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.
Confira 5 Livros de Matemática Para Machine Learning. Um deles, gratuito!
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.
Com os Programas de Pós-Graduação Lato Sensu oferecidos pela Data Science Academy a partir de Agosto/2024 conseguimos mais duas parcerias com benefícios adicionais para os alunos dos Programas de Pós-Graduação.
O Arquiteto de Dados é responsável por projetar a infraestrutura necessária para o armazenamento, organização e acesso aos dados. Ele define a arquitetura dos sistemas de dados, criando um ambiente que seja escalável, seguro e eficiente para suportar as necessidades analíticas da empresa.
O papel do Engenheiro de Dados vem ganhando cada vez mais destaque no cenário atual, à medida que as empresas estão cada vez mais dependentes de dados para tomar decisões estratégicas.
A Pós-Graduação em Análise de Dados está rapidamente se tornando um diferencial competitivo para profissionais de diversas áreas. Em um mundo cada vez mais orientado por dados, as empresas precisam de especialistas capazes de extrair informações valiosas de grandes volumes de dados para tomar decisões estratégicas. Neste cenário, uma especialização em análise de dados pode ser o que separa um bom profissional de um excelente.
Para se destacar no mercado como Cientista de Dados, não basta apenas dominar ferramentas e técnicas; é essencial adotar uma abordagem estratégica que combine habilidades técnicas, soft skills e uma visão de negócios. Neste artigo, vamos explorar dicas práticas que podem ajudar a impulsionar sua carreira para que você possa conseguir as melhores vagas.
Colocamos aqui neste post a terceira e última parte das perguntas e respostas sobre a Pós-Graduação Lato Sensu oferecida pela Data Science Academy (DSA).
A Data Science Academy alcançou a incrível marca de 1 milhão de alunos!