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• Quem é e o que faz a nossa convidada?
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• Episódio Anterior do Pizza
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• Livro Colonialismo Digital (Faustino & Lippold)
• Livro Colonialismo Digital (Avelino)
• Artigo de Renata Ávila Pinto
• Artigo de Couldry & Mejías
• Artigo de Michael Kwet
• OpenAI e os trabalhadores quenianos
• A vida de uma gig worker brasileira
• Taxa de exploração do iPhone
• TJ-SP e a Microsoft
• USP e o Google
• Soterolab

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Esse episódio foi editado pela Jessica Correa. Valeu Jessica!

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• Quem é e o que faz a nossa convidada?
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• Arquitetura de dados
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• Data warehouse
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• Arquitetura de dados
• ETL
• Big Query
• Athena Redshift
• DBT
• Dados estruturados
• Dados não estruturados
• Ontologia
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• Hive
• Hadoop
• Fundação Lemann
• BD Pro
• ENAP
• Tesouro Nacional
• Base dos dados - Canal do Youtube
• Base dos Dados: como criar sua primeira consulta usando SQL
• BD Edu: Cursos de dados
• BD Pro: Dados exclusivos
• Parceria BD + Fundação Lemann
• Parceria BD + JOTA
• Diretórios brasileiros na BD
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• Vetor Brasil

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Esse episódio foi editado pela Jessica Correa. Valeu Jessica!

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Esse episódio foi editado pela Jessica Correa. Valeu Jessica!

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• Daniel Romero
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• Árvore de Decisão
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• Natural language cognitive architecture
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• Keynote: Dodging AI Dystopia: you can't save the world alone (Dr. Nakeema Stefflbauer)
• Computação em nuvem
• Llama (Meta)
• Alpaca (Stanford)
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• GPU
• SRE
• DevOps
• MLops
• LLM
• PaLM 2
• GPT4
• MPT-7B
• Midjourney
• Whisper (OpenAI)
• Sam Altman
• ChromaDB
• Vector Database
• Modelo de embedding
• Building LLM Applications for Production
• Designing Machine Learning Systems
• Lillian Weng
• Prompt Engineering
• Reinforcement Learning from Human Feedback
• Fala Comigo AI
• JusGPT

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Esse episódio foi editado pela Jessica Correa. Valeu Jessica!

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• Carla Florida
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• Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn e TensorFlow (Hands–On Machine Learning with Scikit–Learn and TensorFlow)

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Esse episódio foi produzido com a colaboração de Ana Cecília Vieira.

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• Trist'n Joseph
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• The Mom Test: How to talk to customers & learn if your business is a good idea when everyone is lying to you

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Esse episódio foi produzido com a colaboração de Ana Cecília Vieira.

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• Marco Carranza
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• Designing Data-Intensive Applications

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Esse episódio foi produzido com a colaboração de Ana Cecília Vieira.

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• Lorena Mesa
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• Nós somos a cidade (The city we became):

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Esse episódio foi produzido com a colaboração de Ana Cecília Vieira.

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- Jessica Temporal: https://twitter.com/jesstemporal 

- Patricia Takako Endo: https://twitter.com/patricia_endo

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# Links: 

## Recadinhos 

Episódio Anterior do Pizza: https://podcast.pizzadedados.com/e/episodio-046/ 

Lista "Convidadas do Pizza": https://twitter.com/i/lists/1534886885847343106?s=20

CSV Conf: https://csvconf.com/

Livro “Python for data analysis”:  https://wesmckinney.com/book/ 

## Menções durante o episódios 

Assunto: link

1. DotLab Brasil: https://linktr.ee/dotlabbrazil 
2. Trajetórias inspiradoras de mulheres pesquisadoras de Pernambuco:  https://www.youtube.com/watch?v=KTEDZbWKBo0
3. Computação nas nuvens: https://pt.wikipedia.org/wiki/Computa%C3%A7%C3%A3o_em_nuvem 
4. DCU - Dublin City University: https://www.dcu.ie/
5. Inteligência Artificial: https://pt.wikipedia.org/wiki/Intelig%C3%AAncia_artificial 
6. Prêmio Mulheres na Ciência - Reportagem da Vogue: https://vogue.globo.com/wellness/noticia/2022/11/7-cientistas-brasileiras-sao-premiadas-em-iniciativa-que-promove-a-igualdade-de-generos-na-ciencia.ghtml 
7. Programa Mãe Coruja Pernambucana: https://siteal.iiep.unesco.org/sites/default/files/sit_accion_files/br_5110.pdf 
8. Machine Learning (Aprendizado de máquina): https://pt.wikipedia.org/wiki/Aprendizado_de_m%C3%A1quina 
9. CNPQ: https://pt.wikipedia.org/wiki/Conselho_Nacional_de_Desenvolvimento_Cient%C3%ADfico_e_Tecnol%C3%B3gico 

AWS: https://pt.wikipedia.org/wiki/Amazon_Web_Services

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• Thais Viana
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Episódio Anterior do Pizza 

Lista "Convidadas do Pizza"

Livro “Estatística e Ciência de Dados”

1. LinkedIn da Thaís
2. Livro "What is product Management"
3. Jusbrasil
4. Crawler
5. Python Weekly
6. Casa Firjan
7. ETL (Extrair, Transformar, Carregar)
8. Scraper (Raspador)
9. API
10. JQuery
11. Angular
12. React
13. Arquitetura de informação
14. Gerência de projeto
15. Gerência de produto
16. NDcg (métrica ranking)
17. Tokenizar
18. Legal engineer
19. Scikit Learning
20. MVP (Produto Mínimo Viável)
21. Product owner
22. OCW

Esse episódio foi editado pela Jessica Correa. Valeu Jessica!

