DatabaseCast 77: Educação continuada

VitrineDatabaseCast77Olá, pessoal! Neste episódio, Mauro Pichiliani (Twitter | Blog), Wagner Crivelini (@wcrivelini) e os convidados Fábio Telles (@telles) e Talita Pagani (@talitapagani) entram na sala de aula para falar sobre educação continuada. Confira neste episódio porquê a educação na área é tão importante, como se manter atualizado, a diferença entre um professor e um mentor, as recomendações de estudos e como não usar a Wikipedia para fazer um trabalho.

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DatabaseCast 76: Manutenção de banco de dados

VitrineDatabaseCast76Olá, pessoal! Neste episódio, Mauro Pichiliani (Twitter | Blog), Wagner Crivelini (@wcrivelini) e o convidado Fabricio Lima (@Fabriciodba) levantam a tampa do servidor para falar sobre manutenção de banco de dados. Confira neste episódio quais são os principais pontos a serem observados durante a manutenção, porque backup é encarado como parte do dia a dia, a dor de cabeça de um log de transações pode gerar, o que colocar no plano de manutenção e como ficar preocupado com algo que já deu problema.

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DatabaseCast 75: O papel do DBA na nuvem

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Olá, pessoal! Neste episódio, Mauro Pichiliani (Twitter | Blog), Wagner Crivelini (@wcrivelini) e e diversos ouvintes batem um papo sobre o papel do DBA na nuvem. Confira neste episódio gravado ao vivo durante o evento InteropMix 2016 como “dockerizar” seu banco, o que aprender para levar a base para a nuvem, quais são os tipos de serviços fornecidos (PaaS, IaaS, SaaS) e como a carreira da DBA vai ser influenciada pelo que é possível fazer com na nuvem.

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DatabaseCast 74: Estatísticas

VitrineDatabaseCast74Olá, pessoal! Neste episódio, Mauro Pichiliani (Twitter | Blog), Wagner Crivelini (@wcrivelini) e os convidados Ricardo Rezende (@ricarezende) e Fabiano Amorim (@mcflyamorim) apontam o lápis para calcular as estatísticas. Neste episódio você saber como é importante contar os dados, descobrir se o banco espera mudanças em 10% ou 20% nos dados para calcular as estatísticas, checar a vela e a bateria do carro e, melhorar o desempenho e não levar o crédito e ir contra as melhoras práticas e usar um SQL hint.

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Introdução ao Deep Learning com o TensorFlow

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Recentemente fui convidado a palestrar no evento GDG DevFest 2016, realizado na cidade de Campinas. Neste post apresento os slides que utilizei e comente um pouco sobre como foi o evento.



Quando recebi o convite para palestrar neste evento (graças ao colega Ale Borba) fiquei empolgado para poder falar um pouco sobre o TensorFlow. Esta lib para machine learning é muito interessante e está ganhando cada vez mais recursos e aplicações práticas. Abaixo estão os slides que utilizei e neste repositório do GitHub estão os scripts em Python.

 

Como atualmente eu venho estudado e escrevendo um pouco sobre machine learning  posso dizer que esta tecnologia que o Google abrir é ótima. Contudo, ainda existe uma curva de apresentado relativamente grande para quem não conhece nada de IA, Data Mining ou machine learning.

Por outro lado, iniciativas da comunidade como o Keras ou o TFLearn estão aí para ajudar muito quem deseja das os primeiros passos com o TensorFlow. Portanto, recomendo aos interessados analisar os slides, acessar os links e fazer alguns testes para pelos menos entender o “jeitão” do TensorFlow.

Os exemplos iniciais recomendados podem parecer pouco palatáveis, especialmente para aqueles que não conhecem muito redes neurais. Entretanto, vale a pena gastar um pouco de tempo e esforço, pois pelo que eu estou observando desta tecnologia ela vai longe.

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