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.
Para Walter Hildebrandi Filho, CTO Latam da Zendesk, as empresas brasileiras têm fome de IA. Mas o avanço depende de arrumar a casa, integrar sistemas, medir resolução em vez de velocidade e ganhar a confiança de empresas e consumidore...
Cerca de 56% dos trabalhadores formam a "sala de máquinas" das empresas: o núcleo que faz a operação rodar, mas tem pouco acesso a IA, a capacitação e a boas perspectivas. Só 33% desse grupo confiam na alta gestão
Conversas com IA já podem ser auditadas, pesquisadas e usadas como prova. As empresas agora precisam decidir quanto desse material querem guardar.
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
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