7 Conceitos Estatísticos Que Todo Cientista de Dados Deve Dominar
Os melhores Cientistas de Dados não são apenas analistas habilidosos; eles sabem como interpretar a incerteza, a significância, a variação e o viés para tomar decisões informadas.
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Neste artigo, vamos explorar o conceito de chunking, como ele é aplicado em sistemas de IA Generativa com RAG, além de discutir os desafios e limitações dessa abordagem. Também apresentaremos exemplos de uso em ambientes de negócios onde o chunking melhora a eficiência de aplicações de IA Generativa.
Transformar modelos de IA em aplicações realmente escaláveis exige uma mudança profunda de mentalidade. Não se trata mais de provar que um modelo funciona em um notebook ou em um ambiente isolado, mas de assumir que a Inteligência Artificial passa a ser parte da infraestrutura crítica do negócio.
Quem é o AI Data Engineer? De onde ele vem? O que ele faz? Quais problemas ele resolve? Quais ferramentas ele usa? Qual a integração com outras funções? Como é o mercado? Essas e outras perguntas estão respondidas aqui.
A Data Science Academy tem o prazer de anunciar mais um novo curso de bônus gratuito e exclusivo para alunos das Formações 4.0 e dos Programas de Pós-Graduação.
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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.
Embora compartilhem ferramentas e terminologias semelhantes, as carreiras de Analista de Dados e Cientista de Dados possuem focos e níveis de profundidade distintos. À medida que avançamos para 2026, entender a distinção entre esses papéis é fundamental para quem deseja entrar ou evoluir no mercado de tecnologia.
Embora a Ciência de Dados e a Engenharia de Inteligência Artificial compartilhem ferramentas e terminologias semelhantes, elas apresentam carreiras diferentes. À medida que avançamos para 2026, entender a distinção entre esses papéis é fundamental para quem deseja entrar ou evoluir no mercado de tecnologia.
A carreira campeã é a de Engenheiro de Inteligência Artificial, que tem como função desenvolver sistemas baseados em IA para análise de dados, reconhecimento de padrões e previsões.
Se você já colocou uma aplicação de IA Generativa em produção, provavelmente esbarrou em dois problemas clássicos: a conta da API do LLM (OpenAI ou outro provedor) ficou cara rápido demais e o tempo de resposta (latência) nem sempre é instantâneo. A solução tradicional seria implementar um cache (como o Redis). Porém, em sistemas de linguagem natural, o cache tradicional falha miseravelmente. É aqui que entra o Semantic Cache.
A ascensão dos Agentes de Inteligência Artificial (IA) está provocando uma transformação silenciosa (porém profunda) nas operações de Tecnologia da Informação.
A Pós-Graduação em Análise de Dados está rapidamente se tornando um diferencial competitivo para profissionais de diversas áreas. Em um mundo cada vez mais orientado por dados, as empresas precisam de especialistas capazes de extrair informações valiosas de grandes volumes de dados para tomar decisões estratégicas. Neste cenário, uma especialização em análise de dados pode ser o que separa um bom profissional de um excelente.
Em um mundo inundado por informações e pela promessa da Inteligência Artificial, surge um profissional fundamental para conectar o potencial da tecnologia à realidade das empresas: o AI Automation Engineer, ou Engenheiro de Automação com IA.