Os últimos avanços tecnológicos vêm mudando muito o modo de trabalhar dos cientistas e analistas de dados.
Em 2023, seis tendências demonstraram potencial para acelerar o aprendizado de máquina (machine learning, ML) e mudar as análises das organizações, de descritivas e diagnósticas, que explicam o que aconteceu e o porquê, em direção a análises de dados preditivas e prescritivas, capazes de prever o que vai acontecer e fornecer insights importantes sobre como mudar o futuro.
Neste ebook, você aprenderá que:
- A infraestrutura unificada, compatível com várias linguagens de programação, possibilita aos profissionais de dados, como cientistas, engenheiros e analistas, aproveitar ao máximo o potencial de cada um.
- Os repositórios de recursos permitem que os cientistas de dados gerenciem e implementem recursos de ML em escala, oferecendo capacidade de reprodução, descoberta e escalabilidade.
- Os analistas e cientistas de dados podem usar cada vez mais o potencial dos sistemas, antes restrito apenas aos engenheiros de ML, para facilitar e participar de processos de produção mais eficientes.
- O desenvolvimento de aplicativos da web está cada mais acessível em Python, o que permite aos cientistas de dados criar modelos de dados mais completos e utilizáveis.
- Os avanços rápidos em bibliotecas, ferramentas e estruturas de código aberto demonstram a necessidade de uma solução que garanta os investimentos futuros em ciência de dados e ML.