Com o crescimento cada vez maior das áreas de Data Science, Machine Learning e Inteligência Artificial, uma dúvida tem sido comum principalmente entre aqueles que pretendem oferecer consultoria nessas áreas: Como Precificar Um Projeto de Data Science, Machine Learning ou IA?
Oferecemos aqui na DSA uma introdução completa à Linguagem SQL, no módulo de SQL Analytics. Totalmente gratuito.
Os Analistas de Negócios têm uma coleção de livros para ampliar suas mentes. Neste artigo, listamos os 8 Livros Para Iniciar sua Jornada em Análise de Negócios.
No mundo dos negócios, na saúde, na economia e em diversas outras áreas, a capacidade de prever tendências e comportamentos futuros é uma atividade cada vez mais comum. Um dos principais instrumentos para essa tarefa é a análise e modelagem de séries temporais. Compreender sua importância, bem como o papel das técnicas estatísticas e da Inteligência Artificial (IA) nesse contexto, capacita as empresas a tomar decisões mais informadas e aproveitar oportunidades emergentes. É o que trazemos agora para você, junto com um caso de uso.
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.
Sendo o Pensamento Crítico uma das mais importantes habilidades em Ciência de Dados, como desenvolver essa habilidade? É o que vamos trazer agora nesse artigo com 5 dicas para você.
O modelo DaaS (Data as a Service) está se consolidando como uma das principais forças de transformação no mundo corporativo, impulsionando a inteligência competitiva e a tomada de decisões baseadas em dados. À medida que o valor estratégico dos dados e da análise cresce, o DaaS ganha destaque por permitir que empresas acessem, integrem e utilizem informações de forma ágil e escalável.
Pode não ser tão simples comparar Cientista de Dados e Analista de Dados. Mas vamos ajudar você a compreender as diferenças e semelhanças entre essas funções, agora neste artigo.
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”.
A maioria dos trabalhos analíticos, como o de um Business Analyst (BA) ou em português, Analista de Negócios, exige reflexão crítica e tomada de decisões com base em situações que mudam dinamicamente. Vamos discutir O Papel do Analista de Negócios no Mundo da Inteligência Artificial.
IA não se trata apenas de grandes conjuntos de dados e a pesquisa em abordagens de “pequenos dados” (Small Data) cresceu extensivamente na última década, com o aprendizado por transferência como um exemplo especialmente promissor.
A observabilidade dos dados é essencial para tomar decisões informadas e agir com base nos insights obtidos com os dados.
O Cientista de Dados recebe cada vez mais demandas e será cada vez mais acionado a oferecer soluções, previsões e insights para os tomadores de decisão. E para dar conta do recado, produtividade será a palavra de ordem daqui para frente.
Ciência de Dados deve ser a prioridade de todas as empresas que desejem manter sua competitividade no mercado. E, para isso, é preciso montar uma equipe de Data Science alinhada com os objetivos da empresa.
As empresas que se apressam em Inteligência Artificial antes de atingir uma massa de processos automatizados e análises estruturadas, podem acabar paralisadas.