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.
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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 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.
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.
Empresas e outras organizações que trabalham com conjuntos de dados que podem ser considerados Big Data têm mais uma opção quando se trata de arquitetura de armazenamento. Cada vez mais vemos a evolução de uma arquitetura híbrida que está sendo chamada de “Data Lakehouse”.
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.
Vamos colocar o drift em contexto através de dois estudos de caso.
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.
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.
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.
Apache Airflow é uma plataforma de gerenciamento de fluxo de trabalho (workflow management plataform) de código aberto (open-source), que começou na Airbnb como uma solução para gerenciar os fluxos de trabalho cada vez mais complexos da empresa.
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.
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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.