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  • Como começar a aprender Estatística e Ciência de dados

    Há muitos desafios nas empresas a serem respondidos por meio dos dados, estamos na era deles, como descreveu bem a série que ficou famosa no netflix: “A era dos dados” . Segundo a Data Age 2025, IDC, a quantidade de dados no mundo em trilhões de Gigabytes quintuplicou de 2018 a 2025, entretanto a quantidade de mão de obra qualificada não seguiu a mesma crescente.
  • Introdução a séries temporais – Onde vive e do que se alimenta?

    Quando falamos de séries temporais, estamos falando de um conceito muito útil na análise de dados. De maneira bem simples, estamos falando de uma sequência de observações feitas ao longo do tempo. A grande vantagem disso? Permite que vejamos tendências, padrões sazonais e como as coisas mudam. Além disso, nos dá a chance de fazer previsões com base no que já aconteceu. Se você parar para pensar, é uma ferramenta excelente para tomar decisões melhores e mais embasadas.
  • O que é Data Science e o que faz um Cientista de Dados

    No mundo atual, a quantidade de dados gerados pelas empresas e usuários cresce exponencialmente. Nesse cenário, surge a área de Data Science, que tem como objetivo extrair insights valiosos desses dados para auxiliar na tomada de decisões estratégicas. Mas afinal, o que é Data Science e qual é o papel de um Cientista de Dados? Neste artigo, vamos explorar essas questões e descobrir como essa área tem se tornado fundamental para empresas em diferentes setores.
  • Os Fundamentos da Ciência de Dados: Uma Visão Geral para Iniciantes – Foco em Estatística

    A Ciência de Dados é uma área em crescimento que tem transformado a maneira como as empresas tomam decisões e extraem valor dos dados. Como iniciante interessado nesse campo, é essencial compreender os fundamentos que sustentam a prática da Ciência de Dados. Neste artigo, vamos explorar os conceitos básicos da estatística e sua importância na análise de dados. Vamos mergulhar nos princípios da estatística e como eles são aplicados na Ciência de Dados.
  • Por que a Ciência de Dados é uma Carreira Promissora no Mercado Atual

    Em um mundo cada vez mais orientado por dados, a Ciência de Dados emergiu como uma das carreiras mais promissoras e relevantes da atualidade. Com o avanço da tecnologia e a explosão na geração de dados, profissionais especializados em Ciência de Dados são altamente valorizados pelas empresas de todos os setores. Neste artigo, vamos explorar as razões pelas quais a Ciência de Dados é uma carreira tão promissora no mercado atual.
  • IA Generativa vs. Machine Learning Clássico: Qual Resolve Mais Problemas e Gera Mais Valor para Empresas?

    A IA generativa está em alta, mas o Machine Learning clássico continua a entregar valor tangível. Analisamos qual dessas abordagens é mais eficaz na resolução de problemas empresariais e na geração de retorno financeiro.
  • O uso da Estatística no Mercado Financeiro 

    O uso da estatística no mercado financeiro desempenha um papel fundamental na análise e tomada de decisões embasadas. As finanças quantitativas aplicam princípios estatísticos avançados para compreender e prever o comportamento dos ativos financeiros, identificar oportunidades de investimento e gerenciar riscos de forma eficiente.
  • Como criar uma chave (token) para API do ChatGPT.

    Sempre siga as melhores práticas ao lidar com tokens de API, incluindo mantê-los seguros e regenerá-los se você acreditar que foram comprometidos. Certifique-se também de ler a documentação da OpenAI para compreender as limitações de uso e de tarifação associadas ao seu token.
  • Introdução à Estatística para Ciência de Dados: O Guia Essencial para Profissionais de Dados

    A era dos dados está em pleno vapor, e dominar a estatística tornou-se crucial para profissionais de ciência de dados. O livro "Introdução à Estatística para Ciência de Dados", lançado pela Casa do Código, promete ser a bússola definitiva nesse terreno desafiador.

