A plataforma Medium é um dos melhores espaços na internet para estudantes de ciência de dados. Lá, existe uma diversidade enorme de profissionais compartilhando seus conhecimentos em artigos sobre programação, estatística, machine learning e outras áreas relacionadas ao data science.
São muitos os conteúdos para profissionais de dados no Medium, por isso, hoje destacamos 10 artigos dessa plataforma que trazem assuntos essenciais para qualquer cientista de dados. Esses conteúdos, como é próprio dos trabalhos com qualidade, contribuirão na sua carreira.
Mas antes de apresentarmos a lista, lembre que é possível ler todos os artigos no Medium de graça. Caso você não consiga acessar algum texto na plataforma porque atingiu o limite de conteúdos gratuitos, basta copiar o link do artigo e enviar como mensagem para você mesmo no Twitter. Pronto, agora é só clicar no link e ler.
Isso dito, vamos para os artigos!
01- Entendendo Rede Neural Convolucional (CNN) – Deep Learning
As redes neurais convolucionais são amplamente usadas para, por exemplo, classificação de imagens, detecção de objetos e reconhecimento facial. Tendo essas como algumas de suas principais possibilidades de aplicação, fica entendido o porquê dos grandes esforços investidos no desenvolvimento da CNN.
E um artigo que te ajudará a entender como as máquinas decifram imagens é o “Compreensão da Rede Neural Convolucional (CNN) – Deep Learning”. Nele, o cientista de dados Prabhu Raghav explica alguns conceitos básicos de CNN e as etapas envolvidas neste processo.
Raghav organiza seu texto nestes seis tópicos, cada um deles dedicado a explicar uma das etapas envolvidas no processamento das redes neurais convolucionais: camada de convolução, strides, preenchimento, não linearidade (ReLU), camada de pooling e camada totalmente conectada.
02- Entendendo self em Python – Código rápido
Depois de começar a usar o Python, não há como escapar da palavra “self “. Ela é vista nas definições de métodos e na inicialização de variáveis. Mas entender a ideia por trás disso parece um pouco problemático. E é nisto que este artigo te ajudará, a ter uma ideia intuitiva do que é o self e como você deve usá-lo.
Para isso, o autor, Ashan Priyadarshana, primeiro explora a criação de métodos de instância e classe em Python e, a partir deste quadro, aprofunda a explicação sobre o uso de self em Python.
Ao final do texto você terá conseguido entender por que deve sempre usar self como o primeiro parâmetro de métodos de instância em Python e o que realmente acontece nos bastidores quando chamamos um método de instância.
03- Aprendendo Python do zero
Um dos grandes motivos para aprender Python é certamente sua versatilidade; podemos usá-lo em diferentes áreas, como ciência de dados, desenvolvimento web e machine learning.
Diante disso, não é surpreendente a popularidade dessa linguagem de programação, que é adotada pelas também popularíssimas Google, Netflix, Quora, Pinterest e Spotify.
Se assim como essas gigantes, você também quer codificar em Python, o artigo “Aprendendo Python do zero” te ajudará. Nesse texto, por meio de exemplos de aplicação prática, você entenderá a teoria que estrutura o ambiente Python e também como se dão algumas de suas funções essenciais.
Veja o conteúdo básico sobre Python que você entenderá melhor com este artigo:
- Como as variáveis em Python funcionam
- Como funciona o controle de fluxo — condicionais
- Como Python lida com loop, iteração, mais especificamente while e for
- Como listas funcionam
- Dicionários, uma estrutura de dados de chave-valor
- Como iteramos sobre essas estruturas de dados
- Objetos e Classes
- Atributos como dados de um objeto
- Métodos como comportamento de um objeto
- Usando getters e setters em Python & decorator property
- Encapsulamento: ocultando informações
- Herança: herdando comportamentos e características.
04- Além do Pandas: Spark, Dask, Vaex e outras tecnologias de big data lutando frente a frente
Ao enfrentar um novo problema de ciência de dados, uma das primeiras perguntas a fazer é qual tecnologia usar. E foi pensando nisso que Jonathan Alexander, que acompanha intensamente o universo das ferramentas de big data, realizou testes para comparar a performance de tecnologias de conversão de dados e, assim, escolher a mais adequada para exploração, limpeza e conversão de dados tabulares. O objetivo é comparar as tecnologias em suas APIs, desempenho e facilidade de uso.
Alexander compartilhou os resultados e etapas desses testes em seu artigo no Medium, “Beyond Pandas: Spark, Dask, Vaex and other big data technologies battling head to head”.
O conjunto de dados escolhidos para os testes foi o “Billion Row Taxi”, de 100 GB. As ferramentas selecionadas para comparação foram Dask DataFrame, PySpark, Koalas, Vaex, Turicreate e Datatable.
Acompanhe o artigo completo para entender como essas ferramentas se comportam em diferentes categorias, como complexidade de codificação e recursos. Conhecer as particularidades dessas tecnologias te ajudará a escolher a solução adequada para seus diferentes projetos de big data.
05- Use o Docker e o Airflow para implantar seu fluxo de trabalho de Data Science
Este artigo busca ajudar cientistas de dados a aprimorar sua compreensão de como seu código seria executado em um ambiente de produção.
