Meu estágio de verão na IBM Canadá - Cognitive Class


Eu (camisa laranja) e Rafael (à direita) no nosso último encontro em um all-you-can-eat buffet chamado Mandarin em Toronto

Para quem perdeu, a introdução sobre meu estágio foi feita no último ponto de uma série de dois posts no Medium. A última parte, onde falo do meu estágio, pode ser encontrada aqui.


Aqui nesse post vou tentar ser mais detalhado e parto do pressuposto que você está interessado em um posto longo já que sobreviveu à parte I e II.


Vou começar pelas áreas técnicas o departamento Analytic Platform Emerging Technologies em que trabalhamos. Na época o departamento tinha dois focos possíveis que se desdobravam no estágio, o desenvolvimento de cursos para o site Cognitive Class, aprimoramento de ferramentas para o Data Scientist Workbench e o aprendizado de ferramentas utilizadas por Data Scientists.


O Data Scientist Workbench reunia em uma única plataforma uma série de ferramentas necessárias para se desenvolver o trabalho de um Data Scientist, como Jupyter notebooks, storage para arquivos, procura por datasets, entre outros. Com o tempo, já mais para o final do estágio, ficamos sabendo do desenvolvimento corporativo do Data Science Experience que hoje se tornou o Watson Studio. O Google Colab, que veio depois, é muito similar ao Watson Studio, mas apesar de ter perguntado ativamente para alguns contatos, ninguém revela quem copiou quem. Eu pessoalmente acredito que a reunião de várias ferramentas em um ambiente integrado (parecido com uma IDE de programação) era uma resposta natural do mercado.


Screenshot tira em 2018 do Watson Studio na tela modeler (evolução do que vimos em prototipagem lá em 2015)


Continuando o tema de trabalho remoto, hoje o primeiro teste que faria para uma empresa que cogitasse trabalhar (sim, por incrível que pareça não é somente o candidato deveria ser avaliado):


“Vocês permitem trabalho remoto?”

Atualmente, associo empresas que não tem nenhuma experiência ou regulamentos sobre trabalho remoto com “code smell”. Há algo errado aí. Normalmente isso está associado a práticas retrógradas de gestão e recursos humanos, falta de confiança nos empregados e uma ligeira obsessão com horas fichadas e não com resultados. Obviamente, em alguns casos, como bancos, hospitais e ambientes de desenvolvimento militar isso pode não ser possível. Mais sobre trabalho remoto aqui.


Um foco interessante do estágio foi em visualizações. A preferência de um dos nossos focal-points técnicos era o Shiny R. Para quem não conhece, é basicamente uma maneira fácil e rápida de tranformar seus códigos insossos escritos em R em algo interativo e que possa ser hospedado em um site.



Apresentação de uma visualização de Dados de erupções no Japão na UofT (University of Toronto). Fonte: acervo pessoal.

Ordem cronológica das atividades


Escolha de datasets para um projeto

Uma de nossas primeiras tarefas foi a escolha de um dataset ligado a um dos 17 objetivos de desenvolvimento sustentável da ONU.



Várias ideias legais surgiram. Uma das principais ideias que o Polong reforçava continuamente era a de estabelecermos um dealine para a escolha do dataset. Pessoas menos experientes podem cair na tentação de não estabelecer prazos e como o Polong tinha passado grande parte do mestrado dele em Tokyo procurando por informação (Information retrieval) ele prontamente já nos guiou nesse sentido.


Estou contatando o restante do pessoal brasileiro que fez o estágio comigo para compartilharem cada um um pouco do que vivenciaram.


Este post ainda está em construção, mas a principal lição que fica do meu estágio é sobre como em alguns pontos a teoria de que o mundo é totalmente conectado pode ser falha. Ainda há muito o que ser trabalhado no Brasil para chegarmos próximo das grandes potências.



TODOS:

- Falar mais sobre o processo seletivo, o que avaliaram.

- Nível de cobrança do estágio

- Falar sobre a rotina do estágio


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