educacao tech live rocketseat | guia de educacao tech live r

O que o material diz sobre educacao tech live rocketseat

O episódio sobre educacao tech live rocketseat abre assim: Olha, tem Luciano aí também, tem mais uma galera legal, vai falando oi aí para eu ver quem está aí hoje, pessoal, Amira, nome diferente, Ricardo, bom, e aí pessoal, como é que vocês estão, tudo bem, tudo tranquilo? A pessoa que eu trouxe para a gente conversar aqui, que vai mostrar um case, que vai mostrar muita coisa legal, mão na massa mesmo, é uma pessoa que não usa minoxidil, que não é patrocinado pela Manual e que está muito popular hoje aí nas redes sociais, fazendo um trabalho excelente. Joga CS ou já jogou o CS em alguma época da vida, eu fiquei sabendo que esse cara que eu vou chamar aqui no palco agora já trabalhou na GC e ele conhece tudo, ele sabe como que faz pra você ir pro level 20 de uma forma mais rápida, tá?

E a gente era considerado, tinha um termo no mercado que chamavam a gente que era modeleiros, que é a galera que cria funções matemáticas por meio dos dados que eram utilizados, às vezes dados planilhados ou dados que eram coletados em questionário e tal, para definir uma equação matemática que representasse aqueles dados. Então, por exemplo, o skill level lá da GC, o quanto que você ganhava de pontos quando você ganhava uma partida e o quanto que você perdia de pontos quando você perdia uma partida, a gente implementou um modelo de Machine Learning para definir esses pontos. Isso está extremamente associado ao seu negócio, porque você quer identificar quais são aquelas pessoas que têm maior chance de te pagar de volta e aquelas que têm menos para você, por exemplo, não emprestar dinheiro para quem vai te dar um calote.

A nossa comunidade tem crescido muito e, graças a ela, nós somos hoje Twitch Partner, que, para mim, é um reconhecimento muito, muito massa, que ajuda muito a gente conseguir alcançar mais e mais vidas e transformar essas vidas por meio do ensino. E mais recentemente, fui convidado para participar também do GitHub Stars, onde são 78 pessoas no mundo que têm a oportunidade de participar desse programa, e sou muito feliz e grato também pelo reconhecimento dado todo o material aberto que a gente disponibiliza pela comunidade, para a comunidade, e também os nossos repositórios de projetos abertos. Seguinte, aqui um pouco sobre a minha trajetória, a ideia não é eu ficar focado nisso daqui, não é a gente ficar trazendo a minha vida, mas é só para vocês terem ideia de há quanto tempo que eu estou trabalhando na área de dados.

Para `educacao-tech-live-rocketseat`, preserve só o que muda uma decisão observável esta semana. Se o trecho for opinião, rotule como opinião — não fabrique métrica ausente do áudio.

Mecanismo e restrição em educacao tech live rocketseat

No miolo do material de educacao tech live rocketseat, o mecanismo fica explícito: Eu tive a chance de construir áreas de dados, então na Gamers Club, como a gente mencionou aqui, tive a chance de construir e moldar a área de dados do zero, construindo todo o parque analítico dentro da AGC, contratando pessoas, desenvolvendo pessoas, liderando. Então, eu olhava tanto para a parte analítica, que era onde eu tinha um background mais forte, mas também fui para a parte de engenharia de dados, construindo realmente todo o parque de Data Lake, Lake House, todas essas firulas que a gente acaba ouvindo muito hoje. Isso aí, 1 sobre 5, perfeito Aí vou dar mais uma dica Ela é suculenta E aí eu sei, vai ter gente no chat Falando, tá, mas não sei que tal fruta é suculenta ou não Beleza, vamos brincar que eu estou tirando aqui as certas, beleza?

E se a gente pudesse dividir então essa tabela, a gente pode chamar essa galerinha aqui de atributos, é um termo que normalmente a galera usa, a galera mais da computação usa esse nome, que em inglês é feature, ou galera estatística chama isso de co-variável, ou variáveis explicativas preditoras independentes. Mas é muito provável que ela fale maçã, porque é redonda, é vermelha, é do tamanho mais ou menos de uma maçã, talvez um pouquinho menor, um pouquinho, não sei, textura talvez um pouco diferente, mas ela só conhece o que foi apresentado para ela. Então eu não preciso programar e definir vários ifs, eu escrever os ifs, eu deixo com que a máquina descubra quais são esses ifs, e a gente vai fazer isso junto, tenho certeza que todo mundo vai entender, e a gente vai fazer da melhor forma possível, que é tomando cerveja, beleza?

