Youtor
YOUR LINK HERE:
http://youtube.com/watch?v=rmqm6yaL-YQ
Os avanços recentes na área de Ciência de Dados — em especial em Machine Learning — e a disponibilidade de grandes quantidades de dados têm tornado viável e de relevância prática a incorporação de componentes de Machine Learning em sistemas de software. Esses componentes permitem às soluções de software aprender a partir dos dados e realizar predições inteligentes. Entretanto, sistemas que envolvem este tipo de componente muitas vezes são construídos sem considerar boas práticas da área de Engenharia de Software, levando muitos projetos de Ciência de Dados ao fracasso, com soluções que acabam não sendo implantadas na prática por não atenderem às necessidades dos clientes. • • Neste seminário os autores Marcos Kalinowski, Tatiana Escovedo, Hugo Villamizar e Helio Lopes do DI PUC-Rio apresentam o primeiro livro sobre Engenharia de Software para Ciência de Dados, cuidadosamente elaborado a partir de evidências científicas e experiências práticas em diversos projetos. O livro teve seu lançamento em um evento realizado no dia 04/05 que lotou o auditório do RDC da PUC-Rio e está tendo excelente resposta de cientistas de dados e engenheiros de software, permanecendo como bestseller entre livros de processamento de dados nas semanas seguintes. O objetivo do livro é estabelecer uma referência para a área, compartilhando conhecimento até então não consolidado para capacitar profissionais interessados ou atuantes em Ciência de Dados na construção de sistemas baseados em Machine Learning, mostrando como construir esses sistemas *end-to-end*, adaptando e aplicando as melhores práticas da Engenharia de Software para esse contexto. • • Confira o livro na Amazon https://a.co/d/2JpiHJF ou direto na editora Casa do Código https://www.casadocodigo.com.br/produ...
#############################
