Resultados da pesquisa por “machine learning”

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TOP 7: ferramentas gratuitas de análise de dados

28/04/2020 Nenhum comentário

Essas ferramentas de análise de dados poderão te ajudar a descobrir insights que possam estar ocultos em meio a uma gama de dados.

Com o avanço da tecnologia, cada vez mais se faz necessário que as organizações voltaem seus olhares para obter ferramentas projetadas para organizar, categorizar e inferir conclusões estatísticas de várias fontes de dados.

Sabemos que, dentre tantas opções, é importante fazer uma escolha para encontrar um aplicativo correto e usar seus recursos com eficácia para que possa levar a uma transformação radical.

1 – Trifacta Wrangler

Este aplicativo fora projetado para ajudar os analistas de dados a limpar e preparar dados confusos de diversas fontes. Depois que os conjuntos de dados são importados para o Trifacta Wrangler, o aplicativo irá organizar e estruturar os dados automaticamente. Algoritmos de aprendizado de máquina ajudam a preparar dados para análises mais detalhadas, sugerindo transformações e agregações comuns.

O Trifacta Wrangler pode importar dados do Microsoft Excel, arquivos JSON e arquivos CSV brutos. A ferramenta também faz o perfil dos dados para indicar a porcentagem de linhas com valores ausentes, incompatíveis ou inconsistentes e categoriza visualmente os dados por tipo, como a data ou hora, a string ou o endereço IP associado a cada ponto de dados. O Trifacta Wrangler está limitado a 100 MB de dados e está disponível para download em dispositivos Windows e MacOS.

https://www.trifacta.com/products/wrangler

2- DataMelt

Também conhecida como DMelt, é uma plataforma computacional para análise estatística de Big Data e visualização científica. O programa é usado com mais frequência em ciências naturais, engenharia e modelagem e análise de mercados financeiros. A plataforma suporta muitas linguagens de programação, incluindo Python, BeanShell, Groovy, Ruby, Java e outras.

As organizações podem acessar vastas bibliotecas por meio de scripts dinâmicos, incluindo mais de 40 mil classes Java para computação e visualização e 500 módulos Python. Recursos mais avançados exigem uma licença de desenvolvedor ou comercial, mas a edição gratuita da DataMelt inclui muitos dos principais recursos necessários para explorar, analisar e visualizar dados.

Roda em dispositivos Windows, Linux, macOS e Android.

http://jwork.org/dmelt/

Confira também nossos artigos sobre BIG DATA

3-Tableau Public

Este é um aplicativo de análise e visualização de dados que permite aos usuários publicar dados interativos na web. A versão gratuita do Tableau é limitada a 1 GB de armazenamento de dados e 1 milhão de linhas de dados. A simplicidade e a intuição do Tableau Public tornaram-no uma das ferramentas de análise de dados mais populares.

O Tableau Public pode extrair dados do Planilhas Google, do Microsoft Excel, arquivos CSV, arquivos JSON, arquivos estatísticos, arquivos espaciais, conectores de dados da Web e OData. Os usuários podem gerar gráficos interativos, gráficos e mapas para serem compartilhados em mídias sociais ou incorporados em sites para disponibilidade pública. O Tableau Public está disponível para download no Windows e no macOS.

https://public.tableau.com/pt-br/s/download

4- R

R é uma linguagem de programação amplamente utilizada para pesquisa em metodologia estatística. As organizações também podem aproveitar um conjunto integrado de software para manipulação de dados, cálculo e exibição gráfica. As principais características estatísticas incluem modelagem linear e não linear, testes estatísticos clássicos, análise de séries temporais, classificação e agrupamento.

R roda no Unix, Windows e macOS.

https://www.r-project.org/

5- Orange

Esta é a ferramenta de análise e visualização de dados de código aberto desenvolvida na Universidade de Ljubljana, na Eslovênia. Os usuários podem extrair dados via programação visual ou scripts Python em uma janela de terminal, explorar estatísticas, box plots ou scatter plots e aprofundar seus dados com árvores de decisão, agrupamento hierárquico, heatmaps e projeções lineares.

A interface gráfica do usuário da Orange permite que os usuários se concentrem na análise exploratória de dados, em vez de codificação. A ferramenta também possui componentes para Machine Learning e complementos que estendem a funcionalidade de mineração de dados de fontes externas para execução de processamento de linguagem natural, mineração de texto, bioinformática, análise de rede e mineração de regras de associação.

A Orange suporta Windows, macOS e Linux.

https://orange.biolab.si

6- OpenRefine

O OpenRefine, antigo Google Refine, ajuda as organizações a lidar com dados confusos. O Google deixou de apoiar o projeto em 2012, mas o aplicativo ainda está disponível e é atualizado regularmente por voluntários. Ele pode executar várias tarefas em dados, incluindo limpeza, transformação e formatação de dados para torná-los mais adequados para análise e exploração. A ferramenta também permite que os usuários recuperem dados de serviços da Web externos para reconciliar e correlacionar dados de várias origens.

O OpenRefine não é a melhor ferramenta para grandes bancos de dados, mas continua sendo uma opção importante e bem vista por muitas organizações, devido à quantidade significativa de tempo que os analistas gastam na limpeza de dados para modelagem preditiva.

Está disponível para download no Windows, macOS e Linux.

http://openrefine.org/

7- KNIME Analytics Platform

A Plataforma KNIME Analytics foi projetada para ajudar as organizações a manipular, analisar e modelar dados por meio de programação visual. O software inclui mais de mil módulos, centenas de exemplos prontos para uso e uma variedade de ferramentas integradas para ajudar os usuários a descobrir possíveis insights ocultos em seus dados e prever futuros com o auxílio do aprendizado de máquina.

Em vez de escrever código, o KNIME permite que as organizações arrastem e soltem os pontos de conexão entre as atividades. A ferramenta de análise de dados também oferece suporte à combinação de dados entre arquivos de texto simples, bancos de dados, documentos, imagens, redes e dados baseados no Hadoop em um único fluxo de trabalho visual. A KNIME Analytics Platform é de código aberto e atualizada com novos lançamentos em uma base semestral.