  • Do jupyter notebook para código profissional – Parte 2

    Na parte 1 falamos sobre os primeiros passos para transformar um código feito pensando em criar um protótipo em um código feito pensando em criar um produto. Como mencionado, a maioria do material de ensino foca muito em teoria e modelos e pouco em como formatar o código para que ele possa se tornar robusto e duradouro.
  • Do jupyter notebook para código profissional – Parte 1

    Neste texto irei discorrer sobre inúmeras sugestões que transformarão seu código em algo mais profissional, mais fácil de se consertar, expandir e reusar para você e para outras pessoas que venham trabalhar na sua equipe. Será necessário mais do que essas poucas linhas aqui escritas para atingir este objetivo portanto a intenção deste post é informar sobre o que é necessário saber e o por quê para que os leitores possam buscar por conta própria cada um desses quesitos que por si só já dariam para se escrever inúmeras páginas.
  • PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS VIA APRENDIZADO DE MÁQUINA EM ECOMMERCE DE GRANDE ESCALA UTILIZANDO TRANSFERÊNCIA DE APRENDIZADO E BOOSTRAP NÃO PARAMÉTRICO

    A Olist, uma plataforma brasileira que conecta vendedores a múltiplos marketplaces, enfrenta desafios únicos de previsão devido à diversidade de SKUs que gerencia. A singularidade de cada SKU requer um sistema robusto de previsão adaptado a padrões de demanda variados, conforme descrito por Croston (2005): smooth, intermitente, errática e lumpy.
  • O que é Otimização de Fornecedores?

    Na atual economia complexa, as empresas inevitavelmente dependem de fornecedores para produzir e comercializar seus produtos. Mesmo as empresas de menor porte necessitam de uma rede de fornecedores para operar. Nesse contexto, a escolha dos fornecedores e a gestão das compras se tornam estratégias complexas e cruciais. Fatores como risco de atrasos na entrega, prazos, disponibilidade de produtos, esquemas de desconto e demanda influenciam diretamente nessas decisões.
  • Trafegando com Dados: Uma Análise dos Acidentes Rodoviários Envolvendo Veículos Pesados no Brasil (2017 – 2023) 

    O presente repositório foi desenvolvido com o objetivo de realizar uma análise abrangente dos dados de acidentes disponibilizados pelo site de dados abertos da Polícia Rodoviária Federal (PRF).
  • A escolha das portas: A famosa teoria de Monty Hall

    Você está em um game show e tem três portas na sua frente, o que isso te lembra? O filme: "Quebrando a banca" ou o sergio malandro na famigerada: "Porta dos desesperados"? O primeiro revela a sua idade, cuidado! Hahaha.
  • Aprendizado de Máquina: Uma Analogia Familiar

    Imagine que a família deseja preparar um bolo delicioso. A mãe (função custo) define o objetivo: um bolo macio, saboroso e com textura perfeita. O pai (hiperparâmetro) determina a receita, os ingredientes e o tempo de forno. O filho (gradiente) segue a receita, ajustando a temperatura e medindo o progresso.
  • Redução de Dimensionalidade 

    Existe uma maldição por trás desse tema! Emprega-se os mais variados títulos a este mal que assombra as nossas machine learnings de todo o santo dia.  Mas, assim como não existe bem que sempre dure, uma maldição pode ser desfeita e para tanto existem algumas estratégias usadas para nos livrar dos efeitos negativos desse interessante mal que nos circunda. 
  • Machine learning – Na identificação do câncer de mama

    O câncer de mama é uma das doenças mais prevalentes e impactantes em todo o mundo, afetando principalmente as mulheres, mas também pode afetar os homens. É uma condição na qual as células do tecido mamário se multiplicam de forma descontrolada, formando um tumor maligno. Trata-se de um problema de saúde pública significativo, com sérias implicações para a qualidade de vida e a mortalidade das pessoas afetadas. Este tipo de câncer é caracterizado por vários fatores, como o local de origem nas glândulas mamárias, a capacidade de se espalhar para outras partes do corpo, a diversidade de tipos histológicos e o potencial para diagnóstico precoce.  
  • Iniciando Sua Jornada na Ciência de Dados

