15 de mar de 2018

7 influenciadores de Python e data science para seguir no Twitter

Udacity Brasil

A riqueza de um ecossistema colaborativo encontra-se no know how de quem coloca a mão na massa diariamente, na identificação de pontos de atenção e na proposição de melhorias contínuas.

Desenvolvedores que atuam em ambientes dinâmicos, como data science, têm buscado soluções cada vez mais alinhadas com suas necessidades, como agilidade, simplicidade e compartilhamento de conhecimentos – todas características de Python, uma das linguagens de programação mais populares do mundo.

A análise de dados é a base para o desenho de novos negócios, o desenvolvimento dos já existentes e a prospecção de caminhos futuros. Toda tomada de decisão estratégica é embasada em informações gerenciais, em análise do sentimento do cliente e do comportamento do consumidor.

Por isso, desenvolvedores, engenheiros e designers de usabilidade (UX designers) se rendem ao Python, já que a linguagem agrega a possibilidade de limpar e manipular dados, modelar e executar estatísticas, além de desenhar previsões.

A prova desses benefícios está na adesão de profissionais de renome no mercado, que se consolidaram como influenciadores no meio através dos recursos da linguagem e das bibliotecas Python.

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7 desenvolvedores que usam Python

1. Randy Olson

Randy Olson, cientista de dados do Penn Institute for Biomedical Informatics, é especialista em inteligência artificial na Life Epigenetics e líder da comunidade DataIsBeautiful — além de coorganizador da Data Science Philly.

Em seu blog, são abordados assuntos diversos, voltados para ciências avançadas de dados e tecnologias de aprendizado de máquina. Ele acredita que o conhecimento precisa ser disseminado e, por isso, publica diversos estudos em fontes conhecidas pela comunidade de programadores, como o Github.

Incansável na promoção da ciência aberta e reproduzível, ele estimula o treinamento das novas gerações de cientistas de dados por meio de tutoriais em vídeo e workshops presenciais. Sua intenção é que os próximos analistas de dados sejam eficientes e colaborativos — e busquem a perpetuação da cultura do conhecimento compartilhado.

Para seguir Randy Olson no Twitter: @randal_olson.

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2. Hilary Mason

A jovem e experiente cientista de dados Hilary Mason é cofundadora do Fast Forward Labs — uma empresa de pesquisa de computação cognitiva — e referência como entusiasta das tecnologias voltadas para a gestão de dados.

Em seu discurso, ela sempre destaca o potencial tecnológico a ser utilizado em prol do desenvolvimento de soluções para as empresas e para a sociedade.

Seu foco está na estratégia de dados como força motriz para organizações, aceleradoras, comunidades de pesquisa e desenvolvimento de aplicações digitais.

Para seguir Hilary Mason no Twitter: @hmason.

3. Wes McKinney

O criador de pandas, a biblioteca Python mais utilizada para análise de dados, também é autor do livro Python Para Análise de Dados, publicado pela O’Reilly. A obra apresenta ferramentas de modelagem, exemplos de análise de dados coletados, conceituação e dicas avançadas para quem já adota pandas.

A desenvoltura de McKinney com o ecossistema Python vem desde 2007, quando ele criou padrões fáceis e rápidos para exploração de ferramentas estatísticas.

Depois de passar por diversas empresas inovadoras, startups e incubadoras, o programador norte-americano agora atua como vice-presidente sênior e arquiteto de software da Two Sigma, plataforma de gestão de investimentos.

Para seguir Wes McKinney no Twitter: @wesmckinn.

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4. Renee Teate

Com um tom modesto, Renee Teate se apresenta como um eterno aprendiz da ciência de dados. Mas o Engenheiro de Sistemas é especialista em estatística avançada, simulações complexas, programação linear e design de banco de dados.

Atualmente, ele contribui com a James Madson University, nos Estados Unidos, onde ele coloca seu conhecimento em prática no desenvolvimento de ferramentas de análise web e aplicações de gerenciamento de dados.

