A Importância da Pós-Graduação em Ciência de Dados Como Diferencial Profissional
Uma Pós-Graduação em Ciência de Dados pode ser um diferencial significativo no mercado de trabalho atual.
Categoria:Data Science
Novos Guias de Carreira em Ciência de Dados
Publicamos os novos Guias de Carreira em Ciência de Dados, versão 2024. E ficaram simplesmente formidáveis.
Quais as Características Mais Importantes de Uma Pós-Graduação em Ciência de Dados?
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.
7 Projetos Python Para Impulsionar Seu Portfólio de Ciência de Dados
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.
7 Pacotes Python Para Aumentar a Produtividade do Cientista de Dados
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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.
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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.
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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.
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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).
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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.
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O simulado será gratuito e exclusivo para os alunos matriculados em qualquer Formação 4.0 da DSA.