Artigo
Henrique Dias · Jan. 13 5min de leitura
Como achar o dataset que você precisa?

Fala pessoal, tudo bem?

Espero que todos estejam bem, saudáveis e que tenham um excelente 2022!

Ao longo dos anos, eu trabalhei nos mais diferentes projetos e acabei me deparando com dataset super interessantes.

Mas, na maioria das vezes, os datasets utilizados para o trabalhar eram datasets dos clientes. Quando eu comecei a participar das competições nos últimos anos, eu comecei a vasculhar na web por datasets que eu possa chamar de meu 😄

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Trabalhando com suporte, geralmente me perguntam por quantos dias devo manter um journals. Deve demorar dois dias ou depois de dois backups? Mais? Menos? Por que dois?

A resposta correta (para a maioria dos ambientes) é que você deve manter os journals desde o último backup validado. Ou seja, até que você não verifique se um backup é válido (restaurando o arquivo e verificando com o utilitário de integridade), você não pode ter certeza de que há uma boa cópia de seus dados e não pode limpar os journals com segurança.

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Queremos conjuntos de dados!

Com o lançamento da Prévia do InterSystems IRIS 2021.2 e a nova funcionalidade LOAD DATA, gostaríamos de colocá-los a prova com o novo Concurso InterSystems de DATASETS !  

🏆 Concurso InterSystems de Datasets 🏆

Duração: de 27 de Dezembro a 16 de Janeiro de 2022

Nosso prêmio aumentou para US$ 9,450!


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Olá Comunidade,

É um prazer convidá-los para nosso próximo Webinar de Lançamento do Concurso de Datasets InterSystems! O tópico deste webinar é dedicado ao Concurso de DataSets InterSystems.

Neste webinar faremos um passeio rápido pela nova funcionalidade LOAD DATA além de abordarmos como empacotar dados em globais ou em arquivos utilizando o ZPM e executar um script de geração de dados como parte de um método na instalação ZPM. 

Como sempre nossos especialistas irão responder questões sobre como desenvolver, construir e implantar conjuntos de dados utilizando a plataforma de dados InterSystems IRIS.

Data & Horário: Terça-feira, 28 de Dezembro – 11:00 horário de Brasília

Palestrantes:  
🗣 @Benjamin De Boe, Gerente de Produtos, InterSystems  
🗣 @Evgeny Shvarov, Gestor do Ecossistema de Desenvolvedores InterSystems


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Olá Desenvolvedores,

Obrigado a todos pela participação no Advento do Código 2021 e por codificar em InterSystems ObjectScript! Estamos felizes em apresentar os ganhadores e distribuir os prêmios para todos ! 

E nossos aplausos vão para esses desenvolvedores: 

   @Kevin An (w/ repo)

   @Yuval Golan (w/ repo)

   @Oliver Wilms (w/ repo)

Também gostaríamos de recompensar outro desenvolvedor que conquistou o domínio sobre o Python Incorporado e realizou 25 desafios nele. Deem as boas vindas para:

   @Robert Cemper (w/ repo)

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Olá Desenvolvedores!

Aqui estão os bônus tecnológicos para o Concurso InterSystems de Datasets 2021 que lhes darão pontos extras na votação:

  • Repositório de Demonstração de Uso de Datasets - 4
  • Uso da nova funcionalidade LOAD DATA - 3
  • Questionário  - 2
  • Dataset Real único - 4
  • Uso de contêiner Docker - 2 
  • Implantação com Pacote ZPM - 3
  • Demonstração Online - 2
  • Validação da Qualidade de Código - 1
  • Primeiro Artigo na Comunidade de Desenvolvedores - 2
  • Segundo Artigo na Comunidade de Desenvolvedores - 1
  • Vídeo no YouTube - 3

Vejam os detalhes abaixo.<--break-><--break->

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Oi Comunidade,

Predição é fator chave no acompanhamento pré-natal. A aplicação "Health Dataset" (https://openexchange.intersystems.com/package/Health-Dataset) vem com 10 conjuntos de dados reais em saúde para realizar predições das mais importantes doenças e problemas de saúde, incluindo riscos da maternidade.

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Oi comunidade,

Em um trabalho intenso de curadoria e qualidade de dados, a aplicação "health dataset" entrega os conjuntos de dados acima.

Esses conjuntos de dados podem ser utilizados no seu modelo ou aplicação de Machine Learning, AutoML e de aplicações analíticas. Veja mais detalhes aqui:

Instalação

1. Clone/git pull no repositório em qualquer diretório local

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O recurso InterSystems IRIS IntegratedML é usado para obter previsões e probabilidades usando a técnica AutoML. O AutoML é uma tecnologia de Machine Learning usada para selecionar o melhor algoritmo/modelo de Machine Learning para prever status, números e resultados gerais com base nos dados anteriores (dados usados para treinar o modelo AutoML). Você não precisa de um Cientista de Dados, pois o AutoML testará os algoritmos de Machine Learning mais comuns e selecionará o melhor algoritmo para você, com base nos recursos de dados analisados. Veja mais aqui, neste artigo.

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