Vamos entender algumas das ferramentas e plataformas diferentes de Python, SQL, R ou as habilidades normalmente mencionadas em uma descrição de vaga de trabalho, que ajudariam um Cientista de Dados a brilhar ainda mais em sua carreira.
Autor: David Matos
O Que São Feature Stores e Por Que São Essenciais na Escalabilidade em Data Science?
Se os dados forem o novo ouro, eu diria que os recursos são, na verdade, barras de ouro e, portanto, precisam ser tratados em conformidade. Para chegar ao ouro, você precisa cavar e trabalhar duro, o que também é válido para encontrar as características certas.
Probabilidade e Estatística – Os Fundamentos Para Cientistas de Dados – Parte 3
Este é o terceiro artigo da série e vamos definir o que são variância e covariância.
Probabilidade e Estatística – Os Fundamentos Para Cientistas de Dados – Parte 2
Este capítulo fornecerá uma visão geral das regras de probabilidade, conceitos fundamentais de diversas tarefas em Ciência de Dados.
Probabilidade e Estatística – Os Fundamentos Para Cientistas de Dados – Parte 1
Data Science é uma área multidisciplinar, que envolve conhecimentos de Matemática, Estatística, Ciência da Computação e Área de Negócio. Iniciaremos aqui no Blog uma sequência de artigos sobre cada disciplina e Probabilidade e Estatística – Os Fundamentos Para Cientistas de Dados, é a primeira.
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Aprender programação é uma decisão de carreira bem inteligente e pode aumentar de forma considerável a empregabilidade. Vejamos As 5 Melhores Linguagens de Programação Para Aprender em 2020.
O Poder do Open Data
Open data (também chamado public datasets) faz parte de uma tendência em direção a um conceito mais amplo sobre o que é propriedade intelectual, uma tendência que tem ganhado enorme popularidade ao longo da última década.
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Cientista de Dados – Júnior, Pleno e Sênior
Cientista se Dados continua sendo a profissão em maior demanda em todo mundo e as empresas estão contratando Cientistas de Dados em três níveis: Júnior, Pleno ou Sênior (também chamado Principal). Esteja você apenas começando em Data Science ou procurando mudar de carreira, inevitavelmente se encontrará em um desses níveis.
7 Maneiras Eficazes de Trabalhar com Pequenos Conjuntos de Dados
Em um cenário prático, você poderá ter dados limitados para resolver um problema. Reunir um grande conjunto de dados pode ser proibitivamente caro ou simplesmente impossível (por exemplo, ter apenas registros de um determinado período de tempo ao fazer uma análise de séries temporais). Como resultado, geralmente não há escolha a não ser trabalhar com um pequeno conjunto de dados, tentando obter previsões o mais precisas possível.