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<rss xmlns:itunes="http://www.itunes.com/dtds/podcast-1.0.dtd" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:podcast="https://podcastindex.org/namespace/1.0" xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" version="2.0"><channel><title>Crazy for Data</title><link>https://www.spreaker.com/podcast/crazy-for-data--4500488</link><description><![CDATA[What is Data Science? how can apply it? where do we do when data is a mess? what are the most common task in data science? and the techniques? The idea is to talk about data science in a simple way that everybody could understand and look for learning more.]]></description><atom:link href="https://www.spreaker.com/show/4500488/episodes/feed" rel="self" type="application/rss+xml"/><language>pt</language><category>Technology</category><copyright>Copyright Ana Paula Appel</copyright><image><url>https://d3wo5wojvuv7l.cloudfront.net/t_rss_itunes_square_1400/images.spreaker.com/original/d1db6ccea4245d1fa45874a8bf324091.jpg</url><title>Crazy for Data</title><link>https://www.spreaker.com/podcast/crazy-for-data--4500488</link></image><lastBuildDate>Mon, 13 Jul 2020 17:49:35 +0000</lastBuildDate><itunes:author>Ana Paula Appel</itunes:author><itunes:owner><itunes:name>Ana Paula Appel</itunes:name><itunes:email>feeds@spreaker.com</itunes:email></itunes:owner><itunes:image href="https://d3wo5wojvuv7l.cloudfront.net/t_rss_itunes_square_1400/images.spreaker.com/original/d1db6ccea4245d1fa45874a8bf324091.jpg"/><itunes:subtitle>What is Data Science? how can apply it? where do we do when data is a mess? what are the most common task in data science? and the techniques? 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The idea is to talk about data science in a simple way that everybody could understand and look for learning more.]]></itunes:summary><itunes:category text="Technology"/><itunes:explicit>false</itunes:explicit><podcast:guid>38eda1cc-d2a8-5f85-931e-8cc128b97032</podcast:guid><itunes:type>episodic</itunes:type><item><title>Clustering</title><link>https://www.spreaker.com/episode/clustering--38340428</link><description><![CDATA[O que é e para que serve clustering? quer saber mais de uma olhada nos artigos "A density-biased sampling technique to improve cluster representativeness" e "A Comprehensive Survey of Clustering Algorithms"]]></description><guid isPermaLink="false">https://api.spreaker.com/episode/38340428</guid><pubDate>Fri, 10 Jul 2020 17:52:29 +0000</pubDate><enclosure url="https://api.spreaker.com/download/episode/38340428/clustering.mp3" length="8631382" type="audio/mpeg"/><itunes:author>Ana Paula Appel</itunes:author><itunes:subtitle>O que é e para que serve clustering? quer saber mais de uma olhada nos artigos "A density-biased sampling technique to improve cluster representativeness" e "A Comprehensive Survey of Clustering Algorithms"</itunes:subtitle><itunes:summary><![CDATA[O que é e para que serve clustering? quer saber mais de uma olhada nos artigos "A density-biased sampling technique to improve cluster representativeness" e "A Comprehensive Survey of Clustering Algorithms"]]></itunes:summary><itunes:duration>1079</itunes:duration><itunes:keywords>aprendizado,ciencia,clustering,dados,data,learning,machine,maquina,mineracao,science,tecnologia</itunes:keywords><itunes:explicit>false</itunes:explicit><itunes:image href="https://d3wo5wojvuv7l.cloudfront.net/t_rss_itunes_square_1400/images.spreaker.com/original/d1db6ccea4245d1fa45874a8bf324091.jpg"/><itunes:episodeType>full</itunes:episodeType></item><item><title>Tipos de Dados variados.. o que muda no meu processo?</title><link>https://www.spreaker.com/episode/tipos-de-dados-variados-o-que-muda-no-meu-processo--38340170</link><description><![CDATA[Nesse episódio falamos um pouco sobre os variados tipos de dados que podemos ter, numero, texto, imagem, audio, video e o que temos que prestar atenção no processo de KDD. O que muda quando temos tipos de dados diferentes e queremos integra-los? No que temos que prestar atenção?]]></description><guid isPermaLink="false">11b417b7-b897-4cd8-aebc-722773507c0f</guid><pubDate>Mon, 09 Mar 2020 12:00:00 +0000</pubDate><enclosure url="https://api.spreaker.com/download/episode/38340170/dados_v2.mp3" length="15362765" type="audio/mpeg"/><itunes:author>Ana Paula Appel</itunes:author><itunes:subtitle>Nesse episódio falamos um pouco sobre os variados tipos de dados que podemos ter, numero, texto, imagem, audio, video e o que temos que prestar atenção no processo de KDD. O que muda quando temos tipos de dados diferentes e queremos integra-los? No...</itunes:subtitle><itunes:summary><![CDATA[Nesse episódio falamos um pouco sobre os variados tipos de dados que podemos ter, numero, texto, imagem, audio, video e o que temos que prestar atenção no processo de KDD. O que muda quando temos tipos de dados diferentes e queremos integra-los? No que temos que prestar atenção?]]