Use Modelagem Estatística quando precisar de explicação e compreensão. Use Modelagem Preditiva quando precisar de previsões precisas e acionáveis. As duas abordagens são ferramentas poderosas e complementares no arsenal de um Cientista de Dados.
O modelo DaaS (Data as a Service) está se consolidando como uma das principais forças de transformação no mundo corporativo, impulsionando a inteligência competitiva e a tomada de decisões baseadas em dados. À medida que o valor estratégico dos dados e da análise cresce, o DaaS ganha destaque por permitir que empresas acessem, integrem e utilizem informações de forma ágil e escalável.
Depois de ingerir dados brutos na Camada Bronze e refiná-los na Camada Prata, é hora de colher os frutos na Camada Ouro.
Na Parte 2 deste guia, exploramos a Camada Bronze, nosso repositório de dados brutos. Agora, é hora de avançar em nossa jornada na Arquitetura Medalhão e entrar na Camada Prata, onde a verdadeira transformação de valor acontece.
Muitas vezes a Camada Bronze passa despercebida, mas é justamente aí que mora a base de confiança de todo o ecossistema de dados. É como a fundação de um prédio: pode não ser a parte mais bonita, mas sem ela nada se sustenta. A Bronze é o que garante fidelidade, rastreabilidade e segurança para todo o restante da arquitetura.
A Arquitetura Medalhão é um padrão de design de dados que organiza de forma lógica os dados em um Data Lakehouse, visando melhorar incrementalmente a qualidade e a estrutura dos dados à medida que eles fluem por diferentes estágios. Popularizada pela Databricks, a arquitetura divide o ambiente em três camadas distintas: Bronze, Prata e Ouro.
Pode não ser tão simples comparar Cientista de Dados e Analista de Dados. Mas vamos ajudar você a compreender as diferenças e semelhanças entre essas funções, agora neste artigo.
Organizações de diversos setores buscam aplicar essas tecnologias para aumentar eficiência, entender melhor seus clientes, gerar insights estratégicos e obter vantagem competitiva. No entanto, muitas ainda tropeçam ao tentar adotar IA ou projetos de Data Science sem preparar o terreno: sem dados organizados e confiáveis, qualquer esforço tecnológico tende a virar apenas teoria, sem impacto prático.
À medida que os dados continuam a crescer em importância e se tornam mais complexos, a necessidade de Engenheiros de Dados qualificados nunca foi tão grande.
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Fine-Tuning do Modelo, RAG (Retrieval-Augmented Generation) e Engenharia de Prompt. Este artigo é um guia completo que explora, de forma detalhada e bem didática, o que é cada estratégia, suas diferenças técnicas, casos de uso em negócios, vantagens, desvantagens, limitações e orientações sobre quando cada abordagem é mais adequada.
Evite esses erros comuns de modelagem de dados para manter a integridade dos dados e confiabilidade do processo de análise.