Big Data: entenda como a tecnologia analítica tornou-se vital para o marketing e a publicidade

Hoje, os processos de marketing e publicidade são mais precisos e o uso de ferramentas que analisam dados passou a ser vital para as empresas.

Em um mundo cada vez mais conectado, não é exagero afirmar que as empresas que são adeptas ao Business Intelligence estão vivendo o seu melhor momento em termos de disponibilidade de informações estratégicas. Graças à tecnologia, a tomada de decisão nunca esteve tão avançada e assertiva. Este cenário só é possível por conta do conceito de Big Data Analytics, que revolucionou a forma como as companhias entendem seus clientes. E dentre tantos segmentos é notável que as áreas de Marketing e Publicidade são duas das que mais se beneficiaram deste tipo de evolução.

As rotinas destes setores foram completamente otimizadas. Hoje, os processos de marketing e publicidade são mais precisos e o uso de ferramentas que analisam dados passou a ser vital para as empresas, já que agora é possível entender o consumidor de forma profunda e compreender suas preferências e necessidades. Como os clientes estão mais exigentes, é preciso compreender os reais motivos que o levam a consumir um determinado serviço ou produto, e isso exige uma análise minuciosa. Vale lembrar que antes as marcas agiam olhando para trás, interpretando dados do passado, e hoje são obrigadas a monitorar seu mercado em tempo real para que a tomada de decisão seja a mais assertiva possível.

As ferramentas baseadas em Big Data possibilitaram a análise de dados não estruturados oriundos dos mais diversos processos internos como, por exemplo, vendas, relacionamentos, atendimento aos clientes, e também de mídias digitais como blogs e redes sociais. Estas soluções são vitais para o Marketing e a Publicidade, uma vez que em plena era da informação é fundamental trabalhar com dados e evidências, deixando de lado a intuição para construir uma inteligência competitiva que empodere os gestores.

Se observarmos o mercado atual, conseguimos listar ótimos exemplos de criação de vantagem competitiva a partir de estratégias baseadas em Analytics. Com a ascensão do e-commerce, por exemplo, é possível ver muitas empresas deste setor utilizarem dados do perfil de seus consumidores para definir, em tempo real, os produtos a serem oferecidos. A gigante do streaming, Netflix, também realiza grande parte das suas vendas de pacotes por meio de recomendações customizadas. Companhias do mercado financeiro correlacionam dados públicos de diversas fontes de seus clientes para auxiliar a construção de seu perfil de crédito. Poderíamos listar ainda muitos outros casos em que o levantamento de informações se tornou um aliado dos negócios prósperos.

Há alguns anos, um dos desafios para a implementação do Big Data nas estratégias de Marketing era a complexidade das soluções, que eram usadas em maioria por especialistas em estatísticas. Felizmente, hoje as ferramentas analíticas estão cada vez mais simples e intuitivas, possibilitando que as companhias da área possam antecipar movimentos estratégicos de seus competidores, acompanhar as ações de diversas marcas no ambiente digital e entender o comportamento do mercado. Por fim, temos que aceitar que o Big Data chegou para ficar e os negócios que, por alguma razão, resistirem à sua adoção, tendem a ficar para trás.

Eduardo Prange — CEO da Zeeng – Data Driven Platform, e atua com Marketing Digital há mais de dez anos, com participação em mais de cem projetos relacionados ao tema.

Zeeng Drops – #01 – Entrevista Cesar Paz

Temos o prazer de anunciar o Zeeng Drops, nosso programa quinzenal com conteúdo exclusivo: entrevistas, curadoria de eventos, bate papos, entre outras iniciativas que visam fomentar o mercado de marketing e comunicação através da ciência de dados.

E na primeira edição já começamos em GRANDE estilo!

Entrevista com Cesar Paz, visionário e ícone do mercado digital, Paz fundou a AG2 no final dos anos 90, com base em Pelotas. Em 2010, a agência foi adquirida pelo Grupo Publicis, quando tornou-se AG2 Publicis Modem e, em 2014, transformou-se em AG2 Nurun.

Ao longo de sua trajetória, Paz liderou o salto de uma startup gaúcha que se tornou um dos principais players entre as agências nativas digitais brasileiras e parte do network Nurun da Publicis World Wide. Ícone neste segmento, Paz foi fundador e primeiro presidente da ABRADi (Associação Brasileira das Agências Digitais), e listado como um dos 10 profissionais mais inovadores do Brasil pela revista ProXXIma.

Quem você gostaria de ver em uma edição futura do Zeeng Drops?

