WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:02.580
>> Olá a todos. Meu nome é Sarah.

00:00:02.580 --> 00:00:04.905
>> Oi. Meu nome é Francesca.

00:00:04.905 --> 00:00:07.575
>> Este é o desenvolvedores
Introdução à ciência de dados.

00:00:07.575 --> 00:00:09.090
Neste vídeo, nós vamos

00:00:09.090 --> 00:00:10.710
dizer-lhe um pouco
sobre quem somos,

00:00:10.710 --> 00:00:14.580
quem você pode ser, e o que o
objetivo desta série de vídeo é.

00:00:14.580 --> 00:00:16.425
Meu nome é Sarah Guthals.

00:00:16.425 --> 00:00:18.855
Eu sou um programa principal
Gerente da Microsoft.

00:00:18.855 --> 00:00:21.150
Estou obcecado em ensinar
e aprender tecnologia,

00:00:21.150 --> 00:00:23.985
se isso é para as crianças aprendendo
para codificar pela primeira vez,

00:00:23.985 --> 00:00:27.025
ou desenvolvedores que são
interessado em ciência de dados.

00:00:27.025 --> 00:00:29.660
Eu vou para a Disneylândia
sempre que eu puder.

00:00:29.660 --> 00:00:32.945
Eu sou um cônjuge e uma mãe
para uma criança de duas pernas,

00:00:32.945 --> 00:00:35.300
e crianças de quatro, quatro patas,

00:00:35.300 --> 00:00:36.770
dois gatos e dois cachorros.

00:00:36.770 --> 00:00:39.130
O melhor lugar para encontrar
me está no Twitter.

00:00:39.130 --> 00:00:42.815
>> Olá a todos. Meu nome
é Francesca Lazzeri.

00:00:42.815 --> 00:00:45.200
Eu sou um advogado de nuvem
na Microsoft e eu

00:00:45.200 --> 00:00:48.605
liderar uma equipe de Cloud Advocates
e cientistas de dados.

00:00:48.605 --> 00:00:51.260
Estou apaixonado por aprendizado de máquina

00:00:51.260 --> 00:00:54.020
e pesquisa de operações
desde que eu era criança,

00:00:54.020 --> 00:00:57.140
mas eu também estou apaixonado
com arte e jazz.

00:00:57.140 --> 00:00:59.845
A melhor maneira de encontrar
me está no Twitter.

00:00:59.845 --> 00:01:01.670
>> Para esta série de vídeo,

00:01:01.670 --> 00:01:04.070
Eu estarei representando
o desenvolvedor que sabe

00:01:04.070 --> 00:01:07.085
que os dados são importantes, mas tem
nenhuma pista de como começar,

00:01:07.085 --> 00:01:09.230
que não está longe da verdade.

00:01:09.230 --> 00:01:11.930
>> Eu seria a máquina
aprendendo cientista.

00:01:11.930 --> 00:01:14.355
Quem sabe esses dados
é muito importante,

00:01:14.355 --> 00:01:17.695
e realmente sabe
como começar.

00:01:17.695 --> 00:01:21.035
Este curso é para você.

00:01:21.035 --> 00:01:24.230
Se você já tem um pouco
um pouco de experiência em codificação,

00:01:24.230 --> 00:01:26.150
em linguagens de programação baseadas em texto

00:01:26.150 --> 00:01:28.895
como o Python,
JavaScript, ou C#.

00:01:28.895 --> 00:01:32.210
Se você tem experiência como
um desenvolvedor, por exemplo,

00:01:32.210 --> 00:01:35.120
se você construiu qualquer aplicativo
do início ao fim,

00:01:35.120 --> 00:01:38.475
ou se você tiver um concluído um
curso de codificação ou boot camp.

00:01:38.475 --> 00:01:40.970
O mais importante, se
você está realmente olhando

00:01:40.970 --> 00:01:43.625
para a frente para começar
com a ciência de dados.

