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.
O futuro do Business Intelligence chegou. Prepare-se para fazer parte dele!
Neste artigo, você vai entender o que é o Hermes Agent, quais recursos interessam a quem programa, como ele se compara ao Claude Code e quais cuidados de segurança tomar.
Para os alunos da Formação Analista Microsoft 4.0 preparamos o DSA Certification Prep Center. Confira.
A proposta do Curso de Bônus MCP Para Aplicações de IA Generativa e Agentes de IA é conduzir você do servidor MCP mais simples possível, até um servidor completo de base de conhecimento, servido por HTTP, avaliado por um laboratório de observabilidade e acompanhado de orientações para evoluir em direção à produção.
Neste post, você vai entender o que são Jev e Laya, como funcionam, em que se diferenciam e, principalmente, em quais situações cada um faz sentido no seu pipeline de IA.
Modelos de linguagem estão cada vez mais acessíveis: qualquer empresa pode consumir um LLM de ponta via API ou rodar um modelo open-source na própria infraestrutura. O que separa um sistema de IA útil de um protótipo que nunca sai do laboratório é a qualidade, a organização e a disponibilidade dos dados que alimentam esse modelo.
Na prática, o analista de dados é a ponte entre os dados e as decisões da empresa. Ele investiga, organiza, interpreta e explica, e os dashboards são apenas a forma final desse trabalho.