Atualmente, as empresas enfrentam um volume massivo de informações e a capacidade de utilizar esses dados de maneira eficiente tornou-se crucial. Adotar uma cultura orientada por dados (data-driven) significa tomar decisões baseadas em evidências reais,… Continue a ler »20 vantagens ao adotar a cultura data-driven no seu negócio
Este artigo científico explora o processo de criação de um Data Warehouse (DW) a partir de um Banco de Dados Relacional (BDR). Talvez o mais confuso e difícil que escrevi até o momento. O assunto… Continue a ler »Passo a Passo para Criar um Data Warehouse a partir de um Banco de Dados Relacional
A análise de dados está mais presente do que nunca nas empresas de todos os setores, e escolher a ferramenta certa pode fazer uma grande diferença na eficiência e qualidade dos insights gerados. Em 2024,… Continue a ler »As 20 Ferramentas Essenciais para Profissionais de Dados
Gradient Boosting Machine (GBM) e Random Forest são dois dos algoritmos mais populares e eficazes no campo de aprendizado de máquina supervisionado. Ambos são baseados em árvores de decisão e são frequentemente usados para tarefas… Continue a ler »Comparação entre Gradient Boosting Machine (GBM) e Random Forest
Na análise estatística e no campo de machine learning, a distinção entre variáveis numéricas e categóricas é fundamental para a modelagem e interpretação dos dados. Compreender essas diferenças é crucial para a escolha correta de… Continue a ler »Entendendo a Diferença entre Variáveis Numéricas e Categóricas
A ciência de dados e a análise de dados dependem fortemente de métricas estatísticas para extrair informações valiosas a partir de grandes volumes de dados. Essas métricas ajudam a compreender a distribuição dos dados, identificar… Continue a ler »Principais Métricas Estatísticas Utilizadas em Ciência e Análise de Dados
Nos últimos anos, a transição da era do registro de dados para a era da análise de dados marcou uma revolução profunda no modo como as organizações e a sociedade em geral lidam com informações.… Continue a ler »Da Era do Registro de Dados à Era da Análise de Dados: Uma Transformação Analítica
Este artigo aborda o princípio da esparsidade na ciência de dados, explorando sua importância e aplicações práticas. A esparsidade, ou parcimônia, é um conceito fundamental em diversos métodos de análise e modelagem de dados, que… Continue a ler »Princípio da Esparsidade na Ciência de Dados: Teoria e Aplicações Práticas
A análise de dados é fundamental para a tomada de decisões informadas e estratégicas em diversas áreas, desde negócios até a pesquisa científica. No entanto, a precisão e a confiabilidade dos resultados dependem de métodos… Continue a ler »Como a Ponderação Arbitrária Pode Estragar os Resultados de uma Análise de Dados
A análise de dados tem uma longa história que remonta a séculos atrás, mas nos últimos anos, a rápida evolução da tecnologia transformou essa disciplina em algo muito mais poderoso e abrangente. Vamos explorar a… Continue a ler »A Evolução da Análise de Dados: De Estatística à Inteligência Artificial e Business Intelligence