O documento discute como as novas tecnologias como inteligência artificial, aprendizado de máquina e ciência de dados estão moldando o mundo atual e como as empresas podem usar esses recursos para tomar melhores decisões e otimizar seus negócios. A ciência de dados envolve extrair conhecimento e insights valiosos a partir de grandes volumes de dados para fins como previsão de demanda, recomendações e otimização de marketing.

2. O MUNDO HOJE

3. Estamos passando por uma mudança de era.
Onde novos padrões de comportamento estão surgindo,
deixando o mundo hiperconectado.
A informação é o ativo mais importante.
E saber se posicionar no mercado neste novo cenário é fundamental.

4. Tecnologias Exponenciais

5. A velocidade e a escala de crescimento das novas tecnologias é
impressionante. Milhões e milhões de dados circulam diariamente em
um novo paradigma, onde a abundância nos irá conectar ainda mais,
seja pela Inteligência Artificial, Machine Learning, Nanotecnologia,
Biotecnologia, Impressão 3D e Robótica serão os norteadores na
formatação de uma nova economia.

6. Inteligência Artificial

8. Fonte: McKinsey Global Institute Analysis

9. O que é Data Science

11. Sendo diferente das análises estatísticas que conhecemos, a ciência de
dados é a interseção da ciência da computação, sendo necessário
profissionais com habilidades que vão desde estrutura de dados,
algoritmos, sistemas e linguagem de script: conhecimentos sólidos que
garante mais eficiência nos mais variados tipos de análise.

12. É sobre extrair conhecimento dos dados. Um campo multidisciplinar
que combina pessoas, processos, plataformas computacionais e de big
data e programação.

13. Vantagens do Data Science nos negócios

14. Diariamente produzimos um fluxo constante de informação digital (dados).
E PARA ORGANIZAR esse grande volume, é necessário conhecimento e o
correto uso de ferramentas, auxiliando na tomada de
decisões mais inteligentes a favor do seu negócio.

15. Aplicações do Data Science no Marketing

16. 1. Otimização de Campanhas.
2. Previsão de Demanda
3. Sistemas de Recomendação.
4. Geração de Conteúdo.
5. Atendimento Virtual