Avaliar modelos de IA vai muito além da acurácia. Métricas diretas medem desempenho técnico, métricas indiretas mostram impacto no negócio e métricas éticas garantem justiça e transparência. Exemplos de classificação (tumores) e regressão (preços de casas) mostram que nenhuma métrica isolada é suficiente. A avaliação confiável exige combinar indicadores conforme objetivo, risco e contexto, ampliando a visão para decisões seguras.

Entender conceitos estatísticos como média, mediana, moda, correlação e causalidade é essencial para interpretar corretamente os dados.

A estatística é a base da ciência de dados, usada para coletar, analisar e interpretar dados, guiando decisões e previsões com precisão.

Introdução Um dos termos mais falados hoje em dia na área de tecnologia é o Data Science (DS) e toda empresa quer ter a uma área de DS para chamar de sua. Mas o que é o DS? Quais competências são necessárias pra trabalhar na área? Qual diferença essa área pode fazer dentro de uma empresa? É sobre isso que vamos falar aqui.

Se você está visualizando esse artigo, então você faz parte de um pequeno grupo quer se desenvolver e se tornar um profissional reconhecido no mercado na área de Data Science. Introdução Quando eu comecei a me especializar na área de dados, eu fiquei mais perdida que cego em tiroteio. Procurava na internet conteúdo para estudar, porem eles não me indicavam o caminho inicial completo e detalhado ou era um conteúdo mais avançado. E com isso demorei bastante até começar de fato

Introdução Ao iniciar uma nova fase da vida, seja no começo de uma carreira profissional ou em uma transição para uma nova área, é...