Bruin
Build data pipelines with SQL and Python, ingest data from different sources, add quality checks, and build end-to-end flows.
https://t.co/H77rofyAbT
🎲 Como começar na área de dados e/ou tecnologia?
✉️ Tenho recebido no inbox muitos pedidos de ajuda de uma galera que quer entrar na área e não sabe nem por onde começar. Então aqui vai algumas dicas.
AJUDA NO COMPARTILHAMENTO?!?!
🧵1/2 MIT's Charles Leiserson covers the progression from source code to compilation, machine code, hardware interpretation, and ultimately, execution.
👇Full MIT Performance Engineering of Software Systems Course 👇
Introducing Clio: Your CLI Copilot
Chat with AI to execute local commands (after asking you) to query, diagnose, troubleshoot, and fix your systems. Works with AWS, GCP, Azure, DO, K8s, and GitHub, more soon. Easily extensible without requiring any code.
https://t.co/TNstOk46nl
Pra conversarmos sobre arquitetura: este texto incrível sobre logs.
A base por trás de toda arquitetura orientada a eventos e mais.
É leitura longa, mas GARANTO que vai te enriquecer e mudar a forma como você vê os logs da sua aplicação.
https://t.co/7nAQpuyqI6
CURSO DE DATA SCIENCE COMPLETO NO DATABRICKS
Dia 29/07 vamos iniciar MAIS UM projeto ao vivo e gratuito p/ você participar.
Dessa vez vamos utilizar o Databricks p/ construção de uma solução de ML do início ao fim, usando as principais features da plataforma. Vai ser incrível!
6. Capstone Project:
Build a Data science project from scratch:
After completing all the above courses take Harvard’s data science capstone project.
Assess your skills in data visualization, statistics, data wrangling and machine learning.
https://t.co/qBLqOqQ20I
5. Machine Learning
This course will teach you the basics of machine learning, techniques to mitigate overfitting, supervised and unsupervised modelling approaches, and recommendation systems.
https://t.co/sgg0ekXpI6
4. Data Visualization:
Learn to build visualizations using the ggplot2 library in R, along with the principles of communicating data-driven insights.
https://t.co/4lYn4H8LH4
3. Data Pre-Processing:
This will teach you to prepare data and convert it into a format that is easily digestible by machine learning models.
https://t.co/6PsZFhtWXA
1. CS50’s Introduction to Programming with Python:
The course is designed for students with or without prior programming experience who’d like to learn Python specifically.
Check this out: https://t.co/0XB5ZH63M0
🐍🐢
“Como fazer Lisp em 132 linhas de Python” é a nova edição do meu tutorial sobre https://t.co/qy3dZ548LC que abre a mente sobre como funciona um interpretador, agora com #jupyturtle!
Neste sábado, 6/jul, 14:00, na @python_sudeste .
Até amanhã!
#python#pythonsudeste