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.
Pesquisa global com quase 12 mil profissionais mostra que 74% dos trabalhadores já usam IA regularmente — mas a maioria das organizações ainda não sabe como converter esse uso em valor real
Empresas contratam trabalhadores domésticos para coletar os dados que vão treinar humanoides. A disputa por esse ativo pode definir os vencedores da próxima onda da IA.
A ISO/IEC 42001 reconhece o que muitas empresas ainda ignoram: IA é sistema crítico de operação, não ferramenta de produtividade.
O valor da IA Visual está mudando. O que começou criando imagens agora ajuda a construir produtos, softwares e modelos usados nos processos de engenharia e manufatura.
Empresas com IA integrada estão contratando mais profissionais juniores, enquanto as tarefas que formavam esses profissionais estão desaparecendo ao mesmo tempo.
Com 5.000 funcionários em uma semana dedicada à IA e US$ 4 bilhões em receita, a empresa redefine o que significa colocar o cliente no centro
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