Três tipozinhos de cerveja A gente tem uma Weissbier Que é essa daqui Essa daqui, ó Weissbier A gente tem a Pale Ale Nem sei se eu tô falando certo E a Pilsen Que é a nossa cervejinha aí Braminha Aquela que a gente toma no churrasquinho de domingo Minha braminha querida, minha antártica. Né, tem o copo se é mug ou se é um pint, tem a textura ali, a coloração, né, o formato do copo, a cor, a espuma, beleza, e tem uma, essa quente e frio é boa, né, ô Thaís, Thaís, eu como estatístico, eu sou um excelente designer, então isso aqui é o gelinho, de fato, você acertou, é a temperatura que a gente tá servindo, né, tem uma que tá mais geladinha e uma que tá menos geladinha. E vai colocar aqui só que a gente consegue separar consigo porque tem características diferentes exatamente exatamente mas qual característica e qual características será é mesmo que você falou ainda consigo olhar para cor a cor é diferente eu já descarto algumas igual você fez lá pô né tá um vai aparecer mas eu não sei onde você quer chegar agora mas vamos lá então me ajuda aqui se a gente pegar a cor você sugeriu a cor aí eu vou colocar todas que são mais um tom mais né denso assim mas como é que fala tem um tem um nome isso mais encorpado, de um lado e colocar as outras que são mais mais branquinhas, mais clarinhas pro outro.

Para `educacao-tech-live-rocketseat`, preserve só o que muda uma decisão observável esta semana. Se o trecho for opinião, rotule como opinião — não fabrique métrica ausente do áudio.

Decisões práticas ligadas a educacao tech live rocketseat

As decisões práticas que aparecem quando o tema é educacao tech live rocketseat: Todo mundo quer do copo ali que parece um paint né a nossa tulipinha famosa tulipa colocar para um lado e as que são ali a caneca mandar para o outro não separa melhor do que a cor que você acha é uma categoria diferente Ok pode ser também pode ser porque se eu colocar todas as que são mais densas aqui né para um lado eu vou ter dos três tipos ainda certo e as amarelas também agora se eu Tchau. Temperatura é God A temperatura Todo mundo que é um pouquinho mais quente Vai pra um lado Aqui eu tenho 100% da pilsen Ou seja, só tem pilsen Só tem pilsen aqui desse lado Se eu chegar pra você então no bar E eu ver que um copo O formato do copo é uma uma caneca, e não está tão gelada assim, o que você vai me dizer? Perfeito a gente chama isso aqui ó isso aqui isso aqui de nó puro então eu tenho pureza aqui dentro não tem como ter nada diferente do que tá aí né não tipo a pilsen é pilsen agora eu consegui separar isolar completamente as minhas cervejas né e agora vamos para o outro lado que que separa aqui.

Só a temperatura, gole demais Então a temperatura ali A Weissbier vai ali pro menos 1 E a Pale Ale vai pros menos 5 Então se eu tenho Um copo que é minha tulipinha lá O pint E tá trincando de gelado Que cerveja que é essa? Isso que é muito da hora, porque a gente quando for querer prever churn, quando a gente for querer prever, por exemplo, inadimplência, se a pessoa vai ser inadimplente ou não, se a pessoa vai fazer, sei lá, alguma ação, ou qualquer outra coisa que a gente for querer criar uma fórmula, vai ter informação que não vai ajudar a gente. Então, depois que a gente foi lá, fez um puta trabalho exaustivo de coletar informações do usuário, traquear um monte de coisa no nosso site para ver o que o usuário está usando, o que o usuário não está usando, criou um monte de tabela, desnormalizou o banco.

Para fazer um monte de gincana ali e tentar trazer mais informação do usuário, quando a gente chega na hora de construir um modelo, a gente fala, pô, são poucas as variáveis que estão ajudando a gente a realmente entender por que o usuário não está avançando no curso, por que o usuário ainda está cancelando a assinatura e assim por diante. Cria uma tabela, olha só a gente cria uma tabela, então aqui eu tenho o ID da cerveja eu fui lá e criei um ID para representar minha cerveja, um incremental ID, aqui e aí eu tenho as características dela, eu tenho a temperatura que ela deve ser servida eu tenho o copo que ela deve ser servida, eu tenho aqui se ela faz espuma ou não, e aqui eu tenho a tonalidade dela, a cor dela, né e por fim, qual que é realmente o tipo dela, tá então olha só que legal A gente tem sempre, a gente sempre volta para essa questão da tabela. Não não é isso sempre fechado fechado então vamos lá opa mesmo mesmo uma coisa Bora para o código acho que esse daqui eu vou passar esqueci de tirar a gente pode ir para o código é que eu não sei se eu tô com os dados que eu tô com os dados aqui mas eu posso mostrar como que a máquina queria aquilo lá show aí manda ela tem uma pergunta aqui ó o o fei perguntou sempre a gente todas as características até o final, igual você falou ali, por exemplo, a espuma nem foi testada.

