E Quando o Agente de IA e o Dashboard Discordam?
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?
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Camada Semântica – Definição e Importância em Aplicações de IA
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.
Por Que Seu Agente de IA Precisa de Engenharia de Dados?
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.
Trilha de Aprendizagem da Formação Agentic Business Intelligence 4.0
O futuro do Business Intelligence chegou. Prepare-se para fazer parte dele!
Hermes Agent na Programação Assistida Por IA
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.
DSA Certification Prep Center
Para os alunos da Formação Analista Microsoft 4.0 preparamos o DSA Certification Prep Center. Confira.
Curso de Bônus – Model Context Protocol (MCP) Para Aplicações de IA Generativa e Agentes de IA
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.
Jev e Laya: O Que São os Modelos de Decisão System One e Quando Usá-los?
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.
Engenharia de Dados Para 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.
O Que Realmente Faz Um Analista de Dados?
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.
Pós-Graduação em Engenharia de Implantação de Sistemas de IA Generativa
A Pós-Graduação em Engenharia de Implantação de Sistemas de IA Generativa é um programa reconhecido pelo MEC voltado a quem precisa levar a IA Generativa do laboratório à produção.
Pós-Graduação em Análise e Inteligência de Negócios
A Pós-Graduação em Análise e Inteligência de Negócios da DSA é um programa de extensão Lato Sensu, ideal para profissionais que buscam transformar dados em insights estratégicos capazes de impulsionar decisões de negócios de forma eficaz. O programa é reconhecido pelo MEC e oferece título de especialista.
Pós-Graduação em Engenharia Analítica
A Pós-Graduação em Engenharia Analítica é um programa de extensão Lato Sensu que combina técnicas e ferramentas de engenharia de dados e análise de dados, com o objetivo de formar profissionais capazes de projetar, implementar e gerenciar pipelines de dados robustos e escaláveis para atender às demandas analíticas mais modernas. O programa é reconhecido pelo MEC e oferece título de especialista.
Curso de Bônus – Fine-Tuning de SLMs (Small Language Models): O Guia Prático Completo
O curso leva você dos fundamentos à implantação. Ao longo do curso você acompanha o processo completo e entende as decisões envolvidas em cada etapa.
Carreiras na Área de Dados e IA – Habilidades e Ferramentas – Diagrama 3
Nos últimos anos, a Engenharia de IA se desdobrou em funções cada vez mais especializadas, refletindo os diferentes caminhos para desenvolver, integrar e aplicar soluções de Inteligência Artificial. O diagrama abaixo ajuda a compreender um pouco desse cenário. 🤖