Assim, esta matéria é uma introdução, baseada no passo a passo para o uso do Airflow e do Docker, de como se pode articular a escrita de um código para o nível de produção. O autor explica os diferentes estágios em um fluxo de trabalho de data science e como projetar DAG e pipeline para um determinado problema. Além disso, também fornece uma visão geral de como usar a UI do Airflow.
06- Como analisar 100 GB de dados no seu laptop com Python
É cada vez mais comum os cientistas de dados enfrentarem conjuntos de dados de 50 GB ou mesmo 500 GB. Algo importante sobre trabalhar com esse tipo de conjunto de dados é que eles são pequenos o suficiente para caber no disco rígido de seu laptop comum, mas muito grandes para caber na RAM. Portanto, eles já são complicados de abrir e inspecionar, quanto mais de explorar ou analisar.
Neste artigo, Jovan Veljanoski apresenta uma nova abordagem para dados dessas dimensões: o Vaex. Essa é uma biblioteca de DataFrame de código aberto que permite a visualização, exploração e análise em conjuntos de dados tabulares que são tão grandes quanto seu disco rígido. Para fazer isso, o Vaex emprega conceitos como mapeamento de memória, algoritmos out-of-core eficientes e lazy evaluations.
Esta matéria de introdução ao Vaex te ajudará a aliviar alguns dos seus problemas com dados dessa proporção, pelo menos quando se trata de conjuntos de dados tabulares.
07- 5 operações em conjuntos Python que você precisa saber
Estruturas de dados são os blocos de construção para scripts Python. Eles mantêm ou contêm os dados de uma maneira específica para fazer com que os scripts funcionem com mais eficiência. Portanto, é crucial aprender a interagir com as estruturas de dados.
Os conjuntos (sets) são uma das principais estruturas de dados em Python. E neste artigo são apresentadas as características dos sets e examinadas cinco operações comumente usadas nos conjuntos.
08- Aprenda Ciência de Dados em 10 anos – 3 lições de Peter Norvig (diretor de aprendizado de máquina da Google)
A demanda industrial, acadêmica e governamental por profissionais de ciência de dados qualificados é enorme, e continua crescendo rapidamente. A contínua “corrida de dados” está, portanto, atraindo profissionais com diversas formações, como física, matemática, estatística, economia e engenharia.
O mercado tem urgência por mais cientistas de dados, mas a formação desses profissionais exige muito tempo e esforço.
Inspirado pelo texto de Peter Norving sobre quanto tempo leva para se tornar um especialista em programação, Benjamin Obi Tayo compartilha em “Teach Yourself Data Science in 10 Years” passos essenciais para dominar os fundamentos da ciência de dados.
Ao longo dessa conversa, Benjamin Obi Tayo te ajudará a encontrar as respostas para duas perguntas que todos os iniciantes em data science devem se fazer:
- Quanto tempo leva para aprender os fundamentos da ciência de dados?
- Quais recursos usar para aprender ciência de dados?
De forma geral, este artigo vem para nos lembrar que para tornar-se um cientista de dados é preciso tempo, esforço, energia, paciência e comprometimento. Ou seja, cuidado com aquela conversa de “aprenda ciência de dados em quatro semanas”.
09- 6 práticas recomendadas para tornar suas funções Python mais legíveis
Você já olhou para uma função que escreveu um mês antes e achou difícil entendê-la em até 3 minutos? Se sim, é hora de refatorar seu código. Se você levar mais de 3 minutos para entender seu próprio código, imagine quanto tempo isto tomará de seus colegas.
Se você deseja que seu código seja reutilizável, ele deve ser legível.
E em seu artigo sobre como escrever código limpo em Python, a cientista de dados Khuyen Tran detalha seis práticas para tornar as funções mais legíveis e mais fáceis de detectar erros. Ela diz que as funções devem ser curtas, fazer uma única coisa, conter código com o mesmo nível de abstração, ter menos de quatro argumentos, não ter duplicação e usar nomes descritivos.
Acompanhe o texto completo para entender como utilizar essas práticas e escrever códigos python muito mais legíveis.
10- Tipos de conjuntos de dados em ciência de dados, mineração de dados e aprendizado de máquina
Para tomar qualquer decisão sobre como lidar com um conjunto de dados, é preciso entender com qual tipo de dados você está trabalhando. E nisso Tarun Gupta te ajudará com seu artigo “Types of Data Sets in Data Science, Data Mining & Machine Learning”.
Antes de tratar especificamente de cada tipo de dataset, Gupta explica dimensionalidade, esparsidade e resolução, que são características gerais dos datasets. A partir disso, ele destrincha os três tipos de conjuntos de dados: dados de registro (record data), dados baseados em gráficos (graph-based data) e dados ordenados (ordered data).
Esses foram os 10 artigos selecionados para nossa lista de hoje, mas não faltam excelentes conteúdos de data science no Medium, como é o caso das publicações que fazemos lá. Então, Acompanhe o Insight Lab no Medium.
E quais outros artigos te ajudaram a ser um cientista de dados melhor? Compartilha aqui nos comentários com a gente e nossos leitores.