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Onde o fluxo de educacao tech live rocketseat quebra

Onde o fluxo costuma quebrar, segundo a fonte de educacao tech live rocketseat: Mas a gente vai ver que dá para a gente também usar a máquina, esse tipo, essa mesma técnica, chamada árvore de decisão, para descobrir associações, descobrir também, por exemplo, uma descrição do nosso dado, saber o que existe no nosso dado que pode ter algumas relações que estão passando despercebidas. E aí vamos lá, então a gente tem aqui o nosso dataset, o dataset é gigante, acho que ele tem mais de meio milhão de linhas, eu posso depois divulgar ele para vocês também, isso aqui foi um processo seletivo que eu fiz lá em 2017, 2018, sei lá. Vamos fazer um treinamento, vamos fazer uma reciclagem, vou te colocar num programa de liderança aqui, colocar num plano de reversão, e aí daqui seis meses a gente faz um novo feedback para ver se faz sentido cada um seguir seu caminho, né?

Ou seja, a estatura entre 180 e 245 E 180 555 Com peso Menor do que esse Eu tenho uma taxa de defeituoso gigante Ou seja O problema galera Não está com o General Jedi É que o General Jedi recebeu um slot cagado de clone Deu para entender? Recebeu um lote cagado E o RH está dando em cima deles De graça Porque na verdade eles estão recebendo Uns clones meio zoados Então a nossa decisão muda E essa que é a loucura A decisão muda A decisão de mandar a Shakti e o Yoda embora Vaza, vai pro exílio Muda, a gente tá falando Pô, calma aí, deu algum B.O. Excelente pergunta mas a resposta como todo sênior é depende perfeito, valeu aí diagnóstico de câncer, outra coisa cara, o que será que custa mais o que será que é mais foda eu dar um falso positivo ou um falso negativo Eu falar para uma pessoa que ela não tem câncer Quando na verdade ela tem Ou eu falar que ela tem câncer e ela não tem O que é pior?

Aí é uma decisão muito ali do negócio Do que a literatura médica Vai dizer em relação a isso O que o conselho de ética vai dizer em relação a isso Porque aí dependendo Do que é pior O que é mais crítico O seu ponto de corte vai ser diferente A sua métrica de avaliação vai ser diferente Vai ser mais rigorosa não com o seu modelo Beleza? Gravidez, eu gosto de colocar gravidez porque por exemplo, teste de gravidez que você vai na farmácia, pode ser considerado um modelo, porque você vai lá, compra faz o teste, e aí você vai dizer, por exemplo, uma probabilidade se a pessoa está grávida ou não existe um risco de você falar que a pessoa está grávida e na verdade ela não está e também o contrário, por isso tem gente que compra três testes, né? O teste de gravidez é um bom exemplo porque ele não tem uma questão computacional por trás de um algoritmo, mas ele funciona tal qual um classificador, tal qual um próprio algoritmo do que a gente está falando aqui.

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Como explicar educacao tech live rocketseat sem hype

Traduzindo o trecho de educacao tech live rocketseat para quem não viu o vídeo: Mas pra eu pegar e descobrir no RP, lá da do Conselho Jedi da República, qual que é o clone que tá com qual general Jedi e qual que é o peso dele, a estatura dele, o par de tênis que ele usa, etc. Vai nada a beleza beleza então tá aí que que é isso não foi para outro canto pera aí aqui então eu vou fazer o download tá aqui download da tá sete é data sete é zip ele jogou lá para um canto agora vai ficar feio pera aí ah tá tá aqui então eu vou extrair esse cara extrair tem como extrair para algum lugar vou estar para minha pasta área de trabalho aqui ó eu vou criar um cara novo uma pasta nova chamada rocket-sit.ml e aí extrair foi lá fechar mostrar aqui está aqui ó eu tô aqui na minha área de trabalho numa pasta chamada rocket-sit.ml e tem esse arquivo csv aqui ó beleza E aí vamos entender como é que a gente cria um algoritmo aqui e eu vou abrir o verso se cold cold. Só para gente ver tá aí vou dar uns uns para ficar mais claro vamos tirar o copilot senão ele vai entregar o jogo para gente nós que a gente quer e tá aqui então olha só a gente tem um data set que tá ali já eu vou criar aqui ó o meu trem.

