Data Science e Python: entendendo e aplicando

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Data Science, Big Data e Analytics são termos que escutamos constantemente hoje em dia. Mais do que buzzwords elas estão guiando o modo como empresas de diferentes de tamanhos pensam e evoluem seus modelos de negócio.

Vamos desmistificar alguns desses conceitos e mostrar como podemos começar a aplicar algumas dessas técnicas em nossos projetos. E, sendo uma das mais usadas linguagens para análise de dados, veremos como Python pode nos ajudar nessa jornada.

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Data Science e Python: entendendo e aplicando

  1. 1. R u P y N a t a l 2 0 1 4 DATA SCIENCE E PYTHON Ricardo Wendell rwendell@thoughtworks.com
  2. 2. Fonte: https://www.flickr.com/photos/melinamanfrinatti/8391988575 2
  3. 3. Fonte: http://socialtimes.com/one-minute-internet-infographic_b147855 3
  4. 4. 4 BIG DATA
  5. 5. 5 BIG DATA V V V
  6. 6. 6 VOLUME
  7. 7. 2.5 QUVOINLUTMILEHÕES DE BYTES GERADOS POR DIA! 7
  8. 8. 8 VELOCIDADE
  9. 9. 9 VARIEDADE
  10. 10. 10 DATA SCIENCE
  11. 11. 11
  12. 12. Fonte: http://www.shoesofprey.com/blog/pic/ahFzfnNob2Vzb2ZwcmV5LWhyZHIWCxINQmxvZ0ltYWdlRGF0YRiWxuoJDA.jpg 12
  13. 13. Fonte: http://ecx.images-amazon.com/images/I/81D5CBkXL6L._SL1500_.jpg 13
  14. 14. Fonte: http://www.portalgildabonfim.com.br/site/wp-content/uploads/2014/02/beneficios-da-castanha-do-para-na-barra-de-cereal.png 14
  15. 15. 15
  16. 16. 16 DATA SCIENTIST
  17. 17. Fonte: https://www.flickr.com/photos/marsdd/2986989396 17
  18. 18. Fonte: http://www.forbes.com/sites/danwoods/2014/08/28/why-you-should-hire-a-robot-to-write-for-you/ 18
  19. 19. O S E M N 19
  20. 20. O S E M N 20
  21. 21. AGILE ANALYTICS 21
  22. 22. Fonte: http://nirvacana.com/thoughts/becoming-a-data-scientist/ 22
  23. 23. 23
  24. 24. 24
  25. 25. 25
  26. 26. 26
  27. 27. 27 CSVKIT (https://csvkit.readthedocs.org)
  28. 28. 28 IPython (http://ipython.org)
  29. 29. 29 SciPy (http://www.scipy.org)
  30. 30. 30 pandas (http://pandas.pydata.org)
  31. 31. 31 matplotlib (http://matplotlib.org)
  32. 32. 32 scikit-learn (http://scikit-learn.org)
  33. 33. 33 E AGORA?
  34. 34. 34 PENSE GRANDE COMECE PEQUENO
  35. 35. OBRIGADO! Ricardo Wendell rwendell@thoughtworks.com slideshare.net/rickwendell

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