Para quem está pensando em migrar de carreira para trabalhar com Ciência de Dados, uma pergunta é bastante frequente: Como obter experiência em Ciência de Dados mesmo sem trabalhar com Ciência de Dados? Aqui estão 3 dicas preciosas que valem para qualquer função em Ciência de Dados
No artigo anterior definimos o que é Linhagem de Dados. Agora trazemos para você algumas técnicas e exemplos.
A linhagem de dados é o processo de compreensão, registro e visualização de dados à medida que fluem das fontes de dados para o consumo. Isso inclui todas as transformações que os dados sofreram ao longo do caminho – como os dados foram transformados, o que mudou e por quê.
Nos últimos anos, as tecnologias de cloud computing e plataformas de dados transformaram a forma como as empresas armazenam, processam e analisam informações.
Neste artigo, vamos explorar 8 frameworks Python que permitem que você crie seus próprios aplicativos multiagentes com flexibilidade para diferentes casos de uso. Esses frameworks fornecem soluções simples e rápidas para integrar LLMs com ferramentas externas e fontes de dados, tornando mais fácil a criação de sistemas de IA poderosos e autônomos.
O Apache Doris é um banco de dados analítico massivamente paralelo (MPP) voltado para analytics em tempo real. Em essência, o Doris funciona como um Data Warehouse unificado que combina alto desempenho em consultas, suporte completo a SQL e capacidades de ingestão de dados em tempo real.
No segundo artigo sobre Modelos Determinísticos e Estocásticos em IA vamos explorar potencial vs. limitações devido à natureza estocástica dos LLMs, porque a aleatoriedade afeta confiabilidade e auditabilidade, como contornar as limitações e problemas dos LLMs e recomendações de uso.
Em Inteligência Artificial (IA), os modelos podem ser divididos em duas categorias fundamentais quanto ao seu comportamento: determinísticos e estocásticos. Esses termos se referem à presença (ou ausência) de aleatoriedade nas respostas geradas. De forma simples e didática: Um modelo determinístico produz sempre o mesmo resultado dadas as mesmas condições, enquanto um modelo estocástico envolve elementos probabilísticos e pode gerar resultados diferentes mesmo sob condições idênticas.
Depois de criar seus projetos, você precisa publicá-los e organizá-los em um portfólio.
Como Arquiteta de Dados, a missão da Ana é projetar e supervisionar a implementação de uma arquitetura de dados robusta, escalável e unificada, uma base sólida sobre a qual a empresa possa construir seu futuro digital e responder com agilidade aos desafios do mercado. Ela é a arquiteta não apenas de sistemas, mas da inteligência futura da organização. Vamos acompanhar um dia de trabalho da Ana.
O Amazon EMR (Elastic MapReduce) é um serviço em nuvem que simplifica o processamento de grandes volumes de dados. Neste artigo vamos examinar suas características, vantagens, desvantagens e aspectos relacionados ao custo.
Este não é apenas um artigo. É um verdadeiro guia com dicas que vão ajudar você a aumentar sua empregabilidade.
Vamos acompanhar um dia de trabalho do “Azevedo”. Recém-contratado como Engenheiro Analítico (Analytics Engineer – AE) na “SeguraMax”, uma seguradora que está passando por uma significativa modernização na área de dados, ele traz uma mistura de experiência em análise e engenharia de dados. Suas primeiras semanas têm sido uma imersão profunda em um mundo onde dados não são apenas um subproduto, mas o ativo estratégico central.
A Inteligência Artificial (IA) está em toda parte, transformando indústrias e remodelando a forma como trabalhamos e vivemos. No entanto, em meio ao hype, surge uma confusão comum, especialmente entre dois tipos proeminentes de IA: IA Generativa vs IA Preditiva. Compreender a diferença entre elas não é apenas um detalhe técnico; é um passo essencial para aproveitar o verdadeiro potencial da IA de forma eficaz.
Bem-vindo(a) ao mundo da engenharia de dados! Hoje, vamos acompanhar um dia na vida de Carlos, um Engenheiro de Dados que trabalha em uma empresa do setor de varejo. O papel de Carlos, como o de muitos Engenheiros de Dados, é fundamental. Ele é um dos responsáveis por trás das cortinas, construindo e mantendo a espinha dorsal de dados que alimenta análises, modelos de Inteligência Artificial e, em última análise, as decisões estratégicas que impulsionam o negócio.