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.
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.
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
Depois de criar seus projetos, você precisa publicá-los e organizá-los em um portfólio.
Estamos trazendo para você a quarta edição do nosso curso gratuito de Ciência de Dados, agora também com um foco especial em Inteligência Artificial.
A Linguagem Python continua a crescer e assumir posições de liderança na solução de projetos e desafios em Data Science. Confira as Top 25 Bibliotecas Python Para Data Science.
Para ajudar aqueles que desejam estar preparados para a expansão do mercado de consultoria na área de dados em 2025, criamos um módulo gratuito completo, que vai cobrir os passos necessários (técnicos e administrativos) para prestar consultoria. E nesse módulo vamos incluir um projeto completo de automação com Agentes de IA.
Os testes A/B têm aplicações práticas em diversas áreas de negócio, especialmente no ambiente digital. A seguir, apresentamos alguns casos de uso típicos e exemplos concretos de resultados obtidos.
Apesar de seus benefícios, os testes A/B não são uma tarefa mágica e apresentam desafios e limitações que as empresas e profissionais devem ter em mente. Vejamos os principais.
Os testes A/B tornaram-se uma ferramenta essencial em projetos de Data Science orientados a negócios. Eles permitem que empresas tomem decisões embasadas em dados, comparando diferentes abordagens antes de implementar mudanças amplamente. Nesta série de 3 artigos, exploramos em detalhe o que são testes A/B, como funcionam e são conduzidos, exemplos práticos de uso empresarial, seus benefícios, desafios e limitações, e como impactam o retorno financeiro e as decisões estratégicas da empresa. Aqui está a Parte 1.
Aqui estão as 10 principais bibliotecas Python comumente usadas para automatizar processos de desktop e web scraping.
A Análise de Séries Temporais é um campo da estatística e ciência de dados que se concentra no estudo de dados coletados ou registrados ao longo do tempo. Aqui estão 5 Bibliotecas Python Para Análise de Séries Temporais.
Descobrir a diferença entre Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, Estatísticos e Engenheiros de Software pode ser confuso e complicado. Enquanto todos eles estão ligados aos dados de alguma forma, há uma diferença entre o trabalho que eles fazem e gerenciam.
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.