https://www.kdnuggets.com/2019/03/7-myths-data-anonymisation.html
[em inglês]
Boas percepções, na medida em que notamos que a integração de algoritmos de ciência de dados com sistemas de software não é nada fácil.
https://blog.dominodatalab.com/data-science-vs-engineering-tension-points/
[em inglês]
Artigo inspirador sobre o uso de inteligência artificial para prevenir cegueira causada por diabetes. Para lembrar-nos como a ciência pode mudar o mundo, na academia ou na indústria.
http://varianceexplained.org/r/ds-ml-ai/
[em inglês]
https://adage.com/article/quantcast/tell-me-something/314827/
As máquinas auxiliam, a criatividade está com as pessoas.
[em inglês]
como lutar contra seus próprios preconceitos ao escrever algoritmos de ML?
https://www.nature.com/articles/d41586-018-05469-3
[em inglês]
https://timoelliott.com/blog/2018/06/the-intelligent-enterprise-by-analogy.html
A Corporação Inteligente é um ciclo virtuoso: os dados são usados para criar ações de negócios proativas que melhoram a jornada do cliente,
levando a mais clientes, mais dados e produtos e serviços ainda melhores.
Esbarrei neste post de 2014, muito relevante:
“Qualquer cientista de dados que valha seu salário dirá que você deve começar com uma pergunta, NÃO com os dados.”
“Alguém que não é capaz de adicionar valor aos dados NÃO é um cientista de dados”
https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/the-data-scientist-buble-has-started-to-explode