O texto da Mônica Scaramuzzo no Estadão fala sobre o que as empresas tradicionais estão fazendo em sua busca por evolução nos dias atuais e é muito interessante. Traz a visão do Gustavo Werneck, CEO da empresa, sobre o assunto que mais se fala dentro das indústrias: a visão 4.0 e data-driven, tomar ações baseadas […]

Um incrível trabalho de duas pesquisadoras, Derya Akkaynak e Tali Treibitz, da Universidade de Haifa em Israel resultou numa tecnologia chamada Sea-Thru que permite que seja removida toda água de uma foto. O resultado é uma reconstrução da imagem que foi tirada debaixo d'água, sem a água e fisicamente acuradas, com cores reais, mantendo saturação […]

A área de “Business Analytics” cresce exponencialmente nas empresas, ela possui espaço para diversas atividades e contempla pelo menos três ou quatro importantes cargos: engenheiro de dados, cientista de dados, analista de dados e "data strategy". O intuito do acompanhamento através de consultorias ou aulas particulares é auxiliar você nesse universo caso tenha um curso […]

A Mentoria em Python para Ciência de Dados é inspirada no Programa de cursos integrados Ciência de dados aplicada com Python da Universidade de Michigan da plataforma Coursera, complementado com estudos que realizei, processos seletivos que passei e os livros mais importantes da área.   APRESENTAÇÃO DO MENTOR Sou bacharel em Física pela USP, MBA […]

Árvores de Decisão Aumentada por Gradiente (GBDT) constrói uma série de pequenas árvores de decisão, com cada árvore tentando corrigir erros do estágio anterior. Aqui está um bom vídeo sobre isso, que descreve AdaBoost, mas dá uma boa visão geral da árvore impulsionando modelos.  Vocês devem estar se perguntando MAS E REDES NEURAIS!??????????? Teremos […]

Ainda abordarei esse tema, falando sobre a matemática do Machine Learning, porém é interessante ver que há métodos de criar clusters e analisar estruturas internas dos dados. Podemos ter reduções de dimensionalidade lineares (PCA e MDS) ou não lineares (t-SNE) ou “manifold learning”. Realizar reduções dimensionais pode ser muito interessante, porém é um daqueles caminhos […]

Considerado um conjunto de aprendizado “ensamble learning” usado para classificação e regressão. É um dos modelos não paramétricos mais utilizados por cientistas de dados. A ideia é construir diversas árvores de decisão e optar pela saída que seja a moda em caso de classificação, ou a média no caso da regressão, das saídas de cada […]

Existem dois tipos de modelos que estudamos em estatística, os paramétricos e não paramétricos, imaginem que o paramétrico são os que possuem inferência sobre distribuição de probabilidade e a nossa dificuldade é comparar o que medimos à essas distribuições, a gente sabe o que medir e temos um número fixo de parâmetros. Os não paramétricos […]

Técnica não supervisionada para resolver o problema do “clustering” e criar clusters. Podemos nomear esses clusters e criar novas labels e utilizá-las por exemplo depois para, a partir de outros parâmetros que não o que realizamos o clustering, prever essas labels. Conectar modelos não supervisionados com supervisionados faz parte das técnicas que usamos em Data […]