Se a Sua Empresa Não é Boa em Analytics, Ela Não Está Pronta Para IA
As empresas que se apressam em Inteligência Artificial antes de atingir uma massa de processos automatizados e análises estruturadas, podem acabar paralisadas.
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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 indústria de serviços financeiros tem visto muita disrupção com as alternativas digitais. Muitas novas Startups da área financeira, ou Fintechs, usam tecnologia avançada e conjuntos de dados expandidos para oferecer aplicativos que fornecem soluções financeiras a um custo menor, com menos atrito e maior personalização do que as ofertas tradicionais de bancos ou cooperativas de crédito.
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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.
Imagine que você está de volta em 2007. Você é o executivo de uma grande empresa da área de varejo, que vende produtos online através de um web site e acompanha o lançamento do iPhone, feito pelo Steve Jobs. Você imediatamente pergunta a si mesmo…
A observabilidade dos dados é essencial para tomar decisões informadas e agir com base nos insights obtidos com os dados.
As estratégias de Marketing Digital podem ser amplamente beneficiadas com a Ciência de Dados. Neste artigo trazemos 5 Benefícios ao Usar Data Science no Marketing Digital, ou Marketing Analytics.
A probabilidade de falhas em um projeto é muito maior quando não há preparação. Neste artigo trazemos para você dicas preciosas de Como Se Preparar Para Projetos de Data Science, com 6 elementos-chave de uma estratégia bem-sucedida.
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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”.
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.
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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.