Como é realmente um dia de trabalho na vida de um Engenheiro de IA? Para ilustrar de forma bem clara, vamos acompanhar “Mônica”, uma Engenheira de Inteligência Artificial na “FinTech Innovations”, uma empresa dinâmica focada em alavancar a IA para resolver problemas complexos do mundo real.
Para ilustrar a jornada diária de um Cientista de Dados, vamos acompanhar “Alex”, um Cientista de Dados que trabalha em uma empresa de e-commerce de médio porte. A missão de hoje: mergulhar nos dados para entender os fatores que levam os clientes a abandonar a plataforma, o temido “churn”. Venha, vamos acompanhar a interessante jornada do Alex, o que vai resumir muito bem um dia típico de um Cientista de Dados!
Está disponível o novo módulo de DuckDB e Firecrawl Para Database e Web Scraping Analytics, Curso Bônus Gratuito e Exclusivo Para os Alunos das Formações 4.0 e Programas de Pós-Gradução DSA.
Este artigo busca desvendar a realidade dessa profissão. Vamos explorar em detalhes o que define o papel do Analista de Dados, como é sua rotina diária, quais ferramentas são essenciais em seu arsenal, os tipos de problemas que ele resolve, como colabora com outras áreas da empresa e, finalmente, os desafios e recompensas inerentes à carreira. O objetivo é oferecer uma visão clara, prática e realista do que significa ser um Analista de Dados no mundo atual.
Neste post, vamos explorar o que é o Firecrawl, suas principais características, vantagens em relação a outras ferramentas, limitações e alguns casos de uso práticos.
Dado seu conjunto de forças e limitações, onde o DuckDB costuma ser mais útil? Neste artigo listamos alguns casos de uso típicos em que essa tecnologia brilha.
Naturalmente, nenhuma ferramenta é solução para tudo. Antes de decidir pelo DuckDB, é importante conhecer as vantagens, bem como suas limitações e desafios, especialmente se você pretende usá-lo em ambientes de produção ou cenários mais complexos – o que veremos agora neste artigo.
Diferentemente dos bancos de dados tradicionais cliente-servidor, o DuckDB roda dentro do mesmo processo da sua aplicação, eliminando overhead de rede e simplificando a implantação.
Estamos trazendo para você a quarta edição do nosso curso gratuito de Ciência de Dados, agora também com um foco especial em Inteligência Artificial.
Vejamos agora Vantagens, Limitações e Casos de Uso do dbt.
O dbt foi criado para resolver os problemas de workflow enfrentados por equipes de dados ao preparar dados para análise. Em vez de cada Engenheiro Analítico ou Engenheiro de Dados ter seus próprios scripts SQL isolados ou planilhas desconectadas, o dbt propõe uma abordagem centralizada e colaborativa.
Neste artigo, vamos explorar o conceito de chunking, como ele é aplicado em sistemas de IA Generativa com RAG, além de discutir os desafios e limitações dessa abordagem. Também apresentaremos exemplos de uso em ambientes de negócios onde o chunking melhora a eficiência de aplicações de IA Generativa.
Neste artigo vamos trazer para você o conceito de LLM Ensemble, o que exatamente é Mixture-of-Agents (MoA), como funciona a colaboração de Agentes de IA, em quais aplicações práticas isso pode ser usado nos negócios, quais as limitações e desafios envolvidos, e quais tendências futuras prometem expandir essa abordagem na IA.
Com os Programas de Pós-Graduação Lato Sensu oferecidos pela Data Science Academy conseguimos mais duas parcerias com benefícios adicionais para os alunos dos Programas de Pós-Graduação. Confira.
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.