Uma AULA sobre DATA SCIENCE
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CARLOS MELO - Ciência Sem Fim #228
• CARLOS MELO - Ciência ...
Quem for ingressar nessa área entenda que a competência principal é MATEMÁTICA e ESTATÍSTICA
O cara falou em gradiente, que é um operador vetorial que a gente só estuda em cálculo 3. Mas é importante porque principalmente em machine learning o gradiente trabalha na característica das dimensões espaciais
vai nessa que a principal é matematica kkk, matematica é a ferramenta, nao a principal competencia
Matemática, conhecimento de negócio e estatísticas. As 3 principais competências.
IA, Python, SQL, etc (que é como vendem cursos). São ferramentas que qlq um consegue aprender rapidamente. O principal é os 3 de cima.@@i-buy-trade-and-sell
@meu professor era uma merd. Passei sem •entender• oq é vetor gradiente, sabia calcular, mas nao sei oq é!
Se você não conseguir deslocar a abstração matemática para insights e acontecimentos REAIS do business, você é só um tolo fazendo conta de padaria.
Como é bom assistir duas pessoas inteligentes e estudiosas falando.
Grato por esse corte em meio a tanto besteirol na Internet
Faço superior em ciência de dados pela Anhanguera, esta sendo divertido, meu objetivo é ficar conhecido como uma referência no mercado de data science mundial, ja ganhei uma bolsa do google num curso profissionalizante de analista de dados, também fiz o profissionalizante da ebac, o profissão cientista de dados, e varios outros cursos, também faço diversos projetos, amo essa area e por isso quero ser lembrado por ela.
Que incrível irmão… você tem alguma rede social para contato? gostaria de saber mais sobre seus aprendizados se for possível
@@manprog tenho LinkedIn, por la posto;
Geovani Wwoll.
Vou tentar colocar o link do comentário abaixo.
@@manprog o CZcams fica apagando meus comentários, enfim sou o vanewoll la
Ebac ajuda no mercado ?
@@jucierlucas1677 eles tem um nome conhecido, mas o interessante é o programa de empregabilidade, tem toda uma equipe de suporte, e toda segunda eles mandam vagas, mas eu recomendo f f ficar com fazer faculdade pelo menos até o segundo semestre e iniciar um estágio, a maioria das vagas pede superior, e tu tem que se destacar muito em habilidade e também na habilidade de fazer currículo para ser chamado sem facul, só de estar matriculado(estou no primeiro semestre), já consegui 4 entrevistas e tem um estágio engatilhado para pouco depois do segundo semestre
Eu sou da area (ainda n me tornei cientista, sou um analista), o que manda mesmo, pelo menos aplicado ao negocio, sao os conceitos estatísticos. As ferramentas sao o de menos, sao particularidades das companhias.
Estou na area de MIS a mais de 8 anos e é exatamente isso. Oque manda é se vc entende a regra de negócio, se o estudo vai ser feito em excel, py,powerbi ou papel e caneta pouco importa.
Eu tô estudando pra analista e de fato é entender o negócio e como usar a estatística para cada problema ... Sou contador e iniciei alguns cursos de dados (preditiva e comunidade DS) e minha segunda graduação em banco de dados e Big data com a grade toda voltada a análise de dados... Tô apaixonado por essa área
Cheio de métodos estocasticos
cadeias de markov,regressão, inferência…
Irmão quero entrar na área vc acha que um bootcamp e eu estar cursando ciências de dados consigo alguma vaga?
trabalho na area de dados, não é só estatística, depende muito das principais funções que vc vai ter. Mas estatística e lógica são mega importantes. No meu caso o conhecimento de negócio tbm é muito relevante (trabalho com data science numa empresa de turismo)
O que dá estatística? Descritiva ou inferencial?
@@marciogarazna faculdade eu tenho as duas na grade
Estes caras tem que manjar mto de matemática e estatística, aprofundar em pesquisas. Parabéns.
Serjão é incrível! Levou o próprio Elon Musk pra explicar!
Pior que parece mesmo kkkkk
DS no mundo corporativo e na academia são coisas bem diferentes no dia a dia. O que mata é a expectativa; o desencantamento vem forte.
