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Um mergulho no fascinante mundo dos algoritmos e suas funcionalidades:
28/08/2017

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VAGA: Desenvolvedor Python para Data ScienceSe você é um Pythonista, trabalhou ou deseja trabalhar com modelagem de dado...
24/07/2017

VAGA: Desenvolvedor Python para Data Science

Se você é um Pythonista, trabalhou ou deseja trabalhar com modelagem de dados e tem interesse em aprender e desenvolver para plataformas de Big Data/Hadoop, esta oportunidade pode ser sua!

Requisitos:

> Profundo conhecimento em lógica de programação e Python;
> Sólidos conhecimentos em modelagem de dados;
> Conhecimentos avançados em arquitetura de sistemas;
> Facilidade e interesse por aprender novas tecnologias.

Experiências desejáveis:

> Conhecimentos em Hadoop (HDFS, Hive, HBase, Sqoop, Spark);
> Conhecimentos em Kafka, Storm, NiFi e Hortonworks Data Platform;
> Experiência com bancos NoSQL (MongoDB, Neo4J, Riak, Couchbase ou ArangoDB);
> Habilidade em tratar importações de dados de diferentes fontes, conhecimentos de Pandas e/ou Scikit-learn.

Atividades:

> Desenvolvimento em Python, persistindo ou utilizando informações em infraestruturas Hadoop (Hive, HBase, Spark, etc) e em bancos NoSQL como MongoDB e Neo4J;
> Analisar as demandas de clientes, arquitetando soluções e sugerindo modelos de dados;
> Participar de implantações de projetos de Big Data.

Local de trabalho:

Porto Alegre/RS, com possibilidade de trabalho remoto.

Carga de trabalho:
40h semanais.

A empresa oferece:

> Salário fixo, Unimed, VT e VA;
> Capacitação e ambiente propício ao desenvolvimento e ao aprendizado contínuo.

Cadastro de currículo em: http://www.propus.com.br/envio-de-curriculo/

[VIDEO] Tutorial apresenta uma visão geral do HBase e sua integração com o Hadoop:
06/06/2017

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Brasil está construindo 8 novos cabos no fundo dos oceanos. No planeta eles já são mais de 300 e remontam ao séc XIX:
05/06/2017

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Com início no segundo semestre de 2017, o curso tem duração de 2 anos e é desenvolvido na modalidade semipresencial:
01/06/2017

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01/06/2017

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Como conquistar um conjunto de habilidades e fazer a diferença com os algoritmos?
29/05/2017

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24/05/2017

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22/05/2017

Técnicas de aprendizagem de máquina como random forests e gradient boosting, por exemplo, muitas vezes funcionam melhor no espaço do problema empresarial que o deep learning:

Com todo o jargão em rápida evolução na indústria atualmente, é importante sermos capazes de diferenciar entre AI, aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. A maneira mais fácil de pensar em seu relacionamento é visualizá-los como um modelo concêntrico, conforme ilustrado na figura abaixo nest...

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