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.
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.
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.
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.
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).