Então eu tenho aqui a data, o ID do usuário, quantas transações o usuário fez, quantidade de dias que o usuário teve interação comigo, quantas transações por dia esse usuário fez em média, qual calçado de pontos do usuário, quantos pontos positivos ele fez, quantos pontos negativos ele fez, quantidade de dias desde a última interação. Mesma ideia eu poderia ter aqui, quantos vídeos a pessoa assistiu nos últimos dias quantos dias nos últimos 30 dias essa pessoa logou quantos minutos de vídeo ela assistiu faz quanto tempo que ela não assiste vídeo, faz quanto tempo que ela é usuário nosso, qual que é o saldo de, aí é que esses D28 é sempre olhando, tipo, pros últimos 28 dias pros últimos 40 dias e assim por diante Então, de tudo que ela fez nos últimos 28 dias, isso é quanto do percentual da vida dela inteira? Então eu tenho que usar esse mesmo racional para construir a base do passado e falar assim, mano, lá atrás, há um ano atrás, quem que no 1º de janeiro, como é que essa pessoa estava e no dia 30 de janeiro, como é que ela ficou, sacou?

Ponto deixa eu ver aqui, plot tree acho que é plot tree, e aí árvore, vamos colocar que mais aqui, o max def, pra não ficar muito grande vamos colocar 3 e features, feature names vai ser x underline train ponto columns, acho que é isso vamos ver se vai, olha que doideira Aqui vai ficar meio zoado aqui por causa do PLT.Figure. O fixar esse big size vamos colocar 8 por 8 não adianta carai eu tô conseguindo dar zoom agora foi ó olha só primeira variável que ele tá usando é quantidade dias nos últimos 14 ou seja nos últimos 14 dias Quantas vezes a pessoa apareceu? Faz o seguinte garante que tem pelo pelo menos 25 pessoas 25 amostras em um nó então quando você chegar no bloco tem 25 a moça é para de descer velho chega de if tá bom tá bom para aí e aí a gente consegue ter um algoritmo que eu perco a performance lá na minha base de treino porque agora não tô fechando isso de fitar, não estou overfitando.

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Checklist observável para educacao tech live rocketseat

Para fechar o ciclo de educacao tech live rocketseat com evidência do próprio material: Então assim a ideia é você serializar esse modelo, você criar um binário desse modelo que ele vira um artefato de fato e aí você usa ele numa aplicação, seja ela uma aplicação desktop ou também, por exemplo, numa API. Então você invoca esse modelo numa API, ele vira, você invoca o artefato, né, e esse artefato vai pra memória da aplicação e aí você usa, igual eu fiz aqui o ponto predict ali você usa isso, por exemplo num microserviço com FastAPI, com Flask com Django, aonde ele vai responder uma requisição, por exemplo. Beleza, pessoal, vamos encerrando então, a última mensagem vai ficar no chat, é o link lá dos 15% off que eu comentei pra vocês que querem começar a estudar a área de dados, ou a área de programação em geral.

Olha, tem Luciano aí também, tem mais uma galera legal, vai falando oi aí para eu ver quem está aí hoje, pessoal, Amira, nome diferente, Ricardo, bom, e aí pessoal, como é que vocês estão, tudo bem, tudo tranquilo? A pessoa que eu trouxe para a gente conversar aqui, que vai mostrar um case, que vai mostrar muita coisa legal, mão na massa mesmo, é uma pessoa que não usa minoxidil, que não é patrocinado pela Manual e que está muito popular hoje aí nas redes sociais, fazendo um trabalho excelente. Joga CS ou já jogou o CS em alguma época da vida, eu fiquei sabendo que esse cara que eu vou chamar aqui no palco agora já trabalhou na GC e ele conhece tudo, ele sabe como que faz pra você ir pro level 20 de uma forma mais rápida, tá?

E a gente era considerado, tinha um termo no mercado que chamavam a gente que era modeleiros, que é a galera que cria funções matemáticas por meio dos dados que eram utilizados, às vezes dados planilhados ou dados que eram coletados em questionário e tal, para definir uma equação matemática que representasse aqueles dados. Então, por exemplo, o skill level lá da GC, o quanto que você ganhava de pontos quando você ganhava uma partida e o quanto que você perdia de pontos quando você perdia uma partida, a gente implementou um modelo de Machine Learning para definir esses pontos. Isso está extremamente associado ao seu negócio, porque você quer identificar quais são aquelas pessoas que têm maior chance de te pagar de volta e aquelas que têm menos para você, por exemplo, não emprestar dinheiro para quem vai te dar um calote.