Deixe nos comentários o nome ou link do profile no Linkedin de profissionais que vocês gostariam de contar com uma entrevista da Zeeng para as próximas edições do #ZeengDrops 😀

Entenda como a tecnologia potencializa o marketing

O Marketing se aproxima cada vez mais de tecnologia e essa relação deverá determinar o sucesso dos profissionais e das marcas de agora em diante.

Com a consolidação da transformação digital dos negócios, muitos profissionais relacionados à tecnologia, provavelmente, já ouviram falar em Martechs. Mas o que, de fato, esse termo significa? Ele contempla projetos, ferramentas ou startups que tenham a tecnologia aliada diretamente ao marketing digital. As Martechs combinam esses dois setores com o objetivo de melhorar a performance das mais diversas iniciativas –  para marcar o brand ou conversão em alguma estratégia de marketing.

Hoje é comum que os responsáveis pelo marketing de uma empresa trabalhem diretamente com o setor de tecnologia da informação. Uma pesquisa realizada pelas consultorias DataXu, Morar Consulting e WithPR, revela que mais da metade desses profissionais possuem conhecimentos em TI ou estão trabalhando com especialistas da área lado a lado.

Além disso, em outros países, as empresas têm apostado cada vez mais nessa tendência. A Gartner, consultoria especializada no desenvolvimento de novas tecnologias, por exemplo, revelou em um estudo de 2016, que 33% dos orçamentos de marketing das empresas dos Estados Unidos e da Inglaterra já são destinados à tecnologia. Hoje, a mentalidade dos gestores do setor é de que quanto mais ferramentas tecnológicas forem utilizadas para tornar as ações de marketing mais inteligente, mensuráveis e efetivas, mais “Martech” torna-se a estratégia.

Big Data auxilia na tomada de decisão

É inegável que na era digital em que vivemos, os dados são a essência da tomada de decisões empresariais. No entanto, até recentemente, a maioria desses dados eram provenientes de feedback dos clientes, testes de marketing e análises exaustivas de mercado sem o auxílio de nenhum tipo de tecnologia. Com a popularização do Big Data, no entanto, criou-se um cenário onde mais empresas podem lançar produtos com base em análises preditivas ao invés de testes experienciais. Foi uma verdadeira revolução no mercado.

Em um passado não muito distante, as pesquisas de mercado exigiam que as companhias criassem grupos específicos para testar um produto ou campanha publicitária. Entretanto, por vezes, esses conjuntos eram limitados, e o volume de dados coletados era insuficiente. Já as métricas disponíveis de Big Data abrem um leque de possibilidades para que as empresas testem novas estratégias. Como os conjuntos de dados disponíveis graças à tecnologia são muito maiores que os encontrados na maioria das pesquisas de mercado, eles proporcionam maior assertividade para o planejamento de marketing.

Imagine o quanto uma empresa não ganha em termos de competitividade quando seus gestores dispõem de informações estratégicas, como o lançamento de produtos de um concorrente, ou quantas vezes a própria marca foi citada na imprensa e nas redes sociais em um determinado período. Felizmente, já existem plataformas que conseguem mensurar esses e muitos outros indicadores.

O fato é que em pleno século XXI, é fundamental trabalhar com dados e evidências, deixando de lado a intuição para construir uma verdadeira inteligência competitiva que empodere os gestores na tomada de decisão. O futuro chegou e as companhias que apostarem em Martechs terão muito mais chances de atingir seus objetivos.

Artigo escrito por Eduardo Prange para o Portal Proxxima.

(*) Eduardo Prange é CEO da Zeeng – Data Driven Platform, e atua com Marketing Digital há mais de 10 anos, com participação em mais de 100 Projetos relacionados ao tema.

[IMPRENSA] ZEENG ANUNCIA PLATAFORMA DE BIG DATA ANALYTICS PARA MARKETING E COMUNICAÇÃO

Solução reúne informações oriundas de redes sociais, notícias e bases de dados públicas de instituições

Em meio ao movimento de transformação digital dos negócios, a capacidade de analisar e agir sobre dados tem sido fundamental para as empresas. Essas mudanças, aliadas à necessidade de ações imediatas, tornaram a tomada de decisão estratégica cada vez mais complexa, uma vez que as companhias competem em âmbito global.

Pensando em auxiliar os gestores de Marketing e Comunicação, e também democratizar a ciência de dados, a Zeeng criou a primeira plataforma de Big Data Analytics do Brasil voltada ao setor – a Zeeng Data Driven Platform.