    Você já ouviu falar em Ciência de Dados? Se não, está na hora de descobrir como essa área está redefinindo carreiras e criando oportunidades emocionantes. Neste post, apresentaremos o curso de Ciência de Dados e explicaremos por que ele é tão valioso, independentemente de ser um estudante de exatas, alguém em busca de destaque na carreira ou um profissional considerando uma transição para a área de dados.
  • Como a Análise de Dados Pode Transformar Sua Carreira

    A análise de dados tornou-se uma habilidade essencial que pode impulsionar a carreira de qualquer pessoa. Neste post, vamos explorar como a análise de dados não apenas apoia o estudante de exatas, mas também oferece uma vantagem competitiva para quem busca se destacar em suas carreiras ou realizar uma transição bem-sucedida para a área de dados.
  • Por que a Estatística é Essencial no Mundo Atual

    No mundo atual, a estatística desempenha um papel fundamental em diversas áreas e é uma ferramenta poderosa para apoiar o estudante de exatas, aqueles que desejam se destacar em suas carreiras e até mesmo para quem busca uma transição para a área de dados. Neste post, vamos explorar como a estatística se tornou uma habilidade essencial, independente da sua jornada profissional.
  • Machine Learning (Modelos Clássicos da Estatística) em R e Python

    Aprenda desde conceitos básicos sobre aprendizado de máquina, métodos de criação, métricas de seleção e aperfeiçoamento de modelos de machine learning! Ementa: Conceitos básicos sobre aprendizado de máquina. Método CRISP-DM para criação, seleção, aperfeiçoamento e monitoramento dos modelos de Aprendizado supervisionado: regressão e classificação; regressão Llinear simples e múltipla, regressão polinomial, regressão de Poisson para dados de contagem com dados inflacionados de zero ou não, modelagem multinível com somente um nível; regressão logística simples e múltipla, regressão quantílica e regressão de cox;  Métricas de seleção adequadas a cada tipo de modelo e métodos de seleção automatizada (STEPWISE, Backward e Foward).
  • Desvendando os Mistérios do Business Analytics: Conceitos Fundamentais 

    O mundo dos negócios está passando por uma revolução impulsionada pela análise de dados. A crescente disponibilidade de informações e as avançadas tecnologias de processamento tornaram possível extrair insights valiosos dos dados. Neste artigo, vamos explorar os conceitos fundamentais do Business Analytics, desvendando os mistérios por trás dessa abordagem que está transformando a maneira como as empresas operam. 
  • Como a Análise de Dados Impulsiona o Sucesso Empresarial 

    Em um mundo movido por dados, a capacidade de coletar, analisar e interpretar informações é um diferencial crucial para o sucesso empresarial. A análise de dados tem o poder de revelar insights profundos e orientar estratégias fundamentadas em evidências. Neste artigo, exploraremos como a análise de dados se tornou um pilar essencial para impulsionar o sucesso empresarial, abordando sua importância, benefícios e exemplos práticos de como ela transforma as organizações. 
  • A Importância do Business Analytics no Mundo Empresarial

    No cenário empresarial altamente competitivo e orientado por dados em que vivemos hoje, a capacidade de tomar decisões informadas é essencial para o sucesso. É aqui que entra o Business Analytics, uma disciplina poderosa que desbloqueia insights valiosos a partir dos dados e os transforma em ações estratégicas. Neste artigo, exploraremos a importância crescente do Business Analytics no mundo empresarial e como ele se tornou uma peça fundamental para as organizações modernas. 
  • Etnoestatística: o que é, por que estudar e como aprender com outras culturas

    Você já leu ou ouviu falar sobre ETNOESTATÍSTICA? Esse termo pode parecer estranho ou desconhecido para muitas pessoas, mas ele se refere a um campo de estudo que busca compreender como diferentes grupos culturais produzem e usam conhecimentos estatísticos em seus contextos sociais
  • 🔑 Otimização de Cadeia de Suprimentos: A Chave para Eficiência e Lucratividade 🔑

