Late in 2015, Gilberto Titericz, an electrical engineer at Brazil’s state oil company Petrobras, told his boss he planned to resign, after seven years maintaining sensors and other hardware in oil plants. By devoting hundreds of hours of leisure time to the obscure world of competitive data analysis, Titericz had recently become the world’s top-ranked data scientist, by one reckoning. Silicon Valley was calling. “Only when I wanted to quit did they realize they had the number-one data scientist,” he says.
Petrobras held on to its champ for a time by moving Titericz into a position that used his data skills. But since topping the rankings that October he’d received a stream of emails from recruiters around the globe, including representatives of Tesla and Google. This past February, another well-known tech company hired him, and moved his family to the Bay Area this summer. Titericz described his unlikely journey recently over colorful plates of Nigerian food at the headquarters of his new employer, Airbnb.
Titericz earned, and holds, his number-one rank on a website called Kaggle that has turned data analysis into a kind of sport, and transformed the lives of some competitors. Companies, government agencies, and researchers post datasets on the platform and invite Kaggle’s more than one million members to discern patterns and solve problems. Winners get glory, points toward Kaggle’s rankings of its top 66,000 data scientists, and sometimes cash prizes.
Alone and in small teams with fellow Kagglers, Titericz estimates he has won around $100,000 in contests that included predicting seizures from brainwaves for the National Institutes of Health, the price of metal tubes for Caterpillar, and rental property values for Deloitte. The TSA and real-estate site Zillow are each running competitions offering prize money in excess of $1 million.
Veteran Kagglers say the opportunities that flow from a good ranking are generally more bankable than the prizes.
Participants say they learn new data-analysis and machine-learning skills. Plus, the best performers like the 95 “grandmasters” that top Kaggle’s rankings are highly sought talents in an occupation crucial to today’s data-centric economy. Glassdoor has declared data scientist the best job in America for the past two years, based on the thousands of vacancies, good salaries, and high job satisfaction. Companies large and small recruit from Kaggle’s fertile field of problem solvers.
In March, Google came calling and acquired Kaggle itself. It has been integrated into the company’s cloud-computing division, and begun to emphasize features that let people and companies share and test data and code outside of competitions, too. Google hopes other companies will come to Kaggle for the people, code, and data they need for new projects involving machine learning—and run them in Google’s cloud.
Kaggle grandmasters say they’re driven as much by a compulsion to learn as to win. The best take extreme lengths to do both. Marios Michailidis, a previous number one now ranked third, got the data-science bug after hearing a talk on entrepreneurship from a man who got rich analyzing trends in horseraces. To Michailidis, the money was not the most interesting part. “This ability to explore and predict the future seemed like a superpower to me,” he says. Michailidis taught himself to code, joined Kaggle, and before long was spending what he estimates was 60 hours a week on contests—in addition to a day job. “It was very enjoyable because I was learning a lot,” he says.
Michailidis has since cut back to roughly 30 hours a week, in part due to the toll on his body. Titericz says his own push to top the Kaggle rankings, made not long after the birth of his second daughter, caused some friction with his wife. “She’d get mad with me every time I touched the computer,” he says.
Entrepreneur SriSatish Ambati has made Kagglers a core strategy of his startup, H2O, which makes data-science tools for customers including eBay and Capital One. Ambati hired Michailidis and three other grandmasters after he noticed a surge in downloads when H2O’s software was used to win a Kaggle contest. Victors typically share their methods in the site’s busy forums to help others improve their technique.
H2O’s data celebrities work on the company’s products, providing both expertise and a marketing boost akin to a sports star endorsing a sneaker. “When we send a grandmaster to a customer call their entire data-science team wants to be there,” Ambati says. “Steve Jobs had a gut feel for products; grandmasters have that for data.” Jeremy Achin, cofounder of startup DataRobot, which competes with H2O and also has hired grandmasters, says high Kaggle rankings also help weed out poseurs trying to exploit the data-skills shortage. “There are many people calling themselves data scientists who are not capable of delivering actual work,” he says.
fonte: @edisonmariotti #edisonmariotti
Cultura não é o que entra pelos olhos e ouvidos,
mas o que modifica o jeito de olhar e ouvir.
