O Analytics Engineer em Relação a Outras Funções em Ciência de Dados
Neste artigo comparamos o Analytics Engineer com outras funções em Ciência de Dados e trazemos algumas dicas sobre qual a carreira ideal para você.
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O Aprendizado Baseado em Projetos (Project-Based Learning – PBL) é uma metodologia inovadora que transforma o modo como alunos adquirem conhecimento e habilidades práticas. Ao trabalhar com casos reais e produzir artefatos tecnológicos que têm aplicabilidade direta no mercado, os estudantes vivenciam uma formação robusta e relevante.
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.
Gostaríamos de compartilhar com todos os alunos da Data Science Academy a satisfação e orgulho de toda a nossa equipe em ter recebido Atestado de Capacidade Técnica de cinco dos nossos clientes.
O que diferencia os profissionais de alta performance do resto da multidão? O que faz um profissional ser realmente diferente e disputado no mercado? Quais são as 6 Habilidades Especiais de Cientistas de Dados de Alto Desempenho? É o que veremos neste post. Este artigo é um presente para você e para sua carreira! Aproveite!
Criamos este mapa de carreiras (um guia completo) para ajudar a compreender os caminhos possíveis, descrevendo as principais funções, suas tarefas diárias, a relação com a IA, as ferramentas mais comuns e os próximos passos para o desenvolvimento profissional.
Nos últimos anos, houve uma mudança significativa no mercado de trabalho, com um número cada vez maior de profissionais migrando para a área de Ciência de Dados. Esta transição não é surpreendente, dado o enorme potencial e vantagens que uma carreira em Ciência de Dados oferece.
Conhecer as diferenças entre Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, Estatísticos e Engenheiros de Software pode ser confuso e complicado. Enquanto todos eles estão ligados aos dados de alguma forma, há uma diferença entre o trabalho que eles fazem e gerenciam.
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
Depois de criar seus projetos, você precisa publicá-los e organizá-los em um portfólio.
Este não é apenas um artigo. É um verdadeiro guia com dicas que vão ajudar você a aumentar sua empregabilidade.
Pensando em Migrar Sua Carreira para Data Science? Se você já tem entre 10 ou 20 anos na sua carreira atual e está pensando em mudar para Data Science (Ciência de Dados), aqui estão algumas dicas que vão auxiliá-lo no planejamento da sua jornada.
Esses 2 Módulos Extras estão disponíveis para todos os alunos de todas as nossas Formações 4.0 e Programas de Pós-Graduação. São módulos bônus, sem qualquer custo adicional.
Este é um curso permanente que passa a ser integrante dos módulos de bônus das Formações 4.0 e Programas de Pós-Graduação.
Os salários de profissionais de Inteligência Artificial estão sendo beneficiados pela fórmula da tempestade perfeita: um campo muito aquecido e alta demanda por talentos escassos. É a lei sempre confiável da oferta e da demanda e, no momento, qualquer coisa relacionada à Inteligência Artificial está em alta demanda.