    Você já parou para pensar em como a gestão eficiente da cadeia de suprimentos pode impactar diretamente nos resultados das empresas? Não? Estão saiba que a otimização nessa área tem se mostrado uma verdadeira chave para impulsionar a eficiência operacional e aumentar a lucratividade. Vou explicar melhor!
  • Modelos de Classificação nos Negócios: Uma Introdução à Tomada de Decisões Estratégicas

    Nos dias de hoje, a quantidade de dados disponíveis é impressionante. E o valor real desses dados se traduz na capacidade de extrair insights e tomar decisões estratégicas a partir deles. Entre as ferramentas utilizadas para este propósito, os modelos de classificação se destacam. Neste artigo, exploraremos como eles são definidos, alguns modelos populares e, o mais importante, como aplicá-los estrategicamente nos negócios.
  • Atualização Incremental

    Hoje, gostaria de desvendar uma das funções mais poderosas e essenciais do Power BI: a atualização incremental. Essa funcionalidade permite que possamos gerenciar de maneira altamente eficiente grandes volumes de dados dentro do nosso Dataset.
  • APPS E DASHBOARDS COM SHINY

    O Shiny é um pacote que permite a criação de aplicações web gratuitamente. Devido às suas inúmeras funcionalidades e integrações com outros pacotes, ele possibilita muitos tipos de apps: Dashboards, pequenos sites, portais com login por usuário, etc.
  • O que faz um profissional de Business Analytics?

    Se você trabalha ou gostaria de trabalhar com tecnologia, já deve ter escutado falar sobre a carreira de Business Analytics. Mas o que faz esse profissional?
  • O que está guiando seus retornos? Alfa ou beta?

    Ao investir no mercado de ações, é essencial entender os conceitos de alfa e beta e como eles podem influenciar nas suas escolhas de portfólio. O alfa e o coeficiente beta são duas métricas amplamente utilizadas para medir o desempenho e risco de investimentos em ações. Embora ambos estejam relacionados aos retornos, eles refletem diferentes aspectos e podem ser úteis para diferentes propósitos.
  • finanças quantitativas e Ciclo Anual de Receitas para Micro e Pequenas Empresas (MPE)

    As finanças quantitativas desempenham um papel fundamental na gestão financeira de micro e pequenas empresas (MPEs). Uma das áreas em que a aplicação desses conceitos pode ser especialmente benéfica é no entendimento e gerenciamento do ciclo anual de receitas.
  • Finanças quantitativas e A visão atuarial de Finanças para Previdência

     As finanças quantitativas desempenham um papel essencial no campo da previdência, proporcionando uma abordagem baseada em dados e análises estatísticas para a tomada de decisões relacionadas aos planos de benefícios. A visão atuarial de finanças para previdência se concentra em aplicar métodos quantitativos avançados para avaliar e gerenciar os riscos associados aos benefícios previdenciários, bem como para garantir a sustentabilidade e o sucesso dos planos de pensão.
  • Quem é o prof. Thiago Marques?

    Thiago Marques é um Estatístico certificado pela ENCE/IBGE e possui uma sólida formação acadêmica. Ele é Bacharel em Estatística pela ENCE/IBGE desde 2014, onde adquiriu uma base sólida nos princípios fundamentais dessa ciência tão fascinante. Sua trajetória profissional é marcada por um constante desenvolvimento e conquistas notáveis.
  • Primeiros passos com a linguagem R : Como utilizar o R como calculadora

    Você já parou para pensar na infinidade de cálculos simples que realizamos diariamente? No artigo "R e Python, como e por que aprender essas linguagens em Ciência de dados?" foi apresentado como  instalar e o porquê de aprender o software R e hoje vamos partir para a prática de forma bem simples para você dar os primeiros passos. Podemos usar o R como calculadora digitando em seu console as operações básicas de matemática.
  • O papel da estatística na pesquisa acadêmica: seu caminho para a maestria