Seu discurso sempre permeia o “Do It Yourself”, incentivando o autodidatismo — como ele mesmo experimenta o tempo todo apesar de ser dedicado também aos estudos acadêmicos. Em relação ao Python, suas publicações no blog Becoming Data Scientist enaltecem a capacidade que o bom desenvolvedor precisa ter para aprender por conta própria a partir do conhecimento compartilhado em bibliotecas e comunidades abertas.

Para seguir Renee Teate no Twitter: @becomingdatasci.

5. Jake VanderPlas

Com diversas publicações sobre Ciência da Computação voltada para o mundo da Astronomia e Astrofísica, Jake VanderPlas também é autor de Python Data Science Handbook.

Atualmente, ele é diretor do eScience, instituto de pesquisa da Universidade de Washington. Formado em física e com doutorado em Astronomia, seus estudos abordam temas específicos, como gravidade e distribuição da matéria no universo, a partir da exploração de aplicações astronômicas e banco de dados SciDB.

Apaixonado pela pesquisa científica, seu reconhecimento no meio acadêmico e no mercado é aproveitado para incentivar práticas replicáveis da ciência aberta, tendo se firmado como um ativista open source, principalmente em relação às bibliotecas Python.

Para seguir Jake VanderPlas no Twitter: @jakevdp.

6. Sarah Guido

Sarah Guido atua na Mashable com tecnologias disruptivas voltadas para análise do comportamento do usuário a partir de algoritmos de machine learning. A cientista de dados é fortemente envolvida com a comunidade Python, sendo uma das organizadoras do NYC Python Meetup, considerado o maior evento mundial sobre a linguagem.

Também é autora do Introduction to Machine Learning with Python, um verdadeiro guia para cientistas de dados interessados em Python para o desenvolvimento de aplicações de aprendizado de máquina.

Em seu livro, é possível — inclusive, iniciantes — acessar técnicas para construir soluções de machine learning. Todas as etapas são bem descritas: desde o levantamento da necessidade, avaliação de modelos e ajuste de parâmetros até o desenvolvimento de aplicativos com algoritmos de alta complexidade.

Para seguir Sarah Guido no Twitter: @sarah_guido.

7. Lorena Mesa

A diretora da Fundação Python Software é também coorganizadora da PyLadies Chicago e da Tech Ladies, comunidades abertas para mulheres desenvolvedoras — e focadas em Python.

Lorena Mesa também atua como engenheira de software no Sprout Social, uma poderosa ferramenta de gestão de mídias sociais, que já conta com mais de 19 mil marcas como clientes.

A plataforma se diferencia pela oferta de recursos que permitem o envolvimento dos públicos de interesse das empresas e o estabelecimento de um relacionamento duradouro com eles.

Para seguir Lorena Mesa no Twitter: @loooorenanicole.

Por que é importante acompanhar especialistas?

Toda tecnologia aberta possui uma característica: nunca haverá um ponto final ou uma fase de completude. Um código aberto pressupõe que sempre poderá ser incrementada uma nova lógica, um novo combinado de comandos.

Em geral, essas novidades são baseadas na experiência de quem atua com a tecnologia e, a partir disso, torna-se capaz de contribuir para o aperfeiçoamento das ferramentas — com pequenos ou grandes ajustes.

A riqueza de um ecossistema colaborativo encontra-se no know how de quem coloca a mão na massa diariamente, na identificação de pontos de atenção e na proposição de melhorias contínuas.

Ser profissional de data science, hoje, exige atualização e conhecimento do que está em voga, do que não dá mais certo e também das melhores práticas.

É por isso que vale a pena seguir os especialistas de Python em Data Science e aproveitar o acesso a influenciadores que não medem esforços para ensinar e aprender, em um ciclo virtuoso onde todos ganham: experts e iniciantes, teóricos e práticos, amadores e profissionais.

Para angariar ainda mais conhecimentos, aproveite para assinar a newsletter da Udacity e mantenha-se informado sobre novidades, capacitações e eventos de data science.

Sobre o autor
Udacity Brasil

A Udacity, conhecida como a "Universidade do Vale do Silício", é uma plataforma online e global que conecta educação e mercado para ensinar as habilidades do futuro – de data science e marketing digital à inteligência artificial e desenvolvimento. Hoje, há mais de 7 mil alunos ativos no país e 50 mil pelo mundo.