Para `educacao-tech-live-rocketseat`, preserve só o que muda uma decisão observável esta semana. Se o trecho for opinião, rotule como opinião — não fabrique métrica ausente do áudio.

Sinais de progresso em educacao tech live rocketseat

Mais um recorte útil sobre educacao tech live rocketseat antes de virar padrão do time: A nossa comunidade tem crescido muito e, graças a ela, nós somos hoje Twitch Partner, que, para mim, é um reconhecimento muito, muito massa, que ajuda muito a gente conseguir alcançar mais e mais vidas e transformar essas vidas por meio do ensino. E mais recentemente, fui convidado para participar também do GitHub Stars, onde são 78 pessoas no mundo que têm a oportunidade de participar desse programa, e sou muito feliz e grato também pelo reconhecimento dado todo o material aberto que a gente disponibiliza pela comunidade, para a comunidade, e também os nossos repositórios de projetos abertos. Seguinte, aqui um pouco sobre a minha trajetória, a ideia não é eu ficar focado nisso daqui, não é a gente ficar trazendo a minha vida, mas é só para vocês terem ideia de há quanto tempo que eu estou trabalhando na área de dados.

Eu tive a chance de construir áreas de dados, então na Gamers Club, como a gente mencionou aqui, tive a chance de construir e moldar a área de dados do zero, construindo todo o parque analítico dentro da AGC, contratando pessoas, desenvolvendo pessoas, liderando. Então, eu olhava tanto para a parte analítica, que era onde eu tinha um background mais forte, mas também fui para a parte de engenharia de dados, construindo realmente todo o parque de Data Lake, Lake House, todas essas firulas que a gente acaba ouvindo muito hoje. Isso aí, 1 sobre 5, perfeito Aí vou dar mais uma dica Ela é suculenta E aí eu sei, vai ter gente no chat Falando, tá, mas não sei que tal fruta é suculenta ou não Beleza, vamos brincar que eu estou tirando aqui as certas, beleza?

E se a gente pudesse dividir então essa tabela, a gente pode chamar essa galerinha aqui de atributos, é um termo que normalmente a galera usa, a galera mais da computação usa esse nome, que em inglês é feature, ou galera estatística chama isso de co-variável, ou variáveis explicativas preditoras independentes. Mas é muito provável que ela fale maçã, porque é redonda, é vermelha, é do tamanho mais ou menos de uma maçã, talvez um pouquinho menor, um pouquinho, não sei, textura talvez um pouco diferente, mas ela só conhece o que foi apresentado para ela. Então eu não preciso programar e definir vários ifs, eu escrever os ifs, eu deixo com que a máquina descubra quais são esses ifs, e a gente vai fazer isso junto, tenho certeza que todo mundo vai entender, e a gente vai fazer da melhor forma possível, que é tomando cerveja, beleza?

Para `educacao-tech-live-rocketseat`, preserve só o que muda uma decisão observável esta semana. Se o trecho for opinião, rotule como opinião — não fabrique métrica ausente do áudio.

Recortes adicionais da fonte sobre educacao tech live rocketseat

Estes trechos reforçam o raciocínio de `educacao-tech-live-rocketseat` sem resumo genérico:

Olha, tem Luciano aí também, tem mais uma galera legal, vai falando oi aí para eu ver quem está aí hoje, pessoal, Amira, nome diferente, Ricardo, bom, e aí pessoal, como é que vocês estão, tudo bem, tudo tranquilo? A pessoa que eu trouxe para a gente conversar aqui, que vai mostrar um case, que vai mostrar muita coisa legal, mão na massa mesmo, é uma pessoa que não usa minoxidil, que não é patrocinado pela Manual e que está muito popular hoje aí nas redes sociais, fazendo um trabalho excelente. Joga CS ou já jogou o CS em alguma época da vida, eu fiquei sabendo que esse cara que eu vou chamar aqui no palco agora já trabalhou na GC e ele conhece tudo, ele sabe como que faz pra você ir pro level 20 de uma forma mais rápida, tá?

