A chave para uma transição de carreira eficiente não é consumir o máximo de conteúdo, mas seguir um roteiro estruturado que priorize as habilidades demandadas pelo mercado. Esta parte do guia apresenta uma estratégia objetiva para você montar seu plano de estudos.
Depois de escolher o caminho profissional, chega o momento de construir a base que sustentará toda a sua trajetória no mundo dos dados. Essa base é formada por duas dimensões complementares: as competências técnicas que permitem executar o trabalho e as competências comportamentais que determinam o impacto que você será capaz de gerar. Entender e desenvolver ambas é o que diferencia quem apenas ocupa uma função de quem realmente evolui, cresce e se torna indispensável.
Na migração de carreira, a bagagem profissional já adquirida não é uma desvantagem a ser superada, mas sim o principal diferencial a ser destacado. A migração de carreira não é sobre apagar o passado, mas sobre adicionar uma nova e poderosa camada de habilidades analíticas a uma base de experiência já consolidada. Vamos seguir com o guia para ajudar você a compreender como realizar a migração de carreira e conquistar seu lugar na área de dados, agora com Autoconhecimento e Decisão – Qual Caminho Seguir?
Este guia foi elaborado como um mapa detalhado para profissionais de outras áreas que desejam realizar uma migração de carreira bem-sucedida para o universo dos dados. Vamos começar com a Parte 1 (de um total de 6) compreendendo o ecossistema de dados e mapeando as funções.
A DSA oferece atualmente 3 opções de treinamentos: Cursos Individuais, Formações e Programas de Pós-Graduação Lato Sensu.
Trabalhar com Inteligência Artificial parece, à primeira vista, algo limitado à programação. Muitos acreditam que basta dominar Python, algumas bibliotecas e treinar modelos para construir uma carreira sólida. Na prática, o mercado mostra outra realidade.
A popularização de aplicativos de Inteligência Artificial dentro das empresas trouxe velocidade, eficiência e novas possibilidades de automação. Mas, junto com essas vantagens, surgiu um problema que muita gente prefere ignorar: a segurança.
A sensação é que a Inteligência Artificial invadiu nossas vidas da noite para o dia. De repente, ela está nos aplicativos, no trabalho e até decidindo o que vamos assistir depois do jantar. Mas, ao contrário do que parece, essa onipresença não foi um passe de mágica. O que vivemos hoje é o clímax de uma “tempestade perfeita” que uniu quatro ingredientes fundamentais.
Raciocínio, Planejamento e Uso de Ferramentas são os três pilares que transformam um modelo de linguagem comum em um verdadeiro Agente de IA autônomo. Esses elementos representam o ciclo de “pensar, planejar e agir”. Vamos detalhar cada um deles. Antes disso tenha em mente que “pensar, planejar e agir” é apenas abstração. Modelos de IA nada mais são do que Matemática e Estatística via programação sendo executados no computador.
As organizações devem parar de tratar o RAG como um experimento de IA “plug-and-play” e começar a tratá-lo como o que ele é: Infraestrutura de dados de missão crítica.
O data poisoning transforma a maior força de um LLM, sua capacidade de aprender com vastas quantidades de dados, em sua maior fraqueza. Não é apenas uma falha técnica; é uma vulnerabilidade de segurança fundamental que pode ser usada para sabotagem, espionagem e disseminação de desinformação. Preparamos um artigo completo explicando sobre o tema. Confira.
Sendo o Pensamento Crítico uma das mais importantes habilidades em Ciência de Dados, como desenvolver essa habilidade? É o que vamos trazer agora nesse artigo com 5 dicas para você.
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