A empresa aposta em uma interface simples e intuitiva para que as companhias da área possam antecipar movimentos estratégicos de seus competidores, acompanhar as ações de diversas marcas no ambiente digital e entender o comportamento do mercado.

“Antes as marcas agiam olhando para trás, interpretando dados do passado. Hoje, as empresas são obrigadas a monitorar seu mercado em tempo real para que a tomada de decisão seja a mais assertiva possível”, explica Eduardo Prange, CEO da Zeeng.

Vertentes

Para gerar inteligência competitiva aos seus clientes, a plataforma opera em cinco vertentes: antecipação de lançamento de produtos a partir de sua base de dados, monitoramento de notícias e promoções, análises de comportamento em mídias sociais e presença on-line. Todos os dados podem ser visualizados em tempo real e são organizados em dashboards que facilitam a geração de insights.

A solução reúne informações oriundas de redes sociais, notícias e bases de dados públicas de instituições, como Ministério da Agricultura, Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA), Instituto Nacional Propriedade Industrial (INPI) e Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE).

Esse conteúdo é processado pela plataforma, que gera uma série de conclusões embasadas por noções sólidas do mercado, auxiliando os profissionais no planejamento e execução das ações e estratégias de marketing da sua empresa.

“Entendemos que, na era da informação, é fundamental trabalhar com dados e evidências, deixando de lado a intuição e construindo verdadeira inteligência competitiva para um empoderamento na tomada de decisão”, completa Prange.

Atualmente, a Zeeng tem 15 clientes ativos em seu portfólio e mais de 550 empresas monitoradas. Até o final de 2017, a expectativa da companhia é atingir mais de 50 clientes em sua base de dados e aproximadamente 1 mil empresas monitoradas.

Fonte: ITForum365

Precisamos falar sobre números…

Uma coisa que me incomoda profundamente, mas profundamente mesmo, é o comparativo frio de números nas redes sociais. Quem tem mais seguidores, ganhou mais curtidas… Mas esses números realmente significam algo pro seu negócio? A razão de eles ocorrerem têm relação com o produto/serviço que você oferece ou, pelo menos, com o propósito da sua empresa?

Já falou-se bastante que não adianta acumular seguidores se eles não formam uma comunidade no entorno da sua marca, se eles não interagem com o que você posta. Mas a pergunta que me eu faço, vendo números de fora das empresas, é: o que a empresa ganha com esse likes?

Todo mês, a Zero Hora divulga o ranking da Torabit, no qual sua taxa de engajamento (considerando ações nos conteúdos publicados no Facebook, Instagram e Twitter) está em primeiro lugar num comparativo entre veículos de comunicação.


Fonte: www.torabit.com.br/portfolio-item/engajamento-dos-veiculos-brasileiros-nas-redes/

Quando eu li a matéria, a primeira coisa que eu observei foi o alto índice de engajamento da ZH no Instagram. E pensei “Bah, legal! Mas por que ele é tão alto em comparação a outros veículos, que provavelmente têm mais seguidores?”

Fui eu dar aquela espiadinha básica nos três perfis e realmente a questão do total de seguidores se confirmou: enquanto a ZH tem 256k, o Estadão tem 568k e a Exame tem 491k. Então, se não é o número de pessoas conectadas diretamente aos perfis que faz a diferença, tem que ser o conteúdo.

Os três prints foram feitos em sequência, no mesmo horário. E o que eu vi e me ajudou a entender um pouco do desempenho da Zero Hora é a relação forte que ela tem com seus seguidores. Dos 12 posts mais recentes, 9 são fotos dos leitores. Fotos lindas, por sinal, bem selecionadas a partir do uso da #doleitorzh.

Essa prática colabora com um maior engajamento por dois fatores. Primeiro, que a audiência curte <3 fotos esteticamente agradáveis em uma rede social de fotos. E, claro, porque com esses reposts, a ZH reforça a sua conexão com seus leitores, os gaúchos, além de dar visibilidade a pessoas em um momento que os likes de aceitação e reconhecimento são tidos como tão necessários.

A Exame também usa este expediente, publicando fotos dos seguidores, mas em menor quantidade. Enquanto isso, o Estadão foca sua comunicação nas notícias do dia, posicionamento que repete nas outras redes. Meus questionamentos que ficam, os quais me motivaram a fazer essa pequena análise, que pode sim ser vista como superficial (até porque eu a vejo dessa forma), são:

  1. Até que ponto esse conteúdo necessariamente não-informativo, por mais que facilmente aceito e consumível, é relevante para uma empresa que vende jornalismo, ou seja, informação?
  2. o que esse alto engajamento, puxado pelo conteúdo do Instagram, significa efetivamente para o trabalho de um veículo de comunicação?

