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.
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.
O Streaming de Dados requer tratamento diferente. Tudo aquilo que você aprendeu nas últimas décadas sobre armazenamento de dados está mudando. Sistemas, linguagens de programação e bancos de dados estão se adaptando a esta nova realidade. E você, está?
Cada vez mais empresas têm trabalhado para se tornar orientadas a dados (data-driven). Esses esforços se desenvolvem ao longo do tempo nas organizações e persistência, resiliência, execução e um esforço incansável para empregar dados para tomar decisões de negócios mais informadas são o que distingue as empresas que prevalecem daquelas que continuam lutando.
Business Intelligence e Data Science tem muita coisa em comum e Analistas de BI e Cientistas de Dados são como primos. Ambos aplicam técnicas de análise aos dados, mas a sua abordagem, tecnologia e função diferem de diversas maneiras.
Neste artigo, discutiremos os benefícios do DaaS (Data as a Service) e as tendências mais recentes. Boa leitura.
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 na consultoria: Como Precificar Um Projeto de Data Science, Machine Learning ou IA?
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.
Não é mais uma questão de usar ou não Big Data na tomada de decisões, mas sim como Big Data deve ser utilizado de forma eficiente. E para aqueles que ainda não utilizam Big Data na tomada de decisões, a pergunta inevitável é: Como Iniciar um Projeto de Big Data Analytics?
PC ou Mac, Windows ou Linux, Intel ou AMD, iPhone ou Samsung Galaxy? Nós simplesmente adoramos comparar coisas. Fazemos isso o tempo inteiro e escolhemos o que é mais conveniente para nossos objetivos, status ou condição financeira. Nossas vidas são na verdade grandes conjuntos de escolhas que fazemos ao comparar opções. E quando falamos em análise estatística, também temos escolha: Linguagem R ou SAS?
Os dias em que a pessoa com mais experiência na sala tomava as grandes decisões acabaram. Hoje, são os dados, e não o instinto, que orientam a maioria das decisões de negócios.
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.
Neste artigo, veremos como o Facebook, o Airbnb e o Uber definem o problema da descoberta de dados em seus contextos de negócios e como eles os abordaram de forma exclusiva com suas próprias plataformas internas.
IT Operations Analytics (ITOA) é a prática de monitorar sistemas e coletar, processar, analisar e interpretar dados de várias fontes de operações de TI para orientar decisões e prever possíveis problemas.