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.
O debate no SXSW 2026 e o recuo da OpenAI mostram que o comércio por IA saiu da fase de demonstração e entrou na fase de infraestrutura, governança e adoção real.
Relatórios da Cisco e da McKinsey indicam que empresas estão concedendo autonomia operacional a sistemas de IA antes de estabelecer mecanismos confiáveis de controle.
Mesmo com milhares de vagas abertas, empresas seguem congelando contratações, reduzindo orçamento e operando com lacunas críticas de habilidades. O resultado é um ambiente mais vulnerável justamente quando a IA amplia a superfície de...
O avanço da IA começa a migrar da escala dos modelos para arquiteturas que combinam múltiplas formas de inteligência computacional.
O avanço dos agentes, a memória persistente e a integração entre aplicativos estão gerando novas arquiteturas de software e redefinindo a competição no mercado pessoal de GenAI.
Apesar da escassez de exits e da instabilidade política, quase metade dos investidores planeja ampliar aportes. O foco agora está na digitalização de setores tradicionais da economia
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