Conhecer as diferenças 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.
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
Depois de criar seus projetos, você precisa publicá-los e organizá-los em um portfólio.
Pensando em Migrar Sua Carreira para Data Science? Se você já tem entre 10 ou 20 anos na sua carreira atual e está pensando em mudar para Data Science (Ciência de Dados), aqui estão algumas dicas que vão auxiliá-lo no planejamento da sua jornada.
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.
Hoje em dia, mais e mais empresas estão migrando para o desenvolvimento e implantação de aplicativos em ambientes baseados em nuvem.
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.
O Microsoft Fabric se destaca como uma plataforma poderosa e versátil, oferecendo um ecossistema completo para manipular, analisar e explorar dados de forma eficiente.
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