Nada do que eu escrevo aqui é absoluto. São as minhas percepções, são pontos que eu sempre analiso a partir da exatidão inexata que os números nos oferecem. E pra quem tiver interesse, aqui tem mais informações.

Post escrito por Poli Lopes, jornalista, social media e doutoranda em Processos e Manifestações Culturais (Universidade Feevale).

 

29 CERTIFICAÇÕES EM BIG DATA E DATA SCIENCE (via Data Science Academy)

Antes de mais nada, vamos dar os créditos deste excelente post a equipe da Data Science Academy que organizou este excelente material e compartilhou com o mercado.

Vamos direto ao que interessa. Toda Certificação tem um impacto no currículo de um profissional. As Certificações existem exatamente para esse propósito, demonstrar as habilidades técnicas e eventualmente até mesmo a experiência, em determinada tecnologia ou área de atuação. Enquanto as Universidades oferecem o conhecimento acadêmico necessário para executar uma função, as Certificações oferecem a validação prática deste conhecimento e ambos são requerimentos importantes em muitas carreiras.

As Certificações são, portanto, uma ótima oportunidade de demonstrar sua experiência e habilidade técnica. E em Big Data e Data Science isso não é diferente. Uma certificação pode ser o diferencial no seu currículo e garantir a você as melhores oportunidades do mercado. Veja bem. Não estou afirmando que a Certificação é um atestado de competência, mas sim um atestado que o profissional domina o conhecimento prático oferecido pela empresa certificadora. E claro, isso é importante para o mercado.

Todos os especialistas em Big Data e Data Science, preveem uma grande escassez de profissionais com habilidades analíticas nos próximos anos e um déficit no número de Cientistas de Dados. No final de 2016, a Robert Half (uma das maiores empresas de recrutamento no mundo) previu um crescimento nos salários de Cientistas e Engenheiros de dados, entre 5 e 6.5%, ultrapassando a barreira dos 130 mil dólares anuais nos EUA. Porém, muitas vagas não serão preenchidas, por falta de profissionais. E isso já está muito claro. Aprender essas tecnologias requer tempo, dedicação e esforço (muito esforço).

De acordo com o Correlation One (empresa de software para Gestão Estratégica de Talentos e que realiza competições de Data Science, chamadas Datathon), haviam 150 mil Cientistas de Dados nos EUA em 2016 e uma demanda de mais de 800 mil vagas nos 3 anos seguintes (2017, 2018 e 2019). Se você estiver atento ao mercado, sabe que esse não é um fenômeno apenas dos EUA e a demanda por Cientistas de Dados vem crescendo em todo mundo e também no Brasil. Com o aumento exponencial da demanda por Cientistas de Dados, existe uma verdadeira caça aos talentos profissionais com habilidades em Data Science e Big Data e obter uma certificação nessa área, pode ser um bom começo para ter uma vantagem sobre outros candidatos, pois dá aos empregadores um atestado de capacidade técnica validado por grandes empresas de tecnologia em todo mundo, reconhecidas pelas soluções que oferecem, tais como Microsoft, IBM, Amazon, Dell/EMC, Cloudera entre outras.

Os alunos da Data Science Academy frequentemente fazem essa pergunta durante a Formação Online Cientista de Dados – “Quais as certificações disponíveis para os Cientistas de Dados? “. O fato é que Data Science é muito área muito vasta e avaliar essas habilidades em um ou dois certificados é quase impossível. Mas algumas certificações podem dar ao candidato uma vantagem, assegurando aos recrutadores que você tem o conhecimento prático para aplicar Data Science e extrair insights do Big Data, de uma forma mais inteligente, rápida e otimizada. Embora não exista uma única certificação em Data Science ou Análise de Dados, existem algumas certificações que podem dar a você um diferencial e algo que você pode escolher, após ter realizado um curso abrangente de treinamento intensivo em Data Science e Big Data, como os cursos oferecidos aqui na Data Science Academy.

Para ajudá-lo, preparamos para você um guia com as principais Certificações do mercado em Análise de Dados, Big Data e Data Science de forma geral, com descrição, idioma, valor do exame e link da página oficial. Escolha a mais adequada ao seu perfil profissional, busque capacitação técnica e prática, construa seu portfólio de projetos em Big Data Analytics e obtenha a Certificação mais adequada ao seu plano de carreira.

