Airbyte – ETL e ELT Para Engenharia de Dados
Vamos dar uma olhada nas características do Airbyte, bem como suas vantagens e desvantagens.
Vamos dar uma olhada nas características do Airbyte, bem como suas vantagens e desvantagens.
Essa é uma excelente oportunidade para demonstrar aos potenciais empregadores ou clientes que você, quanto profissional de dados e IA, tem preocupações que vão além das questões técnicas e compreende o impacto do uso de dados e IA na empresa e na sociedade.
Os testes A/B tornaram-se uma ferramenta essencial em projetos de Data Science orientados a negócios. Eles permitem que empresas tomem decisões embasadas em dados, comparando diferentes abordagens antes de implementar mudanças amplamente. Nesta série de 3 artigos, exploramos em detalhe o que são testes A/B, como funcionam e são conduzidos, exemplos práticos de uso empresarial, seus benefícios, desafios e limitações, e como impactam o retorno financeiro e as decisões estratégicas da empresa. Aqui está a Parte 1.
A observabilidade dos dados é essencial para tomar decisões informadas e agir com base nos insights obtidos com os dados.
Neste artigo vamos listar para você algumas das melhores práticas ao implementar RAG, bem como alguns casos de uso.
RAG aproveita dados externos para enriquecer o contexto dos LLMs, aumentando assim a sua capacidade de gerar respostas mais precisas e relevantes. À medida que cresce a adoção de RAG, aumenta também a complexidade de avaliar eficazmente o seu desempenho.
Com o uso de RAG, é introduzido um componente de recuperação de informações que utiliza a entrada do usuário para extrair informações de uma nova fonte de dados primeiro. A consulta do usuário e as informações relevantes são fornecidas ao LLM. O LLM usa esse novo conhecimento e seus dados de treinamento para criar respostas mais adaptadas.
O uso da tecnologia RAG traz diversas vantagens para as iniciativas de IA Generativa de uma empresa. Confira alguns dos benefícios!
Os LLMs (Large Language Models) varreram o universo da Inteligência Artificial, em especial nas tarefas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Mas, como qualquer tecnologia, os LLMs têm limitações. E algumas dessas limitações estão sendo superadas com um processo de RAG (Retrieval-Augmented Generation), personalizando o uso de LLMs para necessidades específicas das empresas.
Hoje em dia, mais e mais empresas estão migrando para o desenvolvimento e implantação de aplicativos em ambientes baseados em nuvem.
A Análise de Séries Temporais é um campo da estatística e ciência de dados que se concentra no estudo de dados coletados ou registrados ao longo do tempo. Aqui estão 5 Bibliotecas Python Para Análise de Séries Temporais.
Com o crescimento exponencial dos dados e a necessidade cada vez maior de transformá-los em insights valiosos, surge a função do Analytics Engineer (Engenheiro Analítico). Este profissional está remodelando o campo da Ciência de Dados, atuando como uma ponte entre a engenharia de dados e a análise de dados.
A Oracle lançou um novo conjunto de Agentes de Inteligência Artificial para ajudar vendedores com uma série de tarefas relacionadas a lidar com clientes.
À medida que empresas navegam em um mundo cada vez mais orientado por dados, a necessidade de uma plataforma flexível, escalável e segura para armazenar e analisar informações se torna crítica. O Snowflake surge como uma solução inovadora, fornecendo uma experiência em nuvem para quem busca gestão de dados de forma simples.
Databricks, uma plataforma unificada de dados, emergiu como uma solução robusta que combina engenharia de dados, ciência de dados e aprendizado de máquina em um ecossistema integrado.