<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Posts on Alphabet Sigma</title><link>https://alphabetsigma.netlify.app/post/</link><description>Recent content in Posts on Alphabet Sigma</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>en</language><copyright>João Pedro Oliveira dos Santos</copyright><lastBuildDate>Sat, 14 Aug 2021 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://alphabetsigma.netlify.app/post/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Desenvolvendo APIs em R com plumber e Docker</title><link>https://alphabetsigma.netlify.app/post/2021-08-14-desenvolvendo-apis-em-r-com-plumbr-e-docker/</link><pubDate>Sat, 14 Aug 2021 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://alphabetsigma.netlify.app/post/2021-08-14-desenvolvendo-apis-em-r-com-plumbr-e-docker/</guid><description>
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&lt;p>O ano é 1990, e em algum lugar desse Brasilzão, Maria e sua filha Alice estão assistindo TV. Em determinado momento do telejornal - os então apresentadores - Cid Moreira e Sérgio Chapelin anunciam o novo plano econômico que seria posto em prática pelo governo federal. Com o objetivos de controlar a inflação foi anunciado o Plano Collor, um dia após a posse do Presidente, foi efetuado um congelamento geral das poupanças com valor superior a NCz$ 50.000. Esse congelamento acabou com as finanças pessoais daquela família, e só depois de anos que eles conseguiram se reerguer…&lt;/p>
&lt;p>O ano é 2015, todos os dias Alice executa a mesma rotina: Ela acorda, prepara um café quentinho, passa dois pães dormidos na frigideira, e vai para a faculdade. Na mesma casa, no cômodo ao lado Dona Maria já está de pé, esta pega seu telefone celular e…&lt;/p></description></item><item><title>Github Actions com para Data Science</title><link>https://alphabetsigma.netlify.app/post/2021-07-16-github-actions-com-para-data-science/</link><pubDate>Fri, 16 Jul 2021 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://alphabetsigma.netlify.app/post/2021-07-16-github-actions-com-para-data-science/</guid><description>Github Actions em Dados Por: @João Pedro Santos
O Github Actions (GA) é uma ferramenta que é utilizada extensamente pela Comadre - lugar onde trabalho -, e o time de dados não é uma exceção. A ferramenta nos permite automatizar a execução de rotinas - cada rotina no GA é chamada de Workflow - de testes e verificações de cobertura de código. Isso faz com que tenhamos uma menor quantidade de erros em produção, pois eles são identificados ainda durante o desenvolvimento das aplicações.</description></item><item><title>1,2,3, Testando! - Testes automatizados em R, e motivos para fazê-los (pt. 1)</title><link>https://alphabetsigma.netlify.app/post/2021-04-15-1-2-3-testando-testes-automatizados-em-r-e-motivos-para-faze-los/</link><pubDate>Thu, 15 Apr 2021 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://alphabetsigma.netlify.app/post/2021-04-15-1-2-3-testando-testes-automatizados-em-r-e-motivos-para-faze-los/</guid><description>git commit -m “agora_vai_7.R - fix corrigido n.5” Provavelmente você já esteve na situação em que não confia em seu próprio código. Depois dele falhar uma dezena de vezes, é dificil olhar para algo que escreveu e que mesmo que tenha revisado dezenas de vezes difícil acreditar que nenhum erro passou. Um tipo que foi convertido erroneamente e preencheu sua base de dados com NA, uma vírgula que adiciona um argumento extra e que não deveria estar ali, um arquivo errado que foi importado (Será que aquele dados*2 não foi escrito como data*2 em um surto de desatenção?</description></item><item><title>Typing: Entendendo a biblioteca typed e motivos para tipar</title><link>https://alphabetsigma.netlify.app/post/2021-04-09-typing-por-que-fazemos-do-r-uma-linguagem-estaticamente-tipada/</link><pubDate>Fri, 09 Apr 2021 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://alphabetsigma.netlify.app/post/2021-04-09-typing-por-que-fazemos-do-r-uma-linguagem-estaticamente-tipada/</guid><description>Contexto Nestas últimas semanas meu dia-a-dia de trabalho mudou radicalmente, após mais de 4 anos trabalhando com ciencia de dados em institutos de pesquisa e universidades, decidi trabalhar na iniciativa privada com Engenharia de Dados. Essa escolha aconteceu por vários motivos, entre eles a busca por aprender novas formas de aplicar meu conhecimento e também aprender mais sobre como manter e subir infraestrutura.