A cultura e o amor devem estar juntos.
Vamos compartilhar.
Culture is not what enters the eyes and ears,
but what modifies the way of looking and hearing.
--br via tradutor do google
Brasileiro é líder em ciência de dados. Resolva esses problemas de dados difíceis e assista a ofertas de emprego Roll In.
No final de 2015, Gilberto Titericz, engenheiro elétrico da petroleira estatal brasileira Petrobras, disse a seu chefe que ele planeja renunciar, depois de sete anos mantendo sensores e outros equipamentos em plantas de petróleo. Ao dedicar centenas de horas de lazer ao obscuro mundo da análise competitiva de dados, Titericz tornou-se recentemente o cientista de dados mais bem sucedido do mundo, por um recorde. Silicon Valley estava ligando. "Somente quando queria sair, eles perceberam que tinham o cientista de dados número um", diz ele.
A Petrobras manteve seu campeão por um tempo, movendo Titericz para uma posição que usou suas habilidades de dados. Mas desde o topo dos rankings em outubro, ele recebeu um fluxo de e-mails de recrutadores em todo o mundo, incluindo representantes da Tesla e do Google. Em fevereiro passado, outra empresa de tecnologia bem conhecida o contratou e mudou sua família para a área da baía neste verão. Titericz descreveu sua improvável jornada recentemente sobre placas coloridas de comida nigeriana na sede de seu novo empregador, Airbnb.
A Titericz ganhou e detém seu número um em um site chamado Kaggle que transformou a análise de dados em um tipo de esporte e transformou a vida de alguns concorrentes. Empresas, agências governamentais e pesquisadores postam conjuntos de dados na plataforma e convidam mais de um milhão de membros da Kaggle para discernir padrões e resolver problemas. Os vencedores obtêm glória, apontam para o ranking da Kaggle dos seus 66.000 cientistas de dados, e às vezes prêmios em dinheiro.
Sozinho e em pequenas equipes com colegas Kagglers, Titericz estima que ele ganhou cerca de US $ 100.000 em concursos que incluíram prevêem convulsões de ondas cerebrais para os Institutos Nacionais de Saúde, o preço dos tubos metálicos para Caterpillar e os valores das propriedades de aluguel para a Deloitte. O TSA e o site imobiliário Zillow estão executando concursos que oferecem prémios superiores a US $ 1 milhão.
O veterano Kagglers diz que as oportunidades que decorrem de um bom ranking geralmente são mais confiáveis do que os prêmios.
Os participantes dizem que aprendem novas habilidades de análise de dados e aprendizagem de máquinas. Além disso, os melhores artistas como os 95 "grandmasters" que os rankings de Kaggle são os talentos altamente procurados em uma ocupação crucial para a economia centrada em dados de hoje. Glassdoor declarou o cientista de dados o melhor trabalho na América nos últimos dois anos, com base em milhares de vagas, bons salários e alta satisfação no trabalho. Empresas de recrutamento grande e pequeno do campo fértil de solucionadores de problemas de Kaggle.
Em março, o Google veio chamar e adquiriu o próprio Kaggle. Ele foi integrado na divisão de computação em nuvem da empresa e começou a enfatizar recursos que permitem que pessoas e empresas compartilhem e testem dados e codem fora das competições também. O Google espera que outras empresas cheguem a Kaggle para as pessoas, o código e os dados de que precisam para novos projetos envolvendo aprendizado de máquinas - e executá-los na nuvem do Google.
Os grandes mestres de Kaggle dizem que são impulsionados tanto por uma compulsão para aprender a ganhar. O melhor leva extremos para fazer as duas coisas. Marios Michailidis, um número anterior já classificado em terceiro lugar, obteve o erro de ciência de dados depois de ouvir uma palestra sobre o empreendedorismo de um homem que obteve informações ricas em análise em corridas. Para Michailidis, o dinheiro não era a parte mais interessante. "Essa capacidade de explorar e prever o futuro pareceu uma superpotência para mim", diz ele. Michailidis ensinou-se a codificar, se juntou a Kaggle e, em pouco tempo, gastou o que ele estima que era 60 horas por semana em concursos - além de um trabalho de dia. "Foi muito agradável porque estava aprendendo muito", diz ele.
