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.
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.
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.
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.
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.
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.
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?
Neste artigo, vamos explorar sete bibliotecas Python que não são apenas úteis, mas verdadeiras aliadas para simplificar e potencializar seu trabalho de engenharia analítica.
Ter um portfólio é altamente recomendado para todo candidato a uma vaga na área de dados. Essa é uma forma eficiente quando se trata de mostrar o seu talento ao mundo (e aos recrutadores).
A combinação de conhecimentos teóricos sólidos, habilidades práticas e uma certificação reconhecida pelo MEC é a chave para se destacar e prosperar na era dos dados e da IA.
Está disponível o novo módulo de Inteligência Artificial Explicável (XAI) – Interpretabilidade e Explicabilidade em Machine Learning e IA, Curso Bônus Gratuito e Exclusivo Para os Alunos das Formações 4.0 e Programas de Pós-Gradução DSA.
Empresas e outras organizações que trabalham com conjuntos de dados que podem ser considerados Big Data têm mais uma opção quando se trata de arquitetura de armazenamento. Cada vez mais vemos a evolução de uma arquitetura híbrida que está sendo chamada de “Data Lakehouse”.
Na quinta e última parte do Guia Definitivo Sobre Data Drift vamos compreender como identificar o drift com Testes Estatísticos e estratégias para combater o drift uma vez identificado.