A Pós-Graduação em Engenharia Analítica é um programa de extensão Lato Sensu que combina técnicas e ferramentas de engenharia de dados e análise de dados, com o objetivo de formar profissionais capazes de projetar, implementar e gerenciar pipelines de dados robustos e escaláveis para atender às demandas analíticas mais modernas. O programa é reconhecido pelo MEC e oferece título de especialista.
Este artigo descreve sete sugestões de projetos Python — todos relacionados a tarefas de Ciência de Dados. Você pode usar bibliotecas Python e alguns módulos integrados. Porém, mais importante, trabalhar nesses projetos ajudará você a melhorar suas habilidades de programação e aprender as melhores práticas ao longo do caminho.
Aqui estão as 10 principais bibliotecas Python comumente usadas para automatizar processos de desktop e web scraping.
O Cientista de Dados recebe cada vez mais demandas e será cada vez mais acionado a oferecer soluções, previsões e insights para os tomadores de decisão. E para dar conta do recado, produtividade será a palavra de ordem daqui para frente.
A Pós-Graduação em Ciência de Dados é um programa de extensão Lato Sensu completo para quem deseja se especializar em Ciência de Dados com o que há de mais moderno e atual em termos de técnicas, ferramentas e processos de Data Science. O programa é reconhecido pelo MEC e oferece título de especialista.
A posição em si não especifica realmente os papéis individuais, que podem variar de empresa para empresa. Mas neste artigo, vamos colocar alguma luz sobre o assunto e compreender Qual a Diferença Entre Cientista de Dados e Engenheiro de Machine Learning.
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.
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.