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• O que fazem as pizzaiolas?
• Sugestões de episódios
• Dicas para iniciantes na área de dados
• Muitas indicações de conteúdo para não ficar de fora da conversa

• Leticia Portella
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• Episódio Anterior do Pizza
• Lista "Convidadas do Pizza"
• Livro “Estatística e Ciência de Dados”

• Git Fichas
• PyLadies Brasil
• Blog de Ana Cecília Vieira
• Blog de Jessica Temporal
• Blog de Leticia Portella
• Livro "A Friendly Guide to Software Development: What You Should Know Without Being a Developer" por Leticia Portella
• Escola de Dados
• Curso “Python para Ciência de Dados: formação básica” por Jessica Temporal
• Curso “Técnicas avançadas de python” por Jessica Temporal
• Curso “Descubra a Linguagem de Programação R” por Jessica Temporal
• Curso “Unit testing in Django" por Leticia Portella
• Curso “Django essential training" por Leticia Portella
• Episódio 038: Dados alternativo
• Episodio 039: Pizza dinâmica
• Episódio 035: Pizza de aniversário com André L. Souza
• Episódio 018: O desafio de gerenciar times de ciência de dados
• PCKE
• Frictonless data
• Livro Data Feminism
• Gênero e Número
• ODGI Chile
• Livro “The culture map”
• Livro “Rápido e devagar: Duas formas de pensar”
• Nerdologia

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Esse episódio foi produzido com a colaboração de Ana Cecília Vieira.

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Esse episódio não seria possível sem a parceria especial 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 no calendário.

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• Quem é e o que faz a nossa convidada?
• Um pouco da carreira de Karla Esquerre
• Ciência de Dados na Educação Pública
• Análise de dados
• Ensino
• Muitas indicações de conteúdo para não ficar de fora da conversa

• Karla Esquerre
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• Episódio Anterior do Pizza
• Data Bootcamp
• Lista "Convidadas do Pizza"
• Livro “Estatística e Ciência de Dados”

• Acesso aos ATBDs
• R Ladies Salvador
• Grupo de Estudo Gamma
• Meninas na ciência de dados
• ITA - Instituto Tecnológico de Aeronáutica
• Pandas
• Python
• FEBRACE - Feira Brasileira de Ciência e Tecnologia
• Episódio 032: Uma pitada de estatística, R e Inteligência Artificial
• e-Book Ciência de Dados
• (Re)Conhecendo Salvador
• Café com dados
• Dançando correlações
• AI Inclusive
• Ciência de dados na escola pública

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Esse episódio foi editado pela Jessica Correa. Valeu Jessica!

Esse episódio foi produzido com a colaboração de Ana Cecília Vieira.

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Esse episódio não seria possível sem a parceria especial 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 no calendário.

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• Quem é e o que faz a nossa convidada?
• Um pouco da carreira de Julia Shimbo
• MapBiomas
• Cobertura e uso da terra
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• Muitas indicações de conteúdo para não ficar de fora da conversa

• Julia Shimbo
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• Episódio Anterior do Pizza
• Curso Advanced Analytics com Pyspark
• Lista "Convidadas do Pizza"
• PyScript
• Python Brasil 2022 - Submissão de atividades

• Acesso aos ATBDs
• Algoritmo RandomForest
• ANA - Agencia Nacional de Aguas
• Arcplan - Atlas dos Remanescentes Florestais da Mata Atlântica
• Árvores de decisão
• Brasil.IO
• Dados geográficos / espaciais
• DETER - Sistema de Alerta de Desmatamento
• Estereoscopia
• Fundação SOS Mata Atlântica
• Fundação SOS Pantanal
• GeoDatin
• GeoKarten
• Geoprocessamento
• GeoServer
• GLAD - Global Land Analysis
• Google Earth
• Google Earth Engine
• ICMBio - Instituto Chico Mendes de Conservação da Biodiversidade
• Imagem planet
• Imazon – Instituto do Homem e Meio Ambiente da Amazônia
• IPAM - Instituto pesquisa ambiental da amazônia
• IPAM Amazônia - Instituto de Pesquisa Ambientam da Amazônia
• Javascript
• LAPIG-IESA - UFG
• MapBiomas
• MapBiomas - Fórum
• MapBiomas - Github
• MapBiomas - Monitor de fiscalização do desmatamento
• MapBiomas - Prêmio
• MapBiomas Alerta
• MapBiomas: outras iniciativas
• MapServer
• Observatório do clima
• Plataforma MapBiomas Brasil: acesso aos módulos de cobertura e uso da terra, transições, desmatamento, vegetação secundária, irrigação, infraestrutura, qualidade da pastagem, fogo, água e mineração
• PostGIS
• Python
• R
• Redes neurais
• Revista Ciência hoje
• SAD - Sistema de Alerta de Desmatamento
• SEEG - Sistema de Estimativas de Emissões e Remoções de Gases de Efeito Estufa
• Sensoriamento remoto
• Sentinel
• Sicar - Sistema Nacional de Cadastro Ambiental Rural
• TassoAzevedo
• UEFS - Universidade Estadual de Feira de Santana
• UFBA - Universidade Federal da Bahia
• UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul
• UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos
• UnB - Universidade de Brasília
• UNESP - Curso de ecologia
• USP - Universidade de São Paulo
• Zoneamento geoambiental

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Esse episódio foi editado pela Jessica Correa. Valeu Jessica!

Esse episódio foi produzido com a colaboração de Ana Cecília Vieira.

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O primeiro evento da agenda será a PyCon Estados Unidos, que vai acontecer entre os dias  26 de abril e 03 de maio. E você pode indicar quem você quiser ver aqui! Manda o @ daquela pessoa massa que você sabe que vai estar na PyCon US 2022 no nosso Twitter e deixa o resto com a gente!

Nosso Twitter: https://twitter.com/pizzadedados/

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 no calendário.

