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.
A promessa é aumentar transparência, explicabilidade e eficiência, reduzir custos e criar fluxos inteligentes em escala.
Relatório da McKinsey mostra como IA Analítica, Generativa e Agêntica podem transformar o combate a crimes financeiros, elevando eficiência e produtividade
A entrada da Inteligência Artificial Agêntica no e-commerce transforma a jornada de compra, redefine a competição entre marketplaces e inaugura a verdadeira personalização
Quatro lançamentos recentes — GPT-5, GPT-OSS, Genie 3 e Claude Opus 4.1 — mostram que a disputa não é mais por modelos maiores, mas por modelos mais úteis.
Mais seguro, mais barato e com novos truques agênticos, modelo continua longe da AGI e leva OpenAI a enfrentar críticas no lançamento.
Enquanto a IA avança, a amnésia digital dos modelos permanece um gargalo. Mas soluções já estão surgindo — de cofres pessoais de memória a plugins especializados.
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