#FarmsBeats: projeto de precisão de dados para agricultura

Cientista-chefe da Microsoft apresenta projeto de agricultura de precisão baseado em uso de #dados.

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Autor: @microsoftBR

Em visita ao Brasil, @RanveerChandra, cientista-chefe de Azure Global, apresentou para alguns jornalistas e influenciadores o #FarmBeats, um projeto de agricultura de precisão baseado em uso de #dados.

O programa da Microsoft, que faz parte da iniciativa #AIforEarth, impulsiona a transformação digital dos produtores agrícolas com uso de #IA, sensores de baixo custo e drones.

“Um dos problemas que os produtores enfrentam para aplicar soluções digitais em seus negócios é a falta de conectividade no campo. Por isso desenvolvemos o #AirBand, uma tecnologia que usa TV white spaces para viabilizar conexões em áreas rurais”

Ranveer Chandra.

Chandra ainda acrescentou que a agricultura de precisão permite que “os agricultores usem seus recursos como água, terra e fertilizantes com mais sabedoria. Isso melhora a produtividade e reduz os custos, além de evitar desperdícios e de ser melhor para o meio ambiente”.

Fonte: Twitter da Microsoft Brasil

Python, R e Scala: as linguagens da ciência de dados

O Cientista de Dados Igor Bobriakov escreveu um excelente post (em inglês) sobre as principais bibliotecas para Data Science em linguagens Python, R e Scala. Confira a tradução em português

O Cientista de Dados Igor Bobriakov escreveu um excelente post (em inglês) sobre as principais bibliotecas para Data Science em linguagens Python, R e Scala, com um infográfico bastante didático. Neste post você encontra esse excelente trabalho traduzido na íntegra para o português pelo site Ciência e dados. Boa leitura!

Data Science é um campo promissor e empolgante, desenvolvendo-se rapidamente. Os casos de uso e aplicações da Ciência de Dados estão em constante expansão e o kit de ferramentas para implementar esses aplicativos cresce na mesma proporção.

Cada uma dessas linguagens é adequada para um tipo específico de tarefas, além de cada desenvolvedor escolher a ferramenta mais conveniente para si. Muitas vezes, a escolha de uma linguagem de programação é subjetiva, mas, abaixo, tentaremos saudar as forças de cada uma das três linguagens descritas.

Linguagem R

Projetada principalmente para computação estatística, a linguagem R oferece um excelente conjunto de pacotes de alta qualidade para coleta e visualização de dados estatísticos. Outro ponto forte para a Linguagem R é o conjunto de ferramentas bem desenvolvidas para pesquisa reproduzível. No entanto, R pode ser de alguma forma específico e não é tão bom quando se trata de engenharia e alguns dos casos de programação de propósito geral.

Linguagem Python

Python é uma linguagem de propósito geral com um rico conjunto de bibliotecas para uma ampla gama de propósitos. É tão boa para problemas de matemática, engenharia e Deep Learning quanto para manipulação de dados e visualizações. Esta linguagem é uma excelente escolha para especialistas iniciantes e avançados, o que a torna extremamente popular entre os Cientistas de Dados.

Linguagem Scala

Scala é uma solução ideal para trabalhar com Big Data. A combinação Scala e Apache Spark oferece a oportunidade de aproveitar ao máximo a computação distribuída em cluster de computadores. Portanto, a linguagem possui muitas ótimas bibliotecas para aprendizado de máquina e engenharia; no entanto, falta possibilidades de análise e visualização de dados em comparação com as linguagens anteriores. Se você não estiver trabalhando com Big Data, o Python e R podem mostrar um desempenho melhor que Scala. Mas se estiver trabalhando com Big Data, Scala pode ser a melhor opção.

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Pesquisadores descobrem milhões de registros expostos de usuários do Facebook

Foram achados cerca de 540 milhões de registros em servidores variados

Pesquisadores de segurança descobriram centenas de milhões de registros de usuários do Facebook em um servidor de armazenamento público inadvertidamente. Os dois lotes de registros de usuários foram coletados e expostos por duas empresas terceirizadas, segundo pesquisadores da empresa de segurança UpGuard, que encontraram os dados.

Na pesquisa, a empresa de mídia digital Cultura Colectiva, com sede no México, deixou mais de 540 milhões de registros – incluindo comentários, curtidas, reações, nomes de contas e muito mais – armazenados no servidor de armazenamento Amazon S3 sem uma senha, permitindo a qualquer um acessar os dados. Outro arquivo de backup em um servidor de armazenamento separado da fabricante de aplicativos At The Pool, da Califórnia, continha dados ainda mais sensíveis, incluindo informações sobre mais de 22.000 usuários, como listas de amigos, interesses, fotos, associações a grupos e check-ins de usuários

De acordo com o UpGuard, nenhuma das empresas respondeu aos pedidos para remover os dados. O Facebook entrou em contato com a Amazon para colocar os dados offline, disse um porta-voz do Facebook ao site TechCrunch.

“As políticas do Facebook proíbem o armazenamento de informações do Facebook em um banco de dados público” – disse o porta-voz. O Facebook disse que ainda não há evidências para mostrar que os dados foram mal utilizados, mas que estava sendo investigado.

Chris Vickery, diretor de pesquisa de risco cibernético da UpGuard, disse ainda: “Essas descobertas continuam a destacar os problemas que afligem as empresas que dependem da coleta de dados em massa”.

“Armazenar informações pessoais coletadas de usuários finais é uma obrigação. Quanto mais você tem, maior é a responsabilidade”
– disse Vickery.

Fonte: TechCrunch

Big Data: Análise de dados GRANDES!

Big Data tem sido alvo de muitas noticias e pesquisas no mundo inteiro. Praticamente todas as empresas de tecnologia em software tem buscado soluções de como filtrar e tratar de forma boa e cordial o mundaréu de dados existentes hoje na internet.

A Intel lançou um projeto, além de um curso online, que trata bem desse assunto. Se você quer entender melhor sobre isso, acesse o link do vídeo clicando aqui.

Big Data – Você já ouviu falar nisso?

Muito tem sido escrito e discutido sobre Big Data, e como ele está servindo de base para a inovação e crescimento.
Mas afinal, do que se trata este termo popular?
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