Está disponível para dispositivos Windows, macOS e Linux.

https://www.knime.com/knime-analytics-platform

Saiba como podemos te auxiliar em seus projetos. Conte com o time da Pasquali para alcançar suas metas e fazer sua empresa crescer de forma exponencial.

A Pasquali Solution é uma empresa B2B com o core business em alocação de profissionais de TI. Nossa empresa está há quase duas décadas no mercado de tecnologia da informação, aplicando várias soluções de TI para todos os segmentos do mercado.

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Os 6 principais livros de ciência de dados que você deve estudar em 2020

16/03/2020 Nenhum comentário

Resolvemos fazer essa lista para te lembrar que é imprescindível estar atualizado a respeito do que acontece no mercado de forma geral, sobretudo, ficar por dentro das pesquisas que estão sendo desenvolvidas no setor.

De uns anos para cá o entusiasmo público pela ciência de dados aumentou. Atualmente é considerado um tópico comum nas notícias, nas questões governamentais e em nossos feeds de mídia social.

A proficiência em dados está se transformando em uma habilidade excepcionalmente exigida em cada setor e os consumidores inserem dados em enormes estruturas de inteligência de negócios constantemente.

1. “Manual de ciência de dados: conselhos e idéias de 25 cientistas surpreendentes de dados” de Carl Shan, William Chen, Henry Wang e Max Song:

O “The Data Science Handbook” entrevista os principais cientistas de dados, desde o anterior diretor de dados dos EUA a agrupar líderes de organizações proeminentes e cientistas de dados em ascensão que fazem seus próprios projetos, a fim de oferecer uma visão única dos negócios.

A entrevista guiará os recém-chegados nos negócios, oferecendo conselhos sobre a vida de dados, erros de aprendizado, dicas de progressão na carreira e técnicas para prevalecer no campo da ciência de dados. O livro não se aprofunda nas partes técnicas do assunto ou tenta ser um guia abrangente. Ou talvez ofereça uma grande quantidade de conselhos e conhecimentos práticos.

2. “A Arte da Ciência de Dados”, de Roger D. Peng e Elizabeth Matsui:

“The Art of Data Science” faz uma imersão no ato de explorar e realizar descobertas em qualquer tipo de dados disponíveis.

Os autores têm envolvimento com a supervisão de projetos de dados. Eles falam sobre suas próprias experiências sobre o que produzirá resultados bem-sucedidos com segurança e quais armadilhas tornam os projetos de dados destinados a falhar.

3. Introdução ao aprendizado de máquina com Python: um guia para cientistas de dados – por Andreas Muller:

Para iniciantes em Python que esperam aplicar o Python na utilização genuína do Machine Learning, este livro fornecerá tudo o que eles precisam. Este livro centra-se em instruir o Python aos clientes para ajudá-los a criar suas soluções de aprendizado de máquina.

Este livro mostrará os principais algoritmos de aprendizado de máquina e mostrará os conceitos básicos da biblioteca scikit-learn, geralmente famosa em Python. Ele não apenas ensinará Python, além disso, o básico do Machine Learning com o objetivo de você se tornar um cientista de dados qualificado. Você descobrirá como avaliar seu modelo e fornecerá recomendações para se desenvolver como cientista de dados.

4. Curso Intensivo de Python – por Eric Matthes:

Este livro é para iniciantes em Python. Embora o Python seja mais simples de aprender, é difícil de dominar. Este livro é destinado às pessoas que precisam aprender rapidamente Python para entrar na Data Science.

Este livro é separado em duas seções: O segmento inicial mostra o Python através de diferentes conceitos, como condições, loops, dicionários, listas e assim por diante. A segunda parte concentra-se na construção de diferentes projetos utilizando o Python.

Com este livro, você não só aprenderá, mas também descobrirá como resolver problemas com o Python. Você também irá conhecer sobre as diferentes bibliotecas Python utilizadas na análise, visualizações e desenvolvimento de aplicativos da web. Em geral, este livro é perfeito para indivíduos que desejam aprender Python de uma só vez para atualizar seus conhecimentos em situações reais.

5. Estatísticas práticas para cientistas de dados – por Peter Bruce:

Este livro é para aspirantes a cientistas de dados sem experiência em estatística. Ele fornece apenas as idéias importantes para os cientistas de dados.

Além disso, também dá exemplos de estatística utilizando R. Isso permitirá que você pratique os conceitos necessários e aprimore suas habilidades em R. A estrutura deste livro está de acordo com os usos reais da ciência de dados.

6. R for Data Science – de Hadley Wickham e Garrett Grolemund:

Este livro utiliza R para mostrar a ciência de dados. Ele instrui todas as habilidades necessárias para ser um cientista de dados, como limpeza, visualização, disputa de dados e, além disso, apresenta o RStudio. Isso faz com que você se familiarize com pacotes significativos de R, como o verso organizado que é útil na Data Science.

Ele é para pessoas que leram o livro anterior “Programação Prática com R”. Destina-se especificamente às atribuições que um cientista de dados deve atuar em sua prática diária regular.

Ele o ajudará a utilizar os recursos intelectuais por meio dos pacotes de R para organizar e visualizar os dados. Da mesma forma que o livro “Programação Prática com R”, o livro é acessível na Internet.

Resumo:

Enquanto a ciência de dados é um campo enormemente vasto é preciso buscar os recursos corretos para obter proficiência com a largura e a profundeza desse campo. Embora necessitemos de Estatística como a fórmula principal para resolvermos nossos problemas de Ciência de Dados, as diferentes linguagens e ferramentas de programação são as soluções básicas.

Por fim, conclui-se que, para dominar a Ciência de Dados, é preciso ler os livros acima para adquirir domínio nas duas áreas importantes de Estatísticas e Programação.

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Top 10: as melhores tendências de Data Analytics para 2020

18/02/2020 Nenhum comentário

Vamos conhecer o TOP 10 das melhores tendências de data analytics para o ano de 2020.

