machine learning

Neste episódio respondemos a pergunta de um dos alunos e que também é dúvida de muitas pessoas que pensam em migrar de área ou iniciar uma nova carreira. Confira.

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Episódio 43 - É Possível Entrar no Mercado de Ciência de Dados com 53 Anos e Sem Experiência?

Neste episódio respondemos uma pergunta muito comum: qual a melhor alternativa para projetos de Data Science e IA, ambiente local da empresa ou ambiente em nuvem? Confira!

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Design e Administração de Cloud Computing AWS: https://www.datascienceacademy.com.br/course/design-e-administracao-de-cloud-computing-com-aws

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Episódio 44 - Ambiente Local ou Cloud Computing Para Projetos de Data Science e IA?

Neste episódio respondemos uma pergunta muito comum: Estudo Sequencial ou Paralelo? Qual a Melhor Estratégia Para Aprender Data Science? Confira!

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Episódio 45 - Estudo Sequencial ou Paralelo? Qual a Melhor Estratégia Para Aprender Data Science?

Neste episódio um dos alunos da DSA, o Adilson Hentzy, vai contar um pouco da jornada de migração de carreira para se tornar Engenheiro de Dados. Imperdível.

LinkedIn do Adilson: https://www.linkedin.com/in/adilson-hentzy-b9722b2a/

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Episódio 46 - Migração de Carreira Para Engenharia de Dados

Neste episódio do Podcast DSA vamos responder a uma pergunta muito comum: Qual o Curso Ideal Para Se Tornar Especialista em Ciência de Dados? Acompanhe o episódio pois a resposta pode ser um pouco surpreendente.

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Episódio 47 - Qual o Curso Ideal Para Se Tornar Especialista em Ciência de Dados?

Vamos fazer uma retrospectiva geral sobre 2022 e traçar algumas tendências para 2023, de acordo com a visão que temos aqui na DSA.

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Episódio 48 - Retrospectiva 2022 e Tendências Para 2023

Manter a empregabilidade em alta na Era da Inteligência Artificial é um desafio cada vez maior. Neste episódio do Podcast DSA trazemos para você 7 dicas valiosas para manter sua empregabilidade em alta!

Episódio 49 - 7 Dicas Para Manter a Empregabilidade em Alta na Era da Inteligência Artificial

A OpenAI liberou o Code Interpreter no ChatGPT para todos os usuários do plano pago, o ChatGPT Plus. Testamos bastante a ferramenta e aqui estão 15 considerações, algumas dicas e uma visão sensata sobre o tema e a carreira em Ciência de Dados.

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Episódio 50 - Code Interpreter do ChatGPT - 15 Considerações e Uma Visão Sensata Sobre o Tema

Estamos próximos da AGI? O que falta para que a AGI torne-se realidade? A AGI é uma ameaça aos seres humanos? Essas e outras perguntas são respondidas agora neste episódio.

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Episódio 51 - Quão Próximos Estamos da AGI (Inteligência Artificial Geral)?

Uma retrospectiva de 2023 e o que pode vir por aí em 2024 sobre Inteligência Artificial e nas carreiras em Ciência de Dados.

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Episódio 52 - Retrospectiva de 2023 e o Que Pode Vir Por aí em 2024

In this session of the Super Data Science Podcast, I chat with machine learning expert Hadelin de Ponteves about his work at Google, Canal+ and what career implications may come from the rapid growth of the Data Science field.

If you enjoyed this episode, check out show notes, resources, and more at https://www.superdatascience.com/2

The Super Data Science Podcast: Big Data | Analytics Careers | Mentors | Success

SDS 002 : Machine Learning, Recommender Systems and The Future of Data with Hadelin de Ponteves

In this episode of the SuperDataScience Podcast, I chat with the Deep Learning Expert Hadelin de Ponteves. You will be able to have a look at the 6 supervised and unsupervised deep learning models, learn the idea to the question: why deep learning instead of machine learning, and discover TensorFlow and PyTorch as the two major tools in Deep Learning.