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• Quem é e o que faz a nossa convidada?
• Um pouco da carreira de Rodrigo Borges
• Sistemas de recomendação
• Cold Start
• Redes neurais
• Muitas indicações de conteúdo para não ficar de fora da conversa

• Rodrigo Borges
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• Episódio Anterior do Pizza
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• Julia - 10 years
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• Machine learning con Python y Scikit-learn
• Todas as Letras

• Processamento de Sinais
• E-commerce
• Sistemas de Recomendação
• Cold Start
• Query
• Teoria dos Grafos
• Redes Neurais
• Machine Learning
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• Treinamento de Modelo
• Explicabilidade
• Função de custo
• Banco de dados
• GPU
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• Modelos pré-treinados
• Hardware
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• Python
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• Fernanda Wanderley
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• Episódio Anterior do Pizza
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• Canal Peixe Babel
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• Curso SQL para análise de dados - Canal Programação Dinâmica

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• Aprendizado de máquina em bioinformática
• Aprendizado de máquina
• Bioinformática
• Canal Programação Dinâmica
• Curso Python de Guanabara
• Dados biométricos
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• Episódio 023: BioinfoRmática, com Thais Sarraf Sabedot
• Episódio 039: Pizza dinâmica, com Programação dinâmica
• Especialização IA para medicina
• ETL (Extrair Transformar Carregar)
• Fila - estrutura de dados
• ImageNet
• Imagiologia médica
• Inteligência artificial
• Interpolação
• Kaggle
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• Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais
• Livro Redes neurais artificiais: teorias e aplicações. Antonio de Padua Braga, Andre Ponce de Leon F. De Carvalho, Teresa Bernarda Ludermir
• Modelagem de dados
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• Neuralmed
• Nina da Hora
• OCR (reconhecimento óptico de caracteres)
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• Python
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• Redes neurais pré-treinadas
• Tarcízio Silva
• The Developer Conference (TDC)
• Transfer learning

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Esse episódio foi editado pela Jessica Correa. Valeu Jessica!

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• Kizzy Terra e Hallison Paz (Programação Dinâmica)
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• Python Brasil 2021 - Inscrições
• Projeto “Matemática Elementar para Computação”
• Curso AI & Data For Business - Pré-inscrição

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• IMPA - Instituto de Matemática Pura e aplicada
• IME - Instituto Militar de Engenharia
• Fundação Getúlio Vargas
• ITA - Instituto Tecnológico de Aeronáutica
• Professor Luiz Velho
• Matemática
• Matemática aplicada
• Matriz
• Modelagem numérica de terreno (cap.7 do livro "Introdução à Ciência da Geoinformação" (INPE))
• Processamento de imagem
• Linguagem formal
• Autômato
• Vídeo "Ferramenta de VISUALIZAÇÃO de DADOS online e muito FÁCIL de usar!"
• Câmara Municipal do Rio de Janeiro
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• Vídeo "Analisando Dados Ausentes nos Microdados do ENEM no Google Colab"
• Vídeo "Um candidato de 98 anos fez o ENEM! | Análise de Dados #3"
• Vídeo "Analisando os DADOS do questionário SOCIOECONÔMICO do ENEM por ESTADO | Análise de dados #6"
• Projeto Serenata de Amor
• Visão computacional
• HTML - HyperText Makup Language
• Vereador - papel e função
• IDEB - Índice de Desenvolvimento da Educação Básica
• Câmara de Deputados Federal
• Vídeo "Analisando os dados da Vacinação no Brasil | Open DATASUS"
• Por que empresa de entregas proíbe seus caminhões de dobrar à esquerda – e diz economizar milhões com isso

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• WiDS Belo Horizonte
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• Accountability
• Facebook cria banco de dados para remover preconceito da inteligência artificial
• Casual Conversations dataset
• Deborah Raji
• Model Cards for Model Reporting
• Sara Hooker - Investigando vieses em modelo algorítmico no Google AI
• IEEE
• Stop Calling Everything AI, Machine-Learning Pioneer Says 
• LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados)
• Mapeamento 3D Rocinha
• Marco Civil da Internet
• Projeto Serenata de Amor
• Documentário: Coded Bias
• Coded Bias
• Joy Buolamwini 
• Gender Shades
• Abeba Birhane - Colonização Algorítmica na África
• Tarcízio Silva
• Comunidades, Algoritmos e Ativismos Digitais: olhares afrodiaspóricos
• Timnit Gebru
• Mark Coeckelbergh
• Livro Ética em IA
• Janderson Toth

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Esse episódio foi editado pela Jessica Correa. Valeu Jessica!

Esse episódio foi produzido com a colaboração de Ana Cecília Vieira.

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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 no calendário.

Esse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza manda um e-mail pra gente.

• Quem é e o que faz a nossa convidada?
• Quais ferramentas ela usa no dia-a-dia para apoiar a preparação de dados para sua matéria
• Como foi a jornada de aprender programar e encarar o terminal
• Dicas de ouro

Nós também temos uma campanha de financiamento recorrente para ajudar a pagar a edição dos episódios. Se você gosta do nosso trabalho considere doar. 

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Coisas que mencionamos durante esse episódio:

• Abraji
• Escola de dados
• Excel
• Google analytics 
• Puc Rio
• Web Scraping ou Raspagem de dados
• Google Chrome
• HTML
• CSS
• Linguagem de programação 
• Máquina virtual
• Amazon AWS
• Liguagem de programação R
• Tidyverse (R)
• SQL
• If this than that
• Workbench
• OCR
• Dados abertos
• CSV
• Front-End
• Try Catch
• RStudio
• MATLAB
• Python
• Scikit Learn
• Terminal
• Google Colab
• Variável
• Spyder
• IDE
• Selenium
• Oficina com o Fernando Barbalho: Domingo com Dados
• Workshop no Coda-BR, da Escola de Dados
• Checagem de fatos ou Fact Checking
• Documentação
• Revista Piauí
• Lei de Acesso à informação
• Lista de livros indicados pela Gabi

• Caramba! O computador tá trabalhando sozinho
• O dado vem de uma maneira extremamente criativa
• Entrevistando a base de dados
• Siga a comunidade no Twitter
• Tem que sair das redes sociais e entrar num curso

Esse episódio foi editado pela Jessica Correa. Valeu Jessica!

Pra comemorar essa data especial tivemos a honra de conversar com o cientista André L. Souza pra explodir nossas mentes e falar de uso de dados em pesquisa, ciência e estudos. Venha se encantar com essa conversa e saber que pra ser boa tem que estudar e praticar!

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 no calendário.

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• Quem é e o que faz o nosso convidado?
• O que é neurociência
• Neurociência e ciência de dados!
• O que é importante pra quem quer trabalhar com dados?
• A realidade de dados em grandes empresas e dicas pra quem está começando
• Data Driven vs Data Informed
• Ciência dentro de empresas privadas!

