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.
Três estudos sobre o futuro chegam a um diagnóstico parecido: a IA virou infraestrutura, mas esbarra em limites de energia, recursos, demografia e confiança
A China puxa a instalação recorde de robôs industriais, enquanto investidores apostam em robôs de uso geral e num "momento GPT-3" da IA Física em cerca de um ano
Por que a IA não precisa falar, nem ser cara, para ser útil
Estudos apontam menos erros de sintaxe sem avanço equivalente em segurança. O desafio é medir quanto da velocidade de programação resiste ao custo de revisar, corrigir e manter o software.
Agentes multiplicam a inferência. Custo, latência, privacidade e continuidade decidem onde ela vai acontecer.
Dados do BCG e da MIT Sloan Management Review mostram que a ambição de IA no C-level corre à frente das duas frentes necessárias para sustentá-la: a arquitetura de dados e a competência das equipes. E nenhuma delas tem responsável cl...
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