 

CAP (Informs)

Vamos começar pela Certified Analytics Professional (CAP) oferecido pela Informs (uma das maiores sociedades profissionais americanas no campo de Analytics, Pesquisa e Ciência). Essa certificação é pouco conhecida no Brasil, mas forte nos EUA e o profissional certificado deve apresentar excelentes skills em análises avançadas de dados. Aqueles que cumprem os altos padrões do CAP e passam no rigoroso exame, se distinguem e criam maiores oportunidades de aprimoramento na carreira. Ganhar a credencial CAP® requer cumprir requisitos de elegibilidade em experiência profissional e educação, masterização efetiva de “soft-skills”, e se comprometer com o Código de Ética CAP®, tudo isso antes de poder realizar o exame. Você poderá fazer o exame em um dos mais de 700 centros de testes baseados em computador em todo o mundo. Ao longo dos cursos da Formação Cientista de Dados, muito do conteúdo abordado prepara o aluno para esta certificação. No site oficial da Certificação (link abaixo), você pode fazer o download do Handbook com exemplos de questões do exame.

Certificação: Certified Analytics Professional
Site oficial: https://www.certifiedanalytics.org/for_professionals.php
Valor: USD$340
Idioma do exame: Inglês

 

Microsoft

A Microsoft fornece algumas Certificações em análise de dados e recentemente sua certificação MCSE Business Intelligence, vem sendo substituída pela certificação MCSE Data Management and Analytics e MCSA Data Science, ambas com foco maior em Data Science, Big Data e Machine Learning. As Certificações requerem conhecimento no Microsoft Azure, Linguagem R, Serviços Cognitivos e Chatbots. Aqui na DSA você encontra 2 cursos que podem ajudá-los com essas certificações: o curso de Big Data Analytics com R e Azure e Desenvolvimento de Chatbots, cursos online e únicos no Brasil. Os 2 cursos são 100% em português.

Para obter a certificação MCSE, primeiro você precisa obter a certificação MCSA.

Certificação: MCSA (Microsoft Certified Solutions Analytics) Data Science
Site oficial: https://www.microsoft.com/pt-br/learning/mcsa-machine-learning.aspx
Valor: são 2 exames: 70-773 (Análise de Big Data com Microsoft R) e 70-774 (Data Science com Azure Machine Learning), cada um por USD$ 100.00
Idioma do exame: Inglês

Certificação: MCSE (Microsoft Certified Solutions Expert) Data Management and Analytics
Site oficial: https://www.microsoft.com/pt-br/learning/mcse-data-management-analytics.aspx
Valor: além da Certificação MCSA, são 6 exames com foco em Cloud Computing, Processamento de Big Data e Banco de Dados SQL Server), cada um por USD$ 100.00
Idioma do exame: Inglês e alguns exames em português

 

IBM

A Big Blue é uma das líderes mundiais em Inteligência Artificial com o IBM Watson e a empresa oferece, além de uma certificação em Watson, duas Certificações em Big Data, uma com foco em arquitetura de soluções e uma para Engenheiros de Dados. As duas certificações abrangem muitos dos conceitos necessários para implementar soluções de Big Data, incluindo Apache Hadoop, Apache Spark, Bancos de Dados NoSQL, Machine Learning, Processamento de Dados em Tempo Real, Governança de Dados e Analytics. Os cursos Engenharia de Dados com Hadoop e Spark e Machine Learning, da Formação Cientista de Dados, abordam em detalhes muitos dos tópicos requeridos nos exames. Nos links oficiais você encontra exemplos de questões do exame e testes online. Embora a certificação no IBM Watson tenha um foco maior em Inteligência Artificial, requer muitos conhecimentos em gestão de Big Data.

Certificação: IBM Certified Data Architect – Big Data
Site oficial: http://www-03.ibm.com/certify/certs/50001701.shtml
Valor: USD$200.00
Idioma: inglês

Certificação: IBM Certified Data Engineer – Big Data
Site oficial: http://www-03.ibm.com/certify/certs/50001501.shtml
Valor: USD$200.00
Idioma: inglês

Certificação: IBM Certified Application Developer – Watson V3
Site oficial: http://www-03.ibm.com/certify/certs/60000101.shtml
Valor: USD$200.00
Idioma: inglês e japonês

 

