Ottimizacast — Gêmeos Digitais e tecnologias 4.0 na indústria​

+230MILHÕES é o número de usuários do Spotify. Agora imagine, como é possível o aplicativo sugerir músicas de acordo com a preferência e gosto de cada usuário? Data Science e Machine Learning são a resposta.

Muitas pessoas acreditam que adicionar mais variáveis, dados e informações no modelo é sempre bom. Esse é um dos grandes mitos do machine learning, em especial por se tratar de algo que é um pouco contraintuitivo. Mais features pode ser prejudicial para alguns modelos.

5 minutos sem energia em casa ou no escritório pode ser o suficiente para trazer complicações. Por isso, o armazenamento de energia é uma preocupação constante das usinas hidrelétrica, ainda mais com condições climáticas que não estão sob nosso controle.

Na séries Aplicações Reais, Douglas Vieira e Lais Schiavo conversam sobre a importância das usinas em adotarem um planejamento de armazenamento e um perfil de geração de energia otimizado, com foco no longo prazo.

Diante dos desafios ambientais e climáticos, a energias renovável é um caminho para um modelo sustentável de produção energética. E a pergunta que fica é: Como ter um planejamento de otimização para produção de energia renovável no longo prazo? 

No EP. 11, Douglas Vieira e Lais Schiavo, Product Specialist da ENACOM Energia conversam sobre energia, sustentabilidade e otimização.

A área de ciência de dados amadureceu nos últimos anos e o que antes parecia ser a mesma coisa, hoje é bem delimitado. Afinal, o que diferencia o profissional de Data Science e Machine Learning?

Bagging e Boosting são métodos de conjunto em Machine Learning, mas qual é a chave por trás deles. No ep. #9 do #Otimizacast, Douglas Vieira, convida Leonardo Tavares para explicar a diferença entre os dois conceitos essenciais para o aprendizado de máquina.

Na série aplicações reais, conheça o projeto da ENACOM capaz de detectar e classificar AVC, em exames de imagem do laboratório Hermes Pardini com 96% de precisão.

Com o crescimento do setor da tecnologia, muitos profissionais tem procurado formações diversas para entrar no mercado de trabalho que cresce a cada dia. E a pergunta que fica é: carreira acadêmica é importante na área de dados?

No episódio de hoje, nosso host te conta os segredos de uma boa carreira na área de dados e dá dicas para os iniciantes que querem entrar no campo.

Se você tem interesse em começar a programar, Phyton pode ser uma ótima opção. Linguagem de alto nível, simplificada e usada nas mais diversas aplicações como desktop, web e ciência de dados. No episódio #06 do Otimizacast, te ajudamos a entender mais sobre essa linguagem que vem conquistando adeptos e crescendo no mundo todo.

Nos tempos atuais, o uso da tecnologia interfere diretamente nos resultados das guerras. A alocação eficiente de recursos, como alimentos e medicação, possuem novas possibilidades de logística e transporte. No episódio de hoje, você entenderá como a otimização e as pesquisas operacionais podem impactar os conflitos contemporâneos.