E a gente era considerado, tinha um termo no mercado que chamavam a gente que era modeleiros, que é a galera que cria funções matemáticas por meio dos dados que eram utilizados, às vezes dados planilhados ou dados que eram coletados em questionário e tal, para definir uma equação matemática que representasse aqueles dados. Então, por exemplo, o skill level lá da GC, o quanto que você ganhava de pontos quando você ganhava uma partida e o quanto que você perdia de pontos quando você perdia uma partida, a gente implementou um modelo de Machine Learning para definir esses pontos. Isso está extremamente associado ao seu negócio, porque você quer identificar quais são aquelas pessoas que têm maior chance de te pagar de volta e aquelas que têm menos para você, por exemplo, não emprestar dinheiro para quem vai te dar um calote.

A nossa comunidade tem crescido muito e, graças a ela, nós somos hoje Twitch Partner, que, para mim, é um reconhecimento muito, muito massa, que ajuda muito a gente conseguir alcançar mais e mais vidas e transformar essas vidas por meio do ensino. E mais recentemente, fui convidado para participar também do GitHub Stars, onde são 78 pessoas no mundo que têm a oportunidade de participar desse programa, e sou muito feliz e grato também pelo reconhecimento dado todo o material aberto que a gente disponibiliza pela comunidade, para a comunidade, e também os nossos repositórios de projetos abertos. Seguinte, aqui um pouco sobre a minha trajetória, a ideia não é eu ficar focado nisso daqui, não é a gente ficar trazendo a minha vida, mas é só para vocês terem ideia de há quanto tempo que eu estou trabalhando na área de dados.

Eu tive a chance de construir áreas de dados, então na Gamers Club, como a gente mencionou aqui, tive a chance de construir e moldar a área de dados do zero, construindo todo o parque analítico dentro da AGC, contratando pessoas, desenvolvendo pessoas, liderando. Então, eu olhava tanto para a parte analítica, que era onde eu tinha um background mais forte, mas também fui para a parte de engenharia de dados, construindo realmente todo o parque de Data Lake, Lake House, todas essas firulas que a gente acaba ouvindo muito hoje. Isso aí, 1 sobre 5, perfeito Aí vou dar mais uma dica Ela é suculenta E aí eu sei, vai ter gente no chat Falando, tá, mas não sei que tal fruta é suculenta ou não Beleza, vamos brincar que eu estou tirando aqui as certas, beleza?

E se a gente pudesse dividir então essa tabela, a gente pode chamar essa galerinha aqui de atributos, é um termo que normalmente a galera usa, a galera mais da computação usa esse nome, que em inglês é feature, ou galera estatística chama isso de co-variável, ou variáveis explicativas preditoras independentes. Mas é muito provável que ela fale maçã, porque é redonda, é vermelha, é do tamanho mais ou menos de uma maçã, talvez um pouquinho menor, um pouquinho, não sei, textura talvez um pouco diferente, mas ela só conhece o que foi apresentado para ela. Então eu não preciso programar e definir vários ifs, eu escrever os ifs, eu deixo com que a máquina descubra quais são esses ifs, e a gente vai fazer isso junto, tenho certeza que todo mundo vai entender, e a gente vai fazer da melhor forma possível, que é tomando cerveja, beleza?

Três tipozinhos de cerveja A gente tem uma Weissbier Que é essa daqui Essa daqui, ó Weissbier A gente tem a Pale Ale Nem sei se eu tô falando certo E a Pilsen Que é a nossa cervejinha aí Braminha Aquela que a gente toma no churrasquinho de domingo Minha braminha querida, minha antártica. Né, tem o copo se é mug ou se é um pint, tem a textura ali, a coloração, né, o formato do copo, a cor, a espuma, beleza, e tem uma, essa quente e frio é boa, né, ô Thaís, Thaís, eu como estatístico, eu sou um excelente designer, então isso aqui é o gelinho, de fato, você acertou, é a temperatura que a gente tá servindo, né, tem uma que tá mais geladinha e uma que tá menos geladinha. E vai colocar aqui só que a gente consegue separar consigo porque tem características diferentes exatamente exatamente mas qual característica e qual características será é mesmo que você falou ainda consigo olhar para cor a cor é diferente eu já descarto algumas igual você fez lá pô né tá um vai aparecer mas eu não sei onde você quer chegar agora mas vamos lá então me ajuda aqui se a gente pegar a cor você sugeriu a cor aí eu vou colocar todas que são mais um tom mais né denso assim mas como é que fala tem um tem um nome isso mais encorpado, de um lado e colocar as outras que são mais mais branquinhas, mais clarinhas pro outro.

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