Mario Filho - Data Science/Machine Learning
By Mario Filho
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Mario Filho - Data Science/Machine LearningMar 08, 2020
Bate-papo com a comunidade IA Rio Preto sobre carreira em Data Science e competições
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Dicas Para sua Carreira em Data Science: Conversa entre Carlos Melo e Mario Filho
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Será que é melhor passar mais tempo “executando as tarefas” ou “pensando na estratégia”?
Como consegui meus primeiros clientes de Data Science no Linkedin
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Esta é a Empresa De Data Science Que eu Abriria Para Começar A Faturar Nos Próximos 30 Dias
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Porque Começar Aprendendo a Teoria Dificulta seu Progresso (e a Solução)
Deixe a prática guiar seu estudo da teoria!
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Esta Área de Machine Learning será mais Revolucionária que Deep Learning
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Trecho da entrevista com o pessoal do DataSciMT: https://www.youtube.com/watch?v=pkN8kBxep0U
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Como Andrew Ng Treinava Novos Cientistas de Dados no Google Brain
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Qual graduação fazer para ser cientista de dados?
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Um exemplo simples para entender a diferença entre causa e correlação
Vale a pena fazer uma pós em Data Science? O que você deve saber antes de tomar essa decisão.
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Como Ter Ideias Quando Você Não Sabe Mais o que Fazer para Resolver um Problema
Recebi uma pergunta tosca no e-mail
Como me organizei para completar mais de 50 cursos online
Estas são duas habilidades essenciais para você ter sucesso em Data Science!
Não existe material "básico demais" que não possa te ensinar alguma coisa
Quanto Ganha um Cientista de Dados no Brasil? (A REALIDADE!)
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A discussão sobre o salário de um cientista de dados no Brasil só deve perder para a disputa Python vs R.
Algumas fontes alegam que são 25 mil reais.
Cursos andam prometendo 15 mil reais.
Outros dizem que é salário mínimo + VT + VR.
Quem está certo em tudo isso?
Vamos analisar uma pesquisa feita com 1.700 profissionais da área promovida pelo Data Hackers, a maior comunidade de Data Science do Brasil.
Estes resultados são esperados desde o fim do ano passado e finalmente saíram nesta semana!
Através dela também vamos descobrir:
- quais são as áreas de graduação mais comuns dos cientistas de dados?
- quais são as linguagens de programação mais populares da área?
- qual é a plataforma mais usada para fazer cursos de data science?
Uma pesquisa sem a influência de interesses conflitantes com o resultado, feita por quem se preocupa de verdade com o seu desenvolvimento na área.
Venha entender o verdadeiro cenário do mercado nacional junto comigo.
Esta foi uma live feita no canal: http://youtube.com/mariofilhoml
Ep. 23 - Rodando Modelos em Larga Escala - Dia 23 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre rodar modelos em larga escala.
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Ep. 22 - Matriz de Similaridade - Dia 22 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre matrizes de similaridade.
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Ep. 21 - Preenchendo dados nulos - Dia 21 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre Imputação dos Dados e Random Projections.
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Ep. 20 - Pré-processamento dos Dados - Dia 20 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre Pré-processamento dos Dados.
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Ep. 19 - Extração de Features de Texto e Imagem - Dia 19 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre Extração de Features de Texto e Imagem
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Ep. 18 - Ferramentas para acelerar o desenvolvimento dos modelos - Dia 18 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre pipelines e composições de estimadores.
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Ep. 17 - Feature Permutation Importances - Dia 17 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre partial dependence plots e permutation importances.
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Ep. 16 - Salvando Modelos Treinados - Dia 16 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre persistência de modelos e curvas de aprendizado e validação.
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Ep. 15 - Tuning de Modelos e Métricas - Dia 15 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre tuning de modelos e métricas.
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Ep. 14 - Validação Cruzada - Dia 14 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre validação cruzada.
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Ep. 13 - Detecção de Anomalias e RBMs - Dia 13 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre detecção de anomalias, estimação de matrizes de covariâncias, estimação de densidade e Restricted Boltzmann Machines.
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Ep. 12 - Biclustering e Fatoração de Matrizes - Dia 12 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre Biclustering e Fatoração de Matrizes.
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Ep. 11 - Dicas sobre Clustering - Dia 11 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre Clustering.
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Ep. 10 - Manifold Learning - Dia 10 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre Manifold Learning.
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Ep. 9 - Redes Neurais e Gaussian Mixture Models - Dia 9 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre Redes Neurais e Gaussian Mixture Models,
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Ep. 8 - Calibragem de modelos - Dia 8 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre calibragem da probabilidade dos modelos.
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Ep. 7 - Multioutput e Multilabel - Dia 7 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre as ferramentas para lidar com problemas multioutput e multilabel.
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Ep. 6 - Ensembles - Dia 6 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre ensembles.
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Ep. 5 - Árvores de Decisão - Dia 5 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre árvores de decisão, a base dos meus modelos favoritos.
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Ep. 4 - Gaussian Processes, Naive Bayes e uma reflexão sobre como ensinamos machine learning - Dia 4 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre Gaussian Processes, Naive Bayes e uma reflexão sobre como ensinamos machine learning.
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Ep. 3 - SGD e Nearest Neighbors - Dia 3 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre SGD e Nearest Neighbors.
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Ep. 2 - SVM, Truque do Kernel e Discriminant Analysis - Dia 2 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre SVM, Truque do Kernel e Discriminant Analysis no segundo dia do desafio dos mestres do scikit-learn.
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Ep. 1 - Modelos Lineares - Dia 1 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre modelos lineares no primeiro dia do desafio dos mestres do scikit-learn.
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