Containers Docker em Ciência de Dados
O Poder dos Containers Docker na Modernização de Aplicativos A evolução da tecnologia trouxe consigo diversas soluções para otimizar o desenvolvimento e a implantação de aplicações. Entre essas soluções, o Docker se destaca como uma das mais revolucionárias ao permitir a criação e execução de aplicativos em ambientes isolados chamados containers. Mas o que torna […]
Read MoreKubernetes Gerenciamento Eficiente de Containers
Introdução ao Kubernetes: Gerenciamento Eficiente de Containers O Kubernetes é uma plataforma de orquestração de containers amplamente utilizada para automatizar a implantação, o escalonamento e a gestão de aplicações conteinerizadas. Ele permite que os aplicativos sejam executados de forma confiável e escalável, distribuídos em clusters de máquinas. Arquitetura do Kubernetes A arquitetura do Kubernetes é […]
Read MoreReduzir Custos e Melhorar a Performance na AWS
Boas Práticas para Reduzir Custos e Melhorar a Performance na AWS Nos últimos tempos, tenho explorado maneiras de otimizar o uso da AWS, buscando um equilíbrio entre performance e custos. Trabalhar com serviços como Amazon SageMaker, AWS Lambda e API Gateway pode ser muito vantajoso, mas sem boas práticas, os custos podem fugir do controle. […]
Read MoreStorytelling Usando No-code
O Futuro do No-Code e Suas Implicações no Mercado e na Sociedade A revolução no-code está transformando a forma como criamos e implementamos soluções tecnológicas. Com plataformas intuitivas que eliminam a necessidade de conhecimentos avançados em programação, usuários de diferentes áreas podem participar ativamente no desenvolvimento de produtos digitais. Mas o impacto dessa tendência vai […]
Read MoreAutoML a Automação e o Ciêntista de Dados
AutoML: Otimizando o Tempo e Elevando Resultados na Ciência de Dados O dia a dia de um cientista de dados é repleto de desafios. Desde a compreensão do problema de negócio até a entrega de modelos preditivos de alta qualidade, enfrentamos um processo complexo e, muitas vezes, demorado. Em muitos projetos, tarefas como limpeza de […]
Read MoreAWS Feature Store Eficiência em Retreinamento em ML
AWS Feature Store: Uma Solução Eficiente para Gerenciar e Reutilizar Features em Machine Learning Como cientista de dados, tenho explorado diversas ferramentas para otimizar o trabalho com dados e modelos de Machine Learning. Entre elas, a AWS Feature Store tem se destacado como uma solução poderosa e estratégica, especialmente em cenários com grandes volumes de dados e […]
Read MoreAWS CLI e SageMaker para Desenvolvedores e Cientistas de Dados
AWS CLI e SageMaker: Facilitando a Vida de Desenvolvedores e Cientistas de Dados O universo da computação em nuvem é vasto e complexo, mas ao mesmo tempo pode ser incrivelmente acessível quando utilizamos as ferramentas corretas. Uma dessas ferramentas é a AWS Command Line Interface (CLI), que permite o gerenciamento dos serviços da Amazon Web […]
Read MoreDados Lineares e Não Lineares e o Papel da Normalização e Padronização
Entendendo Dados Lineares e Não Lineares e o Papel da Normalização e Padronização No mundo da ciência de dados, entender a natureza dos dados é essencial para escolher os modelos e técnicas adequados. Dois conceitos fundamentais que frequentemente surgem são os dados lineares e não lineares, além da necessidade de normalização ou padronização dos dados […]
Read MoreO Diferencial do Cientista de Dados Moderno
Soft Skills: O Diferencial do Cientista de Dados Moderno Se tem uma coisa que eu aprendi nos últimos meses trabalhando com ciência de dados é que habilidades técnicas são apenas o ponto de partida. Claro, saber programar, manipular datasets e construir modelos é essencial. Mas, no mundo real, as empresas procuram cientistas de dados que […]
Read MoreOlhar a ‘Big Picture’ na Ciência de Dados
“A Importância de Olhar a ‘Big Picture’ na Ciência de Dados” Admond Lee, um cientista de dados experiente, compartilhou uma das lições mais valiosas que aprendeu ao longo de sua carreira: sempre enxergar a “Big Picture”. E, confesso, me identifiquei muito com isso. Quando comecei na ciência de dados, cometi o mesmo erro que ele. […]
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