Entender o que o Engenheiro de Dados faz com essas tecnologias ajuda a enxergar tanto a rotina da engenharia de dados quanto sua conexão com a atuação do AI Data Engineer e o que esses profissionais fazem quando a empresa inicia uma adoção ampla da IA.
Aqui estão 6 formas de aproveitar a experiência que você já tem ao migrar para a área de dados, sem precisar recomeçar do zero.
Você começa a pesquisar uma carreira em dados e, em poucos minutos, está com várias abas abertas. Uma vaga pede SQL e Python. Outra acrescenta estatística. A seguinte pede ferramentas de nuvem que você ainda nem conhece. Parte das exigências se repete, embora os cargos tenham nomes diferentes.
Este artigo traz a resposta para uma dúvida que circula com força entre quem quer entrar ou crescer na área de dados: se a IA já escreve código, o que sobra para aprender?
Neste post, vamos entender como cada chip funciona por dentro, onde brilha, onde tropeça e, principalmente, como se comporta nas duas fases que definem o ciclo de vida de um modelo de IA: o treinamento e a inferência.
O curso está disponível como bônus na Formação Generative AI Engineer 4.0 e na Pós-Graduação em Engenharia de IA Generativa.
Design patterns não são receitas obrigatórias nem substituem um bom raciocínio arquitetural. São soluções recorrentes para problemas que aparecem quando o software cresce. Na Ciência de Dados, sete deles merecem atenção especial.
A Pós-Graduação em Business Intelligence e Advanced Analytics com IA é um programa Lato Sensu voltado a profissionais que desejam desenvolver soluções que integram inteligência de negócios, análises avançadas e Agentes de Inteligência Artificial, ampliando a capacidade de transformar dados corporativos em decisões e automatizar processos empresariais.
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.
Vamos ajudar você a escolher a melhor trilha de aprendizagem aqui na DSA de acordo com seu perfil profissional.
Antes de delegar uma tarefa para um agente, existe uma pergunta que deveria vir antes do próprio prompt: Como vou saber que o resultado está correto sem precisar ler todo o código?
O valor para sua carreira está em conseguir transformar conhecimento técnico em uma solução que outras pessoas possam utilizar e avaliar.
Imagine que um gestor de operações pergunte a um Agente de IA: “Qual foi nossa taxa de entregas no prazo no mês passado?” O agente responde 75%. Ao abrir o dashboard, o gestor encontra 87%. E agora?
Camada Semântica é a camada que traduz dados físicos em conceitos de negócio definidos uma única vez, garantindo que pessoas, ferramentas de BI e Agentes de IA consultem métricas e dimensões com o mesmo significado, as mesmas regras e a mesma governança.
Compreender essa relação entre engenharia de dados e Agentes de IA ajuda a construir aplicações capazes de lidar com as diferenças entre sistemas, as regras do negócio e as mudanças que acontecem na operação de uma empresa.