boa, otimo video. pra ficar ótimo pra produção, só falta adicionar o parâmetro de 'rls' (row level security) para filtrar dados de acordo com o usuário logado. por exemplo o que o power bi faz. vincula o 'email/username' com uma coluna de uma tabela externa que mantem o controle de acesso (ou algo mais inteligente). se nao me engano o looker tem isso tb. bigquery, etc...
Gostei da idéia da plataforma. É realmente uma evolução ao Jupyter e ao Google Colab. No entanto, a UX do Briefer ainda está um pouco quebrada. Muito boa sorte à equipe desenvolvedora. Salvei aqui e usarei no futuro.
Primeiramente, parabéns Augusto, merece de mais cada vez mais sucesso, conteúdo sempre incrível! Agora, que ferramenta meus amigos! Fica a dúvida por ser gratuito, como funciona a questão de segurança dos dados e qual a escalabilidade ou amplitude do ambiente para suportar algo a nível profissional? Quem sabe venha por ai um plano pago?!
@@LeonardoZamarchi-uy1fo existe também um plano pago com mais CPU e algumas features pra equipes grandes. Ali no site tem mais informações. Como é OSS, se usar local é igual qualquer ferramenta com relação a segurança. Se usar na cloud, ai tem que confiar na equipe de desenvolvimento obviamente, assim como qualquer outro produto que vc sobe na cloud.
Opa Galego! Cara, vi que você menciona o pandas no vídeo, por acaso voce conhece o Polars? Dei uma olhada por cima e a sintaxe me agrada muito mais que no pandas (que é esquisita demais) mas ainda nao usei na pratica, queria saber tua opinião! Valeuuu
Sobre como granhar dinheiro com opensource, isso já virou um modelo de negócios a muito tempo. Basicamente... Você tem uma versão Community e um Enterprise. Trabalho em uma empresa que trabalha exatamente dessa forma
Boas Galego! Sou de Portugal e acompanho o teu conteúdo, quero ingressar na área de Data Analyst, consegues recomendar algum roadmap, que linguagens aprender, se vale apena power bi ou tableau, sql, usar vscode para programar?
Opa mano, também estou começando a estudar (mais ciências e não análise), recomendo o canal "Jerry Strazzeri", o cara já tá há mais de 10 anos na área e posta mto conteúdo bom de livros, programação,... Na udemy eu vejo os professores Luciano Galdino e Jonas Granatyr, ambos são bons pra ensinar determinadas coisas então vejo os 2 pra complementar. Acho que pra análise de dados tu foca mais em ferramentas como Excel e Power BI ao invés de código/ML.
Pra linguagens só python e sql já faz o trabalh ( R não é tão popular qto python e Scala é algo bem nichado por causa do apache spark na área de engenharia de dados, pra ser sincero eu nem sei se aprender scala vale a pena)
Para usar o pyspark, você pode usar tanto Scala, quanto Python e/ou Java. @matheusfelipe3440 Sobre ciência/análise de dados o que você precisa aprender depende do foco que vc quer ter, mas independente da área de atuação o básico é Excel, Power BI, SQL e Python. Tu pode se dedicar mais as habilidades de programação (Python e SQL) e fazer todo a limpeza, construção de tabelas(para análise). Tu pode se dedicar a parte estatística, extrair insights para o "negócio" (Python, SQL e Excel). Tu também pode se dedicar a parte de visualização de dados (Python e plotagem ou Excel, SQL e Power BI) @Zaraww_
@@GutoGalego Atualmente sou analista de dados. Estou estudando bastante para entrar em um cargo de cientista de dados. Mas gosto bastante da parte de desenvolvimento de software. Acha que vale a pena migrar? o mercado é melhor pra software enginner?
@@leos0194 honestamente eu não sei dizer qual melhor mercado, eu nunca fui atras de vagas pra dados. Eu acho que desenvolvimento deve ser marginalmente melhor, mas não sei. Ir atrás do que vc gosta mais costuma ser uma ideia boa, menos chance de burnout, mais chance de vc ser bom e se destacar no mercado. Mas a decisão é sua