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Coisas que mencionamos durante esse episódio:

• Sistema de recomendação
• Elon Musk
• Bluetooth
• Modelo de afinidade
• Engenheiro de dados
• Esquema de dados
• Big data
• KPI
• OKR
• Outlier
• Hipótese
• Data Driven
• Data Informed
• NPS (Net promoter score)
• Bule de chá de Russel
• Android
• População estatística
• Episódio do Nerdcast sobre a história do André

• Eu tava tomando cerveja!
• Gente, eu não gosto de pizza!
• Existe, sabia? Pizza de Arroz
• Então é pra hacker o ser humano?
• A gente só divide pra entender, porque eu tudo acontece ao mesmo tempo!
• Manter dados é caro!
• Eu estou falando de modelos que rodam por dois dias!
• Investe no profissional que você tem
• Dado é bagunçado!
• O dado é rei!
• A falta de evidência não é evidência de falta
• Programando enlouquecidamente ao som de Disney
• Sai da minha cabeça, André!
• Tem um ser no mundo. E esse ser se chama mulher!
• Eu sou o curioso do tipo: sabe a criança de 3 anos que pergunta "porque"?
• Eu era um pedinte de luxo
• Eu adoro polêmica

Esse episódio foi editado pela Jessica Correa. Valeu Jessica!

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• Quem são e o que fazem o nossas convidadas?
• Divulgar ciência no Brasil
• Algoritmos de redes sociais
• Preparações para criar conteúdo de qualidade
• Dualidade entre academia e divulgação científica

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Coisas que mencionamos durante esse episódio:

• Canal "E AI, Carla?"
• Canal "Peixe Babel"
• Robótica
• Inteligência artificial ou artificial intelligence
• Divulgação científica
• Blog da Carla Vieira sobre Livros
• Ensino, pesquisa e extensão
• EACH
• Dinâmica (ou Mecânica) de fluidos
• Canal da Malena
• LinkedIn da Carla Vieira 
• LinkedIn do Pizza de Dados
• LinkedIn do Peixe Babel

• Eu era uma jovem muito apaixonada pelo mundo da robótica
• Câmera do meu namorado que eu ROUBARTILHEI
• Ah! A blogueirinha chegou!
• Você não o único alecrim dourado no mundo...

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• Quem é e o que faz o nosso convidado?
• Trajetória da oceanógrafo à programador
• Uso de ferramentas open-source em empresas privadas
• Desenvolvimento de ferramentas para lidar com grandes quantidades dados

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Coisas que mencionamos durante esse episódio:

• Oceanografia
• Primeiro Oceanógrafo do Pizza
• Linguagem de programação C
• MATLAB
• Python
• Numpy
• SciPy
• Matplotlib
• PyClimate
• Fortran
• GitHub 
• Subversion
• Python Package Index (PyPI)
• Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
• Superset
• Business Intelligence (BI)
• Banco de dados
• SQLAlchemy
• SQL
• Séries temporais
• AirFlow
• Scuba
• Druid
• Banco de dados horizontal
• Deck.gl  
• Open source
• Data Engineer
• Apache Software Foundation
• MySQL
• PostgreSQL
• Flask
• ReactJS
• Docker
• Front-End
• Página do Pudim
• Teste Unitário
• Transpilação
• Javascript
• CSS 
• Git
• Mercurial
• GitHub do Superset

• Pizza vegana não é bom
• O cuducos vai aparecer em algum lugar pra falar que não é assim
• Sucesso é sorte, privilégio e esforço
• AI PORQUE QUE MUDARAM…. eu estou um pouco mais triste agora
• Se pá, rola!
• Eu não sabia nem o nome da vaga!
• "E se eu não passar?" "vai passar..."
• Imagina se a gente não investe e eles ficam?
• Eu não achei que eles fossem apagar!

Esse episódio foi editado pela Jessica Correa. Valeu Jessica!

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 no calendário.

Esse (e muitos outros episódios) foram apadrinhados pelo Marco Rougeth e Jairo Jair ]]> Num mundo onde toda equipe de ciência de dados é composto com um time com diversos backgrounds, conheça a trajetória da Gabriela de Queiroz, estatística, epidemiologista, developer advocate, fundadora do R-Ladies e agora machine learning manager de um time de ciência de dados na IBM. Vem ouvir todo o trajeto da carreira nada trivial dessa líder e se inspirar!

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 no calendário.

Esse (e muitos outros episódios) foram apadrinhados pelo Marco Rougeth e Jairo Jair ]]> pizzadedados false No 3078 32 full Num mundo onde toda equipe de ciência de dados é composto com um time com diversos backgrounds, conheça a trajetória da Gabriela de Queiroz, estatística, epidemiologista, developer advocate, fundadora do R-Ladies e agora machine learning manager de um time de ciência de dados na IBM. Vem ouvir todo o trajeto da carreira nada trivial dessa líder e se inspirar! 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 no calendário. Os padrinhos desse episódio Esse (e muitos outros episódios) foram apadrinhados pelo Marco Rougeth e Jairo Jair Episódio 031: Numpy, Fortran e Open-Source! https://podcast.pizzadedados.com/e/episodio-031/ https://podcast.pizzadedados.com/e/episodio-031/#comments Mon, 13 Jul 2020 08:00:00 -0300 pizzadedados.podbean.com/239016bc-738a-5d1c-ba0b-54eda9a7c3be Nesse episódio totalmente misturado chamamos a (eterna Professora) Melissa Weber pra falar da mudança de carreira de Professora do departamento de Matemática da UFSC para Desenvolvedora Open-Source na Quansight, trabalhando hoje com Numpy e Fortran! 

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 no calendário agora também com versões online pra você aprender ciência de dados do conforto da sua casa.

Esse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza manda um e-mail pra gente.

