Este artigo é sobre Tecnologia
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A história de Data Science, mais especificamente a análise de dados, data de 1962, quando John W. Tukey escreve em seu artigo acadêmico “O futuro da Análise de Dados”: “a análise de dados é, intrinsecamente, uma ciência empírica...”. Desde então, a ciência de dados evoluiu na mesma velocidade que tudo no mundo da tecnologia evoluiu – exponencialmente mais rápido ao longo dos anos.
Hoje, dificilmente encontra-se um negócio que não deseja usar Machine Learning, Inteligência Artificial, Analytics – todos os termos embaixo do grande guarda-chuva chamado “Data Science”, na verdade – para melhorar seus resultados e triunfar no mundo contemporâneo.
Com esse objetivo, muitas empresas se apressaram em aderir a essa brilhante ciência da Inteligência Artificial (IA), mas não puderam fazer isso de forma adequada e, de acordo com o e-book de tendências de Gartner, 2021, elas estão mais propensas a falhar “devido a questões de manutenção, escalabilidade e governança”.
Isso não aconteceria com uma robusta engenharia de IA, no entanto. A engenharia de IA, como Gartner, 2021, trata, se sustenta por três pilares: DevOps, DataOps and MLOps. DevOps lida com mudanças no código de alta velocidade; DataOps é uma variedade de práticas que habilitam diversas melhorias no desenvolvimento de projetos que usam dados; MLOps, simplesmente, são as melhores práticas para negócios rodarem IA e ter, então, os melhores resultados daí.
Nós queremos usar Data Science no que quer que estejamos fazendo/desenvolvendo. Mas precisamos ser sábios e usar as ferramentas certas para tanto. Leia mais aqui: https://qintess.com/en/qads
Bibliografia:
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