Trabalho na area de MIS a mais de 8 anos, ja passei em varias empresas e projetos e raramente utilizamos modelos de ml, ou grandes cálculos matematicos. A maioria das vezes é uma contagem e percentual, com um grafico de linhas e colunas.
@@matheusfabris896 Opa tudo bem? Voces poderiam contar mais sobre? É realmente mais business do que matematica?
@@SJunior0 Opa meu amigo, o negócio é o pilar fundamental para trabalhar nessa área, pois sem o conhecimento do negócio você não consegue desenvolver muita coisa, na verdade quase nada. Porém a matemática (estatística básica) é bem importante para desenvolver algumas métricas essenciais para a tomada de decisão.
É engraçado como na computação tem muitas áreas e conceitos que variam suas características dependendo do referencial teórico. Orientação a Objetos, por exemplo, muda conforme o autor que escolhemos como base.
Além da formação em TI, estudei esse assunto para a prova da Receita Federal. Achei bem interessante. O diferencial é que, dentro do data science, quem vai mexer mais a fundo com a estatística é o engenheiro de dados. Um chat gpt desses é estatística pura.
Não é nenhuma estatística complexa. Somente probabilidade condicional. Tem modelos bem mais complexos.
Além da parte de Deep Learning (transformers, decoder... álgebra linear intermediária), é claro.
Olá! Tudo tranquilo? Na verdade o Engenheiro de Dados (ED) não lida com estatística, a função do ED é lidar com a infraestrutura dos dados, principalmente na parte de Extract -> Transform -> Load (ETL).
@@franciscowillem é muito louco quando eu paro e penso que eu faço o ETL, a integração de API com Banco de Dados, desenvolvimento de Dashboards e no meu crachá tá "Assistente de Ti". 🌚
@@omarcosvinicius_03 kakakakaka
Muito boa a explicação. Muitos profissionais da área jurídica usam de forma errada a análise de Dados. Na realidade transformam levantamento de dados ao status de outros conceitos e definições. Erram diariamente falando sobre o IA, sequer chegam adequadamente ao dado.
Pessoal vê os altos salários e acha que é só codar em python, quando vê a carga de matemática corre kkkkkkkkkkkk
kkk No excel ainda , é brabo em
Besteria, pessoal corre quando lê comentário assim. Tem matemática, mas nada complexo. Estatística ou matemática aplicada não tem segredo e nem mistério.
@@II10II exatamente,galera acha que matematica é cosisa de outro mundo, é simples.
@@II10II concordo com vc, agora to falando das geração mais nova q não quer nem aprender tabuada quem dirá matemática nível médio mas quer fazer bootcamp q em "3 meses tá ganhando 5k" acha q a vida é fácil assim, não quer nem pesquisar pra ver a realidade.
@@duduken20 Ah, sim. A maioria não quer se dedicar e ganhar muito. hahaha... Mas acho que esses aí no fundo sabem que nao vao ganhar bem, eles acreditam mais na "sorte".
Estatística!!
Uma verdadeira aula, muito obrigado!
O walmart também tem outra boa, um furacão iria passar por uma região então uma diretora analisou dados de uma outra situação que ocorreu e descobriu que além de água os gringos também compravam pop tarts de morango, então nas lojas no caminho do abasteceram com esse pop tarts e venderam bastante.
Outra inteligente foi a da Target, que conseguiu descobrir quando a mulher ficava grávida para direcionar os anúncios
Gente!!! Q coisa linda esse vídeo ❤❤❤🎉🎉🎉
Informação é o produto do cruzamento dos dados.
Muito bom o corte! Realmente, nossa área de Data Science é excelente. E não, Data Science não é Estatística com outro nome. É muito (muito!) além disso.
O que Data Science seria muito além de Estatística?
@@ZikaDaBagada Algoritmos de Machine Learning vão MUITO além de Estatística. Diversos algoritmos, técnicas de tunagem de hiperparâmetro, redes neurais (backpropagation temos cálculo 2), a parte de business e outras coisas.
