Laboratório de Negócios, Ideias, Talentos e Tecnologia - Face/Ufg

Laboratório de Negócios, Ideias, Talentos e Tecnologia - Face/Ufg Atuação na área de negócios com suporte de ferramentas de Ciência de Dados e Estatística.

[...] Torna público o presente Edital que contém as normas referentes ao Processo de Seleção Simplif**ada com vistas à f...
06/12/2019

[...] Torna público o presente Edital que contém as normas referentes ao Processo de Seleção Simplif**ada com vistas à formação da equipe voluntária de alunos de graduação, pós graduação ou mestrado da UFG para a competição 13° CFA Institute Research Challenge no ano de 2020. [...]

- Inscrição até dia 12/12/2019;
- Homologação da inscrição e agendamento da entrevista no dia 13 de Dezembro de 2019 (comunicação via e-mail).
- Período para entrevista: 16 a 18 de Dezembro de 2019 conforme agendamento.

Saiba mais consultando o referido edital e faça sua inscrição.
👉🏾Acesse o link da BIO, nosso site (face.ufg.br/lanitt) ou entre em contato no Direct.

Venha fazer parte da nossa equipe do 13° CFA Institute Challenge em 2020 👍🏼

Inscreva-se! Mais informações disponíveis no link da bio 😃
18/09/2019

Inscreva-se! Mais informações disponíveis no link da bio 😃

O processo de ETL (em inglês Extract, Transform and Load), trata-se da sistematização do tratamento e limpeza dos dados ...
04/07/2019

O processo de ETL (em inglês Extract, Transform and Load), trata-se da sistematização do tratamento e limpeza dos dados oriundos de diversos sistemas organizacionais para a inserção, geralmente, em um banco de dados.
Na etapa de extração, é necessário acessar os dados do sistema de informação, no qual, tem o interesse em trabalhar, com o objetivo de coletar deste sistema os dados necessários ao processo analítico. Faz-se necessária esta etapa, quando a heterogeneidade existente nas informações oriundas do sistema que poderão servir como fonte de dados, sendo essencial a conformação prévia para o tratamento adequado.
Os dados necessários do trabalho que o analista dispõe à desenvolver, devem ser obtidos por meio do entendimento prévio do negócio e modelagem conceitual do problema e dos objetivos que se pretende alcançar com as análises.
Na fase de tratamento e limpeza, os dados são corrigidos, padronizados e tratados os desvios e inconsistências, transformando-os de acordo com as regras do negócio, previamente definidas.
Nesta etapa, ainda, pode ser realizado o cruzamento probabilístico de dados, também conhecido como linkage de base de dados, para que se possa encontrar tuplas correspondentes entre a base de dados quando houver varios sistemas de informação, nos quais, não coexistirem campos unívocos que possam servir de chave de ligação entre eles. FONTE: SAS

Algoritmos devem ser generalizáveis para que tenham resultados em suas aplicações futuras.Como tudo que ganha fama e pro...
26/06/2019

Algoritmos devem ser generalizáveis para que tenham resultados em suas aplicações futuras.

Como tudo que ganha fama e promete retorno financeiro, o aprendizado de máquina vem sendo estudado por vários profissionais e demais interessados em ingressar no meio. Isso é muito bom para divulgar o tema, mas também gera riscos. Todo mundo que lida com previsões tem interesse em criar algoritmos complexos, com acurácia incrível, mas será mesmo que a coisa funciona assim?

A primeira pergunta que você precisa responder é: qual a finalidade do seu algoritmo de ML? Se sua resposta for algo como prever um comportamento futuro, você deve buscar pela generalização – e não a personalização. Quero dizer, a menos que você possua todas as informações que levem um evento a acontecer, ninguém é capaz de fazer isso com uma precisão tão incrível a ponto de acertar em 99,9% dos casos.

