Description

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
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Jessica Temporal
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Gustavo Coelho
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Julia Tessler
Twitter

 

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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!

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