• Quem é e o que faz a nossa convidada?
• Da matemática para a computação científica e de professora à engenheira de software open-source!
• Atualização da documentação do Numpy
• A volta do FORTRAN!
• Fortran vs Julia vs Python!
• Como a academia se relaciona com o open-source

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Coisas que mencionamos durante esse episódio:

• Pascal
• Delphi
• ProLog
• Otimização
• FORTRAN
• Matlab
• Python
• Open-Source
• Software Livre
• Palestra da Melissa na Pybr
• Software Científico
• Álgebra linear
• SciPy (conferência)
• Episódio do Pizza com o Filipe Fernandes: Episódio 006: Da oceanografia ao Conda Forge
• Sprints
• scipy (biblioteca)
• numpy
• Ralf Gommers 
• Testes
• Quansight
• Modelagem computacional
• Machine Learning
• Inteligência artificial
• CZI Chan Zuckerberg Initiative
• Google Season of Docs
• F2Py
• Nosso tutorial sobre pacotes de ciência de dados
• Travis Oliphant
• GitHub
• Github da Quansight
• Código de conduta do Python
• Linguagem de programação C
• Cython
• Compilar código
• Lorena Barba
• 12 steps to Navier Stokes (Equação da onda 1d)
• Transformada de Fourier
• Interpolação
• Pytorch
• Jython
• Pypy
• Linguagem de programação Julia
• Scala
• Episósdio sobre Julia - Episódio 021: Precisamos falar sobre Julia 
• WG5
• Ondřej Čertík
• Sympy 
• Milan Curcic
• FortranCon
• LLVM
• GNU
• GFORTRAN
• Linguagem de alto nível
• Paralelismo
• Hardware
• Matriz
• Vetor
• Fortran.io
• GUI
• Imperial College of London
• COVID
• Los Alamos National Laboratory
• NASA
• Fortran no StackOverFlow
• Fortran90.org
• fortran-lang.org
• ffmpeg

• Tem até web framework em FORTRAN!
• Não tem tutorial! Pega o nosso!
• Tem choro não, tem que colocar tudo lá (GitHub)
• Como eu sei Fortran, e poucas pessoas sabem e gostam de Fortran
• Onde que fica a comunidade de Fortran no mundo? No Twitter! 

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Esse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza manda um e-mail pra gente.

• Quem é e o que faz o nosso convidado?
• O trabalho da Open Knowledge Foundation Brasil
• Portal da Transparência
• Papel da sociedade civil na cobrança do governo
• O impacto da pandemia na transparência dos dados do Brasil

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Coisas que mencionamos durante esse episódio:

• Data Engineering 101: Writing Your First Pipeline
• Exploring the Graph Catalog feature of Neo4j Graph data science plugin on a Lord of the Rings dataset
• Episódio Antigo com a Fernanda

• Open Knowledge Foundation
• Portal de transparência da OK
• Inovação cívica
• Abertura de dados
• Lei de Acesso à informação (LAI)
• Escola de Dados
• Serenata de Amor
• Querido Diário
• Gif com evolução dos estados
• Open contracting
• Transparência Brasil
• Crawler
• Parlametria
• Pessoas Embaixadoras
• Reportagem Folha - Dos 27, apenas 7 Estados têm gasto de pessoal em total equilíbrio
• STF
• API
• IntegraSUS - Ceará
• MVP 
• CartoDB
• Data Wrapper
• Github
• Hackathon
• Site Estático
• Jekyll
• Github Pages
• Netlify 
• Angular
• Pelican
• Digital Ocean
• Youtube do Átila
• Google Analytics
• Miro
• Design thinking
• Canvas
• HTML
• Color Brew
• Café Arte

• Um empurrãozinho a gente chama de vontade política
• Esse é um superpoder do Mário Sérgio
• Aí é todo um oceano de informação não-estruturada para navegar
• Era um hackathon mas com o propósito já validado
• Era mais com relação daquele mapinha lindo…
• No melhor estilo "Nóis capota mas num breca"
• Eu estou fazendo um desafio… e ela deve compartilhar o conhecimento num blog post!
• Verde e rosa…. bem mangueira!
• Na quarentena só Pizza salva!

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• Quem são e o que fazem os nossos convidados?
• Qual o impacto de sistemas de recomendação nos produtos?
• Tem alguma receita de bolo pra recomendação?
• Algoritmos de recomendação mais usados
• Métricas offline e online
• O clássico problema da bolha, existe mesmo?
• O impacto do movimento de tudo personalizado nos produtos

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Coisas que mencionamos durante esse episódio: 

• Recomendação na OLX 
• Doutorado em Deep Recommendation do Gabriel Moreira 
• Recomendação no iFood
• Long Tail
• Fatoração de Matriz
• Algoritmo de Filtragem Colaborativa (ALS)
• Market Basket com Apriori
• Algoritmo baseado em conteúdo
• Cold Start
• LightFM
• Desafio do Outbrain click prediction
• Sistemas de recomendação híbridos - ensemble
• Métrica de avaliação de modelo - NDCG
• Métrica de avaliação de modelo - MRR
• Métrica de avaliação de modelo - Diversidade (diversity) e Novidade (novelty)
• LARS
• RecSys - Conferência de sistemas de recomendação
• Métrica de avaliação de modelo - Cobertura (coverage)
• Métrica de avaliação de modelo - Serendipity
• Teste online (Teste A/B)
• Desafio das bolhas de informação em sistemas de recomendação
• LGPD, Lei geral de proteção de dados
• Dataset do Movie Lens 
• SLA

• Sem pérolas pra hoje ¯_(ツ)_/¯

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Escute:

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Esse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza manda um e-mail pra gente.

