Curva de Aprendizado Acentuada em Ciência de Dados: Desafios e Soluções Práticas

A ciência de dados, um campo interdisciplinar vibrante, é uma fusão de matemática, estatística, programação e compreensão de negócios. A interconexão dessas disciplinas compõe a espinha dorsal da ciência de dados, tornando-a simultaneamente fascinante e desafiadora. Para muitos, especialmente aqueles sem formação nessas áreas, a curva de aprendizado pode parecer íngreme. No entanto, existem estratégias …

Imagem do Autor - Gerada com Dall-E

Como criar um portfolio para Ciências de Dados?

Criar um portfólio para ciências de dados e aplicar para vagas é um processo meticuloso que exige a demonstração de competências técnicas, criatividade na resolução de problemas, e a habilidade de comunicar resultados de forma eficaz. Agora que você já sabe como aprender Ciências de Dados do zero, vou detalhar passo a passo como construir …

Como aprender Ciências de Dados? Seu Guia Completo para Começar do Zero

Aprender ciências de dados do zero pode parecer uma tarefa desafiadora, ainda mais, porque a maioria dos conteúdos disponíveis na internet estão em inglês, causando uma barreira enorme para nós, brasileiros, a entrar em uma das áreas mais bem pagas da atualidade. No entanto com a abordagem certa e os recursos adequados, pode ser uma …

Top 7 exemplos de Machine Learning aplicados no mundo real – A inteligência artificial no cotidiano.

Os sistemas inteligentes construídos a partir de algoritmos de machine learning têm a capacidade de aprender de experiências passadas ou dados históricos. As aplicações em Machine Learning fornecem resultados baseados em experiências anteriores. Nesse post, discutimos 7 exemplos reais de utilização de machine learning e como isso está ajudando a criar melhores tecnologias para impulsionar ideias de hoje.

Como escolher um modelo de Machine Learning? – Machine Learning com H2O – Parte 3

Na publicação de hoje veremos como escolher um modelo de Machine Learning utilizando o autoML do framework H2O. Na publicação anterior, vimos como criar um modelo de Deep Learning para classificar flores de acordo com o tamanho de suas sépalas e pétalas. Vimos que o modelo apresentou uma acurácia de 96% no conjunto de testes. …