Nos últimos anos, houve uma mudança significativa no mercado de trabalho, com um número cada vez maior de profissionais migrando para a área de Ciência de Dados. Esta transição não é surpreendente, dado o enorme potencial e vantagens que uma carreira em Ciência de Dados oferece.
Além de apresentar a lógica dos processos seletivos, o curso aprofunda aspectos comportamentais e estratégicos. O aluno passa a compreender como construir uma narrativa profissional consistente, alinhar expectativas com o mercado, preparar-se para entrevistas técnicas e comportamentais e evitar erros comuns que comprometem boas oportunidades, mesmo quando o conhecimento técnico é sólido.
Papai Noel passou pela DSA e deixou um presentinho.
Criamos este mapa de carreiras (um guia completo) para ajudar a compreender os caminhos possíveis, descrevendo as principais funções, suas tarefas diárias, a relação com a IA, as ferramentas mais comuns e os próximos passos para o desenvolvimento profissional.
Neste guia vamos trazer um passo a passo do processo completo de submissão de um projeto, desde a escolha do desafio até ver seu nome no ranking global.
Um portfólio sólido pode ser o divisor de águas entre conquistar ou não uma vaga na área de dados. Mas o que realmente torna um portfólio atraente para recrutadores e gestores? Não basta encher a página com gráficos sofisticados, modelos avançados e dashboards impressionantes. Esses elementos são o mínimo esperado e todos já sabem que precisam estar lá. O diferencial está em como você constrói e apresenta seus projetos, evitando armadilhas comuns e demonstrando maturidade profissional.
Neste artigo, discutimos a definição, responsabilidades, plano de carreira, ambiente de trabalho e habilidades de um Analytics Engineer e fornecemos informações sobre salário e perspectivas de carreira.
Listamos 5 APIs Gratuitas Para Extração de Dados em Tempo Real e sugestões de projetos para você praticar seu conhecimento e incluir no seu portfólio.
Os Small Language Models (SLMs) apresentam diversas vantagens e desvantagens em relação aos LLMs. Vamos listar algumas.
A Engenharia de Contexto representa uma prática arquitetônica fundamental para a construção de sistemas de IA confiáveis, escaláveis e verdadeiramente inteligentes. Ela marca uma mudança de foco da elaboração de prompts inteligentes para a construção de sistemas dinâmicos e inteligentes.
Vivemos uma transformação acelerada no mercado de trabalho e a verdadeira revolução está nas mãos de quem percebeu a IA como uma poderosa alavanca de carreira.
A Inteligência Artificial está redefinindo o trabalho com uma velocidade que poucas tecnologias já alcançaram. À medida que as máquinas assumem tarefas repetitivas e previsíveis, aquilo que nos torna humanos se torna ainda mais valioso.
A Data Science Academy tem o prazer de anunciar mais um novo curso de bônus gratuito e exclusivo para alunos das Formações 4.0 e dos Programas de Pós-Graduação.
Pensando em preparar os alunos da DSA para que compreendam de forma clara as possibilidades e limitações da computação quântica, estamos lançando mais um curso de bônus: Computação Quântica Aplicada Para Profissionais de Dados, gratuito e exclusivo para alunos das Formações 4.0 e Programas de Pós-Graduação da DSA.
A Formação Responsible AI Governance 4.0 oferece uma trilha completa para capacitar profissionais na análise, no uso responsável e na governança de sistemas de Inteligência Artificial, passando pelos Fundamentos Essenciais de IA, pela Regulação Brasileira e Conexões Jurídicas Essenciais e culminando na Governança Algorítmica Aplicada, com consolidação do conhecimento por meio de análise crítica de casos concretos e de técnicas regulatórias e institucionais.