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.
Em projetos de Data Science, muitas vezes o foco está em criar modelos preditivos avançados ou em aplicar algoritmos de Machine Learning de última geração. No entanto, antes de qualquer análise complexa, há uma etapa fundamental que pode determinar o sucesso ou fracasso do projeto: a Análise Exploratória de Dados, ou EDA (Exploratory Data Analysis).
A transição da teoria para a prática é um dos maiores desafios para quem está começando na área de Ciência de Dados.
A Microsoft liberou uma novidade para ajudar os usuários do Visual Studio Code a usar a linguagem Python no reino da Ciência de Dados.
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Dividimos os livros em 5 categorias: Introdução Não Técnica, Matemática e Estatística, Análise, Visualização e Mineração de Dados, Programação Python Para Data Science e Machine Learning.
Para se destacar no mercado como Cientista de Dados, não basta apenas dominar ferramentas e técnicas; é essencial adotar uma abordagem estratégica que combine habilidades técnicas, soft skills e uma visão de negócios. Neste artigo, vamos explorar dicas práticas que podem ajudar a impulsionar sua carreira para que você possa conseguir as melhores vagas.
A Ciência de Dados tem se consolidado como uma das áreas mais promissoras e requisitadas do mercado de trabalho atual. Para se destacar, profissionais precisam de uma formação sólida e atualizada, que combine teoria e prática de maneira equilibrada. Uma Pós-Graduação de qualidade em Ciência de Dados deve atender a diversos critérios essenciais para garantir uma educação completa e eficaz.
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O que é aprendizagem de máquina? Qual é a relação com a Inteligência Artificial? E o que os profissionais de tecnologia devem saber sobre seus potenciais benefícios e desafios? Vamos responder estas perguntas antes de analisar 17 Casos de Uso de Machine Learning.
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Uma Pós-Graduação em Ciência de Dados pode ser um diferencial significativo no mercado de trabalho atual.
As oportunidades para os Advogados e escritórios de advocacia são muitas, seja na hora de defender um cliente que está usando sistemas baseados em Deep Learning, seja na hora de usar um sistema internamente como forma de aumentar a produtividade, a precisão e, consequentemente, o lucro.
Publicamos os novos Guias de Carreira em Ciência de Dados, versão 2024. E ficaram simplesmente formidáveis.
Para que a Ciência de Dados seja eficaz, é fundamental entender e aplicar os princípios da inferência estatística. Neste artigo, vamos explorar por que a inferência estatística é tão importante em projetos de Data Science.