As Estratégias Fundamentais são as abordagens mais diretas e comuns para lidar com valores ausentes. Embora sua simplicidade seja atraente, elas vêm com suposições fortes e desvantagens significativas que devem ser cuidadosamente consideradas. Aproveite este incrível guia agora com a Parte 3.
A decisão mais importante no tratamento de dados ausentes não é qual algoritmo ou técnica usar, mas sim qual suposição fazer sobre por que os dados estão faltando. A teoria estatística classifica a ausência de dados em três mecanismos. Entender essa taxonomia é a base para qualquer abordagem metodologicamente sólida.
Este guia definitivo foi elaborado para ser seu recurso completo sobre o o tratamento de valores ausentes. Iremos além das soluções rápidas e mergulharemos fundo na teoria estatística que governa a ausência de dados. Em seguida, traduziremos essa teoria em estratégias práticas. Ao final deste guia, você estará equipado não apenas para aplicar técnicas de tratamento, mas para justificar suas escolhas, compreendendo os trade-offs e tomando decisões informadas que fortalecem a robustez e a confiabilidade de seus projetos.
Dominar a otimização de hiperparâmetros é o que eleva um profissional de “alguém que executa modelos” para “alguém que constrói soluções de Machine Learning”. É uma competência que combina compreensão teórica profunda, intuição prática e rigor de engenharia. Este guia traz o que você precisa saber sobre o tema.
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.
Nos últimos anos, os campos da Ciência de Dados e da Inteligência Artificial (IA) tiveram avanços significativos, revolucionando vários setores, incluindo a Engenharia Mecânica.
Vem aí o novo Curso Gratuito de Python da Data Science Academy. A partir de 01/09/2025. Ainda mais completo e gratuito.
A maioria dos trabalhos analíticos, como o de um Business Analyst (BA) ou em português, Analista de Negócios, exige reflexão crítica e tomada de decisões com base em situações que mudam dinamicamente. Vamos discutir O Papel do Analista de Negócios no Mundo da Inteligência Artificial.
Gostaríamos de compartilhar com todos os alunos da Data Science Academy a satisfação e orgulho de toda a nossa equipe em ter recebido Atestado de Capacidade Técnica de cinco dos nossos clientes.
O que diferencia os profissionais de alta performance do resto da multidão? O que faz um profissional ser realmente diferente e disputado no mercado? Quais são as 6 Habilidades Especiais de Cientistas de Dados de Alto Desempenho? É o que veremos neste post. Este artigo é um presente para você e para sua carreira! Aproveite!
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.
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.
Você decidiu fazer um upgrade na sua carreira e aumentar sua empregabilidade. Já percebeu que as profissões ligadas a Data Science são as mais promissoras para os próximos anos, oferecendo salários cada vez mais altos. Já sabe que Cientistas e Engenheiros de Dados estão entre os profissionais mais cobiçados pelas empresas em todo mundo. E já sabe que para aprender a trabalhar com Ciência de Dados você precisa de um bom equipamento. Mas aí começam as dúvidas: Qual o Melhor Computador Pessoal Para Aprender Data Science?
Para quem está pensando em migrar de carreira para trabalhar com Ciência de Dados, uma pergunta é bastante frequente: Como obter experiência em Ciência de Dados mesmo sem trabalhar com Ciência de Dados? Aqui estão 3 dicas preciosas que valem para qualquer função em Ciência de Dados