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.
Aqui estão as 10 principais bibliotecas Python comumente usadas para automatizar processos de desktop e web scraping.
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.
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.
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.
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.
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 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.
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.
Na quinta e última parte do Guia Definitivo Sobre Data Drift vamos compreender como identificar o drift com Testes Estatísticos e estratégias para combater o drift uma vez identificado.
Ignorar o Data Drift não é uma opção viável para qualquer organização que dependa de Machine Learning para tomar decisões críticas. As consequências vão muito além de uma simples queda em um gráfico de precisão; elas têm ramificações tangíveis e muitas vezes dispendiosas para o negócio, a reputação e a conformidade regulamentar. Agora na Parte 3 vejamos os perigos do data drift.
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 cobre desde o básico em Ciência de Dados e Machine Learning, até o uso de IA Generativa, em ambiente local e na nuvem.
Com um arsenal de técnicas de tratamento de valores ausentes à disposição, a questão final é: como escolher a abordagem adequada para um determinado problema? A resposta não está em uma única “melhor” técnica, mas em um processo de tomada de decisão estruturado que equilibra a teoria estatística, os objetivos do projeto e as restrições práticas. Confira a sexta e última parte deste guia.
Nem todos os dados são tabulares e independentes. Estruturas de dados específicas, como séries temporais e variáveis categóricas, exigem abordagens de imputação para os valores ausentes que respeitem sua natureza intrínseca. Isso é o que veremos agora na quinta e penúltima parte do Guia Definitivo Para o Tratamento de Valores Ausentes em Data Science.
Enquanto a imputação univariada (que vimos na Parte 3 deste guia) “preenche” os dados, a imputação multivariada tenta “prever” os valores ausentes de forma mais inteligente, utilizando as relações entre as variáveis. Esta abordagem é fundamentalmente mais robusta, especialmente em cenários MAR. Mas, como a imputação multivariada é mais avançada, ela também pode trazer um pouco mais de complexidade em muitos casos. Vejamos as principais técnicas nessa categoria.