Vamos à lista:

1. Deep Learning

Para Frank J. Bernhard, diretor de dados da SHAPE-Digital Strategy, o Deep Learning já saiu do estágio de tendência para um status de consolidação. E o que isso significa? Não é mais algo novo, e sua implementação já é quase mandatória. A diferença está na forma como cada empresa emprega a prática em suas operações, e quais estratégias estão tomando para se destacarem em comparação à concorrência.

2. Automated Machine Learning

Automated Machine Learning, ou AutoML, é a aposta de Marcus Borba, fundador e consultor da Borba Consulting. Para ele, a rápida evolução dos serviços de aprendizado de máquina nos últimos anos possibilitou o surgimento de funções ainda mais ágeis e automatizadas neste setor, sendo de grande valia para marcas, principalmente pela sua fácil utilização e independência.

3. Gráficos Semânticos

Roxane Edjlali, diretora sênior de gerenciamento de produtos da MicroStrategy e ex-analista do Gartner, afirma que os gráficos semânticos são essenciais para agregar valor aos negócios: “o gráfico semântico vai se tornar a espinha dorsal que suporta Data e Analytics em um cenário de dados que muda constantemente. As organizações que não usam um gráfico semântico correm o risco de ver o ROI relacionado às análises cair devido à complexidade crescente e aos custos organizacionais resultantes.”, explica.

4. Visão humana

Dados são excelentes, mas, para Chandana Gopal, Diretora de Pesquisa do IDC, as pessoas que os aplicam precisam, também, estar familiarizadas com questões etnográficas e o contexto humano por trás de todas as situações coletadas.

Segundo Gopal, os dados, de forma crua, são incompletos caso não envolvam este valor.

5. Embeeded Analytics

Segundo Doug Henschen, VP e analista da Constellation Research, a nova geração de Embeeded Analytics vai acelerar o tempo e obtenção de insights. “A análise concisa fornecida no contexto de aplicativos e interfaces específicos acelera a tomada de decisões. Esse estilo de incorporação e a curadoria de análises concisas e contextuais podem levar mais tempo, e com os avanços, incluindo métodos de desenvolvimento no-code e low-code, estamos vendo uma adoção crescente da próxima geração de Embeeded Analytics.”

6. Data e Analytics

Da mesma forma que a visão humana é necessária para complementar a inteligência de dados, as empresas precisam se acostumar a diversificar estas bases de referências. David Menninger, vice-presidente e diretor da Ventana Research, explica que as grandes organizações dificilmente têm uma plataforma exclusiva e padronizada de Data e Analytics, e essa tendência de variar fontes será cada vez mais comum.

7. Habilidades orientadas a dados

O vice-presidente de educação da MicroStrategy, Hugh Owen, explica que as habilidades orientadas a dados vão se tornar um requisito nas companhias, que devem passar não apenas a recrutar mais pessoas com capacidades analíticas, mas a capacitar os funcionários atuais para estas habilidades.

8. Inteligência Artificial

Assim como o Deep e Machine Learning já se tornaram mandatórios em um mercado data-oriented, a inteligência artificial também é um braço que não pode ficar de fora nas estratégias de negócios. A equipe de pesquisadores da Forrester Research indica que, em 2020, as equipes de ciências de dados devem passar de 70% a 90% de seu tempo criando novos e melhores modelos de IA para serem implementados.

9. Inteligência Móvel

Mark Smith, CEO e diretor de pesquisa da Ventana Research, sugere que, neste ano, veremos metade das companhias reavaliando suas operações em dispositivos móveis e compreendendo que são insuficientes para atender às expectativas dos clientes. Após isso, uma grande remodelação destas funções digitais será observada.

10. Experience Management

R “Ray” Wang, fundador e analista principal da Constellation Research, comenta que a IA irá potencializar o Experience Management: “à medida que os aplicativos são decompostos pelo processo de negócios para headless microservices, a automação e a inteligência irão desempenhar um importante papel na criação de personalização e eficiência em massa e em escala. A Empresa Inteligente levará o contexto e o Data Analytics para impulsionar suas próximas ações.”

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O ano é 2020. E você, está preparado para tantas mudanças?

30/01/2020 Nenhum comentário

O tema Transformação Digital tem sido um assunto recorrente em nosso blog nos últimos meses. Devemos lembrar que o mercado de tecnologia da informação e comunicação, de fato, é um dos que apresenta um crescimento significativo e que está em constante desenvolvimento, principalmente no quesito de exigência de novos profissionais.

Estamos acompanhando nos últimos meses algumas previsões lançadas pela Gartner para o mercado tecnológico em 2020. Essa pesquisa nos mostra que a tecnologia traz expectativas variadas e a condição humana vem sendo desafiada, o que conduz à inserção de aprimoramentos, decisões e emoções.

De acordo com a consultoria, até 2023, devido à Inteligência Artificial, o número de pessoas com deficiência empregadas nas organizações triplicará, já que as tecnologias emergentes auxiliaram na redução das barreiras de acesso. Ainda segundo o estudo, a IA terá um papel fundamental em mais da metade dos anúncios on-line que as pessoas veem.

O Machine Learning direcionará o impacto futuro do setor e 87% das empresas já estão em busca de algum nível de personalização.

De acordo com a IDC, os investimentos do Brasil no setor de tecnologia chegarão a US$48 bilhões. É importante mencionar que entre as novas áreas profissionais que estarão em alta, a inteligência artificial estará no auge. A tecnologia 5G será testada em nosso país e mais uma série de acontecimentos terá destaque.

Confira as principais tendências para o mercado de TI em 2020

É importante lembrar que o mercado está aquecido para os profissionais de TI, principalmente as carreiras ligadas à Inteligência Artificial, que estão surgindo e ficando em evidência. Um estudo da Gartner acredita que serão criados cerca de 2,3 milhões de empregos ligados à IA.

