Construindo um Centro de Excelência em Engenharia de Dados – Parte 3
À medida que os dados continuam a crescer em importância e se tornam mais complexos, a necessidade de Engenheiros de Dados qualificados nunca foi tão grande.
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Construindo um Centro de Excelência em Engenharia de Dados – Parte 2
À medida que os dados continuam a crescer em importância e se tornam mais complexos, a necessidade de Engenheiros de Dados qualificados nunca foi tão grande.
Construindo um Centro de Excelência em Engenharia de Dados – Parte 1
À medida que os dados continuam a crescer em importância e se tornam mais complexos, a necessidade de Engenheiros de Dados qualificados nunca foi tão grande.
Comparativo Técnico e Casos de Uso – Fine-Tuning, RAG e Engenharia de Prompt em LLMs
Fine-Tuning do Modelo, RAG (Retrieval-Augmented Generation) e Engenharia de Prompt. Este artigo é um guia completo que explora, de forma detalhada e bem didática, o que é cada estratégia, suas diferenças técnicas, casos de uso em negócios, vantagens, desvantagens, limitações e orientações sobre quando cada abordagem é mais adequada.
Um Guia Com os 10 Erros Mais Comuns de Modelagem de Dados
Evite esses erros comuns de modelagem de dados para manter a integridade dos dados e confiabilidade do processo de análise.
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?
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.