00:01:43.625 --> 00:01:46.099
Por exemplo, se você fizer parceria

00:01:46.099 --> 00:01:48.650
com cientistas de dados lá
em seu trabalho cotidiano,

00:01:48.650 --> 00:01:51.845
se você quiser se tornar um dado
cientista no futuro,

00:01:51.845 --> 00:01:54.260
e também se você tem que

00:01:54.260 --> 00:01:57.230
fazer um dado informado
decisões para o seu trabalho.

00:01:57.230 --> 00:02:00.950
Para esta série, temos
alguns objetivos em mente.

00:02:00.950 --> 00:02:02.900
Em primeiro lugar, nós somos
vai explicar você

00:02:02.900 --> 00:02:05.225
por que a ciência de dados é tão importante.

00:02:05.225 --> 00:02:09.155
Nós vamos fazer isso explicando
você o que é ciência de dados,

00:02:09.155 --> 00:02:11.165
como você pode se envolver,

00:02:11.165 --> 00:02:13.355
como ele pode ajudar o desenvolvimento.

00:02:13.355 --> 00:02:16.925
Então vamos explicar você.
como você pode fazer ciência de dados.

00:02:16.925 --> 00:02:18.650
Nós vamos explicar
você como você pode

00:02:18.650 --> 00:02:20.630
explorar e preparar seus dados,

00:02:20.630 --> 00:02:22.610
e como você pode elevar para

00:02:22.610 --> 00:02:25.190
usar máquina diferente
aprendendo algoritmos.

00:02:25.190 --> 00:02:28.700
Finalmente, vamos concluir
explicando como ficar

00:02:28.700 --> 00:02:30.395
ético com o seu fim-a-ponta

00:02:30.395 --> 00:02:33.085
aprendizado de máquina e
soluções de ciência de dados.

00:02:33.085 --> 00:02:34.880
>> Como você pode ver, temos um monte de

00:02:34.880 --> 00:02:36.860
tópicos a serem abordados nesta série de vídeo.

00:02:36.860 --> 00:02:39.200
Vamos começar com
essa explicação de alto nível

00:02:39.200 --> 00:02:41.565
de ciência de dados e máquina
algoritmos de aprendizagem,

00:02:41.565 --> 00:02:43.070
saltar em VS Code,

00:02:43.070 --> 00:02:45.560
que você pode ser familiar
com como desenvolvedor,

00:02:45.560 --> 00:02:48.064
mudar-se para o Azure
Espaço de trabalho de Machine Learning

00:02:48.064 --> 00:02:49.615
dentro do portal Azure,

00:02:49.615 --> 00:02:52.370
e terme-lo não só com
a discussão sobre ética,

00:02:52.370 --> 00:02:56.015
mas como praticamente integrar
ética em sua solução.

00:02:56.015 --> 00:02:59.345
Nós definitivamente temos um monte de
recursos úteis para você.

00:02:59.345 --> 00:03:02.060
Todos estes estão ligados para baixo
na descrição abaixo.

00:03:02.060 --> 00:03:05.090
O repositório do GitHub tem tudo
do código que vamos

00:03:05.090 --> 00:03:06.500
escrever ao longo desta série para

00:03:06.500 --> 00:03:08.540
você pode experimentá-lo
por conta própria em casa.

00:03:08.540 --> 00:03:11.210
Nós também temos um
coleção na Microsoft

00:03:11.210 --> 00:03:13.880
aprender com alguns dos nossos
módulos de aprendizado favoritos,

00:03:13.880 --> 00:03:15.685
se você quiser continuar aprendendo.

00:03:15.685 --> 00:03:18.920
Nós só temos um número
de folhas de trapaça, docs,

00:03:18.920 --> 00:03:20.630
e aprender módulos que nós pensamos que são

00:03:20.630 --> 00:03:22.595
mais importante para esta série de vídeo.

00:03:22.595 --> 00:03:26.790
Certifique-se de verificá-los
antes, durante e depois.