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.
Apesar do uso pessoal elevado, o uso de IA dentro das empresas estagnou em 51%. Estudo global do BCG mostra que treinamento, ferramentas e apoio da liderança são cruciais para capturar valor e reduzir o medo da substituição por máquina...
Se você está tentando descobrir como tornar a IA uma parte essencial do DNA da sua empresa, em vez de apenas mais uma iniciativa tecnológica, esta conversa oferece um modelo viável.
A Apple diz que os LLMs não conseguem realmente raciocinar, enquanto Sam Altman declara que a "singularidade suave" será inevitável até 2030. Quem tem razão?
Em entrevista à The Shift, Marcelo Braga, presidente da IBM Brasil, defende que a IA não é só uma tecnologia, mas uma transformação estrutural que exige experimentação, letramento no topo e uma nova forma de liderar
Em meio a tantas promessas e exageros sobre o que a Inteligência Artificial pode fazer, o índice da OCDE é ferramenta valiosa para a tomada de decisões informada, separando o hype da realidade.
Agentes de IA já dividem tarefas com humanos e exigem novas estruturas de trabalho, gestão e confiança nas organizações
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