Neste resumo trimestral, reunimos as melhores notícias e histórias de sucesso do DataCamp Donates e de nossos parceiros — veja como a sua assinatura está ajudando a apoiar boas causas!

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

LaMDA: a família de modelos de linguagem conversacionais do Google para interações naturais e intuitivas, baseada na arquitetura Transformer.

Descubra as habilidades de dados mais demandadas e por que as empresas estão em busca de profissionais qualificados. Além disso, veja como você pode aprimorar seu conhecimento em áreas-chave.

Reunimos recursos para orientar sua transformação de dados, iniciativa de cultura de dados e capacitação em dados. Explore estes webinars e white papers.

Entenda as causas e os efeitos do overfitting em machine learning e como evitá-lo para criar modelos que generalizam bem para novos dados.

Dado sintético é um dado gerado artificialmente que imita as características de dados do mundo real sem conter nenhuma informação real.

Na parte 11 de Dados desmistificados, analisamos como a IA aparece nas notícias, como isso pode levar à bolha de hype da IA e como não cair nessa armadilha.

Seis lições poderosas que gostaríamos de ter sabido antes de migrar para ciência de dados há seis meses.

Descubra como construir um framework de competências em dados eficaz, as habilidades de dados e IA que você precisa incluir e modelos para ajudar você a começar.

Veja o que é uma certificação em ciência de dados e conheça os recursos sobre certificação disponíveis aqui na DataCamp.

Entenda a importância do TabPy e como criar um modelo de clusterização K-Means usando script em Python no Tableau.