Qual Trilha de Aprendizagem Devo Escolher na Data Science Academy?
Vamos ajudar você a escolher a melhor trilha de aprendizagem aqui na DSA de acordo com seu perfil profissional.
Categoria:Data Science
O Guia Essencial do CRISP-DM Para Projetos de Dados de Sucesso
Descubra por que a metodologia mais usada no mundo pode salvar seu projeto de Data Science do caos e garantir resultados reais para o negócio.
Aspectos Interessantes da Migração de Carreira Para Ciência de Dados
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.
Do Zero ao Leaderboard: O Guia Passo a Passo Para Submeter Seu Primeiro Projeto no Kaggle
Neste guia vamos trazer um passo a passo do processo completo de submissão de um projeto, desde a escolha do desafio até ver seu nome no ranking global.
5 Erros de Portfólio Que Impedem Cientistas de Dados de Serem Contratados
Um portfólio sólido pode ser o divisor de águas entre conquistar ou não uma vaga na área de dados. Mas o que realmente torna um portfólio atraente para recrutadores e gestores? Não basta encher a página com gráficos sofisticados, modelos avançados e dashboards impressionantes. Esses elementos são o mínimo esperado e todos já sabem que precisam estar lá. O diferencial está em como você constrói e apresenta seus projetos, evitando armadilhas comuns e demonstrando maturidade profissional.
Conheça o Analytics Engineer (Engenheiro Analítico) – Definição, Responsabilidades, Habilidades e Salário
Neste artigo, discutimos a definição, responsabilidades, plano de carreira, ambiente de trabalho e habilidades de um Analytics Engineer e fornecemos informações sobre salário e perspectivas de carreira.
5 APIs Gratuitas Para Extração de Dados em Tempo Real
Listamos 5 APIs Gratuitas Para Extração de Dados em Tempo Real e sugestões de projetos para você praticar seu conhecimento e incluir no seu portfólio.
5 Dicas Sobre Como Desenvolver Pensamento Crítico, Um dos Mais Importantes Skills em Data Science
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.
10 Bibliotecas Python Para Automação e Web Scraping
Aqui estão as 10 principais bibliotecas Python comumente usadas para automatizar processos de desktop e web scraping.
Guia de Criação de APIs Para o Deploy de Modelos de Machine Learning e IA
Este guia explora por que as APIs são essenciais para o deploy de modelos de IA, quais são as principais tecnologias envolvidas, as questões de segurança críticas e a sua vasta aplicabilidade em diferentes indústrias.
7 Bibliotecas de Ciência de Dados Para Construir Seu Portfólio de Projetos
Neste post listamos para você 7 Bibliotecas de Ciência de Dados Para Construir Seu Portfólio de Projetos. São bibliotecas que ajudarão você a construir um portfólio de alto nível e profissional.
Cientista de Dados e Analista de Dados – Diferenças e Semelhanças
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.
4 Lições Essenciais Que Todo Executivo Precisa Saber Sobre Data Science e Inteligência Artificial
Organizações de diversos setores buscam aplicar essas tecnologias para aumentar eficiência, entender melhor seus clientes, gerar insights estratégicos e obter vantagem competitiva. No entanto, muitas ainda tropeçam ao tentar adotar IA ou projetos de Data Science sem preparar o terreno: sem dados organizados e confiáveis, qualquer esforço tecnológico tende a virar apenas teoria, sem impacto prático.
7 Maneiras Que os Cientistas de Dados Usam Estatística
Neste artigo, vamos explorar as principais características de um Cientista de Dados e as 7 Maneiras que os Cientistas de Dados usam Estatística. Vamos começar?
A Importância da Pós-Graduação Lato Sensu Como Diferencial Profissional
A combinação de conhecimentos teóricos sólidos, habilidades práticas e uma certificação reconhecida pelo MEC é a chave para se destacar e prosperar na era dos dados e da IA.