quarta-feira, 14 de fevereiro de 2018

GPU para Deep Learning por conta do Google

Oi Pessoal, tudo bem?

Se você já tentou treinar uma rede neural profunda em seu computador pessoal deve saber a diferença que uma placa gráfica (GPU) faz! A diferença de tempo no treinamento é gigantesca entre o processamento feito em CPU e GPU, mesmo que você tenha uma plaquinha gráfica humildona vale muito mais a pena usá-la do que seu processador core i7.

Já pensou poder usar uma GPU parruda sem ter que gastar milhares de reais? E de graça, já pensou? Isto esta apenas a alguns cliques de você e hoje vou te mostrar como acessar essa maravilha!

quinta-feira, 25 de janeiro de 2018

Data Science - Por onde começar?

Olá pessoal, tudo bem?

Hoje quero compartilhar um conteúdo rápido (era pra ser mas falhei...kkkk), vamos falar sobre como começar a estudar data science e machine learning!

Algumas pessoas, de diferentes círculos sociais e backgrounds, já me pediram recomendações sobre como começar a estudar data science e/ou machine learning. Fico lisonjeado com este tipo de pedido, pois não me considero uma referência e o que não falta nesta área são dicas de por onde começar!

quinta-feira, 7 de dezembro de 2017

O Status do Data Science em 2017

Olá pessoal, tudo bem?

Hoje vou compartilhar os resultados de uma pesquisa feita pelo Kaggle sobre o status da área de data science no mundo e também de uma análise que estou criando com os dados da pesquisa, especificamente sobre o Brasil!

sexta-feira, 6 de outubro de 2017

Jupyter Notebook na Nuvem para Analises com muitos Dados

Olá pessoal, tudo bem?

Hoje vou mostrar como configurar o ambiente Jupyter Notebook em um servidor remoto, de forma fácil e que nos permita aproveitar a flexibilidade da nuvem para fazer nossas analises de dados.

Mas o que é Jupyter Notebook e por que instala-lo em um servidor?


O Jupyter é, segundo o site do projeto, uma aplicação web de código aberto que permite criar e compartilhar documentos que contenham código vivo, equações, visualizações e texto explicativo. Ele é um dos principais ambientes para a análise de dados, onde você pode usar não apenas Python mas várias outras linguagens como você pode ver aqui.

Normalmente, o Jupyter é instalado localmente e fica disponível na porta 8888 em localhost quando iniciado. Instala-lo em um servidor se torna útil quando o volume de dados a ser analisado é maior que a memória RAM disponível. Existem outras opções nestes casos, como processar os dados em lotes, usar processamento distribuído e etc, mas nenhuma delas é tão simples quanto ter todos os dados em memória. Pretendo abordar algumas dessas opções aqui no blog, mas farei isso quando surgir a necessidade!

terça-feira, 22 de agosto de 2017

Brincando de Big Data e Data Mining

Olá pessoal, tudo bem?

Hoje quero compartilhar uma brincadeira experimento que fiz relacionado ao que podemos chamar de big data e data mining. Vamos ver quão rápido conseguimos processar alguns gigabytes de dados!

terça-feira, 14 de março de 2017

DataViz - Ferramentas para visualização de dados em Python!

Olá pessoal! Tudo bem?

Hoje quero mostrar algumas ferramentas muito interessantes para visualização de dados. Pretendo retomar o assunto do post anterior, onde usamos um pouco de machine learning para categorizar reportagens em português, mas a pausa é bem justificada!

quarta-feira, 25 de janeiro de 2017

Um Pouco de Machine Learning com Python

E ai pessoal, tudo bem?

É quase um milagre este post sair com tão pouco tempo desde o último, mas o fato é que estou muito empolgado com meus estudos e o curso da Udemy que comentei no ultimo post, tanto que comecei a aplicar algumas coisas na prática!

Hoje quero mostrar um pequeno programa que criei para testar e praticar as técnicas de Machine Learning na categorização de textos. É apenas um protótipo que usa matérias jornalisticas, mas você pode baixa-lo para testar e estudar!