python Brasil: <a href="https://youtu.be/4q0wdOTv6TE" rel="nofollow" target="_blank">Medindo o preconceito no aprendizado de máquinas</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Weapons_of_Math_Destruction" rel="nofollow" target="_blank">Weapons of Math Destruction</a> - Cathy O'Neil</li> <li><a href="https://github.com/slundberg/shap" rel="nofollow" target="_blank">SHAP Values</a></li> <li><a href="https://podcast.pizzadedados.com/e/episodio-012-big-data/" rel="nofollow" target="_blank">Big Data</a></li> <li>Palestra sobre dilemas éticos (em especial o caso do trem):<a href="https://www.youtube.com/watch?v=kBdfcR-8hEY&amp;list=PL30C13C91CFFEFEA6" rel="nofollow" target="_blank"> Justice: What's The Right Thing To Do? Episode 01 "THE MORAL SIDE OF MURDER"</a></li> <li><a href="https://online-learning.harvard.edu/course/justice" rel="nofollow" target="_blank">Curso de filosofia de harvard</a></li> <li><a href="http://moralmachine.mit.edu/" rel="nofollow" target="_blank">Moral Machine do MIT</a></li> <li><a href="https://ai4good.org/" rel="nofollow" target="_blank">AI for Good</a></li> <li><a href="https://www.sas.com/pt_br/home.html" rel="nofollow" target="_blank">SAS</a></li> <li><a href="https://www.stata.com/" rel="nofollow" target="_blank">Stata</a></li></ul>Pérolas?! Temos muitas <ul> <li>Agora que eu não tô mais nervoso</li> <li>Peçam nos aplicativos de comida</li> <li>Uma das lendas que aparecem por aí na rede mundial de computadores</li></ul>Edição Esse episódio foi editado pela <a href="mailto:jessicacorrea@outlook.com">Jessica Correa</a>. Valeu Jessica!Escute:

Episódio 027: Passado, Presente e Futuro da Ciência de Dados

Acharam que não íamos comemorar o dia da consciência negra? Acharam errado!  Queremos (e precisamos) falar sobre racismo, e essa data é a data perfeita para isso. Nesse mês de Novembro, marcado pelo dia da consciência negra, decidimos que era o momento certo para falar de algo que nos afeta todos dos dias do ano: viés social. Para garantir que a nossa AfroPizza fosse da melhor qualidade, trouxemos dois convidados especialíssimos para discutir algoritmos com viés racistas (especialmente) e as maravilhosas iniciativas de inclusão. Com vocês, Betina Costa e Felipe de Morais!Agradecimento especial aos nossos ParceirosEsse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do Data Bootcamp, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos próximos cursos em https://databootcamp.com.br/calendar.Os padrinhos desse episódioEsse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza manda um e-mail pra gente.Tópicos abordados neste episódio Quem são e o que fazem o nossos convidados? A iniciativa AfroPython Como algoritmos mostram viés social Como evitar esse tipo de viés nos nossos algoritmos de Machine LearningEscute agoraPessoas nesse episódioLeticia Portella Twitter Jessica Temporal Twitter Gustavo Coelho Twitter Betina Costa Twitter Felipe de Morais Twitter Apoie o pizza:Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar.  Apoiar o PizzaLinks Coisas que mencionamos durante esse episódio:  #PerguntaProPizza Instagram do pizza Post da Lele para o Data Bootcamp: “O que fazer antes de postar uma pergunta online?” Medium do Data Bootcamp AfroPython Django Girls Rails Girls Python Framework Django PyLadies Br Conf Caso do Google reconhecer pessoas negras como gorilas Caso do sensor de sabonete que não reconhece peles negras Caso da reincidência Python Brasil Livro da Cathy O’Neil: “Weapons of math destruction” Ciclo de retroalimentação Lurking Variables ou Variáveis ocultas Redlining Redlining(2)   Pérolas?! Temos muitas Eu sou carioca então eu falo xxxxiado Racista com eficiência!Edição                                                             Esse episódio foi editado pelo Johnny. Valeu Johnny!Escute:

Acharam que não íamos comemorar o dia da consciência negra? Acharam errado!  Queremos (e precisamos) falar sobre racismo, e essa data é a data perfeita para isso. Nesse mês de Novembro, marcado pelo dia da consciência negra, decidimos que era o momento certo para falar de algo que nos afeta todos dos dias do ano: viés social. Para garantir que a nossa AfroPizza fosse da melhor qualidade, trouxemos dois convidados especialíssimos para discutir algoritmos com viés racistas (especialmente) e as maravilhosas iniciativas de inclusão. Com vocês, Betina Costa e Felipe de Morais!Agradecimento especial aos nossos Parceiros Esse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do <a href="https://databootcamp.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Data Bootcamp</a>, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos próximos cursos em <a href="https://databootcamp.com.br/calendar" rel="nofollow" target="_blank">https://databootcamp.com.br/calendar</a>.Os padrinhos desse episódio Esse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza <a href="mailto:pizzadedados@gmail.com">manda um e-mail pra gente</a>.Tópicos abordados neste episódio <ul> <li>Quem são e o que fazem o nossos convidados?</li> <li>A iniciativa AfroPython</li> <li>Como algoritmos mostram viés social</li> <li>Como evitar esse tipo de viés nos nossos algoritmos de Machine Learning</li></ul>Escute agora Pessoas nesse episódio Leticia Portella <a href="https://twitter.com/leleportella" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Jessica Temporal <a href="https://twitter.com/jesstemporal" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Gustavo Coelho <a href="https://twitter.com/gusrabbit" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Betina Costa <a href="https://twitter.com/bxcosta_" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Felipe de Morais <a href="https://twitter.com/felipedemorais_" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Apoie o pizza: Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar. <a href="https://apoia.se/pizzadedados" rel="nofollow" target="_blank">Apoiar o Pizza</a>Links Coisas que mencionamos durante esse episódio: <ul> <li><a href="https://twitter.com/search?q=%23perguntapropizza&amp;src=typd" rel="nofollow" target="_blank">#PerguntaProPizza</a></li> <li><a href="https://www.instagram.com/pizzadedados/" rel="nofollow" target="_blank">Instagram do pizza</a></li> <li><a href="https://medium.com/databootcamp/o-que-fazer-antes-de-postar-uma-pergunta-online-4c66f4e8a16" rel="nofollow" target="_blank">Post da Lele para o Data Bootcamp: “O que fazer antes de postar uma pergunta online?”</a></li> <li><a href="https://medium.com/databootcamp" rel="nofollow" target="_blank">Medium do Data Bootcamp</a></li> <li><a href="https://afropython.org/" rel="nofollow" target="_blank">AfroPython</a></li> <li><a href="https://djangogirls.org/" rel="nofollow" target="_blank">Django Girls</a></li> <li><a href="http://railsgirls.com/" rel="nofollow" target="_blank">Rails Girls</a></li> <li><a href="http://python.org.br/" rel="nofollow" target="_blank">Python</a></li> <li><a href="https://www.djangoproject.com/" rel="nofollow" target="_blank">Framework Django</a></li> <li><a href="https://pyladies-brazil.github.io/conf/" rel="nofollow" target="_blank">PyLadies Br Conf</a></li> <li><a href="https://bits.blogs.nytimes.com/2015/07/01/google-photos-mistakenly-labels-black-people-gorillas/" rel="nofollow" target="_blank">Caso do Google reconhecer pessoas negras como gorilas</a></li> <li><a href="https://mic.com/articles/124899/the-reason-this-racist-soap-dispenser-doesn-t-work-on-black-skin#.Gs7hSXyEY" rel="nofollow" target="_blank">Caso do sensor de sabonete que não reconhece peles negras</a></li> <li><a href="https://blog.fastforwardlabs.com/2017/03/09/fairml-auditing-black-box-predictive-models.html" rel="nofollow" target="_blank">Caso da reincidência</a></li> <li><a href="http://pythonbrasil.org.br/" rel="nofollow" target="_blank">Python Brasil</a></li> <li>Livro da Cathy O’Neil: <a href="https://weaponsofmathdestructionbook.com/" rel="nofollow" target="_blank">“Weapons of math destruction”</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Retroalimenta%C3%A7%C3%A3o" rel="nofollow" target="_blank">Ciclo de retroalimentação</a></li> <li><a href="https://support.minitab.com/pt-br/minitab/18/help-and-how-to/modeling-statistics/regression/supporting-topics/regression-models/what-is-a-lurking-variable/" rel="nofollow" target="_blank">Lurking Variables ou Variáveis ocultas</a></li> <li><a href="https://www.youtube.com/watch?v=e68CoE70Mk8" rel="nofollow" target="_blank">Redlining</a></li> <li><a href="http://adamruinseverything.libsyn.com/nikole-hannah-jones-on-the-rippling-effects-of-redlining-and-segregation" rel="nofollow" target="_blank">Redlining(2)</a></li> </ul>  Pérolas?! Temos muitas <ul> <li>Eu sou carioca então eu falo xxxxiado</li> <li>Racista com eficiência!</li></ul>Edição                                                             Esse episódio foi editado pelo <a href="https://www.instagram.com/johnnyduluti/" rel="nofollow" target="_blank">Johnny</a>. Valeu Johnny!Escute:

Episódio 014: AfroPizza

Com o crescimento de bots ao longo dos anos e a participação cada vez maior das redes sociais nas decisões políticas, os bots políticos têm ganhado visibilidade. Bots políticos podem ajudá-lo a conhecer um candidato novo ou tentar barrar artificialmente um crescimento natural de um candidato da maioria. Nesse episódio trouxemos Lucas Lago do Instituto InternetLab para contar um pouco sobre a pesquisa este instituto de pesquisa independente fez em relação ao número de bots que seguem os presidenciáveis das eleições de 2018. Então se liga nesse assunto super importante pra fazer uma boa escolha nas urnas em Outubro 😉Agradecimento especial aos nossos ParceirosEsse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do Data Bootcamp, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos próximos cursos em https://databootcamp.com.br/calendar.Os padrinhos desse episódioEsse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza manda um e-mail pra gente.  Tópicos abordados neste episódio Quem é o que faz nosso convidado? Bots Bots políticos Fake news Pesquisa científica Dados abertos BotometerEscute agora  Pessoas nesse episódioLeticia Portella Twitter Jessica Temporal Twitter Gustavo Coelho Twitter Lucas Lago Twitter     Apoie o pizza:Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar.  Apoiar o Pizza  Links Coisas que mencionamos durante esse episódio: #PerguntaProPizza Curso do Data Bootcamp - AI: do zero ao deep learning Obrigada Hugo pelo PR Texto da escola de dados com 150 dicas para trabalhar com dados - Post do Becoming Human com Cheatsheets sobre Redes Neurais, Machine Learning, Deep Learning Tweet sobre o módulo embutido do Python para estatística Documentação do módulo embutido do Python para estatística InternetLab Pesquisa do internetlab sobre os seguidores dos presidenciaveis Open Society Bots Crawlers Botomoter ou Botometro Processamento de linguagem natural (NLP) Análise de Sentimento Aprendizado não supervisionado Crowdsourcing Site de crowdsourcing que o Gustavo mencionou (na verdade é um serviço de digitação da AWS) Reportagem que o Gustavo mencionou: The Hellish Reality Of Working At An Overseas ‘Click Farm’ Python MySQL API do Twitter Random forest Intervalo de confiança Relatório do InternetLab sobre os bots seguindo as contas de presidenciáveis Gephi Score CAP (Complete Automation Probability) Exercício do Gustavo: Grafo da distribuição dos bots analisados na pesquisa. Cada nó representa uma conta, e as arestas significam que um perfil segue o outro. Retirado do Blog do InternetLab Artigo em inglês sobre o Twitter deletar contas Fake News ou Notícias Falsas GitHub do InternetLab R (linguagem de programação) matplotlibPérolas?! Temos muitas Eles não conhecem o ódio do nosso twitter O ingrediente secreto do site é amor ❤️ Minha participação do pizza é sempre contar coisa que eu lembro pela metade Automatizadas pero no mucho A gente aqui no pizza gosta de pizza aberta porque pizza fechada é calzoneEdiçãoEsse episódio foi editado pelo Johnny. Valeu Johnny!Escute:

Com o crescimento de bots ao longo dos anos e a participação cada vez maior das redes sociais nas decisões políticas, os bots políticos têm ganhado visibilidade. Bots políticos podem ajudá-lo a conhecer um candidato novo ou tentar barrar artificialmente um crescimento natural de um candidato da maioria. Nesse episódio trouxemos Lucas Lago do Instituto InternetLab para contar um pouco sobre a pesquisa este instituto de pesquisa independente fez em relação ao número de bots que seguem os presidenciáveis das eleições de 2018. Então se liga nesse assunto super importante pra fazer uma boa escolha nas urnas em Outubro 😉Agradecimento especial aos nossos Parceiros Esse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do <a href="https://databootcamp.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Data Bootcamp</a>, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos próximos cursos em <a href="https://databootcamp.com.br/calendar" rel="nofollow" target="_blank">https://databootcamp.com.br/calendar</a>.Os padrinhos desse episódio Esse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza <a href="mailto:pizzadedados@gmail.com">manda um e-mail pra gente</a>.  Tópicos abordados neste episódio <ul> <li>Quem é o que faz nosso convidado?</li> <li>Bots</li> <li>Bots políticos</li> <li>Fake news</li> <li>Pesquisa científica</li> <li>Dados abertos</li> <li>Botometer</li></ul>Escute agora  Pessoas nesse episódio Leticia Portella <a href="https://twitter.com/leleportella" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Jessica Temporal <a href="https://twitter.com/jesstemporal" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Gustavo Coelho <a href="https://twitter.com/gusrabbit" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Lucas Lago <a href="https://twitter.com/lucaslago" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a>  Apoie o pizza: Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar. <a href="https://apoia.se/pizzadedados" rel="nofollow" target="_blank">Apoiar o Pizza</a>  Links Coisas que mencionamos durante esse episódio: <ul> <li><a href="https://twitter.com/search?q=%23perguntapropizza&amp;src=typd" rel="nofollow" target="_blank">#PerguntaProPizza</a></li> <li><a href="https://databootcamp.com.br/classes/12" rel="nofollow" target="_blank">Curso do Data Bootcamp - AI: do zero ao deep learning</a></li> <li><a href="https://github.com/PizzaDeDados/pizzadedados/pull/29" rel="nofollow" target="_blank">Obrigada Hugo pelo PR</a></li> <li><a href="https://escoladedados.org/2018/07/24/150-dicas-para-o-trabalho-com-dados-parte-i-ferramentas/" rel="nofollow" target="_blank">Texto da escola de dados com 150 dicas para trabalhar com dados</a> -<a href="https://becominghuman.ai/cheat-sheets-for-ai-neural-networks-machine-learning-deep-learning-big-data-678c51b4b463" rel="nofollow" target="_blank"> Post do Becoming Human com Cheatsheets sobre Redes Neurais, Machine Learning, Deep Learning</a></li> <li><a href="https://twitter.com/breaking_bytes/status/1024360787178008576" rel="nofollow" target="_blank">Tweet sobre o módulo embutido do Python para estatística</a></li> <li><a href="https://docs.python.org/3/library/statistics.html" rel="nofollow" target="_blank">Documentação do módulo embutido do Python para estatística</a></li> <li><a href="http://www.internetlab.org.br/en/" rel="nofollow" target="_blank">InternetLab</a></li> <li><a href="http://www.internetlab.org.br/pt/informacao-e-politica/bot-ou-nao-quem-segue-os-candidatos-presidente/" rel="nofollow" target="_blank">Pesquisa do internetlab sobre os seguidores dos presidenciaveis</a></li> <li><a href="https://www.opensocietyfoundations.org/" rel="nofollow" target="_blank">Open Society</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Bots" rel="nofollow" target="_blank">Bots</a></li> <li><a href="http://globalad.com.br/blog/o-que-e-crawler/" rel="nofollow" target="_blank">Crawlers</a></li> <li><a href="https://botometer.iuni.iu.edu/" rel="nofollow" target="_blank">Botomoter ou Botometro</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Processamento_de_linguagem_natural" rel="nofollow" target="_blank">Processamento de linguagem natural (NLP)</a></li> <li><a href="http://www.cienciaedados.com/analise-de-sentimentos-e-machine-learning/" rel="nofollow" target="_blank">Análise de Sentimento</a></li> <li><a href="http://home.isr.uc.pt/~paulo/PROJ/NN95/node31.html" rel="nofollow" target="_blank">Aprendizado não supervisionado</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Crowdsourcing" rel="nofollow" target="_blank">Crowdsourcing</a></li> <li><a href="https://www.mturk.com/" rel="nofollow" target="_blank">Site de crowdsourcing que o Gustavo mencionou (na verdade é um serviço de digitação da AWS)</a></li> <li><a href="http://www.cracked.com/personal-experiences-2550-the-hellish-reality-working-at-overseas-click-farm.html" rel="nofollow" target="_blank">Reportagem que o Gustavo mencionou: The Hellish Reality Of Working At An Overseas ‘Click Farm’</a></li> <li><a href="http://python.org.br/" rel="nofollow" target="_blank">Python</a></li> <li><a href="https://www.mysql.com/" rel="nofollow" target="_blank">MySQL</a></li> <li><a href="https://developer.twitter.com/en/docs/api-reference-index" rel="nofollow" target="_blank">API do Twitter</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Random_forest" rel="nofollow" target="_blank">Random forest</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Intervalo_de_confian%C3%A7a" rel="nofollow" target="_blank">Intervalo de confiança</a></li> <li><a href="http://www.internetlab.org.br/wp-content/uploads/2018/07/Relat%C3%B3rio-Bots-ou-n%C3%A3o.pdf" rel="nofollow" target="_blank">Relatório do InternetLab sobre os bots seguindo as contas de presidenciáveis</a></li> <li><a href="https://gephi.org/" rel="nofollow" target="_blank">Gephi</a></li> <li><a href="https://botometer.iuni.iu.edu/#!/faq#what-is-cap" rel="nofollow" target="_blank">Score CAP (Complete Automation Probability)</a></li> <li><a href="http://www.internetlab.org.br/wp-content/uploads/2018/07/grafo-768x576.png" rel="nofollow" target="_blank">Exercício do Gustavo: Grafo da distribuição dos bots analisados na pesquisa. Cada nó representa uma conta, e as arestas significam que um perfil segue o outro. Retirado do Blog do InternetLab</a></li> <li><a href="https://www.iheart.com/content/2018-07-08-twitter-deleting-accounts-faster-than-ever-before/" rel="nofollow" target="_blank">Artigo em inglês sobre o Twitter deletar contas</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Not%C3%ADcia_falsa" rel="nofollow" target="_blank">Fake News ou Notícias Falsas</a></li> <li><a href="http://github.com/internetlab-br" rel="nofollow" target="_blank">GitHub do InternetLab</a></li> <li><a href="https://cran.r-project.org/" rel="nofollow" target="_blank">R (linguagem de programação)</a></li> <li><a href="https://matplotlib.org/" rel="nofollow" target="_blank">matplotlib</a></li></ul>Pérolas?! Temos muitas <ul> <li>Eles não conhecem o ódio do nosso twitter</li> <li>O ingrediente secreto do site é amor ❤️</li> <li>Minha participação do pizza é sempre contar coisa que eu lembro pela metade</li> <li>Automatizadas pero no mucho</li> <li>A gente aqui no pizza gosta de pizza aberta porque pizza fechada é calzone</li></ul>Edição Esse episódio foi editado pelo <a href="https://www.instagram.com/johnnyduluti/" rel="nofollow" target="_blank">Johnny</a>. Valeu Johnny!Escute:

Episódio 011: Bots Políticos

O Brasil tem muito dado aberto! Tem tanto dado aberto que dá pra escolher a próxima cidade pra morar levando isso em consideração! O Turicas, nosso convidado da vez, vem falar pra gente de liberar dados, Brasil IO e software livre nessa pizza recheada de informação legal. Mais uma vez, agradecemos ao Data Bootcamp pelo apoio e patrocínio desse episódio!Agradecimento especial aos nossos ParceirosEsse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do Data Bootcamp, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos próximos cursos no calendário.Os padrinhos desse episódioEsse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza manda um e-mail pra gente.  Tópicos abordados neste episódio Quem é e o que faz nosso convidado Dados abertos Brasil IO Software Livre Jornalismo de dadosEscute agora Pessoas nesse episódioLeticia Portella Twitter Jessica Temporal Twitter Gustavo Coelho Twitter Álvaro "Turicas" Justen Twitter     Apoie o pizza:Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar.  Apoiar o Pizza  LinksCoisas que mencionamos durante esse episódio:  Artigo do Gustavo sobre “Aprendizado não supervisionado” Artigo do Gustavo sobre “Ensemble de regressores no Spark” PodPergunta - Formulário 2018 #PerguntaProPizza Campus Party Turicas no GitHub IBGE Brasil.IO Escola de Dados Dado estruturado (artigo em inglês) Biblioteca rows Jornalismo de dados Software Livre Script de salários dos magistrados Brasil.IO - API Brasil.IO - Como contribuir: entrar no chat e ver repositório Escola de dados Operação Serenata de Amor open refine XPath Evento CODA.BR Cerveja com Dados (diversas cidades) Como organizar um Cerveja com Dados em sua cidade Explicação do que são Lightning talks ou palestras relâmpago Reportagem sobre desvio de 7 milhões em bolsas da UFPR Grupo Legal Hackers Datasets do Brasil.IO neo4j Matéria que contribuí que mostra como o processo de sorteio do STF é fechado IBGE nomes JSON API ou Application Programming Interfaces Brasil.IO - Dataset com mais de 100k nomes brasileiros classificados por gênero e agrupados Revista digital Gênero e Número Matéria compartilhando a metodologia da classificação dos nomes Matéria do G1 sobre agenda presidencial em que o Turicas colaborou com a Gabriela Caesar Matéria sobre Fake News publicada no G1 por Gabriela Caesar Matéria na Folha sobre dados sigilosos publicados Problema: falta de anonimato na Lei de Acesso à Informação -Exemplos de gráficos que foram utilizados na matéria “Farra do FIES”, guiada por dados e que ganhou o prêmio ExxonMobil de Jornalismo em 2015 Brasil.IO - Manifesto Brasil.IO - Doações são bem-vindas Evento PythonBrasil Lightning talk sobre torra de café em Python (vídeo e slides)Pérolas?! Temos muitas Gostei muito da cidade … Temperatura foi um fator supercrítico, o Rio é muito quente pra mim Oxe tem gente fazendo o sinal da cruz Até eu não aprendi a fazer tabela dinâmica no excel Ficamos bebendo cerveja até uma da manhã… Um evento de sucesso A gente tá bem no ranking, mas média do ranking é ruim Tem bug pra C#$%! Eu tava apertando tudo quanto é lugar menos no botãoEdiçãoEsse episódio foi editado pelo Johnny. Valeu Johnny! Escute:

O Brasil tem muito dado aberto! Tem tanto dado aberto que dá pra escolher a próxima cidade pra morar levando isso em consideração! O Turicas, nosso convidado da vez, vem falar pra gente de liberar dados, Brasil IO e software livre nessa pizza recheada de informação legal. Mais uma vez, agradecemos ao<a href="http://databootcamp.com.br" rel="nofollow" target="_blank"> Data Bootcamp</a> pelo apoio e patrocínio desse episódio!Agradecimento especial aos nossos Parceiros Esse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do <a href="https://databootcamp.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Data Bootcamp</a>, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos <a href="https://databootcamp.com.br/calendar" rel="nofollow" target="_blank">próximos cursos no calendário</a>.Os padrinhos desse episódio Esse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza <a href="mailto:pizzadedados@gmail.com">manda um e-mail pra gente</a>.  Tópicos abordados neste episódio <ul> <li>Quem é e o que faz nosso convidado</li> <li>Dados abertos</li> <li>Brasil IO</li> <li>Software Livre</li> <li>Jornalismo de dados</li></ul>Escute agora   Pessoas nesse episódio Leticia Portella <a href="https://twitter.com/leleportella" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Jessica Temporal <a href="https://twitter.com/jesstemporal" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Gustavo Coelho <a href="https://twitter.com/gusrabbit" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Álvaro "Turicas" Justen <a href="https://twitter.com/turicas" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a>  Apoie o pizza: Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar. <a href="https://apoia.se/pizzadedados" rel="nofollow" target="_blank">Apoiar o Pizza</a>  Links Coisas que mencionamos durante esse episódio: <ul> <li>Artigo do Gustavo sobre<a href="http://gusrabbit.com/unsupervised-learning/" rel="nofollow" target="_blank"> “Aprendizado não supervisionado”</a></li> <li>Artigo do Gustavo sobre<a href="http://gusrabbit.com/ensemble-spark/" rel="nofollow" target="_blank"> “Ensemble de regressores no Spark”</a></li> <li><a href="http://abpod.com.br/podpesquisa/formulario2018/" rel="nofollow" target="_blank">PodPergunta - Formulário 2018</a></li> <li><a href="https://twitter.com/search?q=%23perguntapropizza&amp;src=typd" rel="nofollow" target="_blank">#PerguntaProPizza</a></li> <li><a href="http://brasil.campus-party.org/cpbrasilia/" rel="nofollow" target="_blank">Campus Party</a></li> <li><a href="https://github.com/turicas" rel="nofollow" target="_blank">Turicas no GitHub</a></li> <li><a href="https://www.ibge.gov.br/" rel="nofollow" target="_blank">IBGE</a></li> <li><a href="https://brasil.io/" rel="nofollow" target="_blank">Brasil.IO</a></li> <li><a href="http://escoladedados.org/" rel="nofollow" target="_blank">Escola de Dados</a></li> <li><a href="https://www.webopedia.com/TERM/S/structured_data.html" rel="nofollow" target="_blank">Dado estruturado (artigo em inglês)</a></li> <li><a href="https://github.com/turicas/rows" rel="nofollow" target="_blank">Biblioteca rows</a></li> <li><a href="http://www.datajournalismhandbook.org/pt/introducao_0.html" rel="nofollow" target="_blank">Jornalismo de dados</a></li> <li><a href="http://www.gnu.org/philosophy/free-sw.pt-br.html" rel="nofollow" target="_blank">Software Livre</a></li> <li><a href="https://twitter.com/turicas/status/943176715672711168" rel="nofollow" target="_blank">Script de salários dos magistrados</a></li> <li><a href="https://brasil.io/api/" rel="nofollow" target="_blank">Brasil.IO - API</a></li> <li><a href="http://Brasil.IO" rel="nofollow" target="_blank">Brasil.IO</a> - Como contribuir:<a href="https://chat.brasil.io/" rel="nofollow" target="_blank"> entrar no chat</a> e<a href="https://github.com/turicas/brasil.io/" rel="nofollow" target="_blank"> ver repositório</a></li> <li><a href="https://escoladedados.org/" rel="nofollow" target="_blank">Escola de dados</a></li> <li><a href="https://serenata.ai/" rel="nofollow" target="_blank">Operação Serenata de Amor</a></li> <li><a href="http://openrefine.org/" rel="nofollow" target="_blank">open refine</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/XPath" rel="nofollow" target="_blank">XPath</a></li> <li><a href="https://coda.escoladedados.org/" rel="nofollow" target="_blank">Evento CODA.BR</a></li> <li><a href="https://www.meetup.com/Cerveja-com-Dados/" rel="nofollow" target="_blank">Cerveja com Dados (diversas cidades)</a></li> <li><a href="https://escoladedados.org/2018/02/08/que-tal-organizar-um-cerveja-com-dados-em-sua-cidade/" rel="nofollow" target="_blank">Como organizar um Cerveja com Dados em sua cidade</a></li> <li><a href="https://www.youtube.com/watch?v=Q3Kgd1IirgM" rel="nofollow" target="_blank">Explicação do que são Lightning talks ou palestras relâmpago</a></li> <li><a href="https://www.gazetadopovo.com.br/vida-e-cidadania/estudante-detectou-sozinha-desvio-milionario-de-bolsas-que-a-ufpr-nao-viu-52c7c52x896li4rb2qkrjeona" rel="nofollow" target="_blank">Reportagem sobre desvio de 7 milhões em bolsas da UFPR</a></li> <li><a href="https://legalhackers.org/" rel="nofollow" target="_blank">Grupo Legal Hackers</a></li> <li><a href="https://brasil.io/datasets" rel="nofollow" target="_blank">Datasets do Brasil.IO</a></li> <li><a href="https://neo4j.com/" rel="nofollow" target="_blank">neo4j</a></li> <li><a href="https://apublica.org/2018/01/sorteio-do-supremo-e-caixa-preta/" rel="nofollow" target="_blank">Matéria que contribuí que mostra como o processo de sorteio do STF é fechado</a></li> <li><a href="https://censo2010.ibge.gov.br/nomes/#/search" rel="nofollow" target="_blank">IBGE nomes</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/JSON" rel="nofollow" target="_blank">JSON</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Interface_de_programa%C3%A7%C3%A3o_de_aplica%C3%A7%C3%B5es" rel="nofollow" target="_blank">API ou Application Programming Interfaces</a></li> <li><a href="http://Brasil.IO" rel="nofollow" target="_blank">Brasil.IO</a> -<a href="https://brasil.io/dataset/genero-nomes/nomes" rel="nofollow" target="_blank"> Dataset com mais de 100k nomes brasileiros classificados por gênero e agrupados</a></li> <li><a href="http://generonumero.media/" rel="nofollow" target="_blank">Revista digital Gênero e Número</a></li> <li><a href="http://www.generonumero.media/como-classificamos-mais-de-800-mil-logradouros-brasileiros-por-genero/" rel="nofollow" target="_blank">Matéria compartilhando a metodologia da classificação dos nomes</a></li> <li><a href="https://g1.globo.com/politica/noticia/em-dois-anos-de-governo-temer-teve-encontros-oficiais-com-mais-da-metade-do-congresso.ghtml" rel="nofollow" target="_blank">Matéria do G1 sobre agenda presidencial em que o Turicas colaborou com a Gabriela Caesar</a></li> <li><a href="https://g1.globo.com/politica/noticia/marcela-ross-nao-existe-pesquisa-nao-mostra-94-de-apoio-a-intervencao-militar-e-pais-nao-esta-em-estado-de-sitio-como-funciona-uma-das-fabricas-de-fake-news-no-brasil.ghtml" rel="nofollow" target="_blank">Matéria sobre Fake News publicada no G1 por Gabriela Caesar</a></li> <li><a href="https://www1.folha.uol.com.br/cotidiano/2018/04/sistema-da-justica-viola-sigilo-e-expoe-criancas-vitimas-de-estupro.shtml" rel="nofollow" target="_blank">Matéria na Folha sobre dados sigilosos publicados</a></li> <li><a href="https://br.okfn.org/2018/05/22/nos-6-anos-de-lai-pedidos-de-informacao-sem-anonimato-expoem-cidadaos-e-enfraquecem-a-democracia/" rel="nofollow" target="_blank">Problema: falta de anonimato na Lei de Acesso à Informação</a> -<a href="http://blog.estadaodados.com/fies/" rel="nofollow" target="_blank">Exemplos de gráficos que foram utilizados na matéria “Farra do FIES”, guiada por dados e que ganhou o prêmio ExxonMobil de Jornalismo em 2015</a></li> <li><a href="https://brasil.io/manifesto" rel="nofollow" target="_blank">Brasil.IO - Manifesto</a></li> <li><a href="https://apoia.se/brasilio" rel="nofollow" target="_blank">Brasil.IO - Doações são bem-vindas</a></li> <li><a href="http://pythonbrasil.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Evento PythonBrasil</a></li> <li><a href="https://twitter.com/turicas/status/996133459537129472" rel="nofollow" target="_blank">Lightning talk sobre torra de café em Python (vídeo e slides)</a></li></ul>Pérolas?! Temos muitas <ul> <li>Gostei muito da cidade … Temperatura foi um fator supercrítico, o Rio é muito quente pra mim</li> <li>Oxe tem gente fazendo o sinal da cruz</li> <li>Até eu não aprendi a fazer tabela dinâmica no excel</li> <li>Ficamos bebendo cerveja até uma da manhã… Um evento de sucesso</li> <li>A gente tá bem no ranking, mas média do ranking é ruim</li> <li>Tem bug pra C#$%!</li> <li>Eu tava apertando tudo quanto é lugar menos no botão</li></ul>Edição Esse episódio foi editado pelo <a href="https://www.instagram.com/johnnyduluti/" rel="nofollow" target="_blank">Johnny</a>. Valeu Johnny! Escute:

Episódio 010: Dados abertos, Open Source e muito mais

Agradecimento especial aos nossos ParceirosEsse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do Data Bootcamp, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos próximos cursos em https://databootcamp.com.br/calendar.Os padrinhos desse episódioEsse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza manda um e-mail pra gente.Tópicos abordados neste episódio Quem são e o que fazem nossos convidados Big Data além da hype Diferenças entre Big Data e Análise de Dados tradicional Ferramentas para trabalhar com big dataEscute agoraPessoas nesse episódioLeticia Portella Twitter Jessica Temporal Twitter Gustavo Coelho Twitter Diogo Munaro Twitter Renan Oliveira Twitter Apoie o pizza:Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar.  Apoiar o PizzaLinksCoisas que mencionamos durante esse episódio:  #PerguntaProPizza   #PerguntaProPizza Uma thread no twitter da Leticia Silva com vários cursos Boas práticas para reproducibilidade de pesquisa (em ingles) Google Datasets: tipo google scholar mas para datasets O DJ Patil, em conjunto com mais dois autores, lançaram um livro (em inglês) sobre ética e data science link pro tweet e o link pro livro na loja da Amazon Brasileira Big Data Aprendizado de Máquina ou Machine Learning BI (business intelligence) Pentaho Técnicas de ETL (Extract, Transform and Load) Data Lake e Data warehouse Open Source Hadoop Kafka Hive Parquet Spark Map Reduce Pig HDFS Barramento Data Locality Pandas DevOps JVM ou Máquina Virtual Java Série Temporal Cross Validation ou Validação Cruzada Reinforcement Learning ou Aprendizado por Reforço K-fold Overfitting ou Sobreajuste Python Scala Serveless Cluster React CRUD Serenata de Amor Kaggle GitHub T-Test ou teste de T de Student Teste multivariado e Teste A/B Brasil.ioPérolas?! Temos muitas Eu trabalho com big data desde antes de ser legal big data é tudo que é grande o suficiente pra quebrar o excel já vi o hadoop voar, mas nunca vi o kafka cair eu já tive tantos nomes… ninguém me chama de diogo Tentativa e erro?!EdiçãoEsse episódio foi editado pelo Johnny. Valeu Johnny!Escute:

Agradecimento especial aos nossos Parceiros Esse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do <a href="https://databootcamp.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Data Bootcamp</a>, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos próximos cursos em <a href="https://databootcamp.com.br/calendar" rel="nofollow" target="_blank">https://databootcamp.com.br/calendar</a>.Os padrinhos desse episódio Esse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza <a href="mailto:pizzadedados@gmail.com">manda um e-mail pra gente</a>.Tópicos abordados neste episódio <ul> <li>Quem são e o que fazem nossos convidados</li> <li>Big Data além da hype</li> <li>Diferenças entre Big Data e Análise de Dados tradicional</li> <li>Ferramentas para trabalhar com big data</li></ul>Escute agora Pessoas nesse episódio Leticia Portella <a href="https://twitter.com/leleportella" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Jessica Temporal <a href="https://twitter.com/jesstemporal" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Gustavo Coelho <a href="https://twitter.com/gusrabbit" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Diogo Munaro <a href="https://twitter.com/diogomvieira" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Renan Oliveira <a href="https://twitter.com/renan_oliveira" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Apoie o pizza: Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar. <a href="https://apoia.se/pizzadedados" rel="nofollow" target="_blank">Apoiar o Pizza</a>Links Coisas que mencionamos durante esse episódio: <ul> <li><a href="https://twitter.com/search?q=%23perguntapropizza&amp;src=typd" rel="nofollow" target="_blank">#PerguntaProPizza</a></li> </ul> <ul> <li><a href="https://twitter.com/search?q=%23perguntapropizza&amp;src=typd" rel="nofollow" target="_blank">#PerguntaProPizza</a></li> <li><a href="https://twitter.com/dii_lua/status/1035662190748073986" rel="nofollow" target="_blank">Uma thread no twitter da Leticia Silva com vários cursos</a></li> <li><a href="https://www.kaggle.com/rtatman/reproducible-research-best-practices-jupytercon" rel="nofollow" target="_blank">Boas práticas para reproducibilidade de pesquisa (em ingles)</a></li> <li><a href="https://toolbox.google.com/datasetsearch" rel="nofollow" target="_blank">Google Datasets: tipo google scholar mas para datasets</a></li> <li>O DJ Patil, em conjunto com mais dois autores, lançaram um livro (em inglês) sobre ética e data science<a href="https://twitter.com/dpatil/status/1039185736191422466" rel="nofollow" target="_blank"> link pro tweet</a> e o<a href="https://www.amazon.com.br/Ethics-Data-Science-Mike-Loukides-ebook/dp/B07GTC8ZN7" rel="nofollow" target="_blank"> link pro livro na loja da Amazon Brasileira</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Big_data" rel="nofollow" target="_blank">Big Data</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Aprendizado_de_m%C3%A1quina" rel="nofollow" target="_blank">Aprendizado de Máquina ou Machine Learning</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Intelig%C3%AAncia_empresarial" rel="nofollow" target="_blank">BI (business intelligence)</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Pentaho" rel="nofollow" target="_blank">Pentaho</a></li> <li><a href="https://canaltech.com.br/business-intelligence/entendendo-o-processo-de-etl-22850/" rel="nofollow" target="_blank">Técnicas de ETL (Extract, Transform and Load)</a></li> <li><a href="http://www.cienciaedados.com/data-lake-a-fonte-do-big-data/" rel="nofollow" target="_blank">Data Lake e Data warehouse</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/C%C3%B3digo_aberto" rel="nofollow" target="_blank">Open Source</a></li> <li><a href="https://hadoop.apache.org/" rel="nofollow" target="_blank">Hadoop</a></li> <li><a href="https://kafka.apache.org/" rel="nofollow" target="_blank">Kafka</a></li> <li><a href="https://hive.apache.org/" rel="nofollow" target="_blank">Hive</a></li> <li><a href="http://parquet.apache.org/" rel="nofollow" target="_blank">Parquet</a></li> <li><a href="https://spark.apache.org/" rel="nofollow" target="_blank">Spark</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/MapReduce" rel="nofollow" target="_blank">Map Reduce</a></li> <li><a href="https://pig.apache.org/" rel="nofollow" target="_blank">Pig</a></li> <li><a href="https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/hdfs_design.html" rel="nofollow" target="_blank">HDFS</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Barramento" rel="nofollow" target="_blank">Barramento</a></li> <li><a href="https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-apache-spark/content/spark-data-locality.html" rel="nofollow" target="_blank">Data Locality</a></li> <li><a href="https://pandas.pydata.org/" rel="nofollow" target="_blank">Pandas</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/DevOps" rel="nofollow" target="_blank">DevOps</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/M%C3%A1quina_virtual_Java" rel="nofollow" target="_blank">JVM ou Máquina Virtual Java</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/S%C3%A9rie_temporal" rel="nofollow" target="_blank">Série Temporal</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Valida%C3%A7%C3%A3o_cruzada" rel="nofollow" target="_blank">Cross Validation ou Validação Cruzada</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning" rel="nofollow" target="_blank">Reinforcement Learning ou Aprendizado por Reforço</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Valida%C3%A7%C3%A3o_cruzada" rel="nofollow" target="_blank">K-fold</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Sobreajuste" rel="nofollow" target="_blank">Overfitting ou Sobreajuste</a></li> <li><a href="http://python.org.br/" rel="nofollow" target="_blank">Python</a></li> <li><a href="https://www.scala-lang.org/" rel="nofollow" target="_blank">Scala</a></li> <li><a href="https://serverless.com/" rel="nofollow" target="_blank">Serveless</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Cluster" rel="nofollow" target="_blank">Cluster</a></li> <li><a href="https://reactjs.org/" rel="nofollow" target="_blank">React</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/CRUD" rel="nofollow" target="_blank">CRUD</a></li> <li><a href="http://serenata.ai/" rel="nofollow" target="_blank">Serenata de Amor</a></li> <li><a href="http://kaggle.com/" rel="nofollow" target="_blank">Kaggle</a></li> <li><a href="http://github.com/" rel="nofollow" target="_blank">GitHub</a></li> <li><a href="http://github.com/" rel="nofollow" target="_blank">T-Test ou teste de T de Student</a></li> <li><a href="https://blog.dp6.com.br/teste-a-b-e-multivariado-diferen%C3%A7as-vantagens-e-limita%C3%A7%C3%B5es-c5d10d1bd99d" rel="nofollow" target="_blank">Teste multivariado e Teste A/B</a></li> <li><a href="http://brasil.io/" rel="nofollow" target="_blank">Brasil.io</a></li></ul>Pérolas?! Temos muitas <ul> <li>Eu trabalho com big data desde antes de ser legal</li> <li>big data é tudo que é grande o suficiente pra quebrar o excel</li> <li>já vi o hadoop voar, mas nunca vi o kafka cair</li> <li>eu já tive tantos nomes… ninguém me chama de diogo</li> <li>Tentativa e erro?!</li></ul>Edição Esse episódio foi editado pelo <a href="https://www.instagram.com/johnnyduluti/" rel="nofollow" target="_blank">Johnny</a>. Valeu Johnny!Escute:

Episódio 012: Big Data

As pizzas que a gente oferece tem muitos sabores como machine learning, inteligência artificial, grafos, etc. Mas uma coisa não muda: sempre tem sabor novo que a gente fica salivando pra aprender! O que fazer com a quantidade? Como lidar com as novas tendências que não param de chegar? Voltando às nossas raízes, os seus pizzaiolos favoritos discutem suas rotinas (ou não-rotinas) de estudo, compartilham técnicas, dicas e métodos para lidar melhor com essas ansiedades e o vazio do existir.  Agradecimento especial aos nossos ParceirosEsse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do Data Bootcamp, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos próximos cursos no calendário.Os padrinhos desse episódioEsse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza manda um e-mail pra gente.Tópicos abordados neste episódio Aprendendo a aprender Rotina de estudos Pomodoro Diário técnico, como fazer o seu Ensinar é o melhor jeito de estudar Melhores maneiras para fixar conhecimento Como é o processo de escolha e leitura de livros técnicos Hábitos de leitura Como lidar com a quantidade infinita de coisas que temos que aprenderEscute agoraPessoas nesse episódioLeticia Portella Twitter Jessica Temporal Twitter Gustavo Coelho Twitter Apoie o pizza:Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar.  Apoiar o Pizza  LinksCoisas que mencionamos durante esse episódio:  Nubank libera fklearn Intercerpt brasil ganhou prêmio com dados que a Letícia ajudou a analisar Texto da Gabriela Cesar sobre R no pizza! Post do Gustavo pro DBC sobre SQL Python Brasil 2019 Estudos que falam que quem trabalha menos horas rendem mais Técnica Pomodoro Blog da Leticia Blog da Jessica Blog do Gustavo Pandas Apache nifi PySpark Spark Python Paradigma funcional Paradigma orientação a objeto Java Pydata no brasil e pelo mundo Scala Ruby Blog do Jupyter que a Leticia escreveu artigos com fluxogramas UML Python Fluente Stack Overflow em português! Post da jess sobre fazer um podcast   Pérolas?! Temos muitas     Vai lá muso...      Vocês mataram o assunto, vou nem falar mais nada.      O bom é que ninguém tá vendo a minha cara e da Jessica desaprovando      Eu achei que eu entendi e não entendi      Peidar na farofa      Meu professor de Java já falava: “Caderno não compila”      Sou contra!!!      Mas eu sou esquisita mesmo, eu aceito      Se alguém escrever no meu caderno eu tenho um surto psicótico      É nesse dia que o pizza acaba, tô avisando!      Não anotem na mão, anotem no caderno      Eu desenho muito. Fluxogramas né, porque no resto eu sou um lixo...      Vocês não estão vendo a cara que o Gustavo tá fazendo      Não é uma opção! Goodreads é a única rede social que me representa!      Fez sentido alguma coisa que eu falei?      Faça um podcast e seja cansado você também!   EdiçãoEsse episódio foi editado pelo Johnny. Valeu Johnny!Escute:

As pizzas que a gente oferece tem muitos sabores como machine learning, inteligência artificial, grafos, etc. Mas uma coisa não muda: sempre tem sabor novo que a gente fica salivando pra aprender! O que fazer com a quantidade? Como lidar com as novas tendências que não param de chegar? Voltando às nossas raízes, os seus pizzaiolos favoritos discutem suas rotinas (ou não-rotinas) de estudo, compartilham técnicas, dicas e métodos para lidar melhor com essas ansiedades e o vazio do existir.  Agradecimento especial aos nossos Parceiros Esse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do <a href="https://databootcamp.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Data Bootcamp</a>, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as <a href="https://databootcamp.com.br/calendar" rel="nofollow" target="_blank">datas dos próximos cursos no calendário</a>.Os padrinhos desse episódio Esse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza <a href="mailto:pizzadedados@gmail.com">manda um e-mail pra gente</a>.Tópicos abordados neste episódio <ul> <li>Aprendendo a aprender</li> <li>Rotina de estudos</li> <li>Pomodoro</li> <li>Diário técnico, como fazer o seu</li> <li>Ensinar é o melhor jeito de estudar</li> <li>Melhores maneiras para fixar conhecimento</li> <li>Como é o processo de escolha e leitura de livros técnicos</li> <li>Hábitos de leitura</li> <li>Como lidar com a quantidade infinita de coisas que temos que aprender</li></ul>Escute agora Pessoas nesse episódio Leticia Portella <a href="https://twitter.com/leleportella" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Jessica Temporal <a href="https://twitter.com/jesstemporal" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Gustavo Coelho <a href="https://twitter.com/gusrabbit" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Apoie o pizza: Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar. <a href="https://apoia.se/pizzadedados" rel="nofollow" target="_blank">Apoiar o Pizza</a>  Links Coisas que mencionamos durante esse episódio: <ul> <li><a href="https://medium.com/building-nubank/introducing-fklearn-nubanks-machine-learning-library-part-i-2a1c781035d0" rel="nofollow" target="_blank">Nubank libera fklearn</a></li> <li><a href="https://twitter.com/cuducos/status/1121836575392923648?s=21" rel="nofollow" target="_blank">Intercerpt brasil ganhou prêmio com dados que a Letícia ajudou a analisar</a></li> <li><a href="https://medium.com/pizzadedados/r-para-jornalistas-instala%C3%A7%C3%A3o-leitura-e-verifica%C3%A7%C3%A3o-de-arquivo-aff69bc20ba1" rel="nofollow" target="_blank">Texto da Gabriela Cesar sobre R no pizza!</a></li> <li><a href="https://medium.com/databootcamp/sql-do-zero-%C3%A0-primeira-consulta-b6ebaa4382f1" rel="nofollow" target="_blank">Post do Gustavo pro DBC sobre SQL</a></li> <li><a href="https://2019.pythonbrasil.org.br/" rel="nofollow" target="_blank">Python Brasil 2019</a></li> <li><a href="https://www.cnbc.com/2018/02/07/science-shows-you-can-get-more-done-by-working-less.html" rel="nofollow" target="_blank">Estudos que falam que quem trabalha menos horas rendem mais</a></li> <li><a href="https://www.google.com/amp/s/guiadoestudante.abril.com.br/blog/dicas-estudo/veja-como-aumentar-a-sua-produtividade-nos-estudos-com-a-tecnica-pomodoro/" rel="nofollow" target="_blank">Técnica Pomodoro</a></li> <li><a href="https://leportella.com/" rel="nofollow" target="_blank">Blog da Leticia</a></li> <li><a href="http://jtemporal.com/" rel="nofollow" target="_blank">Blog da Jessica</a></li> <li><a href="https://gusrabbit.com/" rel="nofollow" target="_blank">Blog do Gustavo</a></li> <li><a href="https://pandas.pydata.org/" rel="nofollow" target="_blank">Pandas</a></li> <li><a href="https://nifi.apache.org/index.html" rel="nofollow" target="_blank">Apache nifi</a></li> <li><a href="https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/index.html" rel="nofollow" target="_blank">PySpark</a></li> <li><a href="https://spark.apache.org/" rel="nofollow" target="_blank">Spark</a></li> <li><a href="https://python.org.br/" rel="nofollow" target="_blank">Python</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Programa%C3%A7%C3%A3o_funcional" rel="nofollow" target="_blank">Paradigma funcional</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Orienta%C3%A7%C3%A3o_a_objetos" rel="nofollow" target="_blank">Paradigma orientação a objeto</a></li> <li><a href="https://www.oracle.com/java/" rel="nofollow" target="_blank">Java</a></li> <li><a href="https://pydata.org/" rel="nofollow" target="_blank">Pydata no brasil e pelo mundo</a></li> <li><a href="https://www.scala-lang.org/" rel="nofollow" target="_blank">Scala</a></li> <li><a href="https://www.ruby-lang.org/en/" rel="nofollow" target="_blank">Ruby</a></li> <li><a href="https://blog.jupyter.org/@leportella" rel="nofollow" target="_blank">Blog do Jupyter </a>que a Leticia escreveu artigos com fluxogramas</li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/UML" rel="nofollow" target="_blank">UML</a></li> <li><a href="https://novatec.com.br/livros/pythonfluente/" rel="nofollow" target="_blank">Python Fluente</a></li> <li><a href="https://pt.stackoverflow.com/" rel="nofollow" target="_blank">Stack Overflow em português!</a></li> <li><a href="https://jtemporal.com/um-passeio-pelo-backstage-de-um-podcast/" rel="nofollow" target="_blank">Post da jess sobre fazer um podcast</a></li> </ul>  Pérolas?! Temos muitas <ul> <li>    Vai lá muso...</li> <li>     Vocês mataram o assunto, vou nem falar mais nada.</li> <li>     O bom é que ninguém tá vendo a minha cara e da Jessica desaprovando</li> <li>     Eu achei que eu entendi e não entendi</li> <li>     Peidar na farofa</li> <li>     Meu professor de Java já falava: “Caderno não compila”</li> <li>     Sou contra!!!</li> <li>     Mas eu sou esquisita mesmo, eu aceito</li> <li>     Se alguém escrever no meu caderno eu tenho um surto psicótico</li> <li>     É nesse dia que o pizza acaba, tô avisando!</li> <li>     Não anotem na mão, anotem no caderno</li> <li>     Eu desenho muito. Fluxogramas né, porque no resto eu sou um lixo...</li> <li>     Vocês não estão vendo a cara que o Gustavo tá fazendo</li> <li>     Não é uma opção! Goodreads é a única rede social que me representa!</li> <li>     Fez sentido alguma coisa que eu falei?</li> <li>     Faça um podcast e seja cansado você também!</li> </ul>  Edição Esse episódio foi editado pelo <a href="https://www.instagram.com/johnnyduluti/" rel="nofollow" target="_blank">Johnny</a>. Valeu Johnny!Escute:

Episódio 022: Aprender a aprender

O que são crawlers, spiders e scraping? Nesse incrível episódio nossos lindos convidados Valdir Stumm Junior e Elias Dorneles vão nos ensinar algumas coisas sobre esse mundo de coleta de dados! Esse é o primeiro episódio com dois convidados, será que vai dar certo? Agradecemos ao Data Bootcamp pelo apoio e patrocínio desse episódio!Agradecimento especial aos nossos ParceirosEsse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do Data Bootcamp, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos próximos cursos no calendário.Os padrinhos desse episódioEsse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza manda um e-mail pra gente.  Tópicos abordados neste episódio Quem são e o que fazem nossos convidados Definição de Crawler (Rastejador) Diferença entre crawling e scrapping (rastejar e raspar) Frameworks de raspagemEscute agora  Pessoas nesse episódioLeticia Portella Twitter Jessica Temporal Twitter Gustavo Coelho Twitter Valdir Stumm Júnior Twitter Elias Dorneles Email     Apoie o pizza:Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar.  Apoiar o Pizza  LinksCoisas que mencionamos durante esse episódio:  #PerguntaProPizza Canal do Pizza no Youtube Data Bootcamp Visidata Histogramas interativos API da Marvel IMDB Crawler API HTML JSON OCR Captcha Bot do Google Archive.org SEO Grafos Requests URLlib BeautifulSoup lxml Scrapy Apache Nutch Expressões Regulares Regex Parsing XPath CSS Seletores CSS como Game Seletores CSS Tutorial “bão” de XPath Como “pensar” em XPath Middlewares do Selenium para Scrapy Generators parsel Selenium Headless AJAXPérolas?! Temos muitas Eu acho que o arrastão tem mais… pulsância! A gente passou um passo na frente da língua inglesa Tive meu momento de scrapear, crawlear Acho que eu já incomodei todo mundo que tá aqui com isso Tem essa bagunça completa que é a web Atenção crianças essa foi uma explicação sobre o uso avançado de ferramentas É muito abre-te sésamo tá ligado? Achou que o pizza ia ser fácil? Só agora que eu entendi veihEdiçãoEsse episódio foi editado pelo Johnny. Valeu Johnny! Escute:

O que são crawlers, spiders e scraping? Nesse incrível episódio nossos lindos convidados Valdir Stumm Junior e Elias Dorneles vão nos ensinar algumas coisas sobre esse mundo de coleta de dados! Esse é o primeiro episódio com dois convidados, será que vai dar certo? Agradecemos ao<a href="http://databootcamp.com.br" rel="nofollow" target="_blank"> Data Bootcamp</a> pelo apoio e patrocínio desse episódio!Agradecimento especial aos nossos Parceiros Esse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do <a href="https://databootcamp.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Data Bootcamp</a>, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos <a href="https://databootcamp.com.br/calendar" rel="nofollow" target="_blank">próximos cursos no calendário</a>.Os padrinhos desse episódio Esse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza <a href="mailto:pizzadedados@gmail.com">manda um e-mail pra gente</a>.  Tópicos abordados neste episódio <ul> <li>Quem são e o que fazem nossos convidados</li> <li>Definição de Crawler (Rastejador)</li> <li>Diferença entre crawling e scrapping (rastejar e raspar)</li> <li>Frameworks de raspagem</li></ul>Escute agora  Pessoas nesse episódio Leticia Portella <a href="https://twitter.com/leleportella" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Jessica Temporal <a href="https://twitter.com/jesstemporal" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Gustavo Coelho <a href="https://twitter.com/gusrabbit" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Valdir Stumm Júnior <a href="https://twitter.com/stummjr" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Elias Dorneles <a href="mailto:eliasdorneles@gmail.com"> Email </a>  Apoie o pizza: Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar. <a href="https://apoia.se/pizzadedados" rel="nofollow" target="_blank">Apoiar o Pizza</a>  Links Coisas que mencionamos durante esse episódio: <ul> <li><a href="https://twitter.com/search?q=%23perguntapropizza&amp;src=typd" rel="nofollow" target="_blank">#PerguntaProPizza</a></li> <li><a href="https://www.youtube.com/c/pizzadedados" rel="nofollow" target="_blank">Canal do Pizza no Youtube</a></li> <li><a href="http://databootcamp.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Data Bootcamp</a></li> <li><a href="https://github.com/saulpw/visidata" rel="nofollow" target="_blank">Visidata</a></li> <li><a href="http://www.shodor.org/interactivate/activities/Histogram/" rel="nofollow" target="_blank">Histogramas interativos</a></li> <li><a href="https://developer.marvel.com/" rel="nofollow" target="_blank">API da Marvel</a></li> <li><a href="https://www.imdb.com/" rel="nofollow" target="_blank">IMDB</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Web_crawler" rel="nofollow" target="_blank">Crawler</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Interface_de_programa%C3%A7%C3%A3o_de_aplica%C3%A7%C3%B5es" rel="nofollow" target="_blank">API</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/HTML" rel="nofollow" target="_blank">HTML</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/JSON" rel="nofollow" target="_blank">JSON</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Reconhecimento_%C3%B3tico_de_caracteres" rel="nofollow" target="_blank">OCR</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/CAPTCHA" rel="nofollow" target="_blank">Captcha</a></li> <li><a href="https://support.google.com/webmasters/answer/182072?hl=pt-BR" rel="nofollow" target="_blank">Bot do Google</a></li> <li><a href="http://archive.org/" rel="nofollow" target="_blank">Archive.org</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Search_engine_optimization" rel="nofollow" target="_blank">SEO</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Teoria_dos_grafos" rel="nofollow" target="_blank">Grafos</a></li> <li><a href="http://docs.python-requests.org/en/master/" rel="nofollow" target="_blank">Requests</a></li> <li><a href="https://docs.python.org/3/library/urllib.html" rel="nofollow" target="_blank">URLlib</a></li> <li><a href="https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/" rel="nofollow" target="_blank">BeautifulSoup</a></li> <li><a href="https://lxml.de/" rel="nofollow" target="_blank">lxml</a></li> <li><a href="https://scrapy.org/" rel="nofollow" target="_blank">Scrapy</a></li> <li><a href="http://nutch.apache.org/" rel="nofollow" target="_blank">Apache Nutch</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Express%C3%A3o_regular" rel="nofollow" target="_blank">Expressões Regulares Regex</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Parsing" rel="nofollow" target="_blank">Parsing</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/XPath" rel="nofollow" target="_blank">XPath</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Cascading_Style_Sheets" rel="nofollow" target="_blank">CSS</a></li> <li><a href="https://flukeout.github.io/" rel="nofollow" target="_blank">Seletores CSS como Game</a></li> <li><a href="https://code.tutsplus.com/pt/tutorials/the-30-css-selectors-you-must-memorize--net-16048" rel="nofollow" target="_blank">Seletores CSS</a></li> <li><a href="http://www.zvon.org/comp/r/tut-XPath_1.html" rel="nofollow" target="_blank">Tutorial “bão” de XPath</a></li> <li><a href="http://plasmasturm.org/log/xpath101/" rel="nofollow" target="_blank">Como “pensar” em XPath</a></li> <li><a href="https://stackoverflow.com/questions/40268815/how-to-write-customize-downloader-middleware-for-selenium-and-scrapy" rel="nofollow" target="_blank">Middlewares do Selenium para Scrapy</a></li> <li><a href="https://wiki.python.org.br/UsandoGenerators" rel="nofollow" target="_blank">Generators</a></li> <li><a href="https://pypi.org/project/parsel/" rel="nofollow" target="_blank">parsel</a></li> <li><a href="https://www.seleniumhq.org" rel="nofollow" target="_blank">Selenium</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Headless_software" rel="nofollow" target="_blank">Headless</a></li> <li><a href="https://www.devmedia.com.br/o-que-e-o-ajax/6702" rel="nofollow" target="_blank">AJAX</a></li></ul>Pérolas?! Temos muitas <ul> <li>Eu acho que o arrastão tem mais… pulsância!</li> <li>A gente passou um passo na frente da língua inglesa</li> <li>Tive meu momento de scrapear, crawlear</li> <li>Acho que eu já incomodei todo mundo que tá aqui com isso</li> <li>Tem essa bagunça completa que é a web</li> <li>Atenção crianças essa foi uma explicação sobre o uso avançado de ferramentas</li> <li>É muito abre-te sésamo tá ligado?</li> <li>Achou que o pizza ia ser fácil?</li> <li>Só agora que eu entendi veih</li></ul>Edição Esse episódio foi editado pelo <a href="https://www.instagram.com/johnnyduluti/" rel="nofollow" target="_blank">Johnny</a>. Valeu Johnny! Escute:

Episódio 009: Sobre Crawlers e Scrapers

Chamamos uma Estatística e Engenheira de Aprendizado de Máquina pra contar pra gente como ela passou de Ciências Sociais para Cientista de Dados no Ifood! No episódio de hoje a querida Júlia Tessler conta as aventuras de uma estatística trabalhando como cientista, faz uma ode de amor à Regressão Linear e fala sobre o dia a dia trabalhando com dados de Pizza!Agradecimento especial aos nossos ParceirosEsse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do Data Bootcamp, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos próximos cursos em https://databootcamp.com.br/calendar.Os padrinhos desse episódioEsse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza manda um e-mail pra gente.Tópicos abordados neste episódio Quem é e o que faz a nossa convidada? O que uma estatística tem de diferente de alguém que vem da computação Como é o dia a dia de uma cientista de dados Belezas da regressão linear O que da estatística é fundamental que se saiba? Como fazer predição de Indicadores de PerformanceEscute agoraPessoas nesse episódioLeticia Portella Twitter Jessica Temporal Twitter Gustavo Coelho Twitter Julia Tessler Twitter   Apoie o pizza:Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar.  Apoiar o Pizza  LinksCoisas que mencionamos durante esse episódio:  #PerguntaProPizza Instagram do pizza Data Science Cheatsheet guia.pizzadedados.com Awesome Brazilian Dev Blogs lintotype Estatística Machine Learning Business Intelligence (BI) Iniciação Científica IBGE Business Sense R Python Engenharia de Software Matemática aplicada Distribuição de dados Visualização de dados Pipeline Treinar modelos Query Dataset Pandas Sckit-learn Numpy Função recursiva Inversão de matriz Regressão Linear Rede Neural Distribuição Normal Estimadores Intervalo de confiança XGBoost Precisão Ensemble de modelos Regressão de Ridge Feature Engineering Feature Engineering automático Google AutoML Features Spark PowerBI Google Spreadsheets Excel NLTK NLP Teste de hipótese Média Variância Pandas .describe() Como mentir com estatística Amostragem Indicadores-Chave de Performance ou KPI Escalabilidade de software Série temporal Sazonalidade Modelos Anti-fraude Dashboards Quais os sabores de Pizza mais pedidos no Ifood Teste A/B Significância estatística StackOverflow CrossvalidatedPérolas?! Temos muitas Olha ela cheia de "buzzwords" no "job title" dela! Não Gustavo, ninguém gosta de aliche. As pessoas do aliche saindo do armário! A versão "too long, didn't read" disso é que tudo deu errado na minha vida, mas deu certo Bom… 4 anos viraram 7… As pessoas não podem ter medo, na verdade Há vida na data science sem saber engenharia de software Eu nopelo pizza sempre comentando coisas que eu lembro pela metade Estatísticos são muito ruins em marketing Eu tava aqui acenando com a cabeça e esqueci que esse negócio é só áudio Do mais simples ao mais complexo. Nossos convidados mostram a realidade "real" Pizza só é boa se ela for de dados!EdiçãoEsse episódio foi editado pelo Johnny. Valeu Johnny!Escute:

Chamamos uma Estatística e Engenheira de Aprendizado de Máquina pra contar pra gente como ela passou de Ciências Sociais para Cientista de Dados no Ifood! No episódio de hoje a querida Júlia Tessler conta as aventuras de uma estatística trabalhando como cientista, faz uma ode de amor à Regressão Linear e fala sobre o dia a dia trabalhando com dados de Pizza!Agradecimento especial aos nossos Parceiros Esse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do <a href="https://databootcamp.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Data Bootcamp</a>, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos próximos cursos em <a href="https://databootcamp.com.br/calendar" rel="nofollow" target="_blank">https://databootcamp.com.br/calendar</a>.Os padrinhos desse episódio Esse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza <a href="mailto:pizzadedados@gmail.com">manda um e-mail pra gente</a>.Tópicos abordados neste episódio <ul> <li>Quem é e o que faz a nossa convidada?</li> <li>O que uma estatística tem de diferente de alguém que vem da computação</li> <li>Como é o dia a dia de uma cientista de dados</li> <li>Belezas da regressão linear</li> <li>O que da estatística é fundamental que se saiba?</li> <li>Como fazer predição de Indicadores de Performance</li></ul>Escute agora Pessoas nesse episódio Leticia Portella <a href="https://twitter.com/leleportella" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Jessica Temporal <a href="https://twitter.com/jesstemporal" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Gustavo Coelho <a href="https://twitter.com/gusrabbit" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Julia Tessler <a href="https://twitter.com/jutessler" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a>  Apoie o pizza: Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar. <a href="https://apoia.se/pizzadedados" rel="nofollow" target="_blank">Apoiar o Pizza</a>  Links Coisas que mencionamos durante esse episódio: <ul> <li><a href="https://twitter.com/search?q=%23perguntapropizza&amp;src=typd" rel="nofollow" target="_blank">#PerguntaProPizza</a></li> <li><a href="https://www.instagram.com/pizzadedados/" rel="nofollow" target="_blank">Instagram do pizza</a></li> <li><a href="https://twitter.com/datasciencectrl/status/1102047639028289536?s=12" rel="nofollow" target="_blank">Data Science Cheatsheet</a></li> <li><a href="http://guia.pizzadedados.com/" rel="nofollow" target="_blank">guia.pizzadedados.com</a></li> <li><a href="https://github.com/Wmitrut/awesome-brazilian-devblogs" rel="nofollow" target="_blank">Awesome Brazilian Dev Blogs</a></li> <li><a href="https://github.com/deathbeds/lintotype" rel="nofollow" target="_blank">lintotype</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Estat%C3%ADstica" rel="nofollow" target="_blank">Estatística</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Aprendizado_de_m%C3%A1quina" rel="nofollow" target="_blank">Machine Learning</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Business_intelligence" rel="nofollow" target="_blank">Business Intelligence (BI)</a></li> <li><a href="http://cnpq.br/iniciacao-cientifica/" rel="nofollow" target="_blank">Iniciação Científica</a></li> <li><a href="https://www.ibge.gov.br/" rel="nofollow" target="_blank">IBGE</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Business_acumen" rel="nofollow" target="_blank">Business Sense</a></li> <li><a href="https://www.r-project.org/" rel="nofollow" target="_blank">R</a></li> <li><a href="https://www.python.org/" rel="nofollow" target="_blank">Python</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Engenharia_de_software" rel="nofollow" target="_blank">Engenharia de Software</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Matem%C3%A1tica_aplicada" rel="nofollow" target="_blank">Matemática aplicada</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Distribui%C3%A7%C3%A3o_de_probabilidade" rel="nofollow" target="_blank">Distribuição de dados</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Visualiza%C3%A7%C3%A3o_de_dados" rel="nofollow" target="_blank">Visualização de dados</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Pipeline_%28software%29" rel="nofollow" target="_blank">Pipeline</a></li> <li><a href="https://www.quora.com/What-does-fitting-a-model-mean-in-data-science" rel="nofollow" target="_blank">Treinar modelos</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/SQL" rel="nofollow" target="_blank">Query</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Conjunto_de_dados" rel="nofollow" target="_blank">Dataset</a></li> <li><a href="http://pandas.pydata.org/" rel="nofollow" target="_blank">Pandas</a></li> <li><a href="https://scikit-learn.org/stable/index.html" rel="nofollow" target="_blank">Sckit-learn</a></li> <li><a href="https://www.numpy.org/" rel="nofollow" target="_blank">Numpy</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Recursividade_(Ci%C3%AAncia_da_Computa%C3%A7%C3%A3o)" rel="nofollow" target="_blank">Função recursiva</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Matriz_inversa" rel="nofollow" target="_blank">Inversão de matriz</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Regress%C3%A3o_linear" rel="nofollow" target="_blank">Regressão Linear</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Rede_neural_artificial" rel="nofollow" target="_blank">Rede Neural</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Distribui%C3%A7%C3%A3o_normal" rel="nofollow" target="_blank">Distribuição Normal</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Estimador" rel="nofollow" target="_blank">Estimadores</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Intervalo_de_confian%C3%A7a" rel="nofollow" target="_blank">Intervalo de confiança</a></li> <li><a href="https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/" rel="nofollow" target="_blank">XGBoost</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Precis%C3%A3o" rel="nofollow" target="_blank">Precisão</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Ensemble_forecasting" rel="nofollow" target="_blank">Ensemble de modelos</a></li> <li><a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Ridge.html" rel="nofollow" target="_blank">Regressão de Ridge</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_engineering" rel="nofollow" target="_blank">Feature Engineering</a></li> <li><a href="https://towardsdatascience.com/why-automated-feature-engineering-will-change-the-way-you-do-machine-learning-5c15bf188b96" rel="nofollow" target="_blank">Feature Engineering automático</a></li> <li><a href="https://cloud.google.com/automl/" rel="nofollow" target="_blank">Google AutoML</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_selection" rel="nofollow" target="_blank">Features</a></li> <li><a href="https://spark.apache.org/" rel="nofollow" target="_blank">Spark</a></li> <li><a href="https://powerbi.microsoft.com/" rel="nofollow" target="_blank">PowerBI</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Docs%2C_Sheets_and_Slides" rel="nofollow" target="_blank">Google Spreadsheets</a></li> <li><a href="https://products.office.com/pt-br/excel" rel="nofollow" target="_blank">Excel</a></li> <li><a href="http://www.nltk.org/" rel="nofollow" target="_blank">NLTK</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Processamento_de_linguagem_natural" rel="nofollow" target="_blank">NLP</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Testes_de_hip%C3%B3teses" rel="nofollow" target="_blank">Teste de hipótese</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9dia" rel="nofollow" target="_blank">Média</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Vari%C3%A2ncia" rel="nofollow" target="_blank">Variância</a></li> <li><a href="https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.describe.html" rel="nofollow" target="_blank">Pandas .describe()</a></li> <li><a href="https://www.amazon.com.br/Como-Mentir-Estat%C3%ADstica-Darrell-Huff/dp/858057952X" rel="nofollow" target="_blank">Como mentir com estatística</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Amostragem_(estat%C3%ADstica)" rel="nofollow" target="_blank">Amostragem</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Indicador-chave_de_desempenho" rel="nofollow" target="_blank">Indicadores-Chave de Performance ou KPI</a></li> <li><a href="http://pt.stackoverflow.com/questions/90297/ddg#90310" rel="nofollow" target="_blank">Escalabilidade de software</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/S%C3%A9rie_temporal" rel="nofollow" target="_blank">Série temporal</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Seasonality" rel="nofollow" target="_blank">Sazonalidade</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Data_analysis_techniques_for_fraud_detection" rel="nofollow" target="_blank">Modelos Anti-fraude</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Dashboard_(business)" rel="nofollow" target="_blank">Dashboards</a></li> <li>Quais os sabores de Pizza mais pedidos no Ifood</li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/A/B_testing" rel="nofollow" target="_blank">Teste A/B</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Signific%C3%A2ncia_estat%C3%ADstica" rel="nofollow" target="_blank">Significância estatística</a></li> <li><a href="https://stackoverflow.com/" rel="nofollow" target="_blank">StackOverflow</a></li> <li><a href="https://stats.stackexchange.com/" rel="nofollow" target="_blank">Crossvalidated</a></li></ul>Pérolas?! Temos muitas <ul> <li>Olha ela cheia de "buzzwords" no "job title" dela!</li> <li>Não Gustavo, ninguém gosta de aliche.</li> <li>As pessoas do aliche saindo do armário!</li> <li>A versão "too long, didn't read" disso é que tudo deu errado na minha vida, mas deu certo</li> <li>Bom… 4 anos viraram 7…</li> <li>As pessoas não podem ter medo, na verdade</li> <li>Há vida na data science sem saber engenharia de software</li> <li>Eu nopelo pizza sempre comentando coisas que eu lembro pela metade</li> <li>Estatísticos são muito ruins em marketing</li> <li>Eu tava aqui acenando com a cabeça e esqueci que esse negócio é só áudio</li> <li>Do mais simples ao mais complexo.</li> <li>Nossos convidados mostram a realidade "real"</li> <li>Pizza só é boa se ela for de dados!</li></ul>Edição Esse episódio foi editado pelo <a href="https://www.instagram.com/johnnyduluti/" rel="nofollow" target="_blank">Johnny</a>. Valeu Johnny!Escute:

Episódio 020: Estatística e Machine Learning

Hoje vamos falar daquele lugar mágico onde o nosso trabalho mora: o banco de dados! A rainha dos bancos de dados Dani Monteiro veio trocar uma ideia com os pizzaiolos para falar sobre os nossos eternos parceiros (e fonte dos nossos problemas). Nesse episódio vamos aprender: como fazer uma modelagem? Quando utilizar um tipo banco de dados ou outro? Dicas para escrever queries lindas e otimizadas! E ferramentas que todo mundo precisa ter ao seu lado na hora de lidar com bancos de dados. Agradecimento especial aos nossos ParceirosEsse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do Data Bootcamp, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos próximos cursos no calendário.Os padrinhos desse episódioEsse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza manda um e-mail pra gente.Tópicos abordados neste episódio Quem é e o que faz a nossa convidada? Qual banco de dados estudar? O que é e como fazer uma modelagem de dados? Qual a diferença entre um banco relacional e não relacional? Quando usar um banco relacional e quando usar um banco não relacional? Quando vale a pena contratar um serviço e quando vale a pena fazer na unha? Dicas para escrever queries!Escute agoraPessoas nesse episódioLeticia Portella Twitter Jessica Temporal Twitter Gustavo Coelho Twitter Dani Moneiro Twitter Apoie o pizza:Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar.  Apoiar o PizzaLinksCoisas que mencionamos durante esse episódio:  #PerguntaProPizza Instagram do pizza Telegram do Pizza How to Become more marketable as a data scientist - Andre Ste Ajuda para o Meninas na ciência de dados Sou uma cientista de dados cética quanto aos dados. SQLServer MongoDB Neo4J Oracle Minas programam Blog da Dani Otimização de query Modelagem de dados Diagramas Entidade-Relacionamento Diagrama UML Cardinalidade VB6 (Visual Basic) Bancos relacionais PostgreSQL Banco não relacional (NoSQL) Integridade referencial Cache REDIS JSON API Cassandra Banco de dados orientados a grafos SQL JOIN Cluster Amazon AWS DynamoDB Google Database CosmusDB Latência de rede Big table Azure ATP Oracle Aurora CAPEX Log de dados DBA Índices de bancos de dados Grafos MongoDB Compass Blog Fabrício Lima Blog Dirceu Resende Blog Fabiano Amorim Github MongoDB world Tunning Schema desing MongoDB University   Pérolas?! Temos muitas Agora que eu não tô mais nervoso Minha pizza favorita… eu gosto de todas! Não pode ser insentona assim não! Eu sou contra portuguesa! Eu sou mais produto nacional Quem sou eu? Eu sou uma pessoa que não para! A vergonha na cara é zero Eu sou uma pessoa de abraços Esse episódio é capaz de durar 10 horas e vocês vão ter que me mandar parar de falar! Eu tenho memória de peixe Beta O mestrado não tinha nada haver com o que eu imaginava… &gt; Acho que nunca tem! Eu fui atropelada! Lá vem o Gustavo julgando pizza alheia. Gosta de aliche e vem julgar a pizza dos outros! Vamos parar de julgar os amiguinhos!EdiçãoEsse episódio foi editado pelo Johnny. Valeu Johnny!Escute:

Hoje vamos falar daquele lugar mágico onde o nosso trabalho mora: o banco de dados! A rainha dos bancos de dados Dani Monteiro veio trocar uma ideia com os pizzaiolos para falar sobre os nossos eternos parceiros (e fonte dos nossos problemas). Nesse episódio vamos aprender: como fazer uma modelagem? Quando utilizar um tipo banco de dados ou outro? Dicas para escrever queries lindas e otimizadas! E ferramentas que todo mundo precisa ter ao seu lado na hora de lidar com bancos de dados. Agradecimento especial aos nossos Parceiros Esse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do <a href="https://databootcamp.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Data Bootcamp</a>, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as <a href="https://databootcamp.com.br/calendar" rel="nofollow" target="_blank">datas dos próximos cursos no calendário</a>.Os padrinhos desse episódio Esse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza <a href="mailto:pizzadedados@gmail.com">manda um e-mail pra gente</a>.Tópicos abordados neste episódio <ul> <li>Quem é e o que faz a nossa convidada?</li> <li>Qual banco de dados estudar?</li> <li>O que é e como fazer uma modelagem de dados?</li> <li>Qual a diferença entre um banco relacional e não relacional?</li> <li>Quando usar um banco relacional e quando usar um banco não relacional?</li> <li>Quando vale a pena contratar um serviço e quando vale a pena fazer na unha?</li> <li>Dicas para escrever queries!</li></ul>Escute agora Pessoas nesse episódio Leticia Portella <a href="https://twitter.com/leleportella" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Jessica Temporal <a href="https://twitter.com/jesstemporal" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Gustavo Coelho <a href="https://twitter.com/gusrabbit" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Dani Moneiro <a href="https://twitter.com/DaniMonteiroDBA" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Apoie o pizza: Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar.  <a href="https://apoia.se/pizzadedados" rel="nofollow" target="_blank">Apoiar o Pizza</a>Links Coisas que mencionamos durante esse episódio: <ul> <li><a href="https://twitter.com/search?q=%23perguntapropizza&amp;src=typd" rel="nofollow" target="_blank">#PerguntaProPizza</a></li> <li><a href="https://www.instagram.com/pizzadedados/" rel="nofollow" target="_blank">Instagram do pizza</a></li> <li><a href="https://t.me/pizzadedados" rel="nofollow" target="_blank">Telegram do Pizza</a></li> <li><a href="https://hackernoon.com/how-to-become-more-marketable-as-a-data-scientist-ia3mg38al" rel="nofollow" target="_blank">How to Become more marketable as a data scientist - Andre Ste</a></li> <li><a href="https://twitter.com/adelmofilho42/status/1163595342602018817?s=12" rel="nofollow" target="_blank">Ajuda para o Meninas na ciência de dados</a></li> <li><a href="https://escoladedados.org/2019/08/sou-uma-cientista-de-dados-cetica-quanto-aos-dados/" rel="nofollow" target="_blank">Sou uma cientista de dados cética quanto aos dados.</a></li> <li><a href="https://www.microsoft.com/en-ie/sql-server/sql-server-downloads" rel="nofollow" target="_blank">SQLServer</a></li> <li><a href="https://www.mongodb.com/" rel="nofollow" target="_blank">MongoDB</a></li> <li><a href="https://neo4j.com/" rel="nofollow" target="_blank">Neo4J</a></li> <li><a href="https://www.oracle.com/database/" rel="nofollow" target="_blank">Oracle</a></li> <li><a href="https://minasprogramam.com/" rel="nofollow" target="_blank">Minas programam</a></li> <li><a href="http://db4beginners.com/" rel="nofollow" target="_blank">Blog da Dani</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Query_optimization" rel="nofollow" target="_blank">Otimização de query</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Modelagem_de_dados" rel="nofollow" target="_blank">Modelagem de dados</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Modelo_entidade_relacionamento" rel="nofollow" target="_blank">Diagramas Entidade-Relacionamento</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/UML" rel="nofollow" target="_blank">Diagrama UML</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Cardinalidade_(modelagem_de_dados)" rel="nofollow" target="_blank">Cardinalidade</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Visual_Basic" rel="nofollow" target="_blank">VB6 (Visual Basic)</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Banco_de_dados_relacional" rel="nofollow" target="_blank">Bancos relacionais</a></li> <li><a href="https://www.postgresql.org/" rel="nofollow" target="_blank">PostgreSQL</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/NoSQL" rel="nofollow" target="_blank">Banco não relacional</a> (NoSQL)</li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Integridade_referencial" rel="nofollow" target="_blank">Integridade referencial</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Cache" rel="nofollow" target="_blank">Cache</a></li> <li><a href="https://redis.io/" rel="nofollow" target="_blank">REDIS</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/JSON" rel="nofollow" target="_blank">JSON</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Interface_de_programa%C3%A7%C3%A3o_de_aplica%C3%A7%C3%B5es" rel="nofollow" target="_blank">API</a></li> <li><a href="http://cassandra.apache.org/" rel="nofollow" target="_blank">Cassandra</a></li> <li><a href="https://pt.stackoverflow.com/questions/240230/o-que-%C3%A9-um-banco-de-dados-baseado-em-grafos" rel="nofollow" target="_blank">Banco de dados orientados a grafos</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/SQL" rel="nofollow" target="_blank">SQL</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Join_(SQL)" rel="nofollow" target="_blank">JOIN</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Cluster" rel="nofollow" target="_blank">Cluster</a></li> <li><a href="https://aws.amazon.com/" rel="nofollow" target="_blank">Amazon AWS</a></li> <li><a href="https://aws.amazon.com/dynamodb/?sc_channel=PS&amp;sc_campaign=acquisition_UK&amp;sc_publisher=google&amp;sc_medium=dynamodb_hv_b&amp;sc_content=dynamodb_e&amp;sc_detail=dynamodb&amp;sc_category=dynamodb&amp;sc_segment=62042493409&amp;sc_matchtype=e&amp;sc_country=UK&amp;s_kwcid=AL!4422!3!62042493409!e!!g!!dynamodb&amp;ef_id=CjwKCAjw5fzrBRASEiwAD2OSV6FBqfJ3jk7yZxQnx0Bj1RV17JQbpKRyGt5kROu3NEW_BwyZOtrGZRoCgC8QAvD_BwE:G:s" rel="nofollow" target="_blank">DynamoDB</a></li> <li><a href="https://cloud.google.com/products/databases/" rel="nofollow" target="_blank">Google Database</a></li> <li><a href="https://azure.microsoft.com/en-us/free/services/cosmos-db/?&amp;ef_id=CjwKCAjw5fzrBRASEiwAD2OSV0PvZdC796FM5cEgIdxx6_69SMF5HUA90sDo1lY9MDxlhqoyBW-qFhoClhoQAvD_BwE:G:s&amp;OCID=AID2000084_SEM_WbMyrkon&amp;MarinID=WbMyrkon_349826436462_cosmos%20db_e_c__65424990936_kwd-320108205507&amp;lnkd=Google_Azure_Brand&amp;dclid=CjgKEAjw5fzrBRD8-oTFye29kQESJAAy7we8wV5aEudv4Ixwkf-X5JfVv8p_mPIlsf6nA7EYTGb-svD_BwE" rel="nofollow" target="_blank">CosmusDB</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Latency_%28engineering%29" rel="nofollow" target="_blank">Latência de rede</a></li> <li><a href="https://cloud.google.com/bigtable/" rel="nofollow" target="_blank">Big table</a></li> <li><a href="https://azure.microsoft.com/" rel="nofollow" target="_blank">Azure</a></li> <li><a href="https://www.oracle.com/database/atp-cloud.html" rel="nofollow" target="_blank">ATP Oracle</a></li> <li><a href="https://aws.amazon.com/rds/aurora/" rel="nofollow" target="_blank">Aurora</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/CAPEX" rel="nofollow" target="_blank">CAPEX</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Log_de_dados" rel="nofollow" target="_blank">Log de dados</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Administrador_de_banco_de_dados" rel="nofollow" target="_blank">DBA</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/%C3%8Dndice_(estruturas_de_dados)" rel="nofollow" target="_blank">Índices de bancos de dados</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Teoria_dos_grafos" rel="nofollow" target="_blank">Grafos</a></li> <li><a href="https://www.mongodb.com/products/compass" rel="nofollow" target="_blank">MongoDB Compass</a></li> <li><a href="https://www.fabriciolima.net/blog/" rel="nofollow" target="_blank">Blog Fabrício Lima</a></li> <li><a href="https://www.dirceuresende.com/blog/" rel="nofollow" target="_blank">Blog Dirceu Resende</a></li> <li><a href="https://blogfabiano.com/" rel="nofollow" target="_blank">Blog Fabiano Amorim</a></li> <li><a href="https://github.com/" rel="nofollow" target="_blank">Github</a></li> <li><a href="https://www.mongodb.com/world" rel="nofollow" target="_blank">MongoDB world</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Database_tuning" rel="nofollow" target="_blank">Tunning</a></li> <li><a href="https://blog.panoply.io/database-schema-design-examples" rel="nofollow" target="_blank">Schema desing</a></li> <li><a href="https://university.mongodb.com/" rel="nofollow" target="_blank">MongoDB University</a></li> </ul>  Pérolas?! Temos muitas <ul> <li>Agora que eu não tô mais nervoso</li> <li>Minha pizza favorita… eu gosto de todas!</li> <li>Não pode ser insentona assim não!</li> <li>Eu sou contra portuguesa! Eu sou mais produto nacional</li> <li>Quem sou eu? Eu sou uma pessoa que não para!</li> <li>A vergonha na cara é zero</li> <li>Eu sou uma pessoa de abraços</li> <li>Esse episódio é capaz de durar 10 horas e vocês vão ter que me mandar parar de falar!</li> <li>Eu tenho memória de peixe Beta</li> <li>O mestrado não tinha nada haver com o que eu imaginava… &gt; Acho que nunca tem!</li> <li>Eu fui atropelada!</li> <li>Lá vem o Gustavo julgando pizza alheia. Gosta de aliche e vem julgar a pizza dos outros!</li> <li>Vamos parar de julgar os amiguinhos!</li></ul>Edição Esse episódio foi editado pelo <a href="https://www.instagram.com/johnnyduluti/" rel="nofollow" target="_blank">Johnny</a>. Valeu Johnny!Escute:

Episódio 025: Banco de Dados

Se você já sonhou em gerenciar um time de ciência de dados ou se você está nesse cargo e quer umas dicas, seus problemas acabaram. Trouxemos uma convidada especialíssima para contar pra gente quão desafiadora pode ser essa missão.Agradecimento especial aos nossos ParceirosEsse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do Data Bootcamp, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos próximos cursos no calendário.Os padrinhos desse episódioEsse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza manda um e-mail pra gente.Tópicos abordados neste episódio Quem é e o que faz o nossa convidada? Desafios ao se tornar gerente de um time. A importância de um time diverso. Como empresas devem se preparar para ter um time de ciência de dados.Escute agora  Pessoas nesse episódioLeticia Portella Twitter Jessica Temporal Twitter Gustavo Coelho Twitter Angela Bassa Twitter   Apoie o pizza:Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar.  Apoiar o Pizza    LinksCoisas que mencionamos durante esse episódio:  Livro gratuito sobre visualização de dados: Fundamentals of Data Visualization do Claus O. Wilke O post da Jess Um passeio pelo backstage de um podcast na Revista do Pizza O guia da BBC sobre como gerar os seus gráficos usando R MIT - Massachusetts Institute of Technology Artigo do Davenport e do Patil : “Data Scientist: The sexiest job of the 21st Century” Distribuição de Poisson Distribuição normal linear Data Analytics Data Analysis Data Science Machine Learning Data Engineer ou Engenheiro de dados Data Operations ou DataOps Data Architecture ou Arquitetura de dados Time series ou séries temporais Logs de dados Big Data Chief Officers ou Diretor de Operações Metodologia ágil (agile) Teste de hipótese Hubris: palavra de origem grega de que quer dizer muito orgulho, a tradução ao pé da letra é arrogância.Pérolas?! Temos muitas  Que bom saber que esse sentimento dura a vida toda Eu preciso de um unicórnio que saiba fazer todas as coisas Eu sei que legalês é diferente de engenheirês/engenherano que é diferente de RH-ês Gustavo quando engata no véi Eu sou orgânica, tecido, meleca Em golf eu sou estúpidaEdiçãoEsse episódio foi editado pelo Johnny. Valeu Johnny!Escute:

Se você já sonhou em gerenciar um time de ciência de dados ou se você está nesse cargo e quer umas dicas, seus problemas acabaram. Trouxemos uma convidada especialíssima para contar pra gente quão desafiadora pode ser essa missão.Agradecimento especial aos nossos Parceiros Esse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do <a href="https://databootcamp.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Data Bootcamp</a>, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as <a href="https://databootcamp.com.br/calendar" rel="nofollow" target="_blank">datas dos próximos cursos no calendário</a>.Os padrinhos desse episódio Esse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza <a href="mailto:pizzadedados@gmail.com">manda um e-mail pra gente</a>.Tópicos abordados neste episódio <ul> <li>Quem é e o que faz o nossa convidada?</li> <li>Desafios ao se tornar gerente de um time.</li> <li>A importância de um time diverso.</li> <li>Como empresas devem se preparar para ter um time de ciência de dados.</li></ul>Escute agora  Pessoas nesse episódio Leticia Portella <a href="https://twitter.com/leleportella" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Jessica Temporal <a href="https://twitter.com/jesstemporal" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Gustavo Coelho <a href="https://twitter.com/gusrabbit" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Angela Bassa <a href="https://twitter.com/angebassa" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a>  Apoie o pizza: Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar. <a href="https://apoia.se/pizzadedados" rel="nofollow" target="_blank">Apoiar o Pizza</a>  Links Coisas que mencionamos durante esse episódio: <ul> <li>Livro gratuito sobre visualização de dados: <a href="https://serialmentor.com/dataviz/" rel="nofollow" target="_blank">Fundamentals of Data Visualization</a> do Claus O. Wilke</li> <li>O post da Jess <a href="https://medium.com/pizzadedados/backstage-de-um-podcast-465f02c2a7e5" rel="nofollow" target="_blank">Um passeio pelo backstage de um podcast</a> na Revista do Pizza</li> <li>O <a href="https://bbc.github.io/rcookbook/" rel="nofollow" target="_blank">guia da BBC sobre como gerar os seus gráficos usando R</a></li> <li><a href="http://web.mit.edu/" rel="nofollow" target="_blank">MIT - Massachusetts Institute of Technology</a></li> <li>Artigo do Davenport e do Patil : “<a href="https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century" rel="nofollow" target="_blank">Data Scientist: The sexiest job of the 21st Century</a>”</li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Distribui%C3%A7%C3%A3o_de_Poisson" rel="nofollow" target="_blank">Distribuição de Poisson</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Distribui%C3%A7%C3%A3o_normal" rel="nofollow" target="_blank">Distribuição normal</a></li> <li>linear</li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Analytics" rel="nofollow" target="_blank">Data Analytics</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Data_analysis" rel="nofollow" target="_blank">Data Analysis</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Data_science" rel="nofollow" target="_blank">Data Science</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Aprendizado_de_m%C3%A1quina" rel="nofollow" target="_blank">Machine Learning</a></li> <li><a href="http://datascienceacademy.com.br/blog/o-que-faz-um-engenheiro-de-dados/" rel="nofollow" target="_blank">Data Engineer ou Engenheiro de dados</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/DataOps" rel="nofollow" target="_blank">Data Operations</a> ou DataOps</li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Arquitetura_de_dados" rel="nofollow" target="_blank">Data Architecture ou Arquitetura de dados</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/S%C3%A9rie_temporal" rel="nofollow" target="_blank">Time series ou séries temporais</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Log_de_dados" rel="nofollow" target="_blank">Logs de dados</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Big_data" rel="nofollow" target="_blank">Big Data</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Diretor_de_opera%C3%A7%C3%B5es" rel="nofollow" target="_blank">Chief Officers ou Diretor de Operações</a></li> <li><a href="http://metodologiaagil.com/" rel="nofollow" target="_blank">Metodologia ágil (agile)</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Testes_de_hip%C3%B3teses" rel="nofollow" target="_blank">Teste de hipótese</a></li> <li>Hubris: palavra de origem grega de que quer dizer muito orgulho, a tradução ao pé da letra é arrogância.</li></ul>Pérolas?! Temos muitas <ul> <li>Que bom saber que esse sentimento dura a vida toda</li> <li>Eu preciso de um unicórnio que saiba fazer todas as coisas</li> <li>Eu sei que legalês é diferente de engenheirês/engenherano que é diferente de RH-ês</li> <li>Gustavo quando engata no véi</li> <li>Eu sou orgânica, tecido, meleca</li> <li>Em golf eu sou estúpida</li></ul>Edição Esse episódio foi editado pelo <a href="https://www.instagram.com/johnnyduluti/" rel="nofollow" target="_blank">Johnny</a>. Valeu Johnny!Escute:

Episódio 018: O desafio de gerenciar times de ciência de dados

Nesse episódio conversamos com o Ricardo Paiva, engenheiro de dados que trabalha com com dados que acumulam mais rápido que aviões supersônicos! Venha entender o que faz um engenheiro de dados, o que difere essa profissão de um cientista de dados e quando uma otimização de alguns porcentos pode gerar um lucro imenso quando se lida com milhões de dados por segundo!Agradecimento especial aos nossos ParceirosEsse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do Data Bootcamp, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos próximos cursos no calendário.Os padrinhos desse episódioEsse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza manda um e-mail pra gente.Tópicos abordados neste episódio Quem é e o que faz o nosso convidado? Quais são os principais problemas de trabalhar com um volume de dados gigantesco? O que faz um time de engenharia de dados? Como se organizam os times de engenharia em um ambiente de muitos dados? O que diferencia um Engenheiro de Dados e um Cientista de Dados? O que uma pessoa precisa estudar para trabalhar com engenharia de dados?Escute agoraPessoas nesse episódioLeticia Portella Twitter Jessica Temporal Twitter Gustavo Coelho Twitter Ricardo Paiva Canal do YouTube Apoie o pizza:Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar.   Apoiar o PizzaLinksCoisas que mencionamos durante esse episódio:  #PerguntaProPizza Telegram do Pizza Python Brasil Conferência Web.br Blog do Rladies Paco Nathan - Passado e Futuro da AI Engenharia de Dados Curso Online de Big Data do Ricardo Big Data Criteo Pipeline Ingestão de Dados HDFS Hbase E-commerce Excel SQL Cluster Hadoop Big Data Data Lake JSON Schema Protobuff Aprendizado de máquina / Machine Learning Sampling - Amostragem Join ou União de Dados Banco de Dados  Petabytes Kafka Javascript XML Formatos binários Avro  Buffer Barramento / Filas Bancos de Dados Relacional DBA Governança de Dados Inteligência Artificial Empresa de Capital Aberto Universidade de Sorbonne Parquet Ciência de Dados SRE - Site Reliability Engineering  Otimização Spark PySpark  Análise Ad-Hoc Latência Resiliência Aplicação Web Métricas Logs Post Mortem  Data Centers VPN Iterações Hive Prestor Streaming Processamento em lote ou Processamento em batch Framework  Flink Kafka Stream Scala Oracle Database MySQL Linguagem R Python YARN JVM AliBaba Spark Streaming Análise Assintótica Série de Taylor Great Expectations Teste A/B RegEx Instituto InfNet RegexR Regex101 SerenataPérolas?! Temos muitas Queijo aqui é uma ciência! Não é pra amador Só de escutar uma tabela de excel crescendo assim eu já travei! É big data MESMO Data Reliability Engineering! Dá até um ruim só de pensar O cara que contava o quanto a gente já tinha perdido com aquele incidente! Estou sofrendo e nem é comigo Acho que é um pouco melhor que o médico! Consegue dormir o sono dos justos! De tudo o que você falou, o que mais me impressionou é que você ainda tem telefone fixo Se processou o dado e coube na memória… não é big data A complexidade dos coisinhos que você tá fazendo Você não pode olhar regex de longe, se olhar de longe de assusta!EdiçãoEsse episódio foi editado pelo Johnny. Valeu Johnny!Escute:

Nesse episódio conversamos com o Ricardo Paiva, engenheiro de dados que trabalha com com dados que acumulam mais rápido que aviões supersônicos! Venha entender o que faz um engenheiro de dados, o que difere essa profissão de um cientista de dados e quando uma otimização de alguns porcentos pode gerar um lucro imenso quando se lida com milhões de dados por segundo!Agradecimento especial aos nossos Parceiros Esse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do <a href="https://databootcamp.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Data Bootcamp</a>, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as <a href="https://databootcamp.com.br/calendar" rel="nofollow" target="_blank">datas dos próximos cursos no calendário</a>.Os padrinhos desse episódio Esse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza <a href="mailto:pizzadedados@gmail.com">manda um e-mail pra gente</a>.Tópicos abordados neste episódio <ul> <li>Quem é e o que faz o nosso convidado?</li> <li>Quais são os principais problemas de trabalhar com um volume de dados gigantesco?</li> <li>O que faz um time de engenharia de dados?</li> <li>Como se organizam os times de engenharia em um ambiente de muitos dados?</li> <li>O que diferencia um Engenheiro de Dados e um Cientista de Dados?</li> <li>O que uma pessoa precisa estudar para trabalhar com engenharia de dados?</li></ul>Escute agora Pessoas nesse episódio Leticia Portella <a href="https://twitter.com/leleportella" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Jessica Temporal <a href="https://twitter.com/jesstemporal" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Gustavo Coelho <a href="https://twitter.com/gusrabbit" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Ricardo Paiva <a href="https://www.youtube.com/c/CursodeBigData1" rel="nofollow" target="_blank"> Canal do YouTube </a> Apoie o pizza: Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar.   <a href="https://apoia.se/pizzadedados" rel="nofollow" target="_blank">Apoiar o Pizza</a>Links Coisas que mencionamos durante esse episódio: <ul> <li><a href="https://twitter.com/search?q=%23perguntapropizza&amp;src=typd" rel="nofollow" target="_blank">#PerguntaProPizza</a></li> <li><a href="https://t.me/pizzadedados" rel="nofollow" target="_blank">Telegram do Pizza</a></li> <li><a href="https://2019.pythonbrasil.org.br/" rel="nofollow" target="_blank">Python Brasil</a></li> <li><a href="https://www.facebook.com/conferenciaWebbr/" rel="nofollow" target="_blank">Conferência Web.br</a></li> <li><a href="https://medium.com/rladiesbh" rel="nofollow" target="_blank">Blog do Rladies</a></li> <li><a href="https://www.youtube.com/watch?v=dwvbKzdq1NI" rel="nofollow" target="_blank">Paco Nathan - Passado e Futuro da AI</a></li> <li><a href="https://www.freecodecamp.org/news/the-rise-of-the-data-engineer-91be18f1e603" rel="nofollow" target="_blank">Engenharia de Dados</a></li> <li><a href="https://www.youtube.com/c/CursodeBigData1" rel="nofollow" target="_blank">Curso Online de Big Data do Ricardo</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Big_data" rel="nofollow" target="_blank">Big Data</a></li> <li><a href="https://www.criteo.com/" rel="nofollow" target="_blank">Criteo</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Pipeline_(computing)" rel="nofollow" target="_blank">Pipeline</a></li> <li><a href="http://alexandredvolpi.blogspot.com/2015/11/ingestao-de-dados-com-sqoop.html" rel="nofollow" target="_blank">Ingestão de Dados</a></li> <li><a href="https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/hdfs_design.html" rel="nofollow" target="_blank">HDFS</a></li> <li><a href="https://hbase.apache.org/" rel="nofollow" target="_blank">Hbase</a></li> <li><a href="https://ecommercenews.com.br/o-que-e-e-commerce/" rel="nofollow" target="_blank">E-commerce</a></li> <li><a href="https://products.office.com/pt-br/excel" rel="nofollow" target="_blank">Excel</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/SQL" rel="nofollow" target="_blank">SQL</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Cluster" rel="nofollow" target="_blank">Cluster</a></li> <li><a href="http://hadoop.apache.org/" rel="nofollow" target="_blank">Hadoop</a></li> <li><a href="https://podcast.pizzadedados.com/e/episodio-012-big-data/" rel="nofollow" target="_blank">Big Data</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake" rel="nofollow" target="_blank">Data Lake</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/JSON" rel="nofollow" target="_blank">JSON</a></li> <li><a href="https://pt.stackoverflow.com/a/21037" rel="nofollow" target="_blank">Schema</a></li> <li><a href="https://developers.google.com/protocol-buffers/" rel="nofollow" target="_blank">Protobuff</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Aprendizado_de_m%C3%A1quina" rel="nofollow" target="_blank">Aprendizado de máquina / Machine Learning</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Amostragem_(estat%C3%ADstica)" rel="nofollow" target="_blank">Sampling - Amostragem</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Join_(SQL)" rel="nofollow" target="_blank">Join ou União de Dados</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Banco_de_dados" rel="nofollow" target="_blank">Banco de Dados</a> </li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Petabyte" rel="nofollow" target="_blank">Petabytes</a></li> <li><a href="https://kafka.apache.org/" rel="nofollow" target="_blank">Kafka</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/JavaScript" rel="nofollow" target="_blank">Javascript</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/XML" rel="nofollow" target="_blank">XML</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Arquivo_bin%C3%A1rio" rel="nofollow" target="_blank">Formatos binários</a></li> <li><a href="https://avro.apache.org/" rel="nofollow" target="_blank">Avro</a> </li> <li><a href="http://ptcomputador.com/P/computer-programming-languages/86708.html" rel="nofollow" target="_blank">Buffer</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Barramento" rel="nofollow" target="_blank">Barramento / Filas</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Banco_de_dados_relacional" rel="nofollow" target="_blank">Bancos de Dados Relacional</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Administrador_de_banco_de_dados" rel="nofollow" target="_blank">DBA</a></li> <li><a href="https://www.ibm.com/br-pt/analytics/data-governance" rel="nofollow" target="_blank">Governança de Dados</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Intelig%C3%AAncia_artificial" rel="nofollow" target="_blank">Inteligência Artificial</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Empresa_de_capital_aberto" rel="nofollow" target="_blank">Empresa de Capital Aberto</a></li> <li><a href="https://www.sorbonne-universite.fr/en" rel="nofollow" target="_blank">Universidade de Sorbonne</a></li> <li><a href="https://parquet.apache.org/" rel="nofollow" target="_blank">Parquet</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Ci%C3%AAncia_de_dados" rel="nofollow" target="_blank">Ciência de Dados</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Site_Reliability_Engineering" rel="nofollow" target="_blank">SRE - Site Reliability Engineering</a> </li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Program_optimization" rel="nofollow" target="_blank">Otimização</a></li> <li><a href="https://spark.apache.org/" rel="nofollow" target="_blank">Spark</a></li> <li><a href="https://spark.apache.org/docs/0.9.0/python-programming-guide.html" rel="nofollow" target="_blank">PySpark</a> </li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Ad_hoc" rel="nofollow" target="_blank">Análise Ad-Hoc</a></li> <li><a href="https://www.techopedia.com/definition/2228/latency" rel="nofollow" target="_blank">Latência</a></li> <li><a href="https://www.quora.com/What-are-the-principles-of-building-resilient-software-systems" rel="nofollow" target="_blank">Resiliência</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Aplica%C3%A7%C3%A3o_web" rel="nofollow" target="_blank">Aplicação Web</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9trica_de_software" rel="nofollow" target="_blank">Métricas</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Log_de_dados" rel="nofollow" target="_blank">Logs</a></li> <li><a href="https://meiobit.com/15085/postmortem-de-projetos-aprendendo-com-os-erros/" rel="nofollow" target="_blank">Post Mortem</a> </li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Centro_de_processamento_de_dados" rel="nofollow" target="_blank">Data Centers</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Rede_privada_virtual" rel="nofollow" target="_blank">VPN</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Itera%C3%A7%C3%A3o" rel="nofollow" target="_blank">Iterações</a></li> <li><a href="https://hive.apache.org/" rel="nofollow" target="_blank">Hive</a></li> <li><a href="https://prestodb.github.io/" rel="nofollow" target="_blank">Prestor</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Streaming" rel="nofollow" target="_blank">Streaming</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Processamento_em_lote" rel="nofollow" target="_blank">Processamento em lote ou Processamento em batch</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Framework" rel="nofollow" target="_blank">Framework </a></li> <li><a href="https://flink.apache.org/" rel="nofollow" target="_blank">Flink</a></li> <li><a href="https://kafka.apache.org/documentation/streams/" rel="nofollow" target="_blank">Kafka Stream</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Scala_(linguagem_de_programa%C3%A7%C3%A3o)" rel="nofollow" target="_blank">Scala</a></li> <li><a href="https://www.oracle.com/br/database/" rel="nofollow" target="_blank">Oracle Database</a></li> <li><a href="https://www.mysql.com/" rel="nofollow" target="_blank">MySQL</a></li> <li><a href="https://cran.r-project.org/" rel="nofollow" target="_blank">Linguagem R</a></li> <li><a href="https://python.org.br/" rel="nofollow" target="_blank">Python</a></li> <li><a href="https://4hadooper.blogspot.com/2015/04/yarn-yet-another-resource-negotiator.html" rel="nofollow" target="_blank">YARN</a></li> <li><a href="https://www.devmedia.com.br/introducao-ao-java-virtual-machine-jvm/27624" rel="nofollow" target="_blank">JVM</a></li> <li><a href="https://www.alibabagroup.com/en/global/home" rel="nofollow" target="_blank">AliBaba</a></li> <li><a href="https://spark.apache.org/streaming/" rel="nofollow" target="_blank">Spark Streaming</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lise_assint%C3%B3tica" rel="nofollow" target="_blank">Análise Assintótica</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/S%C3%A9rie_de_Taylor" rel="nofollow" target="_blank">Série de Taylor</a></li> <li><a href="https://github.com/great-expectations/great_expectations" rel="nofollow" target="_blank">Great Expectations</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Teste_A/B" rel="nofollow" target="_blank">Teste A/B</a></li> <li><a href="http://turing.com.br/material/regex/introducao.html" rel="nofollow" target="_blank">RegEx</a></li> <li><a href="https://www.infnet.edu.br/infnet/" rel="nofollow" target="_blank">Instituto InfNet</a></li> <li><a href="https://regexr.com/" rel="nofollow" target="_blank">RegexR</a></li> <li><a href="https://regex101.com/" rel="nofollow" target="_blank">Regex101</a></li> <li><a href="https://serenata.ai/" rel="nofollow" target="_blank">Serenata</a></li></ul>Pérolas?! Temos muitas <ul> <li>Queijo aqui é uma ciência! Não é pra amador</li> <li>Só de escutar uma tabela de excel crescendo assim eu já travei!</li> <li>É big data MESMO</li> <li>Data Reliability Engineering!</li> <li>Dá até um ruim só de pensar</li> <li>O cara que contava o quanto a gente já tinha perdido com aquele incidente!</li> <li>Estou sofrendo e nem é comigo</li> <li>Acho que é um pouco melhor que o médico!</li> <li>Consegue dormir o sono dos justos!</li> <li>De tudo o que você falou, o que mais me impressionou é que você ainda tem telefone fixo</li> <li>Se processou o dado e coube na memória… não é big data</li> <li>A complexidade dos coisinhos que você tá fazendo</li> <li>Você não pode olhar regex de longe, se olhar de longe de assusta!</li></ul>Edição Esse episódio foi editado pelo <a href="https://www.instagram.com/johnnyduluti/" rel="nofollow" target="_blank">Johnny</a>. Valeu Johnny!Escute:

Episódio 024: Engenharia de Dados... e põe dados nisso!

O que são esses programas desenhados para interagir através da linguagem natural das pessoas? A convidada Ana Schwendler vai esclarecer algumas dúvidas sobre isso e ainda falar sobre a Fátima, a chatbot que quer ajudar a identificar fake news (notícias falsas).Agradecimento especial aos nossos ParceirosEsse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do Data Bootcamp, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos próximos cursos no calendário.Os padrinhos desse episódioEsse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza manda um e-mail pra gente. Tópicos abordados neste episódio  Quem é e o que faz nossa convidada Chatbots: o que são e do que se alimentam? Casos famosos de chatbots Tecnologias usadas para criação de chatbotsEscute agora  Pessoas nesse episódioLeticia Portella Twitter Jessica Temporal Twitter Gustavo Coelho Twitter Ana Schwendler Twitter     Apoie o pizza:Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar.  Apoiar o Pizza  LinksCoisas que mencionamos durante esse episódio: #PerguntaProPizza  Canal do Pizza no Youtube Kevin Breaker Eu amo podcast Rodrigo Medeiros API do Star Wars: swapi.co OpenNeuro Resenha da Carol Dantas Operação Serenata de Amor Rails Girls Django Girls Chatbot Aos Fatos Fátima Tai Nalon Bottery Coda BR Escola de dados Natural Language Processing ou Processamento de Linguagem Natural Porcentagem de precisão de resposta ou acurácia nltk chatterbot Caso da Tay Microsoft spaCy Lematização ou Stemming ou Stemização Post da Lê com os testes do Spacy: Brincando com processamenteo de linguagem natural com spaCy Natural Language Understanding ou NLU Eliza Episódio do Nerdologia sobre chatbots Linha de comando Interface gráfica Siri Alexa Poupinha Teste de Turing Alan Turing Video dos hackers: This is how hackers hack you using simple social engineering Let’s Encrypt PrologPérolas?! Temos algumas Lavagem de dinheiro… Nossa que ideia ótima, não tinha pensado nisso! Quero ver um (robô) que cancela a NET! Ah! Vou ali comprar um (google home) pra colocar no quarto. Existem pessoas que querem usar isso para o mal e pessoas que vão usar isso bem.EdiçãoEsse episódio foi editado pelo Johnny. Valeu Johnny!Escute:

O que são esses programas desenhados para interagir através da linguagem natural das pessoas? A convidada Ana Schwendler vai esclarecer algumas dúvidas sobre isso e ainda falar sobre a Fátima, a chatbot que quer ajudar a identificar fake news (notícias falsas).Agradecimento especial aos nossos Parceiros Esse episódio não seria possível sem o apoio especial dos nossos parças do <a href="https://databootcamp.com.br/" rel="nofollow" target="_blank">Data Bootcamp</a>, o maior bootcamp de Data Science do Brasil! Aprenda a organizar, extrair e interpretar os dados da sua empresa com as tecnologias mais avançadas usadas no mercado. Confira as datas dos <a href="https://databootcamp.com.br/calendar" rel="nofollow" target="_blank">próximos cursos no calendário</a>.Os padrinhos desse episódio Esse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza <a href="mailto:pizzadedados@gmail.com">manda um e-mail pra gente</a>. Tópicos abordados neste episódio <ul> <li>Quem é e o que faz nossa convidada</li> <li>Chatbots: o que são e do que se alimentam?</li> <li>Casos famosos de chatbots</li> <li>Tecnologias usadas para criação de chatbots</li></ul>Escute agora  Pessoas nesse episódio Leticia Portella <a href="https://twitter.com/leleportella" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Jessica Temporal <a href="https://twitter.com/jesstemporal" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Gustavo Coelho <a href="https://twitter.com/gusrabbit" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a> Ana Schwendler <a href="https://twitter.com/anaschwendler" rel="nofollow" target="_blank"> Twitter </a>  Apoie o pizza: Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar. <a href="https://apoia.se/pizzadedados" rel="nofollow" target="_blank">Apoiar o Pizza</a>  Links Coisas que mencionamos durante esse episódio: #PerguntaProPizza <ul> <li><a href="https://www.youtube.com/c/pizzadedados" rel="nofollow" target="_blank">Canal do Pizza no Youtube</a></li> <li><a href="https://medium.com/@kevinbreaker/principais-podcasts-brasileiros-de-tecnologia-6ff8944226f7" rel="nofollow" target="_blank">Kevin Breaker</a></li> <li><a href="https://twitter.com/euamopodcast/status/992515179383590913" rel="nofollow" target="_blank">Eu amo podcast</a></li> <li><a href="https://medium.com/@medeiros_rod/curadoria-mensal-de-podcasts-sobre-ux-visualiza%C3%A7%C3%A3o-de-dados-e-desenvolvimento-web-em-portugu%C3%AAs-e3180be50cbf" rel="nofollow" target="_blank">Rodrigo Medeiros</a></li> <li><a href="https://swapi.co/" rel="nofollow" target="_blank">API do Star Wars: swapi.co</a></li> <li><a href="https://openneuro.org/" rel="nofollow" target="_blank">OpenNeuro</a></li> <li><a href="http://carolinedantas.com/2018/05/07/ep1.html" rel="nofollow" target="_blank">Resenha da Carol Dantas</a></li> <li><a href="https://serenata.ai" rel="nofollow" target="_blank">Operação Serenata de Amor</a></li> <li><a href="http://railsgirls.com/" rel="nofollow" target="_blank">Rails Girls</a></li> <li><a href="http://djangogirls.org/" rel="nofollow" target="_blank">Django Girls</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Chatbot" rel="nofollow" target="_blank">Chatbot</a></li> <li><a href="http://aosfatos.org/" rel="nofollow" target="_blank">Aos Fatos</a></li> <li><a href="https://aosfatos.org/noticias/aos-fatos-e-facebook-unem-se-para-desenvolver-robo-checadora/" rel="nofollow" target="_blank">Fátima</a></li> <li><a href="https://twitter.com/tainalon" rel="nofollow" target="_blank">Tai Nalon</a></li> <li><a href="http://bottery.io/" rel="nofollow" target="_blank">Bottery</a></li> <li><a href="https://coda.escoladedados.org/" rel="nofollow" target="_blank">Coda BR</a></li> <li><a href="https://escoladedados.org/" rel="nofollow" target="_blank">Escola de dados</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Processamento_de_linguagem_natural" rel="nofollow" target="_blank">Natural Language Processing ou Processamento de Linguagem Natural</a></li> <li><a href="http://www.galileu.esalq.usp.br/mostra_topico.php?cod=84" rel="nofollow" target="_blank">Porcentagem de precisão de resposta ou acurácia</a></li> <li><a href="https://www.nltk.org/" rel="nofollow" target="_blank">nltk</a></li> <li><a href="https://github.com/gunthercox/ChatterBot" rel="nofollow" target="_blank">chatterbot</a></li> <li><a href="https://www.telegraph.co.uk/technology/2016/03/24/microsofts-teen-girl-ai-turns-into-a-hitler-loving-sex-robot-wit/" rel="nofollow" target="_blank">Caso da Tay Microsoft</a></li> <li><a href="https://spacy.io/" rel="nofollow" target="_blank">spaCy</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Stemiza%C3%A7%C3%A3o" rel="nofollow" target="_blank">Lematização ou Stemming ou Stemização</a></li> <li>Post da Lê com os testes do Spacy:<a href="http://leportella.com/pt-br/2017/11/30/brincando-de-nlp-com-spacy.html" rel="nofollow" target="_blank"> Brincando com processamenteo de linguagem natural com spaCy</a></li> <li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_understanding" rel="nofollow" target="_blank">Natural Language Understanding ou NLU</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/ELIZA" rel="nofollow" target="_blank">Eliza</a></li> <li><a href="https://youtu.be/VhC_wAsw2-c" rel="nofollow" target="_blank">Episódio do Nerdologia sobre chatbots</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Interpretador_de_comandos" rel="nofollow" target="_blank">Linha de comando</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Interface_gr%C3%A1fica_do_utilizador" rel="nofollow" target="_blank">Interface gráfica</a></li> <li><a href="https://www.apple.com/br/ios/siri/" rel="nofollow" target="_blank">Siri</a></li> <li><a href="https://developer.amazon.com/alexa" rel="nofollow" target="_blank">Alexa</a></li> <li><a href="http://www.saopaulo.sp.gov.br/spnoticias/poupatempo-tem-robo-virtual-que-facilita-atendimento-e-agenda-horarios/" rel="nofollow" target="_blank">Poupinha</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Teste_de_Turing" rel="nofollow" target="_blank">Teste de Turing</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Alan_Turing" rel="nofollow" target="_blank">Alan Turing</a></li> <li><a href="https://www.youtube.com/watch?v=lc7scxvKQOo" rel="nofollow" target="_blank">Video dos hackers: This is how hackers hack you using simple social engineering</a></li> <li><a href="https://letsencrypt.org/" rel="nofollow" target="_blank">Let’s Encrypt</a></li> <li><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/Prolog" rel="nofollow" target="_blank">Prolog</a></li></ul>Pérolas?! Temos algumas <ul> <li>Lavagem de dinheiro… Nossa que ideia ótima, não tinha pensado nisso!</li> <li>Quero ver um (robô) que cancela a NET!</li> <li>Ah! Vou ali comprar um (google home) pra colocar no quarto.</li> <li>Existem pessoas que querem usar isso para o mal e pessoas que vão usar isso bem.</li></ul>Edição Esse episódio foi editado pelo <a href="https://www.instagram.com/johnnyduluti/" rel="nofollow" target="_blank">Johnny</a>. Valeu Johnny!Escute:

Episódio 008: Conversando com bots

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