7 cientistas de dados que você precisa conhecer e seguir nas redes sociais

7 cientistas de dados que você precisa conhecer e seguir nas redes sociais

A ciência de dados é uma área da tecnologia que possui frequentes atualizações e, por isso, estar em contato com outros cientistas de dados é importante para estar ciente não só dos bons cargos e conexões, mas também dos acontecimentos do mercado.

Hoje, nós separamos diversos pesquisadores e cientistas que compartilham suas experiências em suas redes sociais. São novos projetos, conceitos, artigos e pesquisas realizadas e compartilhadas por cientistas de destaque em todo o mundo e, com certeza, vale a pena acompanhar o que eles têm a dizer.

Conheça os 7 cientistas de dados

Se você está sempre ligado nas redes sociais e à procura de excelentes dicas e conteúdos, então não deixe de acompanhá-los. Veja 7 opções de cientistas de dados que separamos para você:

Fei-Fei Li

Atualmente, atua como professora de Ciência da Computação na Universidade de Stanford University e é codiretora do Human-Centered AI Institute de Stanford. Considerada uma das figuras mais importantes em Inteligência Artificial (IA), machine learning e neurociência cognitiva, ela possui cerca de 180 artigos revisados por pares.

Além de contribuir na área como escritora e pesquisadora, em 2007, na época como professora assistente na Universidade de Princeton, Li liderou uma equipe de pesquisadores, criando o ImageNet, que influenciou a revolução do deep learning nos anos seguintes. A cientista também possui outros projetos notáveis em prol da diversidade e inclusão no campo da IA.

Nando de Freitas

Nando é um dos principais cientistas de dados especializados em machine learning da atualidade. Atuando como professor de ciência da computação na Universidade de Oxford, sua atuação possui enfoque em redes neurais, otimização e inferência bayesiana e deep learning.

Como cientista principal do Google DeepMind, ele vem auxiliando a organização no objetivo da utilização de tecnologias para benefício público e descobertas científicas, garantindo a plena segurança e a ética de trabalho. Seus projetos em machine learning fizeram com que ganhasse muitos prêmios, como o de melhor artigo na Conferência Internacional sobre Aprendizado de Máquina e na Conferência Internacional sobre Representações de Aprendizagem, ambas em 2016.

Bernard Marr

Bernard é autor de muitos artigos e livros, como Big Data: Using SMART Big Data, Analytics and Metrics to Make Better Decisions and Improve Performance. Além disso, ele é palestrante e treina muitas das empresas mais conhecidas no mundo, sendo eleito pelo LinkedIn como um dos cinco maiores influenciadores de negócios do mundo e o maior influenciador no Reino Unido.

Andrew Ng

Andrew é fundador do deeplearning.ai, além de ter sido cientista-chefe da Baidu Research. Atualmente, atua como professor adjunto na Universidade de Stanford e é fundador e presidente do conselho da Coursera, uma das maiores empresas de educação online existentes.

Durante sua jornada, ele criou o projeto Google Brain, que desenvolveu redes neurais artificiais em uma escala considerável. Ele é um grande especialista em deep learning e vale muito acompanhá-lo para aprender cada vez mais sobre esse universo.

Mine Çetinkaya-Rundel

O trabalho de Mine é muito focado na inovação da pedagogia estatística, com a implantação da aprendizagem centrada no aluno, da computação e educação de código aberto. Com sua atuação no OpenIntro, no qual é Fellow, lançou três livros didáticos de estatística de código aberto.

Atualmente, trabalha como professora de Estatística e Ciência de Dados na Escola de Matemática da Universidade de Edimburgo, além de também ser professora associada no Departamento de Ciência Estatística da Universidade de Duke e cientista de dados na RStudio.

Dean Abbott

Dean é autor de Applied Predictive Analytics: Principles and Techniques for the Professional Data Analyst e coautor do IBM SPSS Modeler Cookbook. Ambos os livros são muito importantes para a área de dados e tecnologia. Trabalhando atualmente como cientista-chefe de dados, fundador e presidente da Abbott Analytics, ele vem desenvolvendo técnicas de mineração, preparação e visualização de dados para negócios e pesquisas desde 1987.

Dez

Quando falamos sobre transformação digital, Dez é um grande líder que possui mais de 25 anos de experiência nas indústrias de TI e Telecomunicações, implantando estratégias e inovações de negócios. Atualmente é cientista-chefe de dados e CEO da Sociaall Inc., possuindo vasta experiência em diversas tecnologias, como computação em nuvem, big data, machine learning e Internet das Coisas (IoT).

Como se tornar um cientista de dados?

Gostou das dicas? É sempre bom aprender com grandes cientistas de dados do mercado. Se você ainda não é um profissional da área e tem interesse em seguir a carreira, que tal procurar um bom curso? É uma ótima alternativa na construção de toda sua base de conhecimento para o dia a dia profissional no futuro.

A grade curricular do curso de Data Science na Digital House é atualizada semestralmente e as aulas te preparam para todas as necessidades do mercado, ensinando a trabalhar com diversas técnicas e conceitos, como:

→ Probabilidades com Python

→ Business (Cultura Data-Driven)

→ SQL, NoSQL & Big Data

→ Scrapping

→ Regressão Simples & Regressão Múltipla

→ Modelagem Estatística

→ Regressão Logística

→ Sistemas de Recomendação

→ Ensembles

→ Intro to AI NLP e/ou Visão Computacional

→ Criação de API´s

→ Redes Neurais & Tensor Flow 2.0

→ Política de Privacidade (LGPD)

→ E muito mais!

As aulas são dinâmicas, 100% ao vivo e ministradas por professores especialistas, que estão no mercado atuando em grandes empresas. Não deixe de conferir também nosso e-book sobre gestão de crise com dados, onde explicamos como uma boa análise pode mudar a realidade de uma empresa que está em um momento mais delicado.

Leia mais no blog DH:

+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo

+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços

+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreira

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