Ciência de dados e IA
Construa e ajuste a escala da IA com confiança e transparência
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Data Science, ou ciência de dados, é um enfoque multidisciplinar usado para extrair insights das grandes (e cada vez maiores) quantidades de dados coletados e criados pelas organizações atuais. A ciência de dados engloba a
preparação de dados para a sua análise e processamento, a realização de análises de dados avançada e a apresentação dos resultados para revelar padrões e permitir que as partes interessadas tirem conclusões informadas.
A preparação de dados pode envolver a limpeza, a adição e a manipulação dos mesmos, para que eles estejam prontos para tipos específicos de processamento. A análise requer o desenvolvimento e a utilização de algoritmos, análises e modelos de IA. Sendo assim, é impulsionada por um software que verifica os dados para encontrar padrões e transformar esses padrões em previsões que dão suporte à tomada de decisões comerciais.
A precisão dessas previsões deve ser validada através de testes e experiências desenhadas cientificamente. Os resultados devem ser compartilhados através da utilização de ferramentas de visualização de dados que possibilitem que todos possam entender os padrões e as tendências apresentadas.
O ciclo de vida de data science ou ‘’Data Science Pipeline’’ contém entre 5 e 16 processos sobrepostos. O número de processos varia do entendimento de cada pessoa, porém os processos mais populares são:
Os Data Scientists devem conseguir construir e executar códigos para criar modelos. As linguagens de programação mais populares são as ferramentas de código aberto que incluem ou aceitam capacidades gráficas, de machine learning e estatística predefinida.
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