Como todos sabem, o ritmo da indústria é outro.</description></item><item><title>Abstractions or: How I Learned to Stop Worrying and Love Functions</title><link>https://alphabetsigma.netlify.app/post/2021-03-19-abstractions-or-how-i-learned-to-stop-worrying-and-love-functions/</link><pubDate>Fri, 19 Mar 2021 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://alphabetsigma.netlify.app/post/2021-03-19-abstractions-or-how-i-learned-to-stop-worrying-and-love-functions/</guid><description>Temos um problema! for(i in Inf) { print(&amp;quot;Nunca mais escrevo um loop!&amp;quot;) } Em diversos cenarios é comum que precisemos fazer iterações. Aplicar milhares (ou milhões!) de vezes a mesma operaçao em um objeto composto por observações de mesma natureza. A repetição é tão necessária que temos até mesmo uma família de construtos que tem como objetivo facilitar nossa vida, o loop, mas será que ele ajuda tanto assim?</description></item><item><title>Extraindo uma identidade: o pacote Tesseract e a transformação de imagem em texto.</title><link>https://alphabetsigma.netlify.app/post/text-data-from-image-tesseract/</link><pubDate>Tue, 12 May 2020 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://alphabetsigma.netlify.app/post/text-data-from-image-tesseract/</guid><description>Lidar com imagens em R é algo que tem um quê de dificuldade, até por conta da escassez de material que se propõe a lhe ensinar como fazer o tratamento. Já vinha alimentando essa curiosidade minha há tempos, queria entender como fazer a extração de dados que originalmente estão encravados em uma imagem.
Quando surgiu uma polêmica no Twitter - devido à uma horda de adolescentes terem tido a genial ideia de postar foto de seus documentos online -, foi me dado o incentivo para gastar o tempo - em que eu deveria estar trabalhando - em mais um post para este lindo blog.</description></item><item><title>Markov-Chain Carluxo - Criando um bot para Twitter usando o algorítmo de Markov-Chain</title><link>https://alphabetsigma.netlify.app/post/automated-carluxo-generator/</link><pubDate>Fri, 01 May 2020 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://alphabetsigma.netlify.app/post/automated-carluxo-generator/</guid><description>no O primeiro passo a ser feito é instalar e carregar três bibliotecas, a tidyverse, rtweet, markovchain, caso você não tenha-as instaladas instale-as direto do CRAN usando a função install.packages(). Não sabe como fazer? Digite help(install.packages) no console! Cada uma tem uma funcionalidade:
Tidyverse: Uma metabiblioteca que contém um conjunto de ferramentas que adicionam uma nova sintaxe no R. Por meio delas é possível escrever um código mais limpo e eficiente.</description></item><item><title>Escola ISIS de Radicalização Religiosa: Uma Análise com NLP</title><link>https://alphabetsigma.netlify.app/post/isis-nlp-analysis/</link><pubDate>Wed, 22 Apr 2020 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://alphabetsigma.netlify.app/post/isis-nlp-analysis/</guid><description>Nesse post nós iremos fazer uma simples (e rápida) análise do dataset “ISIS Religious Texts v1”, que pode ser encontrado AQUI. Essa base de dados contém textos de duas revistas do ISIS, estas sendo a “Dabiq” e a “Rumyiah”, que são (ou eram?) usadas para propaganda política e recrutamento de novos membros para o grupo terrorista.
Primeiro começamos carregando as bibliotecas essenciais para a tarefa, com atenção à Rlang, que nos será bem util.</description></item><item><title>Introdução às Expressões Regulares em R</title><link>https://alphabetsigma.netlify.app/post/introducao-as-expressoes-regulares/</link><pubDate>Tue, 17 Mar 2020 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://alphabetsigma.netlify.app/post/introducao-as-expressoes-regulares/</guid><description>São utilizadas: Strings e Funções do R-Base e do {Stringr}; Conhecimento prévio necessário. Parte 1. One Reason Why Trabalhar com texto em uma linguagem tão centrada em números quanto o R é um desafio para muitos. A quantidade de desafios a serem enfrentados já é grande desde o inicio, a começar pela falta de materiais disponíveis, e que quando estão disponíveis na maioria das vezes estes possuem somente versões em inglês.</description></item></channel></rss>