Cloudera

Para que uma empresa tenha sucesso em seus projetos de Big Data, é necessário uma equipe qualificada em soluções de infraestrutura para armazenar grandes volumes de dados. A Cloudera é a líder no segmento de soluções de Big Data baseadas no Apache Hadoop e suas certificações oferecem um currículo completo de tudo que é necessário para implementar Big Data de forma eficiente e realizar análises de dados sobre conjuntos de dados estruturados e não estruturados. A Cloudera foi uma das primeiras empresas a apostar no Apache Hadoop e no Apache Spark e suas soluções abrangem todo o ecossistema Hadoop, incluindo ferramentas de monitoramento do ambiente em Cluster e ferramentas avançadas de análise de dados. O curso Engenharia de Dados com Hadoop e Spark, da Formação Cientista de Dados, aborda a distribuição da Cloudera e o aluno tem a oportunidade de fazer experimentos no Hbase usando a máquina virtual fornecida gratuitamente pela empresa. Abaixo as certificações oferecidas pela Cloudera.

Certificação: CCP (Cloudera Certified Professional) Data Engineer
Site oficial: https://www.cloudera.com/more/training/certification/ccp-data-engineer.html
Valor: USD$400.00
Idioma: inglês

Certificação: CCA (Cloudera Certified Associate) Spark and Hadoop Developer
Site oficial: https://www.cloudera.com/more/training/certification/cca-spark.html
Valor: USD$295.00
Idioma: inglês

Certificação: CCA (Cloudera Certified Associate) Data Analyst
Site oficial: https://www.cloudera.com/more/training/certification/cca-data-analyst.html
Valor: USD$295.00
Idioma: inglês

Certificação: CCA (Cloudera Certified Associate) Administrator
Site oficial: https://www.cloudera.com/more/training/certification/cca-admin.html
Valor: USD$295.00
Idioma: inglês

 

Hortonworks

A Hortonworks é uma das principais fornecedoras do ecossistema Hadoop e a principal concorrente da Cloudera. A empresa vem sendo elogiada por oferecer o ecossistema Hadoop para infraestrutura de Big Data, de forma muito mais fácil a cada release da sua distribuição Hadoop e com suporte de excelência. O curso Engenharia de Dados com Hadoop e Spark, da Formação Cientista de Dados, também aborda a distribuição da Hortonworks e o aluno tem a oportunidade de fazer experimentos no Hive usando a máquina virtual fornecida gratuitamente pela empresa.

Certificação: HDPCD Certification
Site oficial: https://hortonworks.com/services/training/certification/hdpcd-certification/
Valor: USD$250.00
Idioma: inglês

Certificação: HDP Certified Apache Spark Developer
Site oficial: https://hortonworks.com/services/training/certification/hdp-certified-spark-developer/
Valor: USD$250.00
Idioma: inglês

Certificação: HDPCD Java Certification
Site oficial: https://hortonworks.com/services/training/certification/hdpcdjava-certification/
Valor: USD$250.00
Idioma: inglês

Certificação: HDPCA Certification
Site oficial: https://hortonworks.com/services/training/certification/hdpca-certification/
Valor: USD$250.00
Idioma: inglês

Certificação: HCA Certification
Site oficial: https://hortonworks.com/services/training/certification/hca-certification/
Valor: USD$250.00
Idioma: inglês

 

Dell/EMC

A Dell/EMC oferece duas Certificações de alto nível para Cientistas de Dados, a Data Science Associate e a Advanced Analytics Specialist. Os exames de certificação abordam temas avançados em análise de dados, tais como conceitos e aplicações de Big Data Analytics, Ciclo de Vida de Projetos de Data Science, Linguagem R para análises avançadas, Machine Learning com algoritmos K-means, Naive Bayes, Árvores de Decisão, Regressão Linear e Regressão Logística, Análise de Séries Temporais, Análise de Texto, Processamento de Linguagem Natural, Teoria dos Grafos e Visualização de Dados. A Dell/EMC oferece cursos online preparatórios parta a certificação com custo de 3 mil dólares, cada um. Os conceitos abordados nos exames de certificação da Dell/EMC, são os mesmos estudados ao longo dos 6 cursos da Formação Cientista de Dados aqui na Data Science Academy.

Certificação: EMC Data Science Associate
Site oficial:
https://education.emc.com/_content/_common/docs/exam_descriptions/E20-007_Data_Science_and_Big_Data_Analytics.pdf
Valor: USD$500.00
Idioma: inglês

Certificação: Data Scientist, Advanced Analytics Specialist
Site oficial:
https://education.emc.com/_content/_common/docs/exam_descriptions/E20_065_Advanced_Analytics_Specialist_Exam.pdf
Valor: USD$500.00
Idioma: inglês

 

MongoDB

O MongoDB é o banco de dados líder no segmento de bancos de dados NoSQL. O curso Gerenciamento de Dados com MongoDB da Data Science Academy, oferece conteúdo similar ao abordado na certificação MongoDB Certified DBA Associate. Os exames não ficam abertos o ano inteiro, mas sim em determinados períodos ao longo do ano.