Em Machine Learning, a prevalência é da Álgebra Linear, não da estatística. Além disso, temos a parte de negócios ainda.
A estatística é extremamente útil. Se não a mais importante para um profissional de dados, mas não podemos resumir uma área inteira a somente "Estatística". Está erradíssimo.
Apaixonado por essa area de machine learning/deep learning. Voce se sente como se tivesse um super poder
So me faz sentir um bosta kkkkkkkkk
@@lukkegolter kkkkkkkkkkkkk...também😂
Aqui vemos um possível bom profissional e uns possíveis péssimos profissionais dessa área. @@lukkegolter
Nao acho
é... eu sou piloto, nao programador, so hobby mesmo@@renanandre6031
Saiba que se vc acha matemática chata e/ou inútil. Isso não é para você
Depende, estatística é mais importante que a matemática. A matemática te ajuda a entender a estatística e sua capacidade de programar é o que vai te facilitar muito a automatização das tarefas.
Eu acho chato, não inútil, aliás alguém acha matemática inútil??? kkkkk...mas isso não significa necessariamente que não posso aprender, aliás estou aprendendo...rs
@@michelcesar85galera tem mania de achar que matematica é só para alguns. Balela, qualquer um aprende, é como qualquer outra coisa.
@@matheusfabris896 exato, não é pq eu acho chato que não posso aprender...na verdade agora estou até gostando...concordo com vc, qlqr um pode aprender qlqr coisa, basta força de vontade...
@@michelcesar85 basta força de vontade + youtube com chatgpt, sucesso garantido.
Por isso que pergunto; se retirar a modelagem matemática por trás da IA sobra o quê? NADA!
A empolgação dele e empolgante.
Sou cientista da computação, gosto muito de
MAT e Est, acho que vou pra essa área.
começa em 4:20
na sua opinião, para entrar na área de tecnologia, em uma área com menos chance de ser substituída por IA num médio prazo, seria melhor Estudar Data Science ou Desenvolvimento de sistemas?
Percebi mais sobre data science neste video do que uns 30 vídeos de outros canais
Aqui em Portugal foge tudo da matemática e pensam que é tudo simples ...
4:18 explicação
Sacani, poderia tentar trazer o Arthur Avila.
Parabéns Sergião por trazer esses temas para a galera fora dessa bolha!!
esse cara é tão foda que já virou uma máquina kk
Não fazia ideia do peso da matemática que o pessoal está falando nos comentários. Cursei economia na Universidade Federal de Alagoas e a formação de cálculo foi bem fraca, foi até no máximo derivadas parciais. Vale cursar um superior para avançar nisso daí ou são lacunas que serão preenchidas posteriormente?
Compensa vc pegar livros de cálculo 3 e estatística aplicada ao que vc vai usar. E as dúvidas vc consulta a Internet, vídeo aula. O CZcams, interage com alguma comunidade de matemática ou estatística.
Aprofunda em econometria que aprende toda a base necessária.
sim @@BocaoZ
DS era massa na graduaçao, ai eu vi na pratica como funciona no mundo corporativo. Pulei pra Engenharia de dados sem nem pensar duas vezes
como funciona? fiquei curioso kkkk
Por q é ruim?
@@luisfernando-to3ls não pq é ruim, mas pq necessita de uma bagagem matemática muito maior que oque dizem. Eu não me sentia seguro com oque eu sabia, preferi ir pra uma área mais de "software"
@@gabriel12wii Fórmulas avançadissimas kkkk ficou assustado né
@@kovatiti as Formulas nao assustavam tanto assim, eu havia feito C1, C2 E EDO, fora a cadeira de estatistica, entao meio que ja tava preparado pro que iria aparecer kkk. A questao alem da bagagem matematica é que precisa de ter muito tato com o projeto e do entendimento do que o cliente precisa, pois vc passa muito mais tempo entendendo a necessidade que trabalhando no modelo propriamente dito. Na Engenharia de dados msm vc nao tem tanta essa preocupaçao, por ser um trabalho mais de background
muito top!