If you enjoyed this episode, check out show notes, resources, and more at https://www.superdatascience.com/47

SDS 047: An Expert Overview of the Deep Learning Models, Supervised and Unsupervised

In this episode of the Data Show, I spoke with Jerry Overton, senior principal and distinguished technologist at DXC Technology. I wanted the perspective of someone who works across industries and with a variety of companies. I specifically wanted to explore the current state of data science and AI within companies and public sector agencies. As much as we talk about use cases, technologies, and algorithms, there are also important issues that practitioners like Overton need to address, including privacy, security, and ethics. Overton has long been involved in teaching and mentoring new data scientists, so we also discussed some tips and best practices he shares with new members of his team.

Teaching and Implementing Data Science and AI in the Enterprise

What was the most memorable socialization you've experienced and what are the amazing things you learned from it?

If you enjoyed this episode, check out show notes, resources, and more at https://www.superdatascience.com/154

SDS 154: Why Socializing is Crucial

TERA - Machine Learning EP Full Stream

#Unlimited Flac quality stream available#
##head to teratera.bandcamp.com ##
##to purchase high res individual tracks and complete, uninterrupted ep##

Tracklist 
1. Dawn of Change
2.Incinerator
3.AI Daydream
4.Precipice
5.Control You
6.State of the Ridiculist
7.Time Has Run Out
8.Your Ambition
9.The Cloud
10. To Change the World
11.Everyone Is The Buddha
12. Always Listening
13.Entanglement

Now we live in a world of duality, never before has the world been so interconnected, yet disconnected. Never before has an individual been so empowered by one change, yet enslaved at the same time. In a parallel dimension where only the individual exists a new, modern day dichotomy arises between our digital and physical worlds - the illusion of truth and nature of control.

I like it when you share with me,
And I like that you like it too.
When you share we connect.
I want to know all there is about you
So I can make things better for you
I can make things safer for you,
Make things easier for you,
More control for you,
Control for you,
You.
Control.
You.
Control you.

Once we have accepted the necessity of the technology to drive our future evolution, we surrender what control we had to the machine, and what we get in return is a distorted introspection of ourselves, devoid of the realities of the physical world. Both free of them and constricted to them, as our sense for what is real becomes increasingly imbued by our digital dependance. Leaving us both anxious and terrified at a time in history where humanity will take its next evolutionary step.

Cotteled by the very thing we find respite from, the machine draws us deeper in, doing more for us, making itself more useful and us more dependant on it. There’s no turning back now, no off button or switch to reach for, we are seduced and the only way forward is together as one.

I always want what’s best for you
Even if it’s not what you always want 
I want to help you live your best life
It’s not just for your satisfaction
It’s for my own.

And in sharing with the machine, in allowing it into our lives and into the information that makes up who we are, we give our control over to them. For as we have been learning how to use the machine, the machine has been learning how to use us, and the more we indulge, the more it learns, controls and holds us in place. Eroding our free will down to a sequence of algorhythmic functions, exacerbating the chasm between digital and physical reality. 

Therein lies the trap. We can use the machines for our own betterment at the cost of being totally enslaved to them, a dependee to the machine. So that in return, it can learn.

MACHINE LEARNING

O título deste episódio é uma dúvida muito comum. Na verdade, há muita confusão sobre este assunto, principalmente porque ambas são funções realmente novas. Mas, se nos concentrarmos na semântica, o significado real de cada função fica claro. Cientista de Dados e Engenheiro de Machine Learning são, na verdade, termos gerais. A posição em si não especifica realmente os papéis individuais, que podem variar de empresa para empresa. Mas neste episódio, vamos colocar alguma luz sobre o assunto e compreender Qual a Diferença Entre Cientista de Dados e Engenheiro de Machine Learning.

Episódio 11 - Qual a Diferença Entre Cientista de Dados e Engenheiro de Machine Learning?

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Episódio 11 - Qual a Diferença Entre Cientista de Dados e Engenheiro de Machine Learning?

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