Conteúdo Seleção de Ferramentas e Tecnologias para Desenvolvimento de IA Coleta e Preparação de Dados para Treinamento de Modelos de IA Implementação e Teste de Modelos de Inteligência Artificial Para iniciar um projeto de Inteligência Artificial, primeiramente defina o problema que deseja resolver ou a tarefa que a IA deve executar. Em seguida, escolha o
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Conteúdo Métodos eficazes para limpeza de dados em análises de negócios A importância do controle de qualidade em dados para tomada de decisão Ferramentas e técnicas avançadas para garantir a integridade dos dados em análises de negócios A análise de negócios depende fortemente da qualidade dos dados utilizados. A limpeza de dados é um processo
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A Inteligência Artificial (IA) está se tornando uma parte fundamental das estratégias de Business Intelligence (BI) das organizações. À medida que a IA amadurece, ela está revolucionando a maneira como os dados são coletados, armazenados, processados e analisados. Ela oferece insights mais profundos, permite a automação de tarefas e aprimora a precisão das previsões de negócios.
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Os termos data warehouse e data lake são frequentemente usados para se referir a soluções de armazenamento e análise de dados. Mas você sabe quais são as diferenças entre eles? Neste artigo, vamos explicar as principais características, vantagens e desvantagens de cada um. Data warehouse: um repositório estruturado e integrado de dados Um data warehouse
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A consolidação dos dados de sua empresa não é tarefa fácil. Com tantas informações para gerenciar, pode ser difícil determinar quais dados devem ser integrados e onde. No entanto, consolidar seus dados é um passo essencial para racionalizar as operações e melhorar seus resultados. Desde a criação de um repositório central até o uso das
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Na era digital em que os consumidores se tornaram reis, as marcas precisam adotar uma estratégia de marketing agressiva para se conectar com seus clientes e impulsionar as vendas, porém há que se ter a governança em foco. Essas estratégias de marketing incluem o uso de novas ferramentas e técnicas de marketing digital, compartilhamento de
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Na era digital, confiança é tudo. À medida que os negócios crescem e se tornam mais globais, a necessidade de redes transparentes e responsáveis que reduzam a dependência de terceiros se torna mais premente. É aqui que entra a tecnologia blockchain. Não é segredo que existem muitos problemas enfrentados pelas empresas hoje. Violações de dados,
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As empresas estão coletando mais dados hoje do que nunca. E enquanto o volume de dados armazenados está crescendo, também cresce a demanda por insights orientados por dados para ajudar as empresas a tomar decisões mais rápidas e informadas. Na verdade, a necessidade de habilidades de análise e Data Science cresceu tanto que agora é
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A modelagem preditiva tornou-se recentemente uma ferramenta crucial na ciência de dados, pois permite que as empresas obtenham insights sobre seu desempenho futuro com base nas tendências presentes em dados históricos, por exemplo, compras de clientes ou visitas ao site. No entanto, algumas pessoas podem ser céticas sobre esta tecnologia inovadora e duvidar de sua
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A modelagem preditiva, também chamada de análise preditiva, é a prática de usar modelos e algoritmos para prever e prever vários resultados e comportamentos com base na ocorrência de eventos anteriores. Ele aplica esses modelos e algoritmos a grandes conjuntos de dados para encontrar padrões que podem ser usados para prever ocorrências futuras com base
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