Oito artigos de Fev de 2018 sobre ciência de dados de leitura obrigatória

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Ciência dos dados continues to revolutionize industries and workplaces worldwide. As businesses realize the power of analytics, they’ve started to hire data scientists on a large scale, so that they can take accurate, data-driven decisions. Industries like saúde and food are starting to incorporate AI and aprendizagem de máquinas in a big way — from using predictive diagnostics to burger-flipping robots. Gmail and Snap have both started to offer users analytics, while Arm has announced Project Trillium, a machine learning project that can help smartphones detect objects and provide intelligent feedback. Here are some of the best reads in the analytics, AI and ML space from February 2018:

1. Data Science 2018: Três tendências que você precisa conhecer

Tripp Smith, Data Center Journal

2. O braço está mudando as experiências de aprendizagem da máquina: Projeto Trillium

Jem Davies, comunidade Arm

3. 10 maneiras de aprender máquinas está revolucionando o marketing

Louis Columbus, Forbes

4. Não se preocupe se a IA vai mal - as mentes por trás disso são o perigo

LEIA TAMBÉM  11 Conferências de Ciência de Dados às quais você deve comparecer em 2018

John Naughton, O Guardião

5. O Gmail agora tem análises, e é fantástico

Larry Alton, A Próxima Web

6. Os principais cientistas de dados de habilidades precisam aprender em 2018

Daniel Gutierrez, insideBIGDATA

7. Snapchat finalmente dá aos criadores a capacidade de análise

Josh Constine, TechCrunch

8. A IA diagnostica doenças dos olhos após a análise de Grandes Dados

Steve Bush, ElectronicsWeekly.com

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Sobre o Autor

Ramya Sriram gerencia conteúdo digital e comunicações em Kolabtree (kolabtree.com), a maior plataforma freelancer do mundo para cientistas. Ela tem mais de uma década de experiência em publicação, publicidade e criação de conteúdo digital.

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