Explore nosso blog sobre Ciência de dados
Quando começamos a trabalhar com machine learning, é comum pensar que, quanto mais dados tivermos, melhor será o resultado do nosso modelo. No entanto, isso nem sempre é verdade. A escolha adequada das features (ou atributos) pode fazer uma diferença enorme na performance de um modelo. Mas o que são exatamente essas features? O que […]
Entenda definitivamente o label encoding, como ele transforma variáveis categóricas em números, suas aplicações práticas com Python, e a comparação de desempenho com outros métodos como one-hot encoding em modelos de machine learning.
Este post destaca os 6 melhores livros para cientistas de dados, abordando a importância da aprendizagem contínua. Cada recomendação traz descrições sobre aprendizado de máquina, estatística, previsão e prompt engineering. Ideal para quem busca aprimorar suas habilidades na ciência de dados. Descubra as melhores leituras para se destacar nesse campo em constante evolução.
CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) surgiu como um guia confiável, oferecendo uma estrutura sólida para orientar todo o processo, desde a compreensão inicial dos requisitos até a implementação final das soluções
Descubra como migrar para a área de dados: habilidades necessárias, recursos de aprendizagem e dicas para uma transição de carreira bem-sucedida.
