7 Maneiras Que os Cientistas de Dados Usam Estatística
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?
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7 Bibliotecas Python Que Todo Analytics Engineer Deve Conhecer
Neste artigo, vamos explorar sete bibliotecas Python que não são apenas úteis, mas verdadeiras aliadas para simplificar e potencializar seu trabalho de engenharia analítica.
Guia Para Criar Portfólio de Projetos (Com Exemplos)
Ter um portfólio é altamente recomendado para todo candidato a uma vaga na área de dados. Essa é uma forma eficiente quando se trata de mostrar o seu talento ao mundo (e aos recrutadores).
A Importância da Pós-Graduação Lato Sensu Como Diferencial Profissional
A combinação de conhecimentos teóricos sólidos, habilidades práticas e uma certificação reconhecida pelo MEC é a chave para se destacar e prosperar na era dos dados e da IA.
Inteligência Artificial Explicável (XAI) – Interpretabilidade e Explicabilidade em Machine Learning e IA
Está disponível o novo módulo de Inteligência Artificial Explicável (XAI) – Interpretabilidade e Explicabilidade em Machine Learning e IA, Curso Bônus Gratuito e Exclusivo Para os Alunos das Formações 4.0 e Programas de Pós-Gradução DSA.
5 Erros de Portfólio Que Impedem Cientistas de Dados de Serem Contratados
Um portfólio sólido pode ser o divisor de águas entre conquistar ou não uma vaga na área de dados. Mas o que realmente torna um portfólio atraente para recrutadores e gestores? Não basta encher a página com gráficos sofisticados, modelos avançados e dashboards impressionantes. Esses elementos são o mínimo esperado e todos já sabem que precisam estar lá. O diferencial está em como você constrói e apresenta seus projetos, evitando armadilhas comuns e demonstrando maturidade profissional.
O Guia Definitivo Sobre Data Drift – Testes Estatísticos e Estratégias de Combate ao Drift
Na quinta e última parte do Guia Definitivo Sobre Data Drift vamos compreender como identificar o drift com Testes Estatísticos e estratégias para combater o drift uma vez identificado.
O Guia Definitivo Sobre Data Drift – Estudos de Caso
Vamos colocar o drift em contexto através de dois estudos de caso.
O Guia Definitivo Sobre Data Drift – Por Que o Data Drift é Perigoso?
Ignorar o Data Drift não é uma opção viável para qualquer organização que dependa de Machine Learning para tomar decisões críticas. As consequências vão muito além de uma simples queda em um gráfico de precisão; elas têm ramificações tangíveis e muitas vezes dispendiosas para o negócio, a reputação e a conformidade regulamentar. Agora na Parte 3 vejamos os perigos do data drift.
O Guia Definitivo Sobre Data Drift – A Anatomia do Drift
Com as definições fundamentais estabelecidas na Parte 1 deste guia, podemos agora aprofundar a taxonomia do drift e investigar as suas múltiplas origens. Compreender os subtipos específicos e as suas causas é importante para diagnosticar corretamente o problema e selecionar a estratégia de mitigação mais apropriada.
O Guia Definitivo Sobre Data Drift – Data Drift vs. Concept Drift vs. Prediction Drift
Elaboramos um guia para explicar o Data Drift de forma didática e com foco no que realmente importa. Dividimos este guia em cinco partes. Esta é a Parte 1.
IA Generativa e Agentes de IA Para Fluxos de Automação com Langflow e n8n
Este é um módulo de bônus temporário, que será disponibilizado para todos os alunos das Formações 4.0 e Programas de Pós-Graduação, dentro de Cursos de Aperfeiçoamento Profissional apenas até o dia 16/09/2025.
Estudar na DSA Pode Causar Frustração
Sua forma de ver um curso online nunca mais será a mesma.
Fundamentos de Linguagem Python – Do Básico a Aplicações de IA
Bem-vindo(a) ao Curso Fundamentos de Linguagem Python – Do Básico a Aplicações de IA. Online, Gratuito e Com Certificado de Conclusão.
Pós-Graduação em Ciência de Dados
A Pós-Graduação em Ciência de Dados é um programa de extensão Lato Sensu completo para quem deseja se especializar em Ciência de Dados com o que há de mais moderno e atual em termos de técnicas, ferramentas e processos de Data Science. O programa cobre desde o básico em Ciência de Dados e Machine Learning, até o uso de IA Generativa, em ambiente local e na nuvem.