Poeminha

Estava lembrando de quando era criança
Tinha muitos jardins e terra na minha vida
Na casa das minhas avós, tinha o quintal
Na minha casa sempre teve terra.
Eu lembro que eu afogava os tatu-bola, tadinhos
Aonde eu ia, tinha terra

Tinha bicho de pé, olho de peixe, sola do pé grossa
Tinha sítio, fazenda
Como era gostoso
Mas parece que minha cabeça nunca estava lá, depois de uma certa idade
Estava sempre pra frente, sempre pensando que depois ia ser melhor
Eu acho que depois que isso aconteceu, tudo acabou
Eu às vezes estava aonde estava, mas muitas vezes estava no vazio do futuro que nunca chegou
E se chegou eu não lembrava mais

Faltou algo na minha formação, faltou algo que já não sei descrever
Não sei explicar, mas é minha falta de passado, de caminho, de intenção
E hoje já não sei mais aonde estou nem porquê
Fui indo

E hoje eu daria tudo pra pisar naquela terra, sentindo aquele sol
E vendo os tatus-bola saindo da terra
As formigas levando suas folhas
Enquanto o mundo andava, eu vivia ali
Agora ando com o mundo, mas não vivo mais

Where are the new leaders?

Sometimes, I think I’m tired.

So a question comes to mind: Tired of what? I don’t wake up very early. I’ve tried, but I can’t. I don’t clear land, and I don’t rely on hard physical labor to survive.

Then I remember Álvaro de Campos:

No, it’s not tiredness…
It’s a kind of disgusted disillusionment,
A failure to conceive, an unnecessary excess,
Or a subconscious consequence.

It’s a heavy disillusionment. Seeing so many capable people, whom I thought were more capable than me, acting like children, asking for homework. “The teacher didn’t give any homework, just asked us to study, so I don’t know what to do” – that’s the situation I find myself in, and the kind of leader I have to enlighten.

And then the youngest student, enthusiastic and still aware, suggests something useful. (Well, my hope returns). But what the hell is that older, theoretically knowledgeable student thinking?

“I don’t agree with the suggestion; I’m tired of arguing, someone has to decide.”

Just like a kid who is hungry and expects her mother to decide what to eat. There I was, desperate for someone to take charge of the situation, and I’m faced with this childishness.

My first impulse was to say: well, I expected you to take the reins, organize your team, and solve the problem. But that was asking too much.

All this situation left me with some thoughts:

Where are today’s leaders? Where is that confident young man or woman who puffs up their chest and says, “Leave it to me”?

One day, I was the one who stepped up. I stepped up more than once. I didn’t complain, I didn’t run away. I just did it, and here I am, with no one left to talk to.

Where are the new leaders? Please let me know.

Exportar todos os usuários ativos do AD

Exportar usuários do AD pode ser chato, principalmente por causa do encoding e filtragem. O comando abaixo do powershell já tem tratamento de encoding e filtro de usuários ativos. \o/

get-aduser -filter 'enabled -eq $true' -Properties * | select displayname, city, company, department, EmailAddress, telephonenumber | export-csv -path .\export-all.csv -Encoding UTF8 -Force

Plano de qualidade e outras ações para limpeza de dados

É difícil imaginar que um prato feito com ingredientes de má qualidade possa ser saboroso. Obviamente a receita, o talento do cozinheiro e os instrumentos da cozinha podem fazer diferença, mas no final do dia tudo começa por ingredientes de boa qualidade. E assim também o é com dados. O primeiro fator de sucesso para análises estatísticas e execução de modelos de machine learning são dados limpos e de qualidade. Uma outra forma de colocar essa verdade é o famoso (ou infame talvez?) dito: “garbage in, garbage out“. Ao efetuarmos quaisquer processos, sejam eles análises informativas, preditivas ou prescritivas, baseados em informações qualidade duvidosa, estaremos colocando em risco a confiabilidade dos resultados, o que no limite pode resultar em perdas financeiras, dependendo do tipo de decisão que o processo de dados vai apoiar.

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