Quero que os entendedores me respondam, posso fazer uma faculdade de ciência de dados EAD apenas para conseguir um diploma é uma capacidade mais analítica ( não quero seguir na área, apenas quero uma graduação rapida, futuramente pretendo fazer uma outra de 5 anos voltada para uma área que realmente desejo, queria a ajuda de alguém porque sei que posso conseguir me formar usando apenas IA para me ajudar com provas e trabalhos se não conseguir pegar a material)
Ótima conversa! Só que a história do WalMart é apenas um conto ilustrativo, a ação da cerveja ir para o lado da fralda não aconteceu.
15 minutos de puro conhecimento
Aula de base. Lembrei do Dbase. Kkkk
Cara um DS é alguém que utiliza dados para resolver problemas utilizando diversas ferramentas com metodologias científicas que gerará resultados significativos e mensuráveis para a empresa. Esse caso da Walmart não foi só olhei os dados e vi um padrão isso no máximo é uma exploração de dados(início do trabalho), são utilizados estudos para provar que ué não é só acaso essa hipótese e para q não haja vieses se utiliza estudos randomizado… é muito mais complexo do que eu acho q é isso ou aquilo, eles devem ter significância estatística!
Meu grande problema é a matemática, mas eu simplesmente n consigo me ver fazendo outra coisa kkjkk to ferrado, to aprendendo js minha primeira linguagem
O link da descrição está duplicado. Está SEM o link da Alura
666k subscribers 🤘
Enquanto tá cheio de gênio em Data Science (sim, os caras são bons) eu vejo uma galera ficando rica prestando consultoria em Business Intelligence para small business, inclusive eu kkk.
É muito engraçado isso, projetos básicos em BI que ninguém quer fazer porque não é disruptivo o suficiente.
Como funciona isso?
Como você começou mano? Como vc conseguiu clientes e etc? Tenho muita curiosidade em saber
Sou formado em Estatística. Ciência de Dados é Estatística com outro nome. Mesma coisa de substituírem Medicina por Ciência da Cura.
se fosse verdade um formado em estatistica ja sairia da faculdade sabendo machine learning
@@na0doribeir0 De fato, no curso de Estatística não se aprende muitos algoritmos de aprendizagem de máquina. Mas ou são modelos de classificação ou de regressão. Modelos de regressão aprendemos e modelos de classificação vemos em análise multivariada. No final das contas, o estatistico lê um modelo de ML e já sabe o que fazer.
@@ZikaDaBagadasim, mas é aquilo o estatístico não tem a lógica de programacão de um cientista de dados, mas eu entendi oq vc quis dizer, tem muitos estatistico, engenheiros e formados em matematica, q se tornaram cientista de dados.
@@na0doribeir0 Sim, pior que a gente aprende programação no curso. Mas hoje em dia o estatistico que não souber programar e o programador que não souber estatistica tão na merda. O cara de TI vai precisar fazer uma projeção semestral e o estatistico vai precisar implementar uma automação. São áreas que estão cada vez mais interligadas antes mesmo de chegarmos nos modelos de ML.
No fim vc tem dado no serviço de qll forma 😂
quando vamos tirar uma informação de dados(registros, linhas do excel), é ciência de dados, por mais simples que seja...
Tenha noção de três pilares do Data Science: Estatística, Matemática e Computação.
O conteúdo é tâo bom , que o video ja está acabando e ainda não tinha dado o like (👍).
Business Inteligence____
Data science para Negócios
acabei de ver um video falando das materias de matematica pra cientista de dados..deu ate dor de cabeça..😢😅
0:20 pq milico se acham superiores? qual finalidade do besta dizer que era capitão?
quero saber quando vai levar o leandro guerra
Exatamente amigo
🤯
Pessoal pelo amor coloque o link do episódio completo
ja tem, ta na descrição
Será que esse entrevistado ( que é ótimo) tem dado?
Uma dica pra quem tá pensando em começar: se vc não gosta de sentar numa cadeira e estudar, nem comece.
Qual o maior empecilho? A matemática? Conceitos muito abstratos? Conteúdo extenso?