Certificação: MongoDB Certified DBA Associate
Site oficial: https://university.mongodb.com/certification/dba/about
Valor: USD$150.00
Idioma: inglês

Certificação: MongoDB Certified Developer Associate
Site oficial: https://university.mongodb.com/certification/developer/about
Valor: USD$150.00
Idioma: inglês

 

SAS

A SAS oferece um dos melhores softwares (proprietários) de análise de dados disponível no mercado, sendo uma empresa reconhecida pelas soluções de excelência em análise de dados. Suas certificações são de alto nível e como preparação para as certificações, a SAS oferece a SAS Academy for Data Science com cursos presenciais em português na cidade de São Paulo, com custo em torno de 25 mil reais.

Certificação: SAS® Certified Big Data Professional
Site oficial: https://www.sas.com/en_us/certification/credentials/data-management/big-data-professional.html
Valor: são necessários 2 exames, a um custo de USD$180.00 cada um
Idioma: inglês

Certificação: SAS® Certified Advanced Analytics Professional
Site oficial: https://www.sas.com/en_us/certification/credentials/advanced-analytics/advanced-analytics-professional.html
Valor: são necessários 3 exames, a um custo de USD$250.00 cada um
Idioma: inglês

 

Amazon AWS

No final de 2016, a Forbes elegeu uma das certificações da Amazon como a mais valiosa no mundo, a AWS Certified Solutions Architect (veja o link no final deste post). O Amazon Web Service (AWS) é o líder mundial em computação em nuvem e oferece os mais variados tipos de Certificações para os profissionais que usam suas tecnologias. Cloud Computing é uma das áreas mais quentes do momento, permitindo o processamento eficiente de Big Data, sem que a empresa tenha que arcar com os custos de infraestrutura de hardware para processar grandes volumes de dados. As Certificações oferecidas pela AWS contemplam não apenas Big Data, Data Science e Analytics, mas toda gestão de ambiente em nuvem. E como gestão de infraestrutura também faz parte de um projeto de Big Data, decidimos listar todas as Certificações do AWS aqui.

O AWS oferece 8 Certificações distribuídas em 3 categorias: Associate, Professional e Specialty, todas listadas abaixo. A Certificação em Big Data é da categoria Specialty e requer que o profissional tenha concluído uma Certificação de nível Associate. No link oficial de cada exame você encontra Handbooks, exemplos de questões, exemplos de testes e guias de estudo.

Amazon AWS

Associate

Certificação: AWS Certified Solutions Architect – Associate
Site oficial: https://aws.amazon.com/certification/certified-solutions-architect-associate/
Valor: USD$150.00
Idioma: inglês

Certificação: AWS Certified Developer – Associate
Site oficial: https://aws.amazon.com/certification/certified-developer-associate/
Valor: USD$150.00
Idioma: inglês

Certificação: AWS SysOps Administrator – Associate
Site oficial: https://aws.amazon.com/certification/certified-sysops-admin-associate/
Valor: USD$150.00
Idioma: inglês

Professional

Certificação: AWS Certified Solutions Architect – Professional
Site oficial: https://aws.amazon.com/certification/certified-solutions-architect-professional/
Valor: USD$150.00
Idioma: inglês

Certificação: AWS Certified Developer – Professional
Site oficial: https://aws.amazon.com/certification/certified-devops-engineer-professional/
Valor: USD$150.00
Idioma: inglês

Certificação: AWS SysOps Administrator – Professional
Site oficial: https://aws.amazon.com/certification/certified-devops-engineer-professional/
Valor: USD$150.00
Idioma: inglês

Specialty

Certificação: AWS Certified Big Data – Specialty
Site oficial: https://aws.amazon.com/certification/certified-big-data-specialty/
Valor: USD$150.00
Idioma: inglês

Certificação: AWS Certified Advanced Networking – Specialty
Site oficial: https://aws.amazon.com/certification/certified-advanced-networking-specialty/
Valor: USD$150.00
Idioma: inglês

 

Conhece alguma outra Certificação que não esteja listada aqui e que seja relevante em Big Data e Data Science? Deixe seu comentário e incluímos na lista.