></itunes:summary><itunes:duration>961</itunes:duration><itunes:explicit>false</itunes:explicit><itunes:image href="https://d3wo5wojvuv7l.cloudfront.net/t_rss_itunes_square_1400/images.spreaker.com/original/d1db6ccea4245d1fa45874a8bf324091.jpg"/><itunes:episodeType>full</itunes:episodeType></item><item><title>Lidando com Dados Faltantes</title><link>https://www.spreaker.com/episode/lidando-com-dados-faltantes--38340181</link><description><![CDATA[Os dados da vida real são incompletos e na maioria as vezes cheio de dados faltantes (missing data) e quando temos essa situação o que fazemos? nesse podcast falamos um pouco sobre como lidar com esse problema.]]></description><guid isPermaLink="false">06ed9d10-dea3-4533-b2a8-83ca1fe76ca6</guid><pubDate>Mon, 10 Feb 2020 12:00:00 +0000</pubDate><enclosure url="https://api.spreaker.com/download/episode/38340181/missingdata.mp3" length="10993826" type="audio/mpeg"/><itunes:author>Ana Paula Appel</itunes:author><itunes:subtitle>Os dados da vida real são incompletos e na maioria as vezes cheio de dados faltantes (missing data) e quando temos essa situação o que fazemos? nesse podcast falamos um pouco sobre como lidar com esse problema.</itunes:subtitle><itunes:summary><![CDATA[Os dados da vida real são incompletos e na maioria as vezes cheio de dados faltantes (missing data) e quando temos essa situação o que fazemos? nesse podcast falamos um pouco sobre como lidar com esse problema.]]></itunes:summary><itunes:duration>688</itunes:duration><itunes:explicit>false</itunes:explicit><itunes:image href="https://d3wo5wojvuv7l.cloudfront.net/t_rss_itunes_square_1400/images.spreaker.com/original/d1db6ccea4245d1fa45874a8bf324091.jpg"/><itunes:episodeType>full</itunes:episodeType></item><item><title>Amostragem de Dados - Pre processamento de dados</title><link>https://www.spreaker.com/episode/amostragem-de-dados-pre-processamento-de-dados--38340180</link><description><![CDATA[Nesse episódio vamos começar a desmembrar as etapas do KDD começando pela seleção de dados e falando de amostragem de dados. E vc acha que não precisa de amostragem de dados ? ou nem sabe do que estou falando? vem conferir]]></description><guid isPermaLink="false">b30ad787-dfe9-4af7-bfa5-a8b5bd3ce6d4</guid><pubDate>Mon, 03 Feb 2020 12:00:00 +0000</pubDate><enclosure url="https://api.spreaker.com/download/episode/38340180/sampling.mp3" length="15512378" type="audio/mpeg"/><itunes:author>Ana Paula Appel</itunes:author><itunes:subtitle>Nesse episódio vamos começar a desmembrar as etapas do KDD começando pela seleção de dados e falando de amostragem de dados. E vc acha que não precisa de amostragem de dados ? ou nem sabe do que estou falando? vem conferir</itunes:subtitle><itunes:summary><![CDATA[Nesse episódio vamos começar a desmembrar as etapas do KDD começando pela seleção de dados e falando de amostragem de dados. E vc acha que não precisa de amostragem de dados ? ou nem sabe do que estou falando? vem conferir]]></itunes:summary><itunes:duration>970</itunes:duration><itunes:explicit>false</itunes:explicit><itunes:image href="https://d3wo5wojvuv7l.cloudfront.net/t_rss_itunes_square_1400/images.spreaker.com/original/d1db6ccea4245d1fa45874a8bf324091.jpg"/><itunes:episodeType>full</itunes:episodeType></item><item><title>O que é Ciência de Dados e KDD?</title><link>https://www.spreaker.com/episode/o-que-e-ciencia-de-dados-e-kdd--38340171</link><description><![CDATA[O que é Ciência de dados e como tudo começou? e KDD você sabe como é que qual a ligação com ciência de dados? Esse podcast conta um pouco sobre isso. A cada episódio uma técnica, um caso real, algo sobre Data Science será apresentado no intuido de informar qualquer pessoa sobre o assunto. Data Science timeline <a href="https://www.wdv.com/DataScience/" rel="noopener">https://www.wdv.com/DataScience/</a>. Artigo KDD "Fayyad, Usama M., Gregory Piatetsky-Shapiro, and Padhraic Smyth. "Knowledge Discovery and Data Mining: Towards a Unifying Framework." KDD. Vol. 96. 1996."]]></description><guid isPermaLink="false">d117c1f7-dc01-4e8f-9196-3498771345bc</guid><pubDate>Sat, 25 Jan 2020 12:00:00 +0000</pubDate><enclosure url="https://api.spreaker.com/download/episode/38340171/whatds.mp3" length="13476971" type="audio/mpeg"/><itunes:author>Ana Paula Appel</itunes:author><itunes:subtitle>O que é Ciência de dados e como tudo começou? e KDD você sabe como é que qual a ligação com ciência de dados? Esse podcast conta um pouco sobre isso. A cada episódio uma técnica, um caso real, algo sobre Data Science será apresentado no intuido de...</itunes:subtitle><itunes:summary><![CDATA[O que é Ciência de dados e como tudo começou? e KDD você sabe como é que qual a ligação com ciência de dados? Esse podcast conta um pouco sobre isso. A cada episódio uma técnica, um caso real, algo sobre Data Science será apresentado no intuido de informar qualquer pessoa sobre o assunto. Data Science timeline <a href="https://www.wdv.com/DataScience/" rel="noopener">https://www.wdv.com/DataScience/</a>. Artigo KDD "Fayyad, Usama M., Gregory Piatetsky-Shapiro, and Padhraic Smyth. "Knowledge Discovery and Data Mining: Towards a Unifying Framework." KDD. Vol. 96. 1996."]]></itunes:summary><itunes:duration>843</itunes:duration><itunes:explicit>false</itunes:explicit><itunes:image href="https://d3wo5wojvuv7l.cloudfront.net/t_rss_itunes_square_1400/images.spreaker.com/original/d1db6ccea4245d1fa45874a8bf324091.jpg"/><itunes:episodeType>full</itunes:episodeType></item></channel></rss>