• Quem é e o que faz o nosso convidado
• Diferença entre Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo
• Módulos e Função Objetivo
• Quando usar Aprendizado Profundo
• GPU
• Processamento de texto
• Eficiência de dados
• Viés Social
• Aprendizado não supervisionado
• Pesquisa no contexto privado
• Neurociência computacional

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Coisas que mencionamos durante esse episódio: 

• #PerguntaProPizza
• Instagram do pizza
• Repositório do GitHub com uma introdução à redes neurais
• A MIT Press e a Harvard Data Science Initiative se uniram para criar um jornal aberto de ciência de dados, o Harvard Data Science Review que pretende publicar artigos das mais diversas subáreas da ciência de dados.
• Crie Aprendizado de Máquina sem codar
• A Júlia Evans fez um desenho que explica como funciona a análise exploratória! Imperdível
• Classificação de imagens
• GPU
• Redes Convolucionais
• Processamento de Linguagem Natural
• Grafos
• Data efficiency (Eficiência de dados)
• Bias (viés)
• Unsupervised Learning (Aprendizado não supervisionado)
• Deep Mind
• Neurociência computacional
• Blog do Danilo
• GQN - Generative Query Network
• Livro - Outliers

• Agora que eu não tô mais nervoso
• Nunca comi pizza de palmito, não posso julgar

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Nesse episódio o Pizza comemora 2 anos! Para fazer um episódio especialíssimo para comemorar jornada incrível a LabCodes decidiu ser madrinha do nosso episódio! Para quem não conhece, a LabCodes é um studio de Software Recifense que projeta, implementa e escala produtos digitais customizados e que entregam experiências únicas para seus usuários. Eles são especializados em criar aplicações web e otimizar processos com clientes nacionais e internacionais há sete anos.

Em um mundo com desigualdade crescente e poucas oportunidades, a LabCodes se posiciona de maneira a permitir que sua ética guie suas ações. É por este motivo eles trabalham com projetos de impacto social, como por exemplo o projeto Tina, do Mete a Colher.

Fique por dentro de vários artigos, vídeos e outras coisas iradas que acontecem na LabCodes assinando a newsletter ou conferindo mais informações lá no site deles.

• Quem são e o que fazem os nossos convidados?
• Como está o mercado atualmente?
• Certificados e certificações: vale a pena?
• O papel da ética na nossa profissão
• O que esperar do mercado para daqui 2 anos?
• Ciência de dados vs desenvolvimento

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Coisas que mencionamos durante esse episódio:

• Artigo em inglês mostrando um framework que transforma scripts Python em ferramentas de machine learning publicado pelo Adrien Treuille 
• O Munaro do DataBootcamp compartilhou no twitter um artigo do fast.ai sobre os cuidados que precisamos ter com métricas
• A Thais Viana compartilhou essa lista linda de vídeos em inglês sobre álgebra linear que vale a pena conferir!
• Bioinformática
• Polêmica do AppleCard que o DHH expôs no twitter dele
• Episódio do Pizza com a Angela Bassa: Episódio 018: O desafio de gerenciar times de ciência de dados
• Caso do Uber
• Palestra do Gustavo sobre viés na Python Brasil: Medindo o preconceito no aprendizado de máquinas
• Weapons of Math Destruction - Cathy O'Neil
• SHAP Values
• Big Data
• Palestra sobre dilemas éticos (em especial o caso do trem): Justice: What's The Right Thing To Do? Episode 01 "THE MORAL SIDE OF MURDER"
• Curso de filosofia de harvard
• Moral Machine do MIT
• AI for Good
• SAS
• Stata

• Agora que eu não tô mais nervoso
• Peçam nos aplicativos de comida
• Uma das lendas que aparecem por aí na rede mundial de computadores

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• Quem é e o que faz o nossa convidada?
• Mineração de dados e de padrões
• Importância da proximidade dos cientistas de dados com especialistas com conhecimento específico
• Processo cíclico de iterações na ciência de dados
• Criação de uma nova metodologia para análise

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Coisas que mencionamos durante esse episódio:

• #PerguntaProPizza
• Instagram do pizza
• Flashcards
• Fio no twitter sobre álgebra linear
• Boas práticas de produtos de IA
• O perigo das métricas
• Datasus
• SIVEP- Sistema de informação epidemiológica da malária
• Fiocruz
• Pré-processamento
• Engenharia/Construção de atributos
• Mineração de dados
• Regras de Associação
• Algoritmo a priori
• Dissertação da Laís
• PCDAS - Plataforma de Ciência de Dados aplicada à Saúde

• O tapa da babaquice
• Você vai lá e SENDA
• Namorar os dados
• Vamos fazer um dicionário do pizza de dados
• O melhor bate bola que o pizza já teve

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• Quem é e o que faz a nossa convidada?
• Qual banco de dados estudar?
• O que é e como fazer uma modelagem de dados?
• Qual a diferença entre um banco relacional e não relacional?
• Quando usar um banco relacional e quando usar um banco não relacional?
• Quando vale a pena contratar um serviço e quando vale a pena fazer na unha?
• Dicas para escrever queries!

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Coisas que mencionamos durante esse episódio:

• #PerguntaProPizza
• Instagram do pizza
• Telegram do Pizza
• How to Become more marketable as a data scientist - Andre Ste
• Ajuda para o Meninas na ciência de dados
• Sou uma cientista de dados cética quanto aos dados.
• SQLServer
• MongoDB
• Neo4J
• Oracle
• Minas programam
• Blog da Dani
• Otimização de query
• Modelagem de dados
• Diagramas Entidade-Relacionamento
• Diagrama UML
• Cardinalidade
• VB6 (Visual Basic)
• Bancos relacionais
• PostgreSQL
• Banco não relacional (NoSQL)
• Integridade referencial
• Cache
• REDIS
• JSON
• API
• Cassandra
• Banco de dados orientados a grafos
• SQL
• JOIN
• Cluster
• Amazon AWS
• DynamoDB
• Google Database
• CosmusDB
• Latência de rede
• Big table
• Azure
• ATP Oracle
• Aurora
• CAPEX
• Log de dados
• DBA
• Índices de bancos de dados
• Grafos
• MongoDB Compass
• Blog Fabrício Lima
• Blog Dirceu Resende
• Blog Fabiano Amorim
• Github
• MongoDB world
• Tunning
• Schema desing
• MongoDB University

• Agora que eu não tô mais nervoso
• Minha pizza favorita… eu gosto de todas!
• Não pode ser insentona assim não!
• Eu sou contra portuguesa! Eu sou mais produto nacional
• Quem sou eu? Eu sou uma pessoa que não para!
• A vergonha na cara é zero
• Eu sou uma pessoa de abraços
• Esse episódio é capaz de durar 10 horas e vocês vão ter que me mandar parar de falar!
• Eu tenho memória de peixe Beta
• O mestrado não tinha nada haver com o que eu imaginava… > Acho que nunca tem!
• Eu fui atropelada!
• Lá vem o Gustavo julgando pizza alheia. Gosta de aliche e vem julgar a pizza dos outros!
• Vamos parar de julgar os amiguinhos!

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• Quem é e o que faz o nosso convidado?
• Quais são os principais problemas de trabalhar com um volume de dados gigantesco?
• O que faz um time de engenharia de dados?
• Como se organizam os times de engenharia em um ambiente de muitos dados?
• O que diferencia um Engenheiro de Dados e um Cientista de Dados?
• O que uma pessoa precisa estudar para trabalhar com engenharia de dados?

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Coisas que mencionamos durante esse episódio:

• #PerguntaProPizza
• Telegram do Pizza
• Python Brasil
• Conferência Web.br
• Blog do Rladies
• Paco Nathan - Passado e Futuro da AI
• Engenharia de Dados
• Curso Online de Big Data do Ricardo
• Big Data
• Criteo
• Pipeline
• Ingestão de Dados
• HDFS
• Hbase
• E-commerce
• Excel
• SQL
• Cluster
• Hadoop
• Big Data
• Data Lake
• JSON
• Schema
• Protobuff
• Aprendizado de máquina / Machine Learning
• Sampling - Amostragem
• Join ou União de Dados
• Banco de Dados 
• Petabytes
• Kafka
• Javascript
• XML
• Formatos binários
• Avro 
• Buffer
• Barramento / Filas
• Bancos de Dados Relacional
• DBA
• Governança de Dados
• Inteligência Artificial
• Empresa de Capital Aberto
• Universidade de Sorbonne
• Parquet
• Ciência de Dados
• SRE - Site Reliability Engineering 
• Otimização
• Spark
• PySpark 
• Análise Ad-Hoc
• Latência
• Resiliência
• Aplicação Web
• Métricas
• Logs
• Post Mortem 
• Data Centers
• VPN
• Iterações
• Hive
• Prestor
• Streaming
• Processamento em lote ou Processamento em batch
• Framework 
• Flink
• Kafka Stream
• Scala
• Oracle Database
• MySQL
• Linguagem R
• Python
• YARN
• JVM
• AliBaba
• Spark Streaming
• Análise Assintótica
• Série de Taylor
• Great Expectations
• Teste A/B
• RegEx
• Instituto InfNet
• RegexR
• Regex101
• Serenata

• Queijo aqui é uma ciência! Não é pra amador
• Só de escutar uma tabela de excel crescendo assim eu já travei!
• É big data MESMO
• Data Reliability Engineering!
• Dá até um ruim só de pensar
• O cara que contava o quanto a gente já tinha perdido com aquele incidente!
• Estou sofrendo e nem é comigo
• Acho que é um pouco melhor que o médico!
• Consegue dormir o sono dos justos!
• De tudo o que você falou, o que mais me impressionou é que você ainda tem telefone fixo
• Se processou o dado e coube na memória… não é big data
• A complexidade dos coisinhos que você tá fazendo
• Você não pode olhar regex de longe, se olhar de longe de assusta!

Esse episódio foi editado pelo Johnny. Valeu Johnny!

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Esse episódio não teve padrinhos. Se você quiser apadrinhar episódios do Pizza manda um e-mail pra gente.

• Quem é e o que faz a nossa convidada?
• O que uma bioinformata faz em um hospital?
• Como usar análise de dados para ajudar pacientes de câncer
• Quais são as dificuldades de analisar dados biológicos?
• Vamos falar de R!
• Pesquisa acadêmica Estados Unidos vs Brasil

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Coisas que mencionamos durante esse episódio:

• #PerguntaProPizza
• Instagram do pizza
• Apoia-se do Pizza
• Canal do Pizza no Telegram
• Artigo do Adam Drake sobre command line tools
• Principles and techniques of data science - Universidade de Berkley
• Tensorflow #1 na Revista do Pizza
• Tensorflow #2 na Revista do Pizza
• Jessica como instrutora no Data Bootcamp
• Bioinformática
• Iniciação Científica
• R
• Hospital Henry Ford
• Ressonância
• DNA
• Sequenciamento de DNA
• Patologista
• Estatística
• Fluxograma
• Pré-processamento de dados
• Genoma
• Normalizar dados
• Análise não-supervisionada
• Aprendizado de máquina
• Pipeline
• Cran
• Bioconductor
• Máquinas de sequenciamento
• GEEO
• NCBI - National Center for Biotechnology Information
• Terminal
• Micro-RNA
• Biomedicina
• Ciência reprodutível
• Séries temporais
• Matrizes
• Metilação do DNA
• MATLAB
• Outlier
• Laboratório de bancada
• Machine learning - features
• Desenvolvimento de software
• Pipeta
• RStudio
• RStudio server
• Linux
• rsync
• scp
• R em Jupyter
• TCGAbiolinks
• GUI
• Shiny
• Javascript
• HTML
• CSS
• Google Scholar - Thais
• Cloud
• TI
• Servidor
• Moneyball

• Eu gosto de fazer promessas que não necessariamente vão ser cumpridas
• Pessoal que está morando lá há um tempo fala certinho… acho mó chique
• Saudades inclusive
• Vou parar de falar pra não falar muitos nomes esquisitos
• Agora eu vou rasgar seda pra comunidade de R
• Jessica tá feliz que a gente está fazendo um episódio de R
• Dado aberto é pizza e dado fechado é calzone. E a gente gosta de pizza e não de calzone.
• Eu achei que meu trabalho era legal
• Muito legal! Eu só falo isso nos episódios...

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• Aprendendo a aprender
• Rotina de estudos
• Pomodoro
• Diário técnico, como fazer o seu
• Ensinar é o melhor jeito de estudar
• Melhores maneiras para fixar conhecimento
• Como é o processo de escolha e leitura de livros técnicos
• Hábitos de leitura
• Como lidar com a quantidade infinita de coisas que temos que aprender

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Coisas que mencionamos durante esse episódio:

• Nubank libera fklearn
• Intercerpt brasil ganhou prêmio com dados que a Letícia ajudou a analisar
• Texto da Gabriela Cesar sobre R no pizza!
• Post do Gustavo pro DBC sobre SQL
• Python Brasil 2019
• Estudos que falam que quem trabalha menos horas rendem mais
• Técnica Pomodoro
• Blog da Leticia
• Blog da Jessica
• Blog do Gustavo
• Pandas
• Apache nifi
• PySpark
• Spark
• Python
• Paradigma funcional
• Paradigma orientação a objeto
• Java
• Pydata no brasil e pelo mundo
• Scala
• Ruby
• Blog do Jupyter que a Leticia escreveu artigos com fluxogramas
• UML
• Python Fluente
• Stack Overflow em português!
• Post da jess sobre fazer um podcast

•    Vai lá muso...
•     Vocês mataram o assunto, vou nem falar mais nada.
•     O bom é que ninguém tá vendo a minha cara e da Jessica desaprovando
•     Eu achei que eu entendi e não entendi
•     Peidar na farofa
•     Meu professor de Java já falava: “Caderno não compila”
•     Sou contra!!!
•     Mas eu sou esquisita mesmo, eu aceito
•     Se alguém escrever no meu caderno eu tenho um surto psicótico
•     É nesse dia que o pizza acaba, tô avisando!
•     Não anotem na mão, anotem no caderno
•     Eu desenho muito. Fluxogramas né, porque no resto eu sou um lixo...
•     Vocês não estão vendo a cara que o Gustavo tá fazendo
•     Não é uma opção! Goodreads é a única rede social que me representa!
•     Fez sentido alguma coisa que eu falei?
•     Faça um podcast e seja cansado você também!

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• Quem são e o que fazem o nossos convidados?
• Desafios da linguagem
• Andamento da criação de pacotes na linguagem
• Apelo matemático da linguagem

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Coisas que mencionamos durante esse episódio:

• Artigo do ANDATA “Why we love the CDF and do not like histograms that much”
• Post do Zach Sailer sobre "Writing your own flavor of Pandas."
• Campanha de Financiamento recorrente do Pizza no Apoia.se
• Curso do Data Bootcamp de Junho em Brasília: Data Science para todos
• Cursos do Data Bootcamp de Agosto Inteligência Artificial na Prática no Rio de Janeiro e Inteligência Artificial na Prática em São Paulo
• MATLAB
• Grupo de Julia no Telegram
• Python
• Linguagem R
• Multiple Dispatch ou Despacho Múltiplo
• C++
• Pandas
• Numpy
• Fortran
• QTest
• CUTEst
• Octave
• Go
• JavaScript
• Cálculo matricial
• Metaprogramação
• Pacote JuMP
• Pacote Plots
• Pacote UnicodePlots
• Código aberto
• JuliaCon
• Flask
• Django
• Shiny
• Genie Framework
• Rust
• Think Julia
• Think Python ou Pense Python
• Palestra da Melissa na PythonSul de 2018 “Julia para Pythonistas”
• Pacote Flux
• Pacote Forward Diff
• Pacote Zygote
• Notebooks de Cálculo Numérico do Abel

• Tem uma lei que a pizza real é a Napolitana
• Da napolitana eu gosto mais de sorvete
• JuliaCon ou BraJulia sei lá como a gente vai chamar
• Tô muito fangirl do Julia
• Achei chique
• Vamo ter que regravar precisamos de polêmica

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• 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

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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

• 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!

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• Quem são e o que fazem os nossos convidados?
• Como julgar uma pizzaria que você não conhece
• O que faz uma pizza saborosa
• Tipos de massa
• Temperatura de assar a massa
• Tipos de Pizza
• Pizza Napolitana
• Análise econômica da Pizza Napolitana
• Julgamentos
• Molho de tomate
• Como virar uma pizzaiola
• Inteligência para pizza

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Coisas que mencionamos durante esse episódio:

• #PerguntaProPizza
• Instagram do pizza
• Associazione Verace Pizza Napoletana (AVPN)
• Sovar massa
• Gliadina
• Glutenina
• Ovo gelificante
• Fermento natural
• Instagram do Guilherme

• Aeh! Detalhe: agora é DOUTOR Cuducos
• Diferentes definições de rebusque
• Revelações bombásticas!
• O famoso 'pá dá liga'
• Na Itália tem uma brisa…
• Toda aula tem alguém que diz: 'o MEU molho é O MELHOR molho DO MUNDO!'
• Nem alho? E azeite? Nem azeite?
• O casamento da acidez com a gordura
• … que fritação irada…
• Fico com vontade, não de você né, mas da comida

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• Quem é e o que faz o nossa convidada?
• Desafios ao se tornar gerente de um time.
• A importância de um time diverso.
• Como empresas devem se preparar para ter um time de ciência de dados.

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Coisas que mencionamos durante esse episódio:

• Livro gratuito sobre visualização de dados: Fundamentals of Data Visualization do Claus O. Wilke
• O post da Jess Um passeio pelo backstage de um podcast na Revista do Pizza
• O guia da BBC sobre como gerar os seus gráficos usando R
• MIT - Massachusetts Institute of Technology
• Artigo do Davenport e do Patil : “Data Scientist: The sexiest job of the 21st Century”
• Distribuição de Poisson
• Distribuição normal
• linear
• Data Analytics
• Data Analysis
• Data Science
• Machine Learning
• Data Engineer ou Engenheiro de dados
• Data Operations ou DataOps
• Data Architecture ou Arquitetura de dados
• Time series ou séries temporais
• Logs de dados
• Big Data
• Chief Officers ou Diretor de Operações
• Metodologia ágil (agile)
• Teste de hipótese
• Hubris: palavra de origem grega de que quer dizer muito orgulho, a tradução ao pé da letra é arrogância.

• Que bom saber que esse sentimento dura a vida toda
• Eu preciso de um unicórnio que saiba fazer todas as coisas
• Eu sei que legalês é diferente de engenheirês/engenherano que é diferente de RH-ês
• Gustavo quando engata no véi
• Eu sou orgânica, tecido, meleca
• Em golf eu sou estúpida

Esse episódio foi editado pelo Johnny. Valeu Johnny!