Gerando gráficos com o mouse! — Os melhores links da semana #7
Os melhores links da semana de 22 a 28 de Abril de 2019!
Olá p-essoal! Sexta-feira chegou e mais uma edição dos melhores links da semana :-).
Colírio para os olhos
Vários de nós curte uma tela preta com letras na cor verde limão, estilo matrix. Eu, por exemplo, uso RStudio com um tema mais dark e keybindings do vim. No entanto, ainda que eu me sinta à vontade com código ocupando toda minha tela e goste de controlar boa parte do que faço através de código (apresentações em LaTeX, relatórios em RMarkdown e assim por diante), muita gente é adepta do “drag and drop”, usando o mouse para quase tudo. Foi pensando nesses usuários que criaram um pacote no R chamado esquisse, onde com o mouse você vai clicando aqui, puxando ali, e gerando teu gráfico com ggplot2 sem precisar entender os detalhes do pacote.
Além do esquisse, existe também um outro pacote no R chamado ggplotAssist. Tem o mesmo propósito e você pode ver um printscren dele na imagem abaixo.
Tanto o ggplotAssist quanto o esquisse foram criados utilizando o Shiny, um pacote R utilizado para criar aplicações web dinâmicas a partir do R. A dreamRs é uma consultoria francesa de ciência de dados e no site deles, você pode ver alguns exemplos de análises de dados usando aplicativos shiny. Esses aplicativos são definitivamente uma mão na roda para facilmente gerar gráficos a partir de seus dados, mas se você não sabe qual gráfico usar, não adianta muita coisa, né? Nesse caso, é só entrar no Data-to-Viz e ir informando algumas características sobre os teus dados e a análise que você quer fazer que ele não só irá te mostrar qual o tipo ou os tipos de gráfico mais adequados como também explicações sobre essas visualizações.
Terminou a análise? Fez uns gráficos legais? Não acabou! Adiciona ao teu portfólio! ;-)
Dadoooooooos!
Eu escuto bastante que existem mais dados do que pessoas o suficiente para analisá-los, e eu concordo com isso. Estou sempre me deparando com bases de dados públicas e trago hoje três para vocês! Alguns dados que o Uber torno público, um dataset com mais de um milhão de faces liberado pela IBM e dados brasileiros de monitoramento geográfico e ambiental liberado pelo INPE.
Se você curte dados e análises na área de saúde, o Fabiano Filho escreveu um post bem legal utilizando dados públicos do DATASUS. Não deixa de checar lá! ;-)
Chegando agora no mundo da Ciência de Dados?
Quem não tem medo de mudar de área?! É natural. De acordo com o Kaiser Fung, profissional renomado e fundador da Principal Analytics Prep (startup fundada na Harvard Business School Startup Studio), uma empresa que oferece treinamento para cientistas de dados, a habilidade mais desejada em Ciência de Dados é o pensamento crítico! E se você está atrás de dicas sobre como conseguir emprego nessa área, tem post aqui no Medium e vídeo no YouTube falando sobre isso!
O Asif Bhat compilou um repositório no GitHub com cheatsheets de várias tecnologias relacionadas à ciência de dados, material para quem quer dar uma caprichada na matemática necessária para despontar na ciência de dados, e uma coleção de artigos e tutoriais muito legais! Esse repositório é ouro, ein!!! XD
Oportunidades!
- Engenheiro de Dados no PlayKids.
- Senior Software Developer na Bold Commerce.
- VP of Software Technologies (Software Eng + AI) no ETQ Labs.
- Software Engineer (AI) no Facebook.
- Software Engineer, PhD, University Graduate (2019) no Google.
- Researcher / Data Scientist na Hitachi Europe.
- Research Software Engineer in Data Science no Uber.
- Data/Software Engineer (H/F) na Trade Lab.
- Big Data — Cloudera / Qlik Sense na Beijaflore Brasil.
- Consultor Big Data — SCALA na Beijaflore Brasil.
- Engenheiro(a) de Dados na Conta Azul.
- Data Engineer na Amazon.
- Data Engineer no QuintoAndar.
- Lead of Data Analytics no QuintoAndar.
- Data & Analytics no QuintoAndar.
- ANL. Cientista de Dados Sr. no UOL.
- Analista de Dados (Data Analytics) na Afilio S.A.
Como vocês sabem, essa série é uma versão resumida e mais contextualizada da série Best Links of the Week do meu blog pessoal. Caso queiram uma versão mais crua, mas mais extensa e completa, é só checar lá! Tem links fora da temática de data science também!
Espero que tenham gostado, e até mais [links]!
