05.04.2023
Comentei em publicação recente que definir estratégias na área de ciência de dados, partindo de questões relacionadas à limpeza e tratamento de dados até à definição dos modelos de machine (ou deep) learning, é tarefa essencial para o sucesso de sua iniciativa. Nesse sentido, compartilho aqui, de forma bem resumida, minha experiência na coordenação de um projeto de pesquisa ligado ao diagnóstico de pacientes com suspeita clínica de demência. Nesse projeto foram utilizados dados de pacientes atendidos pelo Centro de Alzheimer
31.03.2023
Ao longo dos últimos anos, as lideranças das empresas de todos os portes (pequenas, médias e grandes), entenderam que a tecnologia digital pode gerar uma vantagem competitiva, bem como, criar valor para a empresa. O problema central é como incorporar essa tecnologia digital ao modelo de negócios. A COVID-19 fez com que se incorporassem às empresas algumas “atividades digitais”, entretanto, a maioria somente adotou inciativas modestas, oferecendo mais um canal de vendas e/ou de serviços (o “on-line”) ou modernizou a
29.03.2023
Trabalhando há cerca de 15 anos com ciência de dados, posso afirmar com absoluta certeza que definir estratégias para aplicação de técnicas ligadas à temática – desde os mecanismos de limpeza e tratamento de dados, passando pela construção de data warehouses, até a definição dos modelos de machine (ou deep) learning que serão utilizados – é essencial para o sucesso de sua investida em qualquer domínio de problema. Isso não significa que a estratégia inicial pensada trará sempre resultados efetivos. Às