Referências Para ir além

Para você que nos acompanhou nessa Sprint e ficou com gostinho de quero mais, reunimos aqui uma lista de links, agrupados pelos temas vistos nesta semana. Começamos querendo indicar 3 links por tema e idioma (português e inglês), mas, no processo de curadoria, as abas foram literalmente se multiplicando e a internet é o mundo! Resultado? Passamos um pouco dessa marca, mas a ideia aqui é ser um segundo movimento na expansão dos seus conhecimentos a partir das áreas que mais tiver interesse. A lista contém textos, vídeos, livros e até atividades práticas guiadas. Esperamos que você volte à listinha no futuro próximo e daqui um tempinho também e, quem sabe numa próxima sprint, como autoras <3.

Papéis nas carreiras técnicas

[PT]

• Como alavancar sua carreira na área de dados por meio das soft skills?
• A importância das Soft Skills, e por que nunca foram prioridade
• Uma abordagem baseada em habilidades para construir a força de trabalho do futuro
• Qual é a Diferença entre Engenheiro de Dados, Cientista de Dados e Analista de Dados?
• A diferença entre júnior, pleno e sênior — qual é você?
• Dissecando a carreira do Software Engineering Specialist (Staff, Principal e Distinguished Engineer)
• O que é preciso para ser um bom tech lead

[EN]

• Gender Gap Report 2023
• The Universe of “Data Science” Roles
• TDS: 10 trends that will shape the role of data scientists in the next 10 years | by Shahrokh Barati
• How to put the plus in ‘staff+’ engineer · GitHub

 

Cultura de dados

[PT]

• Como criar uma organização impulsionada por dados
• Competindo em um Mundo Guiado por Dados
• Data Thinking: uma proposta metodológica para se pensar a partir de dados
• O uso de dados abertos para maior transparência do setor governamental: um estudo sobre o panorama global da cultura do accountability, controle social e de análise de dados
• Desenvolvimento de cultura organizacional data-driven: uma visão dos profissionais de agências de publicidade
• Data-driven na indústria da moda: um estudo da utilização de dados no processo de criação de produto de moda em Santa Catarina

[EN]

• Closing the Results Gap in Advanced Analytics: Lessons from the Front Lines
• Five facts: How customer analytics boosts corporate performance
• Data and Analytics – Data-Driven Business Models: A Blueprint for Innovation

Projetos & Desenvolvimento na Área de Dados

[PT]

• Como Precificar Um Projeto de Data Science, Machine Learning ou IA – Data Science Academy
• Projetos de Ciência de Dados para o seu portfólio de projetos
• Top 10 Open Datasets Para Construir Portfólio de Projetos em Data Science

[EN]

• From Data to AI with the Machine Learning Canvas: Part I, Part II, Part III, Part IV
• Method for Constructing Machine Learning Project Canvas Based on Enterprise Architecture Modeling
• Spotify Rhythm – how we get aligned
• Spark Analysers: Catching Anti-Patterns In Spark Apps

• Introducing English as the New Programming Language for Apache Spark | Databricks Blog

IA e seus modelos (ML, NLP, LLM, etc)

[PT]

• O que é IA Generativa? A importância e o uso das Inteligências Artificiais como ChatGPT, MidJourney e outras
• Guia Completo Sobre Inteligência Artificial Generativa – Data Science Academy

[EN]

• AI Companies: OpenAI; Designs.AI and Albert.AI
• Stanford University Natural Language Processing Group
• Natural Language Toolkit
• What Is KI-NLP And How Can It Be Used For Conversational AI?
• How ChatGPT really works, explained for non-technical people
• Beyond ChatGPT: The Future of Generative AI for Enterprises
• Harness the power of generative AI for software development · GitHub
• Top 10 Generative AI Applications You Should Know in 2023
• Launching New Generative AI? Four Principles Critical to Success

Ética, explicabilidade e fairness em IA

[PT]

• O Que É AI Explicável (XAI)? | Blog da NVIDIA
• A explicabilidade na construção de uma inteligência artificial
• Implicações da Inteligência  Artificial e Como Mitigar Vieses com Ferramentas Open source

[EN]

• Computational approaches to Explainable Artificial Intelligence: Advances in theory, applications and trends
• Inclusive Machine Learning: addressing model fairness
• Toward an Inclusive Artificial Intelligence: The Ms. Q&A With Gabriela de Queiroz
• A framework for managing ethics in data science projects
• Manifesto for the Responsible Development of Mathematical Works — A Tool for Practitioners and for Management

Data Science, Stats, Feature Engineering, MLOps

[PT]

