Fundamentos de Linguagem Python – Do Básico a Aplicações de IA
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Trilha de Aprendizagem da Formação IA Aplicada a Finanças 4.0
Descrevemos aqui para você a trilha de aprendizagem da Formação IA Aplicada a Finanças 4.0, incluindo os cursos de bônus.
Guia Definitivo Para o Tratamento de Valores Ausentes em Data Science – Técnicas Especializadas
Nem todos os dados são tabulares e independentes. Estruturas de dados específicas, como séries temporais e variáveis categóricas, exigem abordagens de imputação para os valores ausentes que respeitem sua natureza intrínseca. Isso é o que veremos agora na quinta e penúltima parte do Guia Definitivo Para o Tratamento de Valores Ausentes em Data Science.
Guia Definitivo Para o Tratamento de Valores Ausentes em Data Science – Estratégias Avançadas
Enquanto a imputação univariada (que vimos na Parte 3 deste guia) “preenche” os dados, a imputação multivariada tenta “prever” os valores ausentes de forma mais inteligente, utilizando as relações entre as variáveis. Esta abordagem é fundamentalmente mais robusta, especialmente em cenários MAR. Mas, como a imputação multivariada é mais avançada, ela também pode trazer um pouco mais de complexidade em muitos casos. Vejamos as principais técnicas nessa categoria.
Guia Definitivo Para o Tratamento de Valores Ausentes em Data Science – Estratégias Fundamentais
As Estratégias Fundamentais são as abordagens mais diretas e comuns para lidar com valores ausentes. Embora sua simplicidade seja atraente, elas vêm com suposições fortes e desvantagens significativas que devem ser cuidadosamente consideradas. Aproveite este incrível guia agora com a Parte 3.
Guia Definitivo Para o Tratamento de Valores Ausentes em Data Science – Os Três Mecanismos de Ausência de Dados
A decisão mais importante no tratamento de dados ausentes não é qual algoritmo ou técnica usar, mas sim qual suposição fazer sobre por que os dados estão faltando. A teoria estatística classifica a ausência de dados em três mecanismos. Entender essa taxonomia é a base para qualquer abordagem metodologicamente sólida.
Guia Definitivo Para o Tratamento de Valores Ausentes em Data Science – Anatomia dos Valores Ausentes
Este guia definitivo foi elaborado para ser seu recurso completo sobre o o tratamento de valores ausentes. Iremos além das soluções rápidas e mergulharemos fundo na teoria estatística que governa a ausência de dados. Em seguida, traduziremos essa teoria em estratégias práticas. Ao final deste guia, você estará equipado não apenas para aplicar técnicas de tratamento, mas para justificar suas escolhas, compreendendo os trade-offs e tomando decisões informadas que fortalecem a robustez e a confiabilidade de seus projetos.
Módulo Gratuito de Bônus – Administração de Sistema Operacional Linux com Docker e Kubernetes
O módulo de Administração de Sistema Operacional Linux com Docker e Kubernetes é um Curso Bônus Gratuito e Exclusivo Para os Alunos das Formações 4.0 e Programas de Pós-Gradução DSA.
Desvendando Hiperparâmetros: O Guia Definitivo Para Otimizar Modelos de Machine Learning
Dominar a otimização de hiperparâmetros é o que eleva um profissional de “alguém que executa modelos” para “alguém que constrói soluções de Machine Learning”. É uma competência que combina compreensão teórica profunda, intuição prática e rigor de engenharia. Este guia traz o que você precisa saber sobre o tema.
A Inteligência Artificial Pode Ser Mais Eficiente Que os Humanos no Sistema Judiciário?
A Inteligência Artificial deve substituir muitos empregos humanos no futuro, mas advogados e juízes deveriam estar entre eles? Aqui, exploramos onde a IA já está sendo usada em sistemas judiciários em todo o mundo e discutimos se ela deve desempenhar um papel mais amplo. A Inteligência Artificial Pode Ser Mais Eficiente Que os Humanos no Sistema Judiciário?
O Analytics Engineer em Relação a Outras Funções em Ciência de Dados
Neste artigo comparamos o Analytics Engineer com outras funções em Ciência de Dados e trazemos algumas dicas sobre qual a carreira ideal para você.
10 Aplicações de Machine Learning em Supply Chain
Que Machine Learning está revolucionando o mundo como conhecemos e automatizando as mais variadas tarefas nos mais variados setores, já não é novidade para ninguém. Mas uma área vem colhendo cada vez mais benefícios de aplicações baseadas em Machine Learning: Supply Chain (ou Cadeia de Suprimentos). Neste artigo, vamos listar 10 Aplicações de Machine Learning em Supply Chain.
O Arquiteto da Eficiência Inteligente: O Que Faz um AI Automation Engineer no Dia a Dia?
Em um mundo inundado por informações e pela promessa da Inteligência Artificial, surge um profissional fundamental para conectar o potencial da tecnologia à realidade das empresas: o AI Automation Engineer, ou Engenheiro de Automação com IA.
Aplicações de Inteligência Artificial com Reinforcement Learning
Reinforcement Learning (Aprendizado por Reforço) é uma abordagem de aprendizado de máquina na qual um agente aprende a tomar decisões interagindo com um ambiente, recebendo recompensas ou punições de acordo com as ações realizadas.
IA e Fluxos Cognitivos Para Automação de Processos de Negócios (BPA) com n8n
O n8n é uma plataforma de automação de fluxos de trabalho especialmente pensada para quem busca flexibilidade, controle dos dados e liberdade na criação de integrações. Trata‑se de um software source‑available sob licença fair‑code, de código aberto parcialmente protegido, que pode ser hospedado no seu servidor ou usado na versão gerenciada na nuvem. A versão para uso local é gratuita.