A Ciência de Dados (Data Science) cresce de forma vertiginosa em todo mundo. Com dados sendo gerados em volume, velocidade e variedade cada vez maiores, as empresas precisam de profissionais que saibam coletar, armazenar, gerenciar e analisar os dados, entregando insights para ajudar aos tomadores de decisão. Neste artigo, vamos listar os fatores que ajudam a explicar Por Que Data Science é a Carreira do Futuro?
Você precisa de um framework para ajudar a dar vida à sua visão. Aqui estão os Top 8 Machine Learning e Deep Learning Frameworks projetados para ajudar a colocar esses projetos em prática.
Os últimos anos foram intensos para a Ciência de Dados e com base em tudo que vivemos até aqui é possível traçar um panorama sobre a Ciência de Dados nos próximos anos! Como Será o Trabalho do Cientista de Dados no Futuro? Acompanhe a leitura!
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PC ou Mac, Windows ou Linux, Intel ou AMD, iPhone ou Samsung Galaxy? Nós simplesmente adoramos comparar coisas. Fazemos isso o tempo inteiro e escolhemos o que é mais conveniente para nossos objetivos, status ou condição financeira. Nossas vidas são na verdade grandes conjuntos de escolhas que fazemos ao comparar opções. E quando falamos em análise estatística, também temos escolha: Linguagem R ou SAS?
O título deste artigo é a pergunta que mais recebemos aqui na Data Science Academy. Como entrar no mercado e comprovar suas habilidades para os empregadores? Este artigo vai ajudá-lo nesta tarefa.
A adoção da Inteligência Artificial está se acelerando em todos os setores, impulsionada por uma combinação de resultados concretos, altas expectativas e muito investimento. Entre os muitos novos conceitos e técnicas de IA lançados quase diariamente, dez tendências de tecnologia de IA em particular devem estar no radar dos Cientistas de Dados.
Neste artigo, vamos explorar as principais características de um Cientista de Dados e as 7 Maneiras que os Cientistas de Dados usam Estatística. Vamos começar?
No Podcast DSA vamos conversar essencialmente sobre carreiras em Data Science, mercado de trabalho no Brasil e no exterior, por onde começar, os diferentes perfis profissionais e muito mais.
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Este é o quarto artigo da série sobre Conceitos Fundamentais de Machine Learning.
A importância do conhecimento em programação ao trabalhar com Machine Learning.
Neste artigo, veremos como o Facebook, o Airbnb e o Uber definem o problema da descoberta de dados em seus contextos de negócios e como eles os abordaram de forma exclusiva com suas próprias plataformas internas.
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Habilidades que se tornaram as mais essenciais para todo profissional de Ciência de Dados.