    No âmbito da pesquisa acadêmica, a importância da estatística é inegável. Ela forma a espinha dorsal do processo de pesquisa, traduzindo dados brutos em conclusões convincentes, perspicazes e defensáveis. No entanto, dominar estatística pode parecer um desafio assustador, dado a complexidade do campo e a falta de recursos educacionais acessíveis e abrangentes. Aqui é onde o nosso curso entra, oferecendo um caminho para a maestria nesta disciplina essencial.
  •  Finanças quantitativas e Os números, os métodos e a decisão nos Serviços Financeiros

    Nos serviços financeiros, onde a tomada de decisões é uma parte essencial do dia a dia, a utilização de abordagens quantitativas é cada vez mais comum. As finanças quantitativas combinam a teoria financeira com métodos matemáticos e estatísticos avançados, permitindo uma análise mais precisa e fundamentada das oportunidades e riscos envolvidos.
  • Aplicação da Teoria de Markowitz para Seleção de Carteiras: Uma Abordagem das Finanças Quantitativas

    As finanças quantitativas desempenham um papel fundamental na gestão de investimentos e na tomada de decisões financeiras estratégicas. Uma das principais aplicações nesse campo é a seleção de carteiras de investimentos, que busca encontrar a combinação ideal de ativos que maximize o retorno esperado para um determinado nível de risco.
  • O que são finanças quantitativas e suas aplicações em várias áreas profissionais

    As finanças quantitativas estão se tornando cada vez mais relevantes no mundo dos negócios e das finanças. Com o avanço da tecnologia e a crescente disponibilidade de dados, a capacidade de utilizar modelos matemáticos e estatísticos para analisar e tomar decisões financeiras se tornou uma habilidade valiosa. Neste artigo, vamos explorar o que são finanças quantitativas e como elas são aplicadas em várias áreas profissionais.
  • O cientista de dados e os seus demônios: conselhos de grandes profissionais da área de dados do Brasil e do exterior

    O cientista de dados e os seus demônios: conselhos de grandes profissionais da área de dados do Brasil e do exterior
  • Como começar a aprender Estatística e Ciência de dados.

    Este post foi realizado no blog da ABRACD (Associação Brasileira de Ciência de dados), estou replicando ele aqui, pois recebi muitos feedbacks e gostaria de dar uma maior visibilidade, para que possa ser visto por mais ingressantes da área. O mesmo é resultado de várias perguntas que me enviam sobre...[Continuar lendo]
  • Refletindo: Me formei, o que fazer?

    Como consegui um local de estudo, trabalho , comecei a prestar consultoria e dar aulas pelo Skype, gastando 315 reais de investimento?
  • Exploração de Dados, ou import numpy as np ?

    Muitos daqueles que se intitulam Cientista de Dados, a profissão mais sexy do Século XXI (Davenport e Patil, 2012, Harvard Business Review), focam suas atividades em programação e, por vezes, não se preocupam com a preparação e estruturação do dataset, com o diagnóstico preliminar acerca do comportamento dos dados e/ou com a sua exploração visual, por meio de gráficos estáticos ou dinâmicos.
  • WiDS Worldwide Conference

    Conference includes keynotes, technical talks, and panel discussions;
    ​an interactive education channel with the latest data science instruction; networking sessions; deep dive meet-the speaker sessions;
    and an expo to explore career opportunities.

    Women in Data Science (WiDS) Worldwide aims to inspire and educate data scientists worldwide, regardless of gender, ​and to support women in the field.
  • Onde fazer Estatística no Brasil?

    UNIDADES DE ENSINO COM CURSO SUPERIOR EM ESTATÍSTICA

    Dica do Conselho Regional de Estatística (CONRE 3-SP)

    O CONRE 3 é um dos conselhos mais atuantes de Estatística no Brasil, tudo que quiser saber da profissão e de sua regulamentação, os procure!

    Veja essa matéria sensacional sobre onde estudar Estatística no Brasil!