6 Principais Conceitos Matemáticos Usados em Data Science e IA
Apresentamos os principais motivos pelos quais competências matemáticas são tão importantes para Cientistas de Dados e Engenheiros de IA.
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Selecionamos algumas excelentes sugestões de livros para qualquer profissional interessado em ampliar seus conhecimentos, desenvolver novas perspectivas e fortalecer habilidades complementares na carreira de dados.
Aqui estão as 10 principais bibliotecas Python comumente usadas para automatizar processos de desktop e web scraping.
O conteúdo cobre a base conceitual sem entrar em código ou implementação prática. Cobrimos definições e fronteiras entre os três campos, paradigmas de aprendizado, os fundamentos por trás de redes neurais e modelos modernos, aplicações em diversos setores e os caminhos de carreira mais comuns em 2026.
Vamos ajudar você a escolher a melhor trilha de aprendizagem aqui na DSA de acordo com seu perfil profissional.
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.
Para você que está iniciando sua jornada de aprendizado e desenvolvimento profissional em Data Science, preparamos cinco dicas essenciais que ajudarão a organizar seus estudos, desenvolver habilidades práticas e avançar com mais segurança na carreira.
A Ciência de Dados trouxe novas oportunidades maravilhosas para muitos setores. Juntamente com essas possibilidades, também trouxe mudanças e desafios constantes. E o mercado de viagens e turismo não é uma exceção. Vejamos 7 Casos de Uso de Data Science no Turismo.
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.
Por que estatística, álgebra linear e cálculo separam quem apenas executa modelos prontos de quem realmente entende por que eles funcionam?
Que Machine Learning está revolucionando o mundo como conhecemos e automatizando as mais variadas tarefas nos mais variados setores, já não é novidade para ninguém. Mas uma área vem colhendo cada vez mais benefícios de aplicações baseadas em Machine Learning: Supply Chain (ou Cadeia de Suprimentos). Neste artigo, vamos listar 10 Aplicações de Machine Learning em Supply Chain.
Vamos listar 5 fontes de dados que permitem você fazer o download e usar gratuitamente diversos datasets públicos, que podem ser usados como ponto de partida em seus projetos de Data Science.
Se o seu objetivo é deixar de apenas “usar modelos” e passar a realmente entendê-los, este material é uma boa ajuda.
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.
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?