Postagens de ciencia de dados:

  • Por que a Ciência de Dados é uma Carreira Promissora no Mercado Atual em 2023

    Em um mundo cada vez mais orientado por dados, a Ciência de Dados emergiu como uma das carreiras mais promissoras e relevantes da atualidade. Com o avanço da tecnologia e a explosão na geração de dados, profissionais especializados em Ciência de Dados são altamente valorizados pelas empresas de todos os setores. Neste artigo, vamos explorar as razões pelas quais a Ciência de Dados é uma carreira tão promissora no mercado atual em 2023.
  • Os Fundamentos da Ciência de Dados: Uma Visão Geral para Iniciantes – Foco em Estatística

    A Ciência de Dados é uma área em crescimento que tem transformado a maneira como as empresas tomam decisões e extraem valor dos dados. Como iniciante interessado nesse campo, é essencial compreender os fundamentos que sustentam a prática da Ciência de Dados. Neste artigo, vamos explorar os conceitos básicos da estatística e sua importância na análise de dados. Vamos mergulhar nos princípios da estatística e como eles são aplicados na Ciência de Dados.
  • O que é Data Science e o que faz um Cientista de Dados

    No mundo atual, a quantidade de dados gerados pelas empresas e usuários cresce exponencialmente. Nesse cenário, surge a área de Data Science, que tem como objetivo extrair insights valiosos desses dados para auxiliar na tomada de decisões estratégicas. Mas afinal, o que é Data Science e qual é o papel de um Cientista de Dados? Neste artigo, vamos explorar essas questões e descobrir como essa área tem se tornado fundamental para empresas em diferentes setores.
  • CRISP-DM (Processo Padrão Inter-Indústrias para Mineração de Dados)

    PUBLISHED ON 4 DE JUN DE 2022 — BIG DATA, MACHINE LEARNING, PROGRAMMING, R, STATISTICS Olá, no texto de hoje será abordado o CRISP-DM, este que é uma das metodologias ou processo (particularmente prefiro esse termo) que pode ser utilizado na jornada de desenvolvimento de soluções com dados....[Continuar lendo]
  • Live Elaine Figueiredo (IMPROOVA) – Data Science Ágil: modelos para melhorar projetos de ciência de dados – Parte 1

    Cronológico:  Elaine FigueiredoAcadêmica: Técnico em Informática (CEETEPS); Bacharel em Sistemas de Informação (FAIMI-UNIESP); Pós em Psicopedagogia (FAIMI-UNIESP); Mestrado em Ciência da Computação – Linha de Pesquisa em Inteligência Artificial (USP/FACCAMP). Profissional: 2001 – 2007: Instrutora e Coordenadora de Tecnologias Educacionais no Colégio Santo...[Continuar lendo]
  • Live Elaine Figueiredo (IMPROOVA) – Data Science Ágil: modelos para melhorar projetos de ciência de dados – Parte 2

     Cronológico:  Elaine Figueiredo  Acadêmica: Técnico em Informática (CEETEPS); Bacharel em Sistemas de Informação (FAIMI-UNIESP); Pós em Psicopedagogia (FAIMI-UNIESP); Mestrado em Ciência da Computação – Linha de Pesquisa em Inteligência Artificial (USP/FACCAMP).   Profissional: 2001 – 2007: Instrutora e Coordenadora de Tecnologias Educacionais no...[Continuar lendo]
  • Nova Tendência do Mercado: Carreira de Analista de Dados

    Por: José Bezerra da Silva Filho, Thiago Marques Imagine uma situação na qual as empresas correm atrás de você, e não o contrário. Isso já é realidade para os profissionais da área de análise de dados. O Bureau of Labor and Statistics dos...[Continuar lendo]
  • O que são modelos científicos e como eles funcionam

    Com o conhecimento científico foi possível a realização de feitos antes inimagináveis, como a comunicação à velocidade da luz, nanotecnologia, fissão nuclear, viagem ao espaço, inteligência artificial, dentre outras. O poder do conhecimento científico está na criação de modelos que...[Continuar lendo]
  • Do scrap ao deploy com Shiny

    Mostrando as empresas por trás dos tickers da bolsa e prevendo seu fechamento de maneira direta A partir do momento que você precisa deixar uma análise, modelo ou mesmo um resultado disponível para as pessoas da sua equipe em qualquer...[Continuar lendo]
  • Otimizando carteiras de investimentos com Data Science

    As decisões financeiras na prática não são tomadas em ambiente de total certeza com relação a seus resultados. Por essas decisões estarem fundamentalmente voltadas para o futuro, é imprescindível que se introduza a variável incerteza (risco) como um dos mais...[Continuar lendo]