Links da Semana #9

  1. Analisar milhões de queries para encontrar gargalos não é fácil, especialmente em modelos dinâmicos. Até você encontrar a consulta lenta e executá-la novamente, pode ser que ela nem seja mais um problema. O Pessoal da HEAP mostra como ferramentas de log e um pouco de desenvolvimento podem ajudar a filtrar e agregar o histórico, deixando a tomada de decisão bem mais simples.

  2. Engenheiros da Thumbtack reportam a arquitetura de banco de dados distribuída que adotaram com ênfase na escalabilidade, com direito a detalhes sobre o modelo, histórico e motivos que levaram às decisões tomadas.

  3. Luba Belokon ensina algumas técnicas e dicas sobre como utilizar o SQL para analisar a retenção de clientes, informação essa muito importante para organizações de diversos portes e seguimentos.

  4. Esta base de imagens 3D devidamente classificadas e com metadados descritivos associadas é uma mina de ouro para projetos que envolvam robôs, reconhecimento de padrão entre outros.

  5. Discussões sobre a falta de compreensibilidade dos modelos de deep learning, aplicadas no contexto da saúde. Apesar de ser um ponto crítico em outros domínios, os autores argumentam que os profissionais da saúde já estão acostumados com "caixas pretas" em diversas enfermidades e diagnóstico, e por isso podem não ligar tanto para isso.

  6. Um dos desafios de Data Science é romper a barreira entre laboratório e indústria; ou seja, evoluir modelos teóricos e scripts de validação para softwares de aquisição e processamento dos dados robustos e escaláveis. David Wallace escreve um pouco sobre as convergências e as divergências entre o design de softwares tradicionais e componentes de análise.

  7. Porquê manter uma equipe de desenvolvimento motivada e focada todo mundo (espero) já sabe. Agora, essas dicas e recomendações sobre como fazer isso podem ser de grande ajuda.

  8. Geralmente, utilizamos algoritmos de classificação em datasets balanceados, ou seja, com número próximo de representantes de cada grupo. Na vida real, muitas vezes isso não acontece, e inclusive em alguns casos é o comportamento natural. Principalmente nestes casos é importante conhecer as técnicas de tratamento de classes não balanceadas.

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