Entre os dias 08 e 11 de Maio de 2017, tive o prazer de participar do Nvidia GPU Tech Conf em San Jose na California. Eu já era fã da Nvidia e o evento serviu para aumentar ainda mais minha admiração pela empresa. O evento teve um ritmo frenético. Com mais de 400 sessões e labs, o maior desafio foi selecionar o que participar. Optei pelas sessões que apresentavam produtos mais inovadores.
Carreiras em Data Science
Com a explosão da análise de dados e do Big Data, a busca por profissionais capazes de extrair, analisar e gerar insights dos dados, não para de crescer. Veja este gráfico do site de empregos Indeed. É como se o mercado tivesse acordado de um sono profundo e percebido que o mundo nunca gerou tantos dados quanto agora.
Evento de Big Data da Oracle em Vancouver, Canada
Na quarta-feira, dia 29 de Março de 2017, participei de um evento sobre Big Data, promovido pela Oracle na cidade de Vancouver no Canada. Vou compartilhar neste post, alguns dos preciosos insights do evento, além de algumas fotos.
Deep Learning com Linguagem R – Parte 1
No epicentro da rápida evolução em Inteligência Artificial estão as Deep Neural Networks, ou o termo que você deve ouvir com mais frequência, Deep Learning. Este é o primeiro de uma série de 5 artigos sobre a construção de modelos de Deep Learning utilizando linguagem R.
Big Data + Deep Learning = Google TensorFlow
Novembro de 2016 e o Google TensorFlow completa exato 1 ano desde seu primeiro release open-source. Ao longo desses 12 meses, o TensorFlow tem se tornado uma das mais incríveis bibliotecas de Machine Learning disponíveis, com diversas melhorias, otimizações, novas features e uma crescente comunidade.
Pesquisa Salarial 2016 – Data Science
A pesquisa salarial 2016 mostra que as linguagens R e Python continuam entre as principais ferramentas usadas por Cientistas de Dados. Scikit-learn (Machine Learning), Matplotlib, Ggplot, Spark, MongoDB e Tableau também aparecem no topo da lista de soluções para Big Data Analytics usadas por profissionais de Data Science e Big Data.
GPU e Deep Learning
Cada vez mais as GPU’s tem sido usadas para análises avançadas utilizando algoritmos de Machine Learning, especialmente Deep Learning. As GPU’s estão disponíveis em desktops, notebooks, servidores e supercomputadores pelo mundo, bem como em serviços em nuvem da Amazon, IBM e Microsoft. Você pode criar suas próprias soluções ou “conectar” uma solução de aprendizado profundo acelerada pelas GPU’s.
Microsoft Azure Machine Learning
O Microsoft Azure Machine Learning é um serviço em nuvem (Cloud) que tem como objetivo implementar modelos de Machine Learning de forma rápida e fácil. Os resultados dos modelos podem ser acessados pelos usuários de qualquer lugar e qualquer dispositivo. Este basicamente é o conceito de MLaaS (Machine Learning as a Service).
Oracle R Enterprise
A Oracle adotou a linguagem R como padrão para apoiar Cientistas de Dados, Analistas de Dados e Estatísticos, na realização de análises avançadas de dados, bem como a geração de gráficos sofisticados, utilizando tecnologias de banco de dados Oracle.
IBM Watson Analytics
A IBM recentemente redesenhou o IBM Watson Analytics, um serviço em nuvem da IBM para computação cognitiva e análise preditiva. Agora, qualquer cidadão pode fazer o upload dos seus dados e descobrir os insights neles contidos.