Artigos sobre ciência de dados

A ciência de dados é um campo interdisciplinar que usa métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimento e percepções de dados estruturados e não estruturados.

Há muitas ferramentas de visualização de dados disponíveis. Neste artigo, preparamos uma lista abrangente de algumas das ferramentas de visualização de dados mais úteis na ciência de dados.

Explore cinco alternativas de orquestração de dados ao Airflow com exemplos de código para criar, executar e visualizar um pipeline de ETL simples.

O PostgreSQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados objeto-relacional de código aberto que combina o poder dos bancos de dados relacionais com a flexibilidade da programação orientada a objetos.

Uma malha de dados é uma arquitetura de dados descentralizada em que as equipes específicas do domínio possuem e gerenciam seus dados como produtos, usando uma infraestrutura compartilhada e aderindo aos princípios de governança federada.

A federação de dados é uma técnica de integração de dados que oferece uma visão unificada dos dados de fontes diferentes sem exigir movimentação ou consolidação física dos dados.

Este artigo explora a aplicação da análise esportiva e do machine learning para prever os resultados dos jogos da EURO 2024, analisando os desafios e as metodologias.

Descubra os usos do GitHub, uma ferramenta para controle de versão e colaboração em ciência de dados. Aprenda a gerenciar repositórios, ramificações e a colaborar de forma eficaz.

A estrutura de dados é uma arquitetura de dados unificada que conecta fontes de dados diferentes, simplificando o acesso e o gerenciamento e garantindo a consistência e a segurança em todo o cenário de dados.

A linhagem de dados é o rastreamento e a documentação sistemáticos das origens, transformações e movimentos dos dados em um sistema ou entre sistemas.

Explore os conceitos básicos dos principais paradigmas de programação com exemplos em Python, incluindo paradigmas orientados a objetos, funcionais, procedurais e declarativos.

Os principais tipos de bancos de dados incluem bancos de dados relacionais para dados estruturados, bancos de dados NoSQL para flexibilidade, bancos de dados em nuvem para acesso remoto e bancos de dados vetoriais para aplicativos de machine learning.