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Teoria dos Jogos Para Cientistas de Dados

Teoria dos Jogos Para Cientistas de Dados

Posted on 23 de janeiro de 202225 de janeiro de 2022 by David Matos

No contexto da Inteligência Artificial (IA) e dos sistemas de aprendizagem profunda (Deep Learning), a teoria dos jogos é essencial para habilitar alguns dos principais recursos necessários em ambientes multiagentes nos quais diferentes programas de IA precisam interagir ou competir para alcançar uma meta. Neste artigo vamos discutir a Teoria dos Jogos Para Cientistas de Dados.

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Machine Learning Requer Uma Abordagem de Implantacao Diferente

Machine Learning Requer Uma Abordagem de Implantação Diferente

Posted on 10 de janeiro de 202213 de janeiro de 2022 by David Matos

Na última década vimos a evolução dos procedimentos de implantação de grandes aplicações web. Agora estamos vendo a evolução dos procedimentos de implantação de sistemas de Machine Learning.

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Um Dia na Vida de Um Cientista de Dados

Um Dia na Vida de Um Cientista de Dados

Posted on 6 de dezembro de 20218 de dezembro de 2021 by David Matos

Você está interessado em saber o que um Cientista de Dados faz em um dia típico de trabalho? Cada função em Data Science pode ser diferente, mas esses cinco indivíduos forneceram informações para ajudar aqueles interessados em descobrir o que acontece em um único dia na vida de um Cientista de Dados.

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Como a Computação Quântica Vai Revolucionar a Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data

Como a Computação Quântica Vai Revolucionar a Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data

Posted on 28 de novembro de 202130 de novembro de 2021 by David Matos

A Computação Quântica oferece a possibilidade de tecnologias milhões de vezes mais poderosas do que os sistemas atuais. Neste artigo, vamos investigar Como a Computação Quântica Vai Revolucionar a Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data.

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Data Lake, a fonte do Big Data

Data Lake, a fonte do Big Data

Posted on 22 de novembro de 202122 de novembro de 2021 by David Matos

Data Lake é um termo recente, criado pelo CTO (Chief Technical Officer) do Pentaho, James Dixon, para descrever um componente importante no universo da análise de dados e do Big Data.

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A Transformação do Aprendizado - Social, Informal, Self-Service e Prazeroso

A Transformação do Aprendizado – Social, Informal, Self-Service e Prazeroso

Posted on 19 de novembro de 202120 de novembro de 2021 by David Matos

A Transformação do Aprendizado – Social, Informal, Self-Service e Prazeroso, já é uma realidade que tende a aumentar nos próximos anos com a chegada de uma geração que nasceu em um mundo digital.

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15 Repositórios no Github para Cientistas de Dados

15 Repositórios no Github para Cientistas de Dados

Posted on 17 de novembro de 202118 de novembro de 2021 by David Matos

Como Cientista de Dados, você vai trabalhar em muitos projetos e experimentos. O Github é uma chance de ouro para aprender, compartilhar conhecimento e ver quais são as principais tendências em Data Science, usando Python, R, Spark e outras ferramentas de Ciência de Dados.

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Cientista de Dados - Junior, Pleno e Senior

Cientista de Dados – Júnior, Pleno e Sênior

Posted on 14 de novembro de 202117 de novembro de 2021 by David Matos

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.

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6 Novos Recursos Incriveis com Python 3.10

6 Novos Recursos Incríveis com Python 3.10

Posted on 12 de outubro de 202112 de outubro de 2021 by David Matos

Python é uma das linguagens de programação mais populares da atualidade. A linguagem é usada em uma ampla variedade de campos e aplicações, desde o aprendizado da ciência da computação, passando pela execução de tarefas de computação científica complexas, até a construção de jogos, sendo amplamente usada em ciência de dados e computação quântica.

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7 Maneiras Eficazes de Trabalhar com Pequenos Conjuntos de Dados

Posted on 2 de outubro de 20215 de outubro de 2021 by David Matos

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.

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