Plataforma de Dados e Modern Data Stack – Os Desafios do Arquiteto de Dados
Com a evolução das Plataformas de Dados e Modern Data Stack, quais são os principais desafios para o Arquiteto de Dados?
Com a evolução das Plataformas de Dados e Modern Data Stack, quais são os principais desafios para o Arquiteto de Dados?
Optar por uma Pós-Graduação Lato Sensu reconhecida pelo Ministério da Educação (MEC) no Brasil oferece uma série de vantagens significativas para profissionais de diversas áreas.
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.
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.
Se você é uma pessoa que gosta de analisar dados, pesquisar, obter respostas e aplicar seu conhecimento para resolver problemas, então a carreira de Analista de Dados é algo que você deve considerar. É ainda uma carreira que remunera muito bem.
O Google BigQuery é um sistema de armazenamento de dados corporativo em nuvem para gerenciar e analisar dados com recursos integrados, como aprendizado de máquina, análise geoespacial e business intelligence. Vamos compreender Como Analistas, Cientistas e Engenheiros de Dados Usam o Google BigQuery.
Tal como os estetoscópios e os raios X revolucionaram a medicina no seu tempo, a era da Inteligência Artificial e da aprendizagem de máquina chegou, prometendo outra mudança transformadora na área de saúde.
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).
Com o rápido crescimento da Inteligência Artificial, surge uma demanda cada vez maior por Engenheiros de Machine Learning.
A transição da teoria para a prática é um dos maiores desafios para quem está começando na área de Ciência de Dados.
Embora ambos trabalhem com dados, suas responsabilidades, habilidades e perspectivas diferem substancialmente. Neste artigo, exploraremos as principais diferenças entre essas duas profissões.
A Microsoft liberou uma novidade para ajudar os usuários do Visual Studio Code a usar a linguagem Python no reino da Ciência de Dados.
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A Inteligência Artificial (IA) está revolucionando a maneira como vivemos, trabalhamos e interagimos com o mundo. Por trás dessas inovações está o Engenheiro de IA, um profissional que combina conhecimento técnico e criatividade para desenvolver sistemas inteligentes que aprendem e tomam decisões de forma autônoma. Se você está pensando em seguir essa incrível e rentável carreira, aqui está o que você precisa saber.
Dividimos os livros em 5 categorias: Introdução Não Técnica, Matemática e Estatística, Análise, Visualização e Mineração de Dados, Programação Python Para Data Science e Machine Learning.