Somos Agora Meio Milhão
Somos Agora Meio Milhão de pessoas desenvolvendo as habilidades em Data Science, Engenharia de Dados, IA, RPA, Blockchain e tecnologias relacionadas.
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RPA também está criando novas profissões e funções, uma vez que a implementação e customização de RPA requer profissionais que saibam trabalhar com as ferramentas de automação, compreendam os processos e necessidades dos clientes e desenvolvam e mantenham os robôs de automação. Neste artigo vamos listar para você 5 Profissões em Automação Robótica de Processos (RPA).
No terceiro artigo da série sobre RPA, vamos trazer Um Guia Rápido de Como Implementar Automação Robótica de Processos (RPA) para que você tenha uma visão geral, “Big Picture”, de como funciona a implementação.
Neste segundo artigo da série sobre RPA vamos discutir sobre as 7 Principais Ferramentas de Automação Robótica de Processos (RPA).
Para ajudar nossos alunos a compreender a tecnologia e seu impacto no mercado de trabalho, a Data Science Academy vai trazer uma série de artigos explicando não apenas o que é RPA, mas também as principais soluções adotadas pelo mercado, como ocorre a implantação, vantagens e desvantagens, dicas e a integração de RPA com Machine Learning e Inteligência Artificial.
Você precisa de um framework para ajudar a dar vida à sua visão. Aqui estão os Top 8 Machine Learning e Deep Learning Frameworks projetados para ajudar a colocar esses projetos em prática.
Os últimos anos foram intensos para a Ciência de Dados e com base em tudo que vivemos até aqui é possível traçar um panorama sobre a Ciência de Dados nos próximos anos! Como Será o Trabalho do Cientista de Dados no Futuro? Acompanhe a leitura!
Não é mais uma questão de usar ou não Big Data na tomada de decisões, mas sim como Big Data deve ser utilizado de forma eficiente. E para aqueles que ainda não utilizam Big Data na tomada de decisões, a pergunta inevitável é: Como Iniciar um Projeto de Big Data Analytics?
Vem aí a versão 3.0 do curso gratuito Introdução à Ciência de Dados.
PC ou Mac, Windows ou Linux, Intel ou AMD, iPhone ou Samsung Galaxy? Nós simplesmente adoramos comparar coisas. Fazemos isso o tempo inteiro e escolhemos o que é mais conveniente para nossos objetivos, status ou condição financeira. Nossas vidas são na verdade grandes conjuntos de escolhas que fazemos ao comparar opções. E quando falamos em análise estatística, também temos escolha: Linguagem R ou SAS?
A decisão sobre como entregar o resultado de um projeto de Machine Learning ao cliente passa pelo que foi acordado com o cliente no começo do projeto. 10 Cenários de Como Entregar Um Projeto de Machine Learning.
O título deste artigo é a pergunta que mais recebemos aqui na Data Science Academy. Como entrar no mercado e comprovar suas habilidades para os empregadores? Este artigo vai ajudá-lo nesta tarefa.
A adoção da Inteligência Artificial está se acelerando em todos os setores, impulsionada por uma combinação de resultados concretos, altas expectativas e muito investimento. Entre os muitos novos conceitos e técnicas de IA lançados quase diariamente, dez tendências de tecnologia de IA em particular devem estar no radar dos Cientistas de Dados.
Neste artigo, vamos explorar as principais características de um Cientista de Dados e as 7 Maneiras que os Cientistas de Dados usam Estatística. Vamos começar?
Esta é uma questão difícil de abordar, pois depende de muitas variáveis. O objetivo deste post não é resolver tal questão. Mas, o objetivo é compartilhar com você alguns dos benefícios que você pode encontrar sendo um generalista.