Small Language Models (SLMs) – Vantagens e Desvantagens
Os Small Language Models (SLMs) apresentam diversas vantagens e desvantagens em relação aos LLMs. Vamos listar algumas.
Os Small Language Models (SLMs) apresentam diversas vantagens e desvantagens em relação aos LLMs. Vamos listar algumas.
A Engenharia de Contexto representa uma prática arquitetônica fundamental para a construção de sistemas de IA confiáveis, escaláveis e verdadeiramente inteligentes. Ela marca uma mudança de foco da elaboração de prompts inteligentes para a construção de sistemas dinâmicos e inteligentes.
Vivemos uma transformação acelerada no mercado de trabalho e a verdadeira revolução está nas mãos de quem percebeu a IA como uma poderosa alavanca de carreira.
A Inteligência Artificial está redefinindo o trabalho com uma velocidade que poucas tecnologias já alcançaram. À medida que as máquinas assumem tarefas repetitivas e previsíveis, aquilo que nos torna humanos se torna ainda mais valioso.
Pensando em preparar os alunos da DSA para que compreendam de forma clara as possibilidades e limitações da computação quântica, estamos lançando mais um curso de bônus: Computação Quântica Aplicada Para Profissionais de Dados, gratuito e exclusivo para alunos das Formações 4.0 e Programas de Pós-Graduação da DSA.
Vamos concluir este incrível guia de migração de carreira com algumas dicas valiosas agora na Parte 7: A Hora da Verdade – Preparação Para o Processo Seletivo.
Com as habilidades desenvolvidas e um portfólio em construção, o próximo passo é se posicionar estrategicamente no mercado de trabalho. Isso envolve a criação de ferramentas de marketing pessoal (currículo e perfil no LinkedIn) e o engajamento ativo.
Para um profissional em transição de carreira, o portfólio de projetos não é apenas um complemento ao currículo; ele é o currículo. É a prova tangível e irrefutável de que, apesar da falta de experiência profissional formal na área, o candidato possui as habilidades necessárias para transformar dados em valor. Um portfólio bem construído é a ferramenta mais poderosa para atrair a atenção de recrutadores.
A chave para uma transição de carreira eficiente não é consumir o máximo de conteúdo, mas seguir um roteiro estruturado que priorize as habilidades demandadas pelo mercado. Esta parte do guia apresenta uma estratégia objetiva para você montar seu plano de estudos.
Depois de escolher o caminho profissional, chega o momento de construir a base que sustentará toda a sua trajetória no mundo dos dados. Essa base é formada por duas dimensões complementares: as competências técnicas que permitem executar o trabalho e as competências comportamentais que determinam o impacto que você será capaz de gerar. Entender e desenvolver ambas é o que diferencia quem apenas ocupa uma função de quem realmente evolui, cresce e se torna indispensável.
Na migração de carreira, a bagagem profissional já adquirida não é uma desvantagem a ser superada, mas sim o principal diferencial a ser destacado. A migração de carreira não é sobre apagar o passado, mas sobre adicionar uma nova e poderosa camada de habilidades analíticas a uma base de experiência já consolidada. Vamos seguir com o guia para ajudar você a compreender como realizar a migração de carreira e conquistar seu lugar na área de dados, agora com Autoconhecimento e Decisão – Qual Caminho Seguir?
Este guia foi elaborado como um mapa detalhado para profissionais de outras áreas que desejam realizar uma migração de carreira bem-sucedida para o universo dos dados. Vamos começar com a Parte 1 (de um total de 6) compreendendo o ecossistema de dados e mapeando as funções.
A DSA oferece atualmente 3 opções de treinamentos: Cursos Individuais, Formações e Programas de Pós-Graduação Lato Sensu.
A Pós-Graduação em Engenharia de Cibersegurança e Proteção de Dados é um programa Lato Sensu completo, ideal para profissionais que desejam atuar na linha de frente da defesa digital, em uma das áreas mais estratégicas e bem remuneradas da atualidade. Reconhecido pelo MEC, o programa confere o título de especialista.
Trabalhar com Inteligência Artificial parece, à primeira vista, algo limitado à programação. Muitos acreditam que basta dominar Python, algumas bibliotecas e treinar modelos para construir uma carreira sólida. Na prática, o mercado mostra outra realidade.