Michailidis desde então reduziu a cerca de 30 horas por semana, em parte devido ao impacto no corpo. Titericz diz que seu próprio empurrão para o topo do ranking de Kaggle, feito pouco depois do nascimento de sua segunda filha, causou algum atrito com sua esposa. "Ela ficaria louca comigo toda vez que toquei o computador", diz ele.
O Empreendedor SriSatish Ambati fez da Kagglers uma estratégia básica de seu arranque, o H2O, que faz ferramentas de ciência de dados para clientes, incluindo eBay e Capital One. Ambati contratou Michailidis e outros três grandes mestres depois de notar uma onda de downloads quando o software da H2O foi usado para ganhar um concurso Kaggle. Os vencedores normalmente compartilham seus métodos nos agitados fóruns do site para ajudar os outros a melhorar sua técnica.
As celebridades dos dados da H2O trabalham nos produtos da empresa, fornecendo expertise e um impulso de marketing semelhante a uma estrela esportiva que apoia uma tênis. "Quando enviamos um grande mestre a uma chamada do cliente, toda a equipe de ciência de dados quer estar lá", diz Ambati. "Steve Jobs teve uma sensação intestinal para os produtos; Os grandes mestres têm isso por dados. "Jeremy Achin, co-fundador da startup DataRobot, que compete com o H2O e também contratou grandes mestres, diz que os rankings altos de Kaggle também ajudam a eliminar os poseurs tentando explorar a falta de habilidades de dados. "Há muitas pessoas que se chamam cientistas de dados que não são capazes de entregar o trabalho real", diz ele.
Competition between people like Ambati and Achin helps make it lucrative to earn the rank of grandmaster. Michailidis, who works for Mountain View, California-based H2O from his home in London, says his salary has tripled in three years. Before joining H2O, he worked for customer analytics company Dunnhumby, a subsidiary of supermarket Tesco.
Large companies like Kaggle champs, too. An Intel job ad posted this month seeking a machine-learning researcher lists experience winning Kaggle contests as a requirement. Yelp and Facebook have run Kaggle contests that dangle a chance to interview for a job as a prize for a good finish. The winner of Facebook’s most recent contest last summer was Tom Van de Wiele, an engineer for Eastman Chemical in Ghent, Belgium, who was seeking a career change. Six months later, he started a job at Alphabet’s artificial-intelligence research group DeepMind.
H2O is trying to bottle some of the lightning that sparks from Kaggle grandmasters. Select customers are testing a service called Driverless AI that automates some of a data scientist’s work, probing a dataset and developing models to predict trends. More than 6,000 companies and people are on the waitlist to try Driverless. Ambati says that reflects the demand for data-science skills, as information piles up faster than companies can analyze it. But no one at H2O expects Driverless to challenge Titericz or other Kaggle leaders anytime soon. For all the data-crunching power of computers, they lack the creative spark that makes a true grandmaster.
“If you work on a data problem in a company you need to talk with managers, and clients,” says Stanislav Semenov, a grandmaster and former number one in Moscow, who is now ranked second. He likes to celebrate Kaggle wins with a good steak. “Competitions are only about building the best models, it’s pure and I love it.” On Kaggle, data analysis is not just a sport, but an art.
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Brasileiro é líder em ciência de dados.
https://www.baguete.com.br/noticias/30/10/2017/brasileiro-e-lider-em-ciencia-de-dados
https://www.baguete.com.br/noticias/30/10/2017/brasileiro-e-lider-em-ciencia-de-dados
Gilberto Titericz, um ex-engenheiro elétrico da Petrobrás, arrumou um emprego na sede do Airbnb em São Francisco, na Califórnia, através da participação no Kaggle, um site no qual os participantes competem resolvendo problemas relacionados a Big Data.
A história do brasileiro é tema de uma matéria da Wired.
