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.
O Microsoft Fabric se destaca como uma plataforma poderosa e versátil, oferecendo um ecossistema completo para manipular, analisar e explorar dados de forma eficiente.
As 20 Melhores Newsletters Para Se Manter Atualizado Sobre Data Science, Big Data, IA, Blockchain e RPA.
Esteja você pensando em mudar para gestão, prestes a assumir seu primeiro emprego em uma startup ou em meio à transição de uma área totalmente diferente para Ciência de Dados, você encontrará neste artigo alguns insights concretos e baseados em experiência para ajudar você nessa caminhada.
Manipular grandes conjuntos de dados é importante em diversas atividades analíticas e de aprendizado de máquina que são feitas em Python. A falta de compreensão de estratégias de aprimoramento de desempenho e uso de memória RAM pode levar a resultados ruins, daí a necessidade de usar as estratégias certas.
Publicamos os novos Guias de Carreira em Ciência de Dados, versão 2024. E ficaram simplesmente formidáveis.
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.
O Cientista de Dados recebe cada vez mais demandas e será cada vez mais acionado a oferecer soluções, previsões e insights para os tomadores de decisão. E para dar conta do recado, produtividade será a palavra de ordem daqui para frente.
Um guia completo, no já conhecido padrão de qualidade da Data Science Academy: Guia de Carreira Cientista de Dados.