A realidade é que nenhuma empresa possui todas as informações necessárias para fazer previsões tão acuradas. Logo, se não tenho todos os dados, é preciso que meu algoritmo de ML seja capaz de generalizar a predição de interesse.
Adriana Silva, Head de Analytcs do SAS Brasil

"R é um conjunto integrado de recursos de software para manipulação de dados, cálculo e exibição gráf**a. Inclui: - Uma ...
17/06/2019

"R é um conjunto integrado de recursos de software para manipulação de dados, cálculo e exibição gráf**a. Inclui:
- Uma instalação ef**az de manipulação e armazenamento de dados;
- Um conjunto de operadores para cálculos em matrizes, em matrizes particulares;
- Uma grande e coerente coleção integrada de ferramentas intermediárias para análise de dados;
- Instalações gráf**as para análise de dados e exibição na tela ou em cópia impressa, e;
- Uma linguagem de programação bem desenvolvida, simples e ef**az que inclui condicionais, loops, funções recursivas definidas pelo usuário e recursos de entrada e saída.
O termo “ambiente” pretende caracterizá-lo como um sistema totalmente planejado e coerente, em vez de um acréscimo incremental de ferramentas muito específ**as e inflexíveis, como é frequentemente o caso de outros softwares de análise de dados. [...] Muitos usuários pensam em R como um sistema de estatísticas. Preferimos pensar nisso como um ambiente no qual as técnicas estatísticas são implementadas. R pode ser estendido (facilmente) através de pacotes. Existem cerca de oito pacotes fornecidos com a distribuição R e muitos outros estão disponíveis na família CRAN de sites da Internet, abrangendo uma ampla gama de estatísticas modernas.
- R-project em "O que é R?", Acesso: 17/06/2019."

Aprendizado de máquina, muitas das vezes, pode parecer um pouco como magia... Até é mesmo! Mas é sempre possível aumenta...
17/06/2019

Aprendizado de máquina, muitas das vezes, pode parecer um pouco como magia... Até é mesmo! Mas é sempre possível aumentar a compreensão das ferramentas da área.
Se você tem interesse assim como nós, esse é um ótimo vídeo para começar "Descida de gradiente, como as redes neurais aprendem" do canal 3Blue1brown.


https://www.youtube.com/watch?v=IHZwWFHWa-w - E seja bem-vindo ao futuro!

Algoritmos de ML utilizam, em sua maioria, fundamentos estatísticos para abusar do computador na busca da tão sonhada ac...
14/06/2019

Algoritmos de ML utilizam, em sua maioria, fundamentos estatísticos para abusar do computador na busca da tão sonhada acurácia. A maioria dos algoritmos não nos oferece interpretação dos parâmetros, ou seja, não somos capazes de explicar seus motivos. Já os algoritmos providos da inferência estatística nos dão essa informação, mas perdem na acurácia quando comparados com algoritmos mais complexos.

Uma vez que algoritmos complexos podem me prover acurácia, mas não me permitem interpretar os parâmetros, como podemos trabalhar com eles? Depende muito do motivo e da utilização desse algoritmo. Se a explicação não é necessária, eles vão te prover um índice de qualidade de ajuste provavelmente melhor que modelos estatísticos.

Mas e quando a interpretação, além da acurácia, também é necessária? Nesse momento entra a criatividade!

Não raramente as lotéricas de todo o país f**am lotadas, o motivo é evidente: "Mega-Sena acumulada". Do que f**a percept...
13/06/2019

Não raramente as lotéricas de todo o país f**am lotadas, o motivo é evidente: "Mega-Sena acumulada". Do que f**a perceptível é a euforia dos jogadores que apostam não apenas o dinheiro, mas também a esperança de um dia f**arem abonados na grana. No entanto, essa fantasia de um dia acertar os números sorteados pode ser perigosa, quando o indivíduo não somente desperdiça uma quantia considerável em dinheiro por semana, bem como, se acomoda no sonho de um dia, se a sorte permitir, chegar a estabilidade financeira. Constata-se, que a probabilidade de acertar tais números é de aproximadamente 0,00000002, colocando as cartas na mesa, a probabilidade de ser atingindo por um raio é maior. É inegável que há outra forma mais ''pés no chão'' de alcançar a tão desejada independência financeira, esse modo é por meio de educação financeira, planejamento e estratégias.

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