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Biennale of Western Balkans, Ioannina, Greece

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Ciência de Dados: o que faz, o que é e exemplos práticos

Dessa forma, a empresa consegue melhorar seu engajamento e chamar a atenção de novos consumidores, bem como reter mais clientes para o negócio. Tão importante quanto saber o que é ciência de dados, é entender como essa ferramenta funciona. Ou seja, por meio do Data Science, é possível aplicar tecnologias para capturar dados. Vivemos em uma Era onde lidar com o enorme fluxo de dados gerados diariamente se tornou um grande diferencial.

Muitas pessoas que não sabem exatamente o que é ciência de dados, costumam confundir esse termo com “análises estatísticas”. Quando o fluxo de informações é coletado e processado, as empresas podem utilizar os seus dados para prever as mudanças de mercado e, consequentemente, suas demandas. Isso porque, com essas informações é possível antecipar quando determinados produtos ou serviços serão mais ou menos buscados. Isso porque, após a captura e armazenamento de dados, as informações são validadas e passam a ser analisadas por algoritmos estatísticos. Se não, saiba que está perdendo uma ótima oportunidade de aprimorar a análise de dados e tornar sua empresa mais competitiva no mercado. Inúmeros problemas atuais são resolvidos com base em dados; o que nem sempre era  possível há pouco tempo atrás.

Análise prescritiva

Não existe uma receita 100% definida e eficaz para resolver qualquer problema com machine learning. Na prática, a abordagem mais recomendada é começar de forma incremental e iterativa, aumentando a complexidade ao longo do tempo. Isso significa começar com modelos mais simples, testar, avaliar, refinar e então partir para técnicas mais sofisticadas. Embora seja http://prediksitogelwla.siteprofissional.com/index.php/2024/04/03/curso-de-programacao-qual-o-melhor-para-a-sua-carreira/ crucial compreender a teoria, a implementação de algoritmos do zero é raramente realizada em projetos reais de ciência de dados. A maioria dos cientistas de dados se apoia nas bibliotecas existentes devido ao esforço extra e ao risco de introduzir erros. No entanto, em casos específicos, a busca por algoritmos inovadores pode justificar a implementação do zero.

Por exemplo, o serviço de voo pode fazer drill-down em um mês particularmente de alta performance para entender melhor o pico de reserva. Isso pode levar à descoberta de que muitos clientes visitam uma determinada cidade para assistir a um evento esportivo mensal. O profissional de dados deve ter um perfil multidisciplinar, que abrange tanto a questão técnica, quanto a subjetiva, por meio de um pensamento estratégico. Ele irá precisar ser capaz de interpretar os resultados das análises e compreender como eles podem ser aplicados nos negócios. Para que seja possível colocar Data Science em prática, primeiramente, é fundamental conhecer como a jornada de dados acontece dentro da empresa.

Desafios de implementação de projetos de ciência de dados

AutoAI, um recurso de desenvolvimento poderoso e automatizado do IBM® Watson Studio, acelera a preparação de dados, o desenvolvimento de modelos e os estágios de engenharia de recursos do ciclo de vida da ciência de dados. Para lidar com essa questão, elas estão se voltando para as plataformas multipersona Data science and Machine Learning (DSML), dando origem ao cargo de “cidadão cientista de dados”. Ao aplicá-la estamos unificando três grandes áreas de conhecimento, utilizando métodos científicos, para resolver problemas de negócios. Afinal, toda e qualquer empresa pode aproveitar os benefícios que essa tecnologia oferece e, com isso, conquistar resultados cada vez melhores. Isso porque a ciência de dados é uma grande potencializadora de performance do negócio e suas diferentes áreas. Na pesquisa recente do Gartner, com mais de 3.000 Diretores de Informações (CIOs), os entrevistados classificaram o business intelligence e a análise avançada como o principal diferencial de tecnologia para as suas corporações.

o principal objetivo da ciencia de dados é

Uma constante é um valor fixo que não se modifica ao longo do tempo durante a execução do programa. Em termos de prova social, o curso tem mais de 25 mil alunos e uma média de classificação de 4,1 ratings em 683 avaliadores, o que é impressionante. Robert Sedgewick também é autor do livro Algorithms 4th Edition (em inglês), um dos livros mais populares https://rentry.co/m3fqx73a sobre algoritmos para desenvolvedores em Java. Este não é um curso para esgotar todo o tema, mas você aprenderá sobre pilhas, filas e listas vinculadas. Toda essa experiência foi fundamental para a sua transformação de caçadores-coletores em agricultores e, posteriormente, em habitantes de cidades com organizações e divisões mais complexas de trabalho.

O início da ciência de dados

Há inúmeros passos que eles precisam percorrer antes de serem transformados em insights relevantes para os negócios. A ciência de dados implica em melhores e mais ágeis decisões, aumento da produtividade, redução de gastos, desperdícios e maior engajamento e atração dos clientes. No https://www.guiafacillagos.com.br/author/iliner55v/ entanto, para que as empresas consigam colocá-la em prática e análises aconteçam de forma bem-sucedida, o profissional de dados precisa saber capturar, armazenar e processar os dados. Ela é aplicável nas áreas de produção, marketing, vendas, financeiro, RH e até mesmo jurídico.

  • É um campo interdisciplinar que resolve problemas reais de negócios, utilizando o método científico, técnicas de análise e visualização de dados e aprendizado de máquina, onde o combustível indispensável são os DADOS.
  • Dentro de um cenário de alta competitividade pela atenção dos consumidores e a transformação digital em alta, é fundamental utilizar as técnicas mais inovadoras para conseguir aprimorar seu negócio.
  • Hoje, as tecnologias de transporte, por exemplo, estão sofrendo uma disrupção causadas pelas novas aplicações baseadas em grandes volumes de dados, como o Uber e o Waze.
  • Ao implementar o atendimento ao cliente 24 horas por dia, sete dias por semana, a empresa aumenta sua receita em 30%.
  • Calma, não se trata de adivinhação, mas sim, de um trabalho feito com embasamento técnico a partir da análise de dados para identificar tendências e necessidades que vão surgir.

O conceito de Data Science, repetimos, é fundamental para quem deseja se destacar em um cenário de alta competitividade. Sem uma aplicação profunda das suas práticas, a tendência é que o seu negócio fique para trás em relação aos concorrentes. A partir da análise e do uso de dados, as chances de sucesso para a sua empresa são potencializadas. Avaliar a produtividade, por exemplo, se tornará uma tarefa muito mais simples de ser executada — ou, até mesmo, identificar quais são os talentos mais necessários para suprir as necessidades de uma equipe.