Qual Trilha de Aprendizagem Devo Escolher na Data Science Academy?
Vamos ajudar você a escolher a melhor trilha de aprendizagem aqui na DSA de acordo com seu perfil profissional.
Tag : Data Science
Top 25 Bibliotecas Python Para Data Science
A Linguagem Python continua a crescer e assumir posições de liderança na solução de projetos e desafios em Data Science. Confira as Top 25 Bibliotecas Python Para Data Science.
Pós-Graduação em Data Science e Inteligência Artificial Aplicada à Saúde
Reconhecida pelo MEC, a Pós-Graduação Lato Sensu confere o título de especialista e oferece uma formação multidisciplinar e alinhada às novas demandas do mercado, conectando tecnologia, Ciência de Dados, Inteligência Artificial e saúde.
Pós-Graduação em Data Science e Inteligência Artificial Aplicada ao Direito
Reconhecida pelo MEC, a Pós-Graduação confere o título de especialista e oferece uma formação multidisciplinar e alinhada às novas demandas do mercado, conectando tecnologia, análise de dados, Inteligência Artificial, Direito e proteção da informação.
5 Dicas Para Quem Está Iniciando em Data Science
Para você que está iniciando sua jornada de aprendizado e desenvolvimento profissional em Data Science, preparamos cinco dicas essenciais que ajudarão a organizar seus estudos, desenvolver habilidades práticas e avançar com mais segurança na carreira.
7 Casos de Uso de Data Science no Turismo
A Ciência de Dados trouxe novas oportunidades maravilhosas para muitos setores. Juntamente com essas possibilidades, também trouxe mudanças e desafios constantes. E o mercado de viagens e turismo não é uma exceção. Vejamos 7 Casos de Uso de Data Science no Turismo.
A Importância da Inferência Estatística em Projetos de Data Science
Para que a Ciência de Dados seja eficaz, é fundamental entender e aplicar os princípios da inferência estatística. Neste artigo, vamos explorar por que a inferência estatística é tão importante em projetos de Data Science.
Datasets Públicos Para Portfólio de Projetos em Data Science
Vamos listar 5 fontes de dados que permitem você fazer o download e usar gratuitamente diversos datasets públicos, que podem ser usados como ponto de partida em seus projetos de Data Science.
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?
Como Precificar Um Projeto de Data Science, Machine Learning ou IA?
Com o crescimento cada vez maior das áreas de Data Science, Machine Learning e Inteligência Artificial, uma dúvida tem sido comum principalmente entre aqueles que pretendem oferecer consultoria nessas áreas: Como Precificar Um Projeto de Data Science, Machine Learning ou IA?
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Se você está apenas começando em Data Science e quer saber o que aprender, ou está procurando uma vaga em Data Science ou já está trabalhando com Ciência de Dados, este artigo é para você! Aproveite a leitura. Tem insights preciosos aqui!
Do Zero ao Leaderboard: O Guia Passo a Passo Para Submeter Seu Primeiro Projeto no Kaggle
Neste guia vamos trazer um passo a passo do processo completo de submissão de um projeto, desde a escolha do desafio até ver seu nome no ranking global.
Cientista de Dados – Por Onde Começar em 8 Passos
Ansioso por desbravar o universo da Ciência de Dados e não sabe por onde começar? Nós ajudaremos você. Preparamos um guia que vai ajuda-lo a compreender o que faz um Cientista de Dados e como iniciar sua preparação! Confira.
5 Dicas Sobre Como Desenvolver Pensamento Crítico, Um dos Mais Importantes Skills em Data Science
Sendo o Pensamento Crítico uma das mais importantes habilidades em Ciência de Dados, como desenvolver essa habilidade? É o que vamos trazer agora nesse artigo com 5 dicas para você.
Guia Definitivo Para o Tratamento de Valores Ausentes em Data Science – Anatomia dos Valores Ausentes
Este guia definitivo foi elaborado para ser seu recurso completo sobre o o tratamento de valores ausentes. Iremos além das soluções rápidas e mergulharemos fundo na teoria estatística que governa a ausência de dados. Em seguida, traduziremos essa teoria em estratégias práticas. Ao final deste guia, você estará equipado não apenas para aplicar técnicas de tratamento, mas para justificar suas escolhas, compreendendo os trade-offs e tomando decisões informadas que fortalecem a robustez e a confiabilidade de seus projetos.