Big Data e Data Science: pra quê afinal? – Hipsters #73

Neste episódio, finalmente vamos descobrir o que é big data e data science e qual a relação entre elas.

Participantes:

Links:

Produção e conteúdo:

  • Alura Cursos online de Tecnologia
  • Caelum Ensino e Inovação

Edição e sonorização: Radiofobia Podcast e Multimídia

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16 Comentários

  1. Douglas_Murita

    Quais os livros que eu posso comprar para iniciar meus estudos em Data Science e Big Data ?

    • Igor C. F. Nobre

      Data Science do Zero. Primeiras Regras com o Python
      Bad Data Handbook
      Julia for Data Science
      Mastering Python Data Analysis
      Mastering Python Scientific Computing

      • Douglas_Murita

        Obrigado pelas dicas, já fazer um orçamento aqui ^^

        • diegobdev

          Este primeiro livro eu tenho! Ainda não li, mas, comprei… Parece ser ótimo!

  2. diegobdev

    Tanto conteúdo e em tão pouco tempo! Façam a “parte 2″…e com mais tempo, o assunto é bem extenso, mas, vale a pena.

    Abraço.

  3. Fernando Quadro

    Paulo, quando entrei pra escutar o podcast e vi que teria apenas um convidado, achei que poderia ficar um pouco “chato”. Mas me surpriendi,e achei que Fabiane deu um “show”, e proporcionou um excelente podcast. Parabéns!

    • Paulo Silveira

      ela é uma das pioneiras e maiores desenvolvedoras do brasil, eu nao convidei mais ninguem pois sabia que ia dar muita conversa!

  4. Gabriel Antonio

    Seria legal um episódio sobre NodeJs, ótimo podcast.

  5. Walter

    ‘ Sharding ‘ de dados nesse caso é o scraper ( Termo comumente utilizado ) ? Sei que a tradução de ambos os termos é ‘ raspagem ‘, mas do modo como foi mencionado parece um processo armazenar dados, independente da fonte dos mesmo.

  6. Walter

    Seria da hora fazer um trabalho para deixar o player deste podcast parecido com o do Jovem Nerd que tem atalhos, cache … da pra navegar enquanto ouve, o player é fixado então não importa se tu descer tu pode parar o pod a qualquer momento …

  7. Muito bom o tema e ótima convidada. Explicações bem didáticas.
    Eu acrescentaria apenas que saber uma variedade de algoritmos é sim importante, mas testar vários até encontrar o melhor, tem menos impacto do que muita gente acredita. Uma das coisas mais faladas nos fóruns de modelagem é que se o modelo mais simples resolve o problema, é ele que devemos utilizar. Em muitos casos o ganho de um algoritmo muito complexo é pequeno. Aqui tem uma tabela boa ilustrando isso: https://estatsite.com/2016/12/24/muitos-posts-sobre-manipulacao-de-dados/

  8. Tiago Silveira

    Kaggle é a melhor recomendação do podcast, deveria estar na lista de links. Eles estão em desenvolvimento ativo e os desafios são muito bons.

  9. JUNIOR FERREIRA

    podcast aqui e tudo pica… adorei ! opa teve um clitóris em sena… kkk

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