Trilha de Aprendizagem da Formação Analista de Inteligência de Negócios 4.0
Descrevemos aqui para você a trilha de aprendizagem da Formação Analista de Inteligência de Negócios 4.0 (FAIN 4.0).
Autor: Tiago Pereira
A DSA Faz Aniversário e Você Ganha o Presente. Ou Melhor, 9 Presentes!
Como já é tradição aqui na DSA, o aniversário é nosso, mas quem ganha o presente é você! Serão 9 presentes especiais. Confira.
Model Context Protocol (MCP) Para Sistemas de IA Generativa – Conceito, Aplicações e Desafios
A adoção do Model Context Protocol (MCP) tem implicações diretas em IA Generativa aplicada a negócios, pois finalmente oferece um caminho padronizado para integrar modelos de linguagem com as ferramentas corporativas e fluxos de trabalho existentes. Este artigo traz o que você precisa saber sobre o assunto.
7 Livros Incríveis Para Ajudar a Compreender o Impacto da IA na Sociedade
Preparamos uma incrível lista com os principais livros para ajudar a compreender o impacto da IA na sociedade.
Ontologias em PLN e Agentes de IA com LangGraph – Fundamentos, Aplicações e Desafios
Este artigo explora como ontologias fortalecem o Processamento de Linguagem Natural (PLN) e como o LangGraph possibilita a criação de Agentes de IA mais sofisticados. Abordaremos conceitos fundamentais de ontologia em PLN, o papel do LangGraph na orquestração de agentes inteligentes, exemplos de uso no mundo dos negócios, além de discutir limitações e desafios dessa abordagem. O objetivo é oferecer uma visão técnica, porém acessível, para quem está interessado em construir soluções de IA profissionais e baseadas em conhecimento.
Comparativo Técnico de Plataformas de Dados – Databricks, Microsoft Fabric e Snowflake
Neste post trazemos uma comparação técnica de três plataformas de dados (Databricks, Microsoft Fabric e Snowflake) quanto a desempenho, escalabilidade, integração, preços, segurança, casos de uso empresariais e limitações.
Novo Módulo Gratuito de Consultoria na Área de Dados com Agentes de IA
Para ajudar aqueles que desejam estar preparados para a expansão do mercado de consultoria na área de dados em 2025, criamos um módulo gratuito completo, que vai cobrir os passos necessários (técnicos e administrativos) para prestar consultoria. E nesse módulo vamos incluir um projeto completo de automação com Agentes de IA.
Destilação de Grandes Modelos de Linguagem (LLM Distillation) – Conceitos e Aplicações
Preparamos este guia para ajuda você a compreender o que é destilação de LLMs (LLM Distillation), como a destilação funciona, seus princípios técnicos, aplicações práticas e as vantagens e desafios envolvidos nessa abordagem. Boa leitura e bons estudos.
Top 7 Bibliotecas Python Para Machine Learning e Deep Learning em 2025
Aqui estão as sete principais bibliotecas Python que se destacam no desenvolvimento de Inteligência Artificial.
LangGraph Para Construção de Agentes de IA – Arquitetura, Orquestração e Casos de Uso
Neste artigo vamos trazer para você um guia completo sobre LangGraph Para Construção de Agentes de IA – Arquitetura, Orquestração e Casos de Uso.
Comparativo Técnico e Casos de Uso – Fine-Tuning, RAG e Engenharia de Prompt em LLMs
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.
Guia de Engenharia de Confiabilidade de Dados (Data Reliability Engineering – DRE)
Data Reliability Engineering (DRE) é a prática de assegurar que os dados de uma empresa sejam confiáveis, disponíveis e de alta qualidade em todos os momentos. Assim como a engenharia de confiabilidade de sites (SRE, Site Reliability Engineering) foca na confiabilidade de sistemas e aplicações, o DRE aplica princípios semelhantes ao mundo dos dados.
Testes A/B em Projetos de Data Science – Casos de Uso e Exemplos Concretos de Resultados Obtidos
Os testes A/B têm aplicações práticas em diversas áreas de negócio, especialmente no ambiente digital. A seguir, apresentamos alguns casos de uso típicos e exemplos concretos de resultados obtidos.
Testes A/B em Projetos de Data Science – Principais Desafios e Limitações
Apesar de seus benefícios, os testes A/B não são uma tarefa mágica e apresentam desafios e limitações que as empresas e profissionais devem ter em mente. Vejamos os principais.
Framework de Ética, Governança e Responsabilidade – Um Guia Para Profissionais de Dados e IA
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.