Data Science é um termo que escapa a qualquer definição única e completa, o que o torna difícil de usar, especialmente se o objetivo é usá-lo corretamente. A maioria dos artigos e publicações usa o termo livremente, partindo do pressuposto de que é universalmente entendido. No entanto, a ciência de dados – seus métodos, objetivos e aplicações – evolui com o tempo e a tecnologia.
Reconhecendo a necessidade de uma explicação clara da Ciência de Dados, a equipe do 365 Data Science projetou o infográfico What-Where-Who, no qual define os processos-chave deste campo do conhecimento.
Experimentos do MIT e de outros laboratórios mostram que agentes de IA podem se organizar, dividir tarefas e acumular tecnologia sem comando central, e que regras escritas não bastam para evitar o colapso
Banco restringe ferramentas de programação após meses de uso por profissionais de negócio. A decisão expõe o trabalho que vem depois do protótipo.
No Requests for Startups Winter 2027, a aceleradora pede soluções em hardware, infraestrutura, finanças e governo para levar a IA à economia real
No planejamento de 2027, a IA amplia as opções de análise. Pesquisas e especialistas discutem o risco de empresas chegarem a escolhas semelhantes.
Os conselheiros veem o risco cibernético, turbinado pela IA, como um dos mais graves do momento. Mesmo assim, ainda faltam competência técnica, informação de qualidade e ensaio para crises
Estudo da Deloitte mostra que as empresas tocam várias transformações ao mesmo tempo, mas ainda tratam a gestão de mudança como custo de projeto. O preço aparece em esgotamento, saídas de talentos e valor perdido
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