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Archive for the ‘Categorias’ Category

(Histórico) Os Primeiros Computadores

Recomendo, muito bom!

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12 Algorithms Every Data Scientist Should Know

Data Science Resources : Cheat Sheets (R, Python…)

SQL Server Dynamic Data Masking Discovery and Implementation

Problem – Your SQL Server database contains data that should be masked from end users, but you have no way of determining which columns are candidates for Dynamic Data Masking (DDM). How can we identify the columns and implement SQL Server DDM to protect this data?

Solution – You can use the Database Migration Assistant to asses which columns are candidates for DDM.

Matéria completa, clicando na imagem abaixo

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Parte 2: Gerando gráficos de forecast utilizando R para previsão de medalhas nas Olimpíadas

Blog Dataficação

Na parte 1 do post, mostramos como capturar dados das medalhas conquistadas na história das Olimpíadas utilizando o Power Query. Agora, vamos criar análises a partir destes dados utilizando o R. Para quem não conhece, o R é uma ferramenta que permite criar visualizações gráficas utilizando técnicas estatísticas e é um dos softwares mais populares na área de data science.

A nossa ideia é tentar prever, utilizando os dados históricos do total de medalhas conquistadas por cada país e algoritmos estatísticos de forecast, quantas medalhas os países deverão conquistar nos próximos Jogos Olímpicos. Será realizada uma análise básica apenas para entendimento do que é necessário para utilizar as funções de forecast do R – não serão feitos ajustes de tendência, sazonalidade, testes de estacionariedade, etc, ou seja, não será feita uma validação estatística da série.

Leitura dos dados e criação de subsets

Inicialmente vamos indicar o nosso diretório de trabalho e ler o arquivo CSV que possui os dados…

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Data-driven precisa ser cultura e não um projeto.

CAPPRA DATA SCIENCE [C4PPR4]

Está na moda, todos querem ser data-driven.

Existem muitas ferramentas para geração de insights, análises de dados e monitoramento de performance. Já é possível comprar produtos analíticos prontos de mercado, criar algoritmos e usar inteligência artificial no dia-a-dia.
Isso não é mais uma novidade.
A novidade está em transformar isso em cultura, e deixar de ser um instrumento para uso eventual. 

São dois principais lados envolvidos nesse processo:
De um lado, times analíticos produzindo/comprando soluções de dados.
Do outro lado, times de negócio tentando usar isso no dia-a-dia.

No final do dia, o conflito.
De um lado, “fico aqui comprando/criando produtos incríveis e eles não usam”
Do outro lado, “eles criam esse monte de coisa mas não resolvem os problemas de negócio”

Vemos isso no mercado o tempo todo, é o tradicional cabo de guerra da ferramenta versus o problema de negócio, sempre foi assim, com…

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Dez tendências tecnológicas estratégicas para 2018, segundo o Gartner

Inteligência Artificial, Realidades Virtual e Aumentada, além de tecnologias relacionadas com Internet das Coisas são avanços para manter permanentemente no radar

Vejam a matéria completa clicando na imagem!

2018

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