Artigos sobre ciência de dados

Neste artigo, vamos destacar as melhores conferências de data science para participar em 2026.

MLOps combina ferramentas, práticas, técnicas e cultura que garantem a implantação confiável e escalável de modelos de machine learning. Comece sua jornada de aprendizado com estes ótimos recursos gratuitos.

Embora não existam duas carreiras em ciência de dados exatamente iguais, há boas práticas que funcionam para todos. Este é o nosso guia essencial para desenvolver suas habilidades e alcançar o próximo estágio da sua carreira.

Sabia que há três vezes mais vagas para cientistas de dados no LinkedIn do que cientistas de dados no mundo? Leia esta e outras curiosidades sobre ciência de dados aqui!

Entregar projetos de ciência de dados com sucesso exige colaboração com diversos tipos de stakeholders. Quem são eles? Em um webinar recente, Brian Campbell apresentou 3 tipos de colaboradores que você encontra em todo projeto de ciência de dados.

Criar e apresentar um portfólio consistente em ciência de dados é essencial para tirar o aprendizado do papel. Conceber, desenvolver e publicar seu trabalho exige consistência e persistência — mas esse esforço pode te posicionar muito melhor no mercado.

Desenvolva suas habilidades de programação em R com estes cinco desafios. Coloque seus conhecimentos à prova e conclua um desafio em até sete dias!

Coloque suas habilidades em SQL à prova com estes cinco desafios. Use exemplos do mundo real e veja se você consegue concluir um desafio em uma semana.

Descubra cinco maneiras de usar ciência de dados no marketing. Saia na frente, aprimore suas habilidades em dados e faça um projeto de marketing com ciência de dados.

Tornar-se um profissional de dados com DataCamp Certification exige dedicação e preparo, mas é uma ótima forma de mostrar aos empregadores que suas habilidades estão prontas para o mercado. Neste artigo, vamos revelar como se preparar e mandar bem no exame prático da DataCamp Certification

Como cientista de dados, você pode precisar configurar variáveis de ambiente para projetos localmente ou globalmente, em uma plataforma. Este guia mostra tudo o que você precisa saber!

Um olhar realista sobre as aplicações de IA no setor bancário: modelagem de risco de crédito, detecção de fraude, churn de clientes e bots de atendimento. Ao discutir os desafios nessas áreas, entendemos por que o avanço da IA nesse setor pode ser mais lento.