Segundo publica a prestigiada revista de tecnologia, Titericz se tornou o número 1 no ranking do Kaggle no final de 2015 e pediu demissão do seu emprego na área de manutenção de sensores da estatal brasileira de petróleo para aceitar uma oferta de trabalho nos Estados Unidos.
A Petrobrás conseguiu manter o profissional um pouco mais, transferindo ele para um trabalho de cientista de dados em janeiro de 2016, mas as propostas de trabalho de empresas como Google e Tesla continuaram chegando até aceitar a proposta do Airbnb em fevereiro.
Titericz resolvia problemas no Kaggle no seu tempo livre, junto com outros 66 mil cientistas de dados, pela pontuação no ranking e também por prêmios em dinheiro, dos quais o brasileiro venceu US$ 100 mil.
Por meio do Kaggle, Titericz participou de grupos que usaram bases de dados disponibilizadas no site para prever coisas tão diferentes como o risco de ataques epiléticos para o National Institute of Health, o preço de tubos de metal para a Caterpillar e o valor dos aluguéis para a Deloitte.
Titericz é paranaense, formado na Universidade Tecnológica Federal do Paraná, onde fez um curso técnico em eletrônica, um de engenharia elétrica e um master em telemática.
O profissional passou pela Siemens, Nokia e Ambev antes de entrar na Petrobras em 2008.
De acordo com a Wired, os 95 líderes do ranking do Kaggle, os chamados grand masters, recebem com frequência ofertas de trabalho de empresas, que no momento passam por uma corrida atrás de profissionais para análise sofisticada de dados.
O Kaggle foi adquirido pelo Google em março para ser integrado na divisão de cloud do buscador.
A competição entre pessoas como Ambati e Achin ajuda a tornar lucrativo ganhar o cargo de grande mestre. Michailidis, que trabalha para a Mountain View, H2O, com sede na Califórnia, em sua casa em Londres, diz que seu salário triplicou em três anos. Antes de ingressar na H2O, trabalhou para a empresa de análise de clientes Dunnhumby, uma subsidiária do supermercado Tesco.
Grandes empresas, como os campeões de Kaggle, também. Um anúncio de emprego da Intel publicado neste mês buscando um pesquisador de aprendizagem em máquina lista experiência ganhando concursos Kaggle como um requisito. Yelp e Facebook executaram concursos de Kaggle que dão uma chance de entrevistar para um emprego como um prêmio por um bom acabamento. O vencedor do concurso mais recente do Facebook no verão passado foi Tom Van de Wiele, engenheiro da Eastman Chemical em Ghent, Bélgica, que estava buscando uma mudança de carreira. Seis meses depois, ele começou um trabalho no grupo de pesquisa de inteligência artificial Alphabet DeepMind.
H2O está tentando fazer uma garrafa de um raio que provoca os grandes mestres de Kaggle. Os clientes selecionados estão testando um serviço denominado AI sem driver que automatiza o trabalho de um cientista de dados, investigando um conjunto de dados e desenvolvendo modelos para prever as tendências. Mais de 6.000 empresas e pessoas estão na lista de espera para testar Driverless. Ambati diz que reflete a demanda por habilidades de ciência de dados, pois as informações se acumulam mais rapidamente do que as empresas podem analisá-la. Mas ninguém na H2O espera que o Driverless desafie Titericz ou outros líderes da Kaggle em breve. Para todo o poder de processamento de dados dos computadores, eles não possuem a centelha criativa que faz um verdadeiro mestre.
"Se você trabalha em um problema de dados em uma empresa, você precisa conversar com gerentes e clientes", diz Stanislav Semenov, um grande mestre e ex-número um em Moscou, que agora está em segundo lugar. Ele gosta de celebrar Kaggle ganha com um bom bife. "As competições são apenas sobre a construção dos melhores modelos, é pura e eu adoro." Na Kaggle, a análise de dados não é apenas um esporte, mas uma arte.
A história do brasileiro é tema de uma matéria da Wired.
https://www.wired.com/story/solve-these-tough-data-problems-and-watch-job-offers-roll-in/?mbid=nl_102817_daily_intro
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