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O papel do DBA no mundo de ciência de
dados e machine learning
Dr. Mauro C. Pichiliani (pichiliani@gmail.com)
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Quem sou eu
n Mestre e doutor em computação pelo ITA
n Escritor da SQL Magazine, .NET e Java Magazine
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n O DBA e o cientista de dados
n Habilidades
n Tecnologias
n Responsabilidades
n Reciclagem profissional
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n DBA:
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Focado em aspectos dos bancos de dados
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Armazenamento, backup, manipulação, replicação...
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n Entenda processos, ferramentas, fluxo de dados, entregáveis e
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Conclusão
n ML e cientistas de dados vieram para ficar
n DBAs e Devs devem se adaptar
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Mauro Pichiliani
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O papel do DBA no mundo de ciência de dados e machine learning - Mauro Pichiliani

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Esta palestra vai abordar qual é o papel do DBA no cenário atual onde processos de machine learning estão cada vez mais presentes nas empresas. O conteúdo discutirá tópicos que tocam em temas como o relacionamento entre o DBA e o cientistas de dados, a gestão dos dados, integração de tecnologias, reciclagem de profissionais e outros fatores que devem ser levados em consideração pelo DBA atual, uma vez que as empresas cada vez mais investem em projetos de machine learning.

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O papel do DBA no mundo de ciência de dados e machine learning - Mauro Pichiliani

  1. 1. 1 O papel do DBA no mundo de ciência de dados e machine learning Dr. Mauro C. Pichiliani (pichiliani@gmail.com) @pichiliani h p://pichiliani.com.br
  2. 2. 2 Quem sou eu n Mestre e doutor em computação pelo ITA n Escritor da SQL Magazine, .NET e Java Magazine n Livros “Conversando sobre banco de dados” e “Introdução ao MongoDB” n Co-produtor do DatabaseCast n Pesquisador/Cientista: IBM Brazilian Research Lab n Experiência como DBA n Experiência com projetos de machine learning n Aprendendo deep learning e tudo essas coisa
  3. 3. 3 Roteiro n O DBA e o cientista de dados n Habilidades n Tecnologias n Responsabilidades n Reciclagem profissional n Recomendações n Conclusão
  4. 4. 4 DBA e cien sta de dados n DBA: l Focado em aspectos dos bancos de dados l Armazenamento, backup, manipulação, replicação, consistência de dados l Lida com devs, dev. ops, infra, gerentes n Cientista de dados: l Preocupado com análises, padrões, modelos l Levantamento, tratamento, rotulagem, modelagem, limpeza de dados l Lida com DBA, devs, analistas, clientes, infra n Cientista de dados é evolução do DBA? n Dev/DBA pode virar cientista de dados?
  5. 5. 5 Habilidades
  6. 6. 6 Tecnologias
  7. 7. 7 Responsabilidades
  8. 8. 8 Reciclagem profissional n DBA “tradicional”: l Resistência à mudanças l Raramente sai da zona de conforto l Evita arriscar e testar novas ideias l Prefere complicar solução à migrar de plataforma/tecnologia l Não gosta de conceder acesso a dados n No cenário atual é preciso se reciclar: l Aprender novas maneiras de lidar com os dados l Entender pipelines de machine learning l Saber lidar com mudanças constantes l Compreender modelos de ML,uso de cloud, processamento em GPU n Importante: soft skills nunca saem de moda! n Resumo: dançar conforme a música
  9. 9. 9 Recomendações n Entenda processos, ferramentas, fluxo de dados, entregáveis e forma de trabalho do cientista de dados n Não tenha medo de perguntar e assumir que não sabe n Mostre interesse pelo que está sendo feito nos dados n Leia muito e se informe n Evite barreiras: “Aqui é o meu trabalho e ali é o seu!” n Colabore, seja transparente, ajude n Exercite a humildade!
  10. 10. 10 Conclusão n ML e cientistas de dados vieram para ficar n DBAs e Devs devem se adaptar n Muitas novas tecnologias n Mudança é constante no mundo de ML n Soft skills e saber lidar com pessoas fazem milagres n O mercado está aberto para todos
  11. 11. 11 Perguntas? Mauro Pichiliani pichiliani@gmail.com @pichiliani h p://pichiliani.com.br

Esta palestra vai abordar qual é o papel do DBA no cenário atual onde processos de machine learning estão cada vez mais presentes nas empresas. O conteúdo discutirá tópicos que tocam em temas como o relacionamento entre o DBA e o cientistas de dados, a gestão dos dados, integração de tecnologias, reciclagem de profissionais e outros fatores que devem ser levados em consideração pelo DBA atual, uma vez que as empresas cada vez mais investem em projetos de machine learning.

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