fevereiro 27 2020 0comment

5 cursos de graduação para quem deseja seguir na carreira do BIG DATA

A carreira do cientista de dados gerou algo que conduz a própria indústria, não é só uma engrenagem na máquina – do Spotify até o carro autônomo. Essas coisas trazem a ciência de dados, Big Data, como fio condutor da ideia. Cursos que deem uma boa base de raciocínio matemático, como Estatística, Matemática e Ciência da Computação podem ser boas portas de entrada nesse mercado.

Além da formação bem embasada na matemática, o cientista de dados também precisa ter uma visão mais aberta, para saber desenvolver boas perguntas que possam ser respondidas pelos dados.

Como é natural de profissões que nascem apoiadas em avanços tecnológicos, interessados na ciência de dados devem ter em mente que é preciso conseguir ser adaptável a mudanças e não podem ter medo de continuar estudando. Afinal, o potencial é de que surjam ainda outras carreiras ligadas a manipulação de dados que nem conseguimos imaginar agora.

Saiba quais são os 5 cursos que podem te ajudar a ser um profissional de BIG DATA:

Ciência de dados

Apesar de ser uma área nova, algumas universidades, como a FGV, Anhembi Morumbi e PUC-SP já estão incluindo em seus catálogos cursos de graduação em Ciência de dados. Os currículos integram conceitos de Big Data, inteligência artificial, estatística, programação, matemática e ciências sociais aplicadas para formar profissionais capacitados para lidar com grandes quantidades de dados e transformá-las em conteúdos visualizáveis.

Estatística

O estatístico coleta, analisa e interpreta dados numéricos em relação a fenômenos da sociedade e da natureza. Ele é capacitado para organizar o levantamento destes dados por meio de questionários e levantamentos, além de, na indústria, poder auxiliar no controle de qualidade e vendas. Ele também atua no desenvolvimento de modelos matemáticos para análise de dados.

Ciência da computação

Um profissional da ciência da computação desenvolve softwares (programas para computadores ou outros dispositivos, como smartphones) que vão desde o uso doméstico até grandes corporações, passando também pela academia. Pensando em carreiras com Big Data, ele pode usar a programação para fazer a estruturação e gestão de bancos de dados, análises matemáticas e desenvolver algoritmos, como os de inteligência artificial.

 

Matemática aplicada

Cursos de matemática aplicada formam profissionais que usam raciocínio lógico e técnicas da matemática, física, estatística e computação em diversos ramos, da informática ao mercado financeiro. O objetivo é encontrar soluções matemáticas para problemas da sociedade, atuando em posições estratégicas do setor privado e da academia. Além disso, também pode usar a modelagem matemática também para construir simulações que antevejam e previnam problemas de produtos.

 

Economia

Economistas estudam a história, a produção e a distribuição de bens e serviços na sociedade. Podem atuar em escalas macro, analisando questões nacionais ou mundiais, por exemplo, ou micro, em empresas. Aliam conhecimentos em ciências sociais aos das ciências exatas para fazer relatórios e projeções para o futuro, podendo atuar no desenvolvimento de políticas públicas e planejamentos financeiros.

 

 

Como Big Data e IA estão mudando a experiência de comprar

Não é segredo que, hoje, os clientes esperam melhores serviços das empresas. Na década passada, empresas com experiência em tecnologia como Amazon, Uber e Netflix condicionaram os clientes a esperar um serviço personalizado e acessível sob demanda, por vários canais, que responda às suas necessidades naquele exato momento.

Assim, as empresas estão reagindo em vários setores. Para as melhores delas, não se trata apenas de um esforço para permanecer relevante para os clientes. Significa também encontrar novas oportunidades de negócios.

Para fornecer personalização e capacidade de resposta em qualquer escala, as organizações precisarão realmente se apoiar fortemente na automação e na inteligência artificial. Entretanto, essas ferramentas não são padronizadas e devem ser usadas com cuidado para atender às necessidades reais nos momentos importantes da experiência do cliente. O aprendizado de máquina e a inteligência artificial devem ser aplicados não para fazer algo gigantesco, mas para fazer centenas de pequenas coisas que agregam grande valor comercial.

janeiro 14 2020 0comment

{CARREIRA} – Phyton e Big Data: USP oferece cursos online gratuitos

Início de ano é sempre o momento para rever os objetivos. Entre eles, estão a carreira. Para quem busca renovar a carreira em TI ou mesmo começar um curso para trabalhar na área, essa dica é essencial!!

A Universidade de São Paulo (USP) está disponibilizando cursos online (e gratuitos) com foco em tecnologia da informação (TI), ciência da computação, Big Data e outros temas relacionados.

Entre as opções está o curso de linguagem Phyton, que ensina noções básicas da linguagem de programação para que o usuário desenvolva pequenos programas nessa linguagem. Ao término do aprendizado, o aluno pode cursar a segunda parte do curso voltado à programação em Phyton.

Outro módulo disponível é a introdução ao Big Data, voltado para usuários que desejam entender de forma fácil o que é Big Data, conhecer algumas tecnologias de Big Data, ter acesso a algumas aplicações de Analytics, Internet das Coisas – IOT , etc. O usuário também é inserido em um projeto de conclusão do curso, que consiste em um projeto de Big Data elaborado com estratégias e análises de dados.

Os cursos não possuem pré-requisitos – basta apenas completar um cadastro na plataforma Coursera, que também é gratuita -, nem experiência prévia em programação. A única “cobrança” é que o aluno domine conceitos básicos de matemática do ensino fundamental. Além disso, cada módulo leve em média 31 horas para ser completado, porém esse tempo é amplamente dividido em diversas subcategorias.

Informações: https://www.coursera.org/learn/introducao-big-data

Fonte: Computerworld

 

 

 

 

 

outubro 21 2019 0comment

Inteligência artificial nas operações de TI

Tempo, que é um recurso precioso para os profissionais de TI, está cada vez mais escasso, atropelado pelo ritmo da transformação digital.

As falhas nos serviços de TI impactam diretamente a eficiência operacional e custam muito caro para as empresas. Segundo o Gartner, o custo médio do tempo de inatividade é em R$22.400 por minuto. Como consequência as empresas procuram maneiras de evitar essas interrupções.

É nesse contexto que as empresas recorrem ao AIOps, aplicando machine learning e data science para resolver problemas, aprimorar e/ou substituir parcialmente todas as principais funções da operação de TI. Estudos indicam que o uso de AIOps e ferramentas de monitoração de experiência digital aumentará de 5% em 2018 para 30% em 2023 nas grandes empresas.

A maneira como pensamos sobre isso é: Quais são as tarefas que exigem um humano e o que podemos automatizar? É possível oferecer uma enorme quantidade de automação que aprendemos com o comportamento humano. No passado, quando um problema acontecia, como um humano o consertava? É possível  automatizar essa sequência de etapas se o problema acontecer novamente.

O efeito colateral de uma plataforma de AIOps é mudar o perfil do trabalho da equipe de TI, já que libera uma parte do tempo que era alocada em trabalho reativo para eliminar as causas de paradas críticas, fazendo com que o time fique focado em arquitetura de sistemas e demais itens estratégicos.