Ouvir "Episódio 020: Estatística e Machine Learning"
Sinopse do Episódio
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 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 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 Performance
Escute agora
Pessoas nesse episódio
Leticia 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
Links
Coisas 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
Crossvalidated
Pérolas?! 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!
Edição
Esse episódio foi editado pelo Johnny. Valeu Johnny!
Escute:
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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 Performance
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Precisão
Ensemble de modelos
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NLTK
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Média
Variância
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Amostragem
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Escalabilidade de software
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Estatísticos são muito ruins em marketing
Eu tava aqui acenando com a cabeça e esqueci que esse negócio é só áudio
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