• A arte da estatística
• DataOps: o que é, como funciona e como implementá-lo?
• O Que é DataOps? Um Exemplo de Caso de Uso
• O que é MLOps? – Blog oficial NVIDIA Brasil
• O que é MLOps? – Databricks
• Feature Engineering: dados para aprendizado de máquina | ateliware
• Feature Engineering: Extraindo o potencial máximo dos dados para modelos preditivos

• Automated feature engineering: como utilizar o featuretools – Datarisk
• Guia rápido de estudo Visão computacional e processamento de imagens.
• Tutorial: Introdução à Visão Computacional usando OpenCV

[EN]

• Thinking Clearly with Data
• Introducing Data Ops with MS Power BI
• The case for using Rust in MLOps · GitHub

• 6 Powerful Feature Engineering Techniques For Time Series Data (using Python)
• Top 10 Computer Vision Trends to Watch in 2023

Datalake, Datawarehouse & Lakehouse

[PT]

• O que é Apache Iceberg?. Apache Iceberg é um formato de tabela… | by Larissa Rocha | Medium

[EN]

• Setting Uber’s Transactional Data Lake in Motion with Incremental ETL Using Apache Hudi | Uber Blog
• Fast Copy-On-Write within Apache Parquet for Data Lakehouse ACID Upserts
• How Discord Stores Trillions of Messages
• Taking Charge of Tables: Introducing OpenHouse for Big Data Management | LinkedIn Engineering
• OpenLineage

Data Mesh

[PT]

• Data Mesh: uma abordagem distribuída para dados
• Data Mesh: indo além do Data Lake e Data Warehouse

[EN]

• Data Mesh: Delivering Data-Driven Value at Scale
• Introduction to Data Mesh with Zhamak Dehghani
• Keynote – Data Mesh by Zhamak Dehghani
• Data Mesh Architecture
• data-mesh | Thoughtworks
• Data Mesh in a nutshell – 1o capítulo do livro Data Mesh Delivering Data-Driven Value at Scale

Dataviz & Data Storytelling

[PT]

• Storytelling com dados: Um guia sobre visualização de dados para profissionais de negócios

[EN]

• The Data Visualization Tools Wars – PolicyViz
• VLAT: Development of a Visualization Literacy Assessment Test
• Investigating aspects of data visualization literacy using 20 information visualizations and 273 science museum visitors

Dados Abertos & Dados Públicos

[PT]

• Lei de Acesso à Informação
• A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais
• O que são dados públicos, segundo a LGPD
• A Lei Geral de Proteção de Dados e a interoperabilidade dos dados públicos
• O que são Dados Abertos
• Portal Brasileiro de Dados Abertos
• Infraestrutura Nacional de Dados Abertos
• Criando Portais de Dados Abertos usando o CKAN
• O Poder do Open Data
• Base dos Dados
• Sete conjuntos de dados públicos que você pode analisar gratuitamente agora mesmo

[EN]

• Open Data Index
• Open Data Barometer
• Unlocking the potential of open data – European Data Portal
• Developments and Potential in Open Data: Exploring the Growth of the Field
• How government can promote open data and help unleash over $3 trillion in economic value
• World Bank Open Data

Batch, near real-time e streaming processing

[PT]

• O que são dados de streaming?
• Processamento em tempo real – Azure Architecture Center | Microsoft Learn
• Entenda como funciona streaming de dados em tempo real

[EN]

• How to build an effective streaming data architecture | TechTarget
• How Netflix built its real-time data infrastructure | VentureBeat

Podcasts & Meetups

[PT]

• Pizza de Dados
• Dadocracia
• Data Hackers
• Data Talks Brasil
• RLadies SP
• PyLadies Brasil
• Nubank’s Data Sciente & Machine Learning Meetups

[EN]

• Data Engineering Podcast
• Data Skeptic
• Women in machine learning and data science
• AI-Inclusive

Cultura Dev & Textos gerais sobre trends e perspectivas de dados

• Accelerate test-driven development with AI · GitHub
• Accountability is Not Blame – by Kent Beck
• Developer Tools 2.0

• Databriks 2023 State of Data Report
• Gartner Identifies the Top 10 Data and Analytics Trends for 2023
• Thoughtworks Technology Radar
• Forbes Top 5 Data Science and Analytics trends in 2023
• The data-driven enterprise of 2025 | McKinsey
• The State of Data Engineering 2023 – Data Version Control at Scale

Leituras edificantes (e/ou divertidas) com dados

• O andar do bêbado: Como o acaso determina nossas vidas
• Subliminar: Como o inconsciente influencia nossas vidas
• Elástico: Como o pensamento flexível pode mudar nossas vidas
• Uma senhora toma chá: Como a estatística revolucionou a ciência no século XX

 

Este conteúdo faz parte da PrograMaria Sprint Dados: ampliando as fronteiras.