@@kellvendias8536 acho que o maior empecilho é o imediatismo, muitos iniciantes esperam aprender rápido e de forma superficial e a curva de aprendizado é longa. Participo de vários canais de ajuda pra iniciantes e o que mais vejo é isso: o sujeito te pede pra resolver um problema pra ele sem ao menos tentar entender os conceitos por debaixo dos panos, não se importam de entender como aquilo funciona, a causa, mas querem somente fazer funcionar, isso é meio certo mas a longo prazo te limita a apertador de botões, e um programador pode ser tudo, menos isso... Na programação existem vários níveis de abstração, o que diferencia um bom programador de um ruim é sua capacidade de percorrer e entender esses níveis... Não é difícil ou necessita de habilidades especiais, somente sentar a bunda na cadeira e estudar de verdade.
@@kellvendias8536 Eu acho que o maior empecilho é o imediatismo. Muitos iniciantes começam estudando superficialmente, acreditando que somente tutoriais e vídeos vão faze-los programar, mas se esquecem ou não sabem, que alem de digitar códigos e fazer algumas figuras piscarem na tela, um programador tem que estar apto a resolver problemas reais, entender demandas e propor soluções que a parte técnica e conceitual muitas vezes estão a anos luz daqueles cursos que te ensinam o básico e mesmo a faculdade, e entenda, é necessário começar pelo básico e de forma correta, mas é necessário ir além do básico ou dos tutoriais. Tudo que você disse é verdade, mas não são empecilhos, são degraus que você vai ter que subir gradualmente e com muito esforço, uns levam mais tempo, outros menos, cada um tem seu tempo de aprendizado.
Siga sempre o que os experientes dizem: comece pelo básico;
1 -> Lógica de programação: é o essencial, sem isso você se torna um seguidor de tutoriais e um apertador de botões.
2 -> Algoritmos, sem isso você se transforma em uma barata tonta, algoritmos são subprodutos da lógica e é isso que resolve os problemas.
3 -> Estrutura de dados, sem isso seu programa não escala, não tem eficiência e será um programa ruim, saber escolher a estrutura de dados correta para resolver os problemas é uma ciência.
Tem mais coisa, é claro que sim mas isso daí não tem como escapar, mesmo que você pule essas etapas, quando for necessário elevar o nível do seu trabalho, você vai voltar e estudar esses fundamentos.
Entenda que a máquina faz aquilo que ela é programada para fazer. Ela não cria informação do nada.
Está informação está errada, modelos de machine learning LLM possuem alucinações e podem criar coisas do nada
Existem linhas de pesquisa de geração de dados sintéticos. Logo estará criando informação do nada
Depende da máquina. Ela pode ou ter recebido regras e dados pra gerar o seus resultados, ou recebido resultados e dados pra modelar as regras (e então replicar já conhecendo elas).
Essa é a diferença de programação convencional e aprendizado de máquina.
@@colli_cf8497 pois é. É necessário um ser humano colocando dados inicialmente na máquina. Depois ela segue com aquilo que foi programada para fazer..
Nem mesmo nós, seres humanos, criamos informação do nada. Tudo é reciclado, tudo é no máximo uma mistura do que já vimos e presenciamos no decorrer da nossa vida. @@sandersonaraujo
Ótimo assunto e entrevistado, apenas uma crítica, Serjão interrompe demais o entrevistado e atrapalhando a fluência das explicações do especialista. Se controla homem, sei que queres contribuir, mas peca pelo excesso.
Aprendizado de maquina ajuda a fixar o que é essencial mas desnecessário memorizar
IEAv ❤
Como faz pra tentar uma pós lá?
@@user-es3bn3ug5g sei bem como pq eu era soldado lá e fazem 10 anos q saí já
estou trabalhando e estudando, decidi que vou entrar no mit, me aguardem
A pergunta que não quer calar.... vocês tem dado em casa?
meu irmão essa galera ta misturando uma porra com a outra kkkkkkkk
Irobot, o melhor robo para limpar casa!!!!
Em um mar de perguntas e respostas um bom homem respondeu a pergunta do entrevistado kkkk
Kakakka tenho 3 cara! Nao tem coisa melhor
Que papo de amador kkkkkkj😂