FONTE: DSA

 

Ascensão do big data impacta o jornalismo (e a democracia)

Lidar com grandes volumes de informação sempre foi um desafio para jornalistas. Apuração, filtro e análise de dados integram o cotidiano desses profissionais. Por isso, quando ferramentas e métodos apoiados em tecnologias digitais potencializam o uso de dados na ciência, no marketing, na gestão de negócios e em políticas públicas, o jornalismo não poderia ficar de fora.

Há até um ramo específico da profissão que vem se ocupando de big data. É o “jornalismo de dados” ou ainda a “reportagem com auxílio do computador”. São rótulos para explicar práticas novas, mas que significam, na verdade, uma reafirmação do papel e da utilidade do jornalismo numa sociedade democrática.
No Brasil, o jornalismo apoiado em grandes quantidades de dados ganhou impulso em 2011, com a Lei de Acesso à Informação. A partir dela, órgãos e gestores públicos estão obrigados a divulgar todo e qualquer dado, exceto aqueles considerados sigilosos. Transparência passou a ser regra, e não exceção.
Com isso, gradativamente os portais públicos vêm ofertando enormes volumes de informações sobre contratos, licitações, remuneração de servidores, gastos com diárias, combustível etc. Qualquer cidadão tem acesso a tudo isso, mas poucos dispõem de tempo e expertise necessários para compreender as entrelinhas das infindáveis planilhas. Aí que entram os jornalistas, profissionais responsáveis por, entre outras coisas, fiscalizar o comportamento de gestores e o bom uso do dinheiro dos contribuintes.
Porém, como tudo ainda é recente, são poucos os profissionais que dominam as técnicas para se lidar com dados. A maior parte do vocabulário e das ferramentas adotados por especialistas e entusiastas de big data seguem inacessíveis a repórteres e editores de jornais, rádios, TVs e portais. No Brasil, a Associação Brasileira de Jornalismo Investigativo (Abraji)  e o Knight Center for Journalism in the Americas vêm desempenhando papel importante na formação de jornalistas de dados. Mas ainda vai levar um bom tempo até que a cultura do big data contamine as redações.
Um passo importante para acelerar esse processo é aproximar jornalistas e profissionais de big data. Compartilhar conhecimento técnico em iniciativas como reportagens ou projetos específicos de fiscalização. Espero que este espaço cedido pela Zeeng para discutir jornalismo ajude a estabelecer essa conexão.
Nós jornalistas precisamos de ajuda. Se você tem tempo e conhecimento técnico, engaje-se. A democracia agradece.
Post escrito por Evandro de Assis, Jornalista e Pesquisador.

 

Competências essenciais para o cientista de dados e o engenheiro de big data

Dois profissionais estão sendo valorizados nos últimos anos: o cientista de dados e o engenheiro de big data. São duas carreiras que são ligadas à big data e vistas como promissoras. No post anterior foi escrito alguns caminhos e cursos que podem ajudar nessas profissões. Mas será que apenas os cursos bastam?

Vamos falar um pouco de outras competências que são imprescindíveis:

1 – Seja curioso sobre o assunto

Trabalhar com dados exige curiosidade. Não apenas pela parte técnica mas principalmente pelos dados. Não é apenas trabalhar com os dados, mas também entender os dados. Tente extrair o máximo da análise desses dados para que possamos ter mais valor no negócio. Entenda o significado deles, seja curioso.

2 – Entenda o negócio

Para extrair ao máximo dessas informações valiosas que temos, é necessário entender bem o negócio. Por exemplo: se você quer trabalhar com o big data de um banco é necessário entender sobre o mercado financeiro. Assim, você poderá ajudar em uma melhor tomada de decisão.

3 – Converse com todos

Não se prenda apenas ao seu conhecimento. Você nunca será especialista em tudo. Converse com todas as áreas, com o máximo de pessoas possíveis. Troque informações, seja internamente ou seja com clientes/fornecedores etc. Com isso você conseguirá extrair as informações mais importantes de cada pessoa, de cada departamento, de cada área.

4 – Olhe para o oceano de informações

Não utilize apenas as informações que você tem em mãos, mas utilize também as informações e dados que estão surgindo a cada dia, a cada hora, a cada minuto. O mundo está repleto de informações que podem agregar seus dados, inclusive dados públicos. Olhe todos os dados que você tem em mãos, mas também olhe para os dados externos.

5 – Esteja sempre atualizado

Estar atualizado com as ferramentas, técnicas e algoritmos faz muito sentido, mas também vá em eventos, faça networking. A melhor forma de se atualizar é conversar com as pessoas