Segundo os dados do Guia Salarial Robert Half 2020, talentos inseridos no mundo da Metodologia Ágil e que buscam conhecimentos por conta própria serão os mais requisitados para ocuparem os cargos de bussines inteligence (BI), gerente de TI, desenvolvedor, engenheiro de dados, cientista de dados, Chief Technology Office (CTO) e segurança da informação.

A inserção de IA no mundo dos negócios

Acredita-se que até o fim de 2020 uma grande parte das corporações brasileiras devem inserir a Inteligência Artificial em seu modelo de negócio. De acordo com a nova pesquisa global da IBM sobre a adoção da tecnologia, “dos obstáculos à escala: a disparada global à IA” (From Roadblock to Scale: The Global Sprint to AI), os projetos com IA estão ganhando espaço nas empresas e nos negócios à medida que as barreiras à sua adoção vão diminuindo.

É importante mencionar que a IA poderá fazer parte da interface do usuário, contando experiências redefinidas, onde mais de 50% dos toques serão aumentados por visão computacional, fala e linguagem natural. Portanto, prepare-se, pois essa tecnologia estará por toda parte, inclusive incorporada em vários lançamentos de aplicativos.

A tecnologia de 5ª geração e a Internet das Coisas

Estamos esperando ansiosamente pela inserção do 5G e acredita-se que estará disponível ainda no primeiro semestre no Brasil. Dessa forma, é importante lembrar que muitas mudanças, assim como paradigmas de conectividade, devem abrir portas para um futuro totalmente conectado, impulsionando a Internet das Coisas. Devemos mencionar que a tecnologia faz a diferenciação dos três tipos de interações – “pessoas com pessoas”, “pessoas com máquinas” e “máquinas com máquinas”. Ou seja, oferece altíssima velocidade e confiabilidade para a conexão de pessoas, de objetos e coisas nos ambientes domésticos, urbanos, industrial, educacional, de saúde, entre outros, além, é claro, de impulsionar o mercado.

O blockchain muito além da criptomoeda

Muitos associam o blockchain ao mercado de criptomoedas, mas é importante deixar claro que essa tecnologia vai muito além e, de fato, revolucionou todos os segmentos. Dito isso, devemos mencionar que a partir do Blockchain é possível armazenar digitalmente registros de transações em redes descentralizadas. Segundo uma pesquisa realizada pela Deloitte, 77% dos 1.386 executivos de mais de 10 países indicaram que perderão vantagem competitiva se não adotarem essa tecnologia. De acordo com a Gartner, as 10 principais organizações de notícias usarão o Blockchain para rastrear e provar a autenticidade de seu conteúdo publicado para leitores e consumidores. Então, acredita-se que até 2025, 50% das pessoas com um smartphone, mas sem uma conta bancária, usarão uma conta de criptomoeda acessível para dispositivos móveis. Ou seja, haverá um impacto enorme.

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TOP 5 DAS TENDÊNCIAS DE TECNOLOGIA PARA 2020

18/12/2019 Nenhum comentário

Estamos sempre de olho no mercado de negócios para que possamos entender as demandas que vêm por aí. Dessa vez, trouxemos cinco tecnologias que estão em ascensão nessa área no ano de 2020.

Automatização de Processos

A tecnologia traz como um dos grandes benefícios a facilitação do dia a dia das pessoas e equipes. A automatização de processos tem como foco trazer soluções para transformação digital nas empresas. Sabe-se que a redução de gastos e otimização do tempo é necessário para a realização de tarefas diárias e as ferramentas de automatização possibilitam a melhoria da experiência dos clientes e a maximização da performance dos colaboradores, aumentando a rentabilidade das operações e a geração de receitas.

Dessa forma, ficamos na expectativa de uma aceleração da presença das soluções conectadas no mercado, sobretudo na implantação de mecanismos de Internet das Coisas (IoT). De acordo com o Gartner, teremos mais de 50 bilhões de dispositivos conectados até 2020.

A automatização é a utilização de plataformas para gerenciamento inteligente de gastos e de informações. Tais soluções auxiliam no planejamento de investimentos e na readequação das atividades, de acordo com a necessidade de cada área. Hoje já é possível aplicar a tecnologia para gerenciar os custos com telefonia, aluguel de espaços ou equipamentos, frotas de veículos, manejo de infraestrutura de tecnologia e até com impressões de forma mais automática e simples.

Na prática, é um caminho para realizar, de maneira automática, tarefas que antes eram feitas manualmente, resultando em mais assertividade, redução de custos, economia de tempo e, por fim, no aumento da capacidade produtiva das empresas.

Inteligência Artificial

Atualmente a tecnologia corporativa está cada vez mais ligada à Inteligência Artificial (AI). De fato, estamos impulsionados pelo avanço das soluções de Machine Learning (ML) e de análise preditiva, e sabe-se que os sistemas inteligentes auxiliam as empresas a oferecerem opções mais dinâmicas e completas para o desenvolvimento de produtos e até mesmo para a satisfação dos clientes.

A Inteligência Artificial hoje é usada como uma importante ferramenta para o planejamento e a estratégia de vendas, já que podem mapear os gostos e históricos de cada cliente, aproveitando cada vez mais o alto volume de informações geradas pelos sistemas digitais.

Outro ponto a ser mencionado é que as ferramentas inteligentes permitem que as companhias tenham balanços analíticos e de desempenho mais robustos, gerando levantamentos mais assertivos e capazes de oferecer reais avanços estratégicos. É imprescindível, portanto, a adoção da Inteligência Artificial, já que é uma tendência global e que pode ser bastante útil para assegurar praticidade e inovação às empresas.

Integração de Dados e Mobilidade Omnichannel

Está cada vez mais forte a necessidade de integração entre as diversas fontes de dados (incluindo de atendimento) mantidas pelas empresas.

Esse advento é explicado pela expansão do uso de smartphones e gadgets inteligentes. As empresas têm demandado alta disponibilidade de suas informações e investido em uma estratégia digital mais robusta e integrada. O conceito omnichannel no atendimento – e seu subsequente desenvolvimento de gerenciamento de dados – deve seguir como prioridade, pontuando o avanço prático das redes.

É importante lembrar que, ao integrar suas plataformas e compartilhar os dados existentes, as empresas passam a ter um controle eficiente de informações, com acesso a análises segmentadas em dados específicos que facilitam o atendimento ao consumidor, independentemente do canal escolhido.

Computação em Nuvem

Dita como um dos pontos iniciais da onda de Transformação Digital, a Cloud Computing seguirá como uma importante fonte de redução de custo e otimização de recursos tecnológicos para as empresas.

De forma geral, as empresas devem avaliar quais informações podem realmente ser alocadas fora das redes internas e próprias, garantindo segurança e integridade aos pontos que precisam de mais proteção. Dessa forma, é possível que cada vez mais empresas optem por ter infraestruturas híbridas com parte das informações em ambientes públicos e outra parte em sistemas “in-house”, dentro das operações.

Outro ponto importante para o sucesso desse cenário é que os dispositivos conectados estejam atualizados, corretamente configurados e preparados para sustentar a operação das organizações.

Big Data e Analytics

Sabemos que a “Nuvem” e a conexão à Internet são dois sólidos fatores da Transformação Digital nas empresas. Ambas permitiram uma revolução na forma de se encontrar informações sobre todos os processos e pessoas conectadas, inclusive para empresas com diversas unidades e filiais.

Todavia, para aproveitar todo o potencial desses dados, as empresas terão de aprender cada vez mais a transformar esse acúmulo de insights em reais vantagens competitivas. O cenário atual nos mostra que a tendência é vermos uma expansão gradual do uso de informações geradas pelos canais on-line e físicos. O objetivo é encontrar opções para enriquecer os dados com uma análise aprofundada e preditiva, gerando possíveis vantagens a processos que vão do desenvolvimento de novos produtos até a comunicação pós-venda com os clientes.

Para que o sucesso dessas inovações aconteça, é necessário um funcionamento eficiente da tecnologia, com investimento em equipamentos, conhecimento técnico e, sobretudo, na adoção de uma sólida cultura de acompanhamento, manutenção e desenvolvimento dos serviços, com parceiros preparados para apoiar a Transformação Digital das empresas.

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TOP 4 DOS CARGOS DE TI QUE ESTARÃO EM ALTA EM 2020

12/12/2019 Nenhum comentário

Fazemos questão de deixá-los alinhados com o que acontece a cerca da área de TI. Dessa vez, trouxemos um TOP 4 dos cargos que estarão em alta em 2020 no nicho de Tecnologia da Informação.

Devemos dar mérito ao crescimento de nossa área, principalmente após o advento internet e a Transformação Digital, já que é uma das que mais apresenta crescimento e está em constante desenvolvimento, exigindo novos profissionais de TI para cargos que sequer existiam até então.

De forma geral, essa revolução ou transição do físico para o digital tem trazido maior dinamicidade à economia. Todavia, várias incertezas também surgem, principalmente com relação ao desenvolvimento, manutenção e novas habilidades que os talentos de TI devem apresentar nesse mercado em constante reformulação.

Aqui no Brasil o setor de TI gera mais de 1,3 milhão de empregos e apresenta um déficit de mais de 48 mil profissionais. De acordo com dados da Associação para Promoção da Excelência do Software Brasileiro (Softex), se essa carência não for suprida, poderá gerar perdas de receita de até R$ 115 bilhões até 2020. Especialistas indicam algumas carreiras que se apresentam como promissoras para os profissionais de TI, sobretudo aquelas que estão relacionadas com experiência do consumidor, design, arquitetura da informação e cultura organizacional.

TOP 4 dos cargos no nicho de TI que crescerão em 2020:

1 – Analista de growth hacking: essa denominação é uma das mais recentes, pois o growth hacking pode ser entendido como um novo modelo de estratégia de marketing. O analista dessa nova metodologia, baseada em experimentos para fazer a empresa crescer de forma acelerada, precisa entender, de forma bastante aprofundada, sobre análise de dados e ser capaz de associar esse conhecimento a áreas correlatas, como Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data. O objetivo, como apontado acima, é fazer o negócio crescer com rapidez e de forma eficiente. É um novo perfil de profissional que está no radar das empresas nos próximos anos.

2 – Chief Culture Officer: ou seja, Diretor Executivo de Cultura. Esse profissional deve entender tanto do mercado como da cultura organizacional. Ele tem a incumbência de mostrar para todos os líderes da empresa, da chefia aos cargos de operação, a importância de uma cultura que defina o DNA do negócio. De forma geral, ele deve interpretar a cultura de seu tempo e o comportamento humano, antecipando tendências e orientando a empresa a responder às mudanças do mercado rapidamente, de maneira a tornar o negócio mais inteligente. Podemos citar, como exemplo, Walt Disney e Steve Jobs, que possuem esse perfil.

3 – Designer especializado em experiência do cliente: mais um conceito novo – Customer Experience ou, em tradução livre, Experiência do Cliente. Esta área é exclusiva das empresas voltadas a entender seus clientes. As novas tecnologias de análise de dados trouxeram combustível para o setor, que cada vez mais exige um profissional capaz de transformar a experiência do cliente em todo o processo.

Nesse sentido, este designer especializado é o profissional capaz de tornar a experiência do cliente profunda e incrível de ponta a ponta, como se mimasse o consumidor, levando-o de mãos dadas a encontrar exatamente aquilo que procura.

4 – Especialista de arquitetura em TI e APIs: este especialista conhece APIs e microsserviços como ninguém. Desse profissional espera-se uma proposta para os negócios com novas tecnologias a serem analisadas, testadas e aplicadas nas soluções já existentes, bem como ser uma referência tecnológica para o time e ajudar a criar as soluções de forma detalhada.

Atualmente, o maior desafio das empresas é sair das grandes plataformas e partir para uma arquitetura disruptiva, que possa criar novos aplicativos capazes de serem integrados com sistemas inteligentes e, portanto, estes especialistas serão buscados para inovarem em processos, buscando soluções futuras. De forma geral, para trabalhar com TI hoje em dia, o profissional vai precisar se reinventar, buscando uma visão sistêmica da sua função, além de todo o conhecimento técnico acumulado ao longo de suas experiências.

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Inteligência Artificial: o avanço na medicina e no diagnóstico de doenças por meio de imagens

05/12/2019 Nenhum comentário

Já falamos aqui sobre os avanços da Inteligência Artificial em vários setores do mercado. Dessa vez, vamos explicar aqui no blog o quanto a tecnologia avançou e conseguiu classificar imagens a ponto de identificar, por exemplo, doenças como tumores em tomografias, composições mineralógicas em rochas ou patologias em análises de microscopia óptica. Essa área da Inteligência Artificial é conhecida como aprendizado de máquina e vem ganhando novas aplicações nos últimos anos.

Vamos explicar melhor como funciona esse aprendizado. O treinamento da máquina é feito por meio da repetição de imagens usadas como exemplos de um determinado contexto ou situação e a preparação adequada desse material requer um esforço de especialistas das mais diversas áreas.

De acordo com Alexandre Xavier Falcão, do Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), em palestra apresentada no mês passado (21/11), na FAPESP Week France: “O humano é que coordena. Sem o controle do especialista sobre o processo de treinamento a máquina pode aprender a tomar decisões com base nas características da imagem que não estão relacionadas ao problema-alvo. Isso gera um resultado ruim ou restrito àquela base de dados em que a máquina foi treinada. Quando muda a base de dados, o erro aumenta consideravelmente, tornando a análise da máquina pouco confiável”

Falcão tem unido a ciência da computação com diferentes áreas do conhecimento a partir de projetos em machine learning, desenvolvidos com o apoio da FAPESP, linha de pesquisa que investiga a interação humano-máquina na tomada de decisões.

Detectando parasitas por automatização

O Falcão lidera um projeto na FAPESP Week France que tem como objetivo automatizar a detecção de parasitas em exames de fezes. Tal pesquisa foi conduzida por meio de uma parceria entre a Immunocamp e pesquisadores dos Institutos de Computação e de Química da Unicamp, além da Faculdade de Ciências Médicas da mesma universidade.

Com uma equipe interdisciplinar fora desenvolvida uma máquina – patenteada e em breve disponível no mercado – capaz de identificar as 15 espécies mais prevalentes de parasitas que infectam humanos no Brasil.

Tal técnica de aprendizado de máquina demonstrou eficiência superior a 90%, bem maior que as análises convencionais realizadas por humanos com o trabalho visual em lâminas de microscopia óptica, cujos índices variam de 48% a, no máximo, 76%. A máquina também é capaz de processar 2 mil imagens em quatro minutos.

“A ideia não é substituir o trabalho de humanos, até porque eles precisam treinar as máquinas para a identificação de mais espécies de parasitas e confirmar o diagnóstico dos patógenos detectados pela máquina, mas evitar a fadiga dos humanos e aumentar a precisão dos resultados”, disse.

A tecnologia inédita contou também com apoio da FAPESP por meio do Programa Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE).

Interatividade no aprendizado da máquina

De acordo com Falcão, a primeira dificuldade do projeto foi ensinar a máquina a distinguir nas imagens o que era impureza e o que era, de fato, parasita. “Só conseguimos contornar esse obstáculo por meio da combinação entre técnicas de processamento de imagens, aprendizado interativo de máquina e visualização. O especialista e a máquina participam de forma colaborativa no ciclo do aprendizado da máquina. Outro ponto importante é que áreas da saúde e da química têm criado técnicas para gerar lâminas de microscopia óptica mais ricas em parasitas e com menos impurezas fecais”, disse.

Uma das inovações criadas pela equipe da Unicamp foi um sistema para separação de parasitas e impurezas baseado no princípio de flotação por ar dissolvido.

A máquina é capaz de fazer a varredura automatizada da lâmina e detectar os parasitas que aparecem em imagens na tela do computador. Isso foi possível por meio de técnicas computacionais que separam os componentes da imagem para verificar e decidir se são impurezas ou uma das 15 espécies parasitárias.

“A interação humano-máquina tem potencial para reduzir o esforço humano e aumentar a confiança na decisão algorítmica. Nossa abordagem tem mostrado que a inclusão do especialista no ciclo de treinamento gera sistemas confiáveis de tomada de decisão baseada em análise de imagem.”

O intuito da metodologia é minimizar o esforço do especialista na anotação de imagem em larga escala, visando a construção de sistemas de tomada de decisão com alto índice de acerto.

“A abordagem clássica, que usa exemplos pré-anotados e sem interação humana durante o treinamento, deixa várias perguntas sem resposta. São questões essenciais, como quantos exemplos são necessários para que as máquinas aprendam ou como explicar as decisões tomadas pela máquina. A nossa metodologia consiste em incluir o especialista no ciclo do aprendizado de máquina para que perguntas como essas sejam respondidas”, disse.

A estratégia da equipe de Falcão para construir sistemas de tomada de decisão confiáveis tem sido explorar habilidades complementares. “Os humanos são superiores na abstração de conhecimento. Já as máquinas não se cansam e são melhores no processamento de grandes quantidades de dados. Desse modo, o esforço do especialista é minimizado ao controlar o ciclo de aprendizado e as decisões das máquinas passam a ser explicáveis”, disse.

Aprendizado autônomo

Outra técnica de machine learning que tem sido empregada cada vez mais para desenvolver novas tecnologias baseadas em análise de imagens é a de deep learning, que visa treinar as máquinas a aprenderem sozinhas por meio de reconhecimento de padrões e, dessa forma, agirem e interpretarem dados de modo mais natural.

Os avanços nessa área têm possibilitado inovações importantes baseadas na análise de imagens, como reconhecimento facial, identificação de corpos celestes ou sistemas capazes de descrever o conteúdo de uma foto, destacou Nina Hirata, pesquisadora do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP), em palestra apresentada também no dia 21/11 durante a programação da FAPESP Week France.

“Tarefas comuns em problemas de análise de imagens, como classificação, reconhecimento de objetos, segmentação (delineação precisa do contorno de objetos) e interpretação do conteúdo, podem ser abordadas com técnicas de machine learning e, nos últimos anos, sobretudo, com técnicas de deep learning”, disse Hirata.

Sabemos que a deep learning envolve técnicas que permitem processar uma imagem diretamente, sem que um humano precise descrever as características da da mesma durante o treinamento da máquina, como explicou a pesquisadora.

“Antes era preciso escrever algoritmos muito específicos para extrair informações de características da imagem. Cada caso era um caso. O processo era muito manual. Hoje, com o deep learning, essa tarefa ficou muito mais fácil, o que nos permite focar em tarefas de nível mais elevado. Por exemplo, no caso de imagens biomédicas, em vez de empenhar nosso esforço em segmentar e extrair características de células individuais em um tecido, podemos canalizar o esforço na comparação de tecidos”, disse Hirata.

No entanto, acrescentou, apesar dos vários aspectos positivos desta tecnologia, existem também vários desafios a serem vencidos. “Deep learning é uma espécie de caixa-preta: é muito difícil explicar por que ele está funcionando ou por que, às vezes, deixa de funcionar”, comentou Hirata.

Para Hirata, é preciso que pesquisadores de outras áreas entendam como formular problemas computacionais e, ao mesmo tempo, os estudantes da área de computação sejam treinados a lidar mais diretamente com problemas reais.

A Pasquali Solution é uma empresa B2B com core business em alocação de profissionais de Tecnologia da Informação. Temos as melhores soluções para seu negócio, independente do nicho e do tamanho de sua empresa. Entre em contato conosco via email ou chat. Estamos a postos para sanar todas as suas dúvidas.

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TOP 10: principais recursos tecnológicos para os profissionais em 2020

21/11/2019 Nenhum comentário

Hoje vamos de TOP 10 com uma lista extremamente interessante, não só para você profissional que quer fazer a diferença no mercado, como também para você, gestor, que deve procurar profissionais especializados nesses recursos tecnológicos para que possa fazer com que sua empresa cresça de forma exponencial.

O ano de 2020 promete um crescimento significativo em nossa área de TI. Não é preciso nem mencionar que estamos extremamente animados com tais dados, não é verdade?

Sempre a frente do seu tempo, a Pasquali Solution busca passar para você, que faz parte de nossa audiência, as melhores novidades sobre o futuro dos negócios no nicho de tecnologia da informação e entretenimento.

Mas vamos a lista do top 10 dos principais recursos tecnológicos para os profissionais em 2020.

Um estudo conduzido pela plataforma Udemy listou os dez principais recursos tecnológicos para os profissionais em 2020

Sabemos que a competitividade no nicho de Tecnologia da Informação é super acirrada, assim como acompanhar as atualizações desse universo é outro fator extremamente difícil, portanto, devemos procurar todas as formas possíveis de nos manter informados, não só sobre essas novidades no mercado de negócios, mas, sobretudo, sobre as atualizações para o nicho que você escolheu seguir em sua área.

É importante lembrar que muitas empresas estão investindo em recursos de recrutamento, contratação e formação do talento certo para seguirem competitivas no mercado, o que implica dizer que os profissionais que estejam dispostos a dedicar tempo ao desenvolvimento de habilidades tecnológicas podem ter vantagem em conseguir algumas das funções mais requisitadas.

Reforçamos que, com o desenvolvimento tecnológico acontecendo de forma muito rápida, pode ser difícil afirmar com certeza quais habilidades serão necessárias para se destacar em diferentes áreas.

Pensando nisso, a Udemy, plataforma de ‘e-learning’ para profissionais, listou os 10 principais recursos tecnológicos para 2020:

1. Phyton

Linguagem de programação usada no desenvolvimento de software, gerenciamento de infraestrutura e análise de dados.

2. React (web)

Uma biblioteca JavaScript para criar interfaces de usuário.

3. Angular

Uma estrutura da web de ‘front-end’ de código aberto baseada em JavaScript.

4. Machine Learning

O estudo científico de algoritmos e modelos estatísticos.

5. Docker

Plataforma de código aberto usada para criar pacotes de software chamados ‘contêiners’.

6. Django

Estrutura da web livre e de código aberto baseada em Python.

7. CompTIA

Organização profissional de tecnologia que possui quatro séries de certificação de TI que variam do nível básico ao especialista.

8. Amazon AWS

Certificação que valida a experiência em nuvem.

9. Deep Learning

Um tipo de machine learning baseado em redes neurais artificiais.

10. React Native

Estrutura de aplicativos móveis de código aberto criada pelo Facebook para desenvolver aplicativos para Android, iOS, Web e Plataforma Universal Windows.

De acordo com Jennifer Juo, líder da equipe de marketing de conteúdo da Udemy, “as organizações estão se tornando mais centralizadas em dados, e isso se deve (em parte) porque estão aproveitando o poder da inteligência artificial, e é necessário analisar e processar dados em todos os tipos de funções”.

A Udemy analisou a atividade online de mais de 40 mil profissionais para fazer o ranking.

A Pasquali Solution é uma empresa B2B com core business em alocação de profissionais em TI. Estamos no mercado há quase duas décadas e aptos a trazer as melhores soluções na área de tecnologia da informação para sua empresa.

Mande email ou nos chame no chat para nos mostrar seu projeto e traçarmos metas para realizá-lo. Nosso intuito é fazer com que sua empresa cresça de forma exponencial.

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OPORTUNIDADES DA SEMANA

03/04/2024 Nenhum comentário

❗Oportunidades da Semana❗

Nós convidamos os profissionais a participar do #teampasquali!🚀🚀🚀

✔ Senior PL/SQL Developer – https://www.pasqualisolution.com.br/vagas/desenvolvedor-plsql-2825.html

✔ Especialista em Implantação de Sistemas e Segurança de TI – https://www.pasqualisolution.com.br/vagas/engenheiro-de-software-2856.html

✔ Analista de Sistemas Pleno – https://www.pasqualisolution.com.br/vagas/analista-de-sistemas-2861.html

✔ Senior AI/ML Engineer – https://www.pasqualisolution.com.br/vagas/programador-machine-learning-2879.html

✔ Desenvolvedor Full Stack Java + Angular Sênior – https://www.pasqualisolution.com.br/vagas/desenvolvedor-java-2869.html

✔ Solutions Architect, AI/ML – https://www.pasqualisolution.com.br/vagas/arquiteto-de-solucoes-2878.html

✔ Especialista em Segurança da Informação – https://www.pasqualisolution.com.br/vagas/analista-de-seguranca-da-informacao-2872.html

✔ Senior Infrastructure Engineer – https://www.pasqualisolution.com.br/vagas/analista-infraestrutura-2876.html

✔ Analista de Infraestrutura – https://www.pasqualisolution.com.br/vagas/analista-de-infraestrutura-2883.html

✔ Desenvolvedor .NET Sênior – https://www.pasqualisolution.com.br/vagas/desenvolvedor-net-2705.html

✔ Arquiteto de Sistemas – https://www.pasqualisolution.com.br/vagas/arquiteto-de-sistemas-2885.html

✔ Analista em Geoprocessamento – https://www.pasqualisolution.com.br/vagas/analista-de-dados-2844.html

Envie seu CV para o nosso e-mail: rh@pasqualisolution.com.br

Fique ligado nas oportunidades que aparecem sempre aqui na Pasquali!

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Inteligência Artificial: quais setores serão beneficiados e quais serão afetados?

16/09/2019 Nenhum comentário

Com o avanço da tecnologia a cada dia, indagações fundamentais para a humanidade, como: a máquina substituirá o homem? – são constantemente levadas a discussão em palestras e eventos pelo mundo a fora.

A Inteligência Artificial (AI) é, de fato, um tema cada vez mais recorrente em pautas e discussões acaloradas que levam a questionamentos sérios em nossa área de tecnologia e de forma geral. Então, outros questionamentos como: o que acontecerá com o futuro de alguns setores? Quais são as principais mudanças e impactos que irão acontecer? Como ficam as pequenas empresas? Serão as mais afetadas?

Nós aqui da Pasquali Solution estamos alinhados com tudo o que está acontecendo nesse setor de AI e trouxemos esse assunto como pauta em nosso blog para mostrar o quanto o mundo está mudando de forma rápida e as atualizações referentes a tecnologia são não só de nosso interesse, como também de nosso know-how, e estão inseridas em nossa plataforma de oferta de serviços.

Vamos começar essa pauta de hoje lembrando que o interesse pelo domínio da Inteligência Artificial (AI) faz parte da lista de planos estratégicos de vários gestores ao redor do mundo. Podemos citar um país como a China, que tem a intenção de construir uma indústria local avaliada em US$ 150 bilhões para elevar o país ao topo no ranking do nicho até 2030.

E podemos citar um dos últimos eventos mais importantes da área, que foi uma palestra sobre Inteligência Artificial que aconteceu em um evento promovido pelo Facebook chamado Impulsione com o Facebook, em São Paulo, que trouxe como uma das principais palestrantes a Mikaeri Ohana, cientista de dados especialista em AI e learning machine, que teceu alguns comentários sobre os impactos que a Inteligência Artificial trará nos próximos anos.

Ela falou sobre algumas áreas que serão beneficiadas, como o setor automotivo, que aumentará a venda de carros autônomos. De acordo com a cientista, até 2035 isso trará impactos consideráveis para pequenos negócios ligados a este mercado.

Podemos citar o exemplo de pequenas empresas, como oficinas mecânicas, que serão afetadas com essas atualizações, já que se tornarão obsoletas, pois os próprios automóveis, por meio de “updates de software”, poderão se consertar sozinhos.

Podemos citar o uso da AI no caso do Waze, que faz o cruzamento de dados e fornece diariamente aos usuários uma experiencia diferenciada, customizada e com mais facilidades. Por exemplo, será possível que os usuários possam escolher caminhos “mais bonitos” ao invés de trajetos mais rápidos.

No caso do setor financeiro, ou seja, bancos, as mudanças serão mais significativas, segundo Ohana. Será fundamental que eles se tornem cada vez mais digitais, oferecendo soluções cada vez mais personalizadas que possam atuar com excelência, tanto nos ambientes físicos quanto nos digitais. Por exemplo: apostar no open banking, algo de extrema importância, já que é um formato em que os dados dos clientes são mais facilmente compartilhados com os bancos.

Na área da educação, temos o case da Squirrel AI Learning, uma startup chinesa que atua com aulas ministradas por inteligência artificial e que conta com apenas alguns monitores auxiliando em problemas pontuais. Acredita-se que a evolução na educação estará cada vez mais conectada com a inteligência artificial e que, em um futuro muito próximo, poderá ajudar os alunos a escolher os conteúdos que desejam aprender.

Na área médica, a interação entre homem e máquina, ou seja, a inteligência artificial, estará com foco na ajuda na tomada de decisões e não na substituição do profissional. No nicho da medicina, assuntos delicados, como a relação entre paciente e médico, considerada distante, o que é prejudicial para o sistema de saúde, será modificado, pois nossa saúde passará a ser monitorada em tempo real e não só quando estivermos doentes. Desta forma, quando o paciente for às consultas, o profissional já terá os dados sobre aquela pessoa.

Outras atualizações que estão por vir em breve no mercado é o uso dos chatbots, que facilitará a escolha do profissional ideal para o cliente, assim como ajudarão os profissionais da saúde a detectar doenças, como é o caso dos tumores em exames.

Mas é importante mencionar que os especialistas acreditam que jamais haverá a substituição do ser humano em todos os trabalhos pela Inteligência Artificial, já que a criatividade humana é impossível de ser substituída.

Entre em contato conosco por e-mail ou chat e entenda como podemos te ajudar em sua empresa.

Tel.: 11 4702-8811 – atendimento@pasqualisolution.com.br

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