Ciência de dados e Big Data: meus dois centavos.

Na maioria das vezes é mais fácil começar a descrever algo dizendo o que este “algo” não é. E, definitivamente, ciência de dados – ou usando o nome popularizado em inglês, Data Science –  não é uma corrida no Kaggle para ver quem aplica o maior número de algoritmos de aprendizado de máquina (ou machine learning, como bastante difundido  por terras tupiniquins também) em menos tempo, obtendo a maior acurácia possível.

[série] Alguns textos interessantes, vol. II

• Problemas de Data science: o mito do Big Data e o perigoso retorno do positivismo.
  https://d-van.org/problemas-de-data-science-o-mito-do-big-data-e-o-perigoso-retorno-do-positivismo-d5cec09d2ef6
• The 10 Most Depressing Radiohead Songs According to Data Science: Hear the Songs That Ranked Highest in a Researcher’s “Gloom Index”.
  http://www.openculture.com/2017/06/the-10-most-depressing-radiohead-songs-according-to-data-science.html
• DATA NIRVANA – HOW TO DEVELOP A DATA-DRIVEN CULTURE
  http://dataconomy.com/2017/05/data-nirvana-develop-data-driven-culture/

 

 

[série] Alguns textos interessantes, vol. I

 

• ‘The ROI of Machine Learning in Business – Infographics’
• Quanto vale a matemática para o Brasil?
• The rise of advanced analytics
• View from the ‘Loo: Using AI to advance quantum research. A Q&A with University of Waterloo professor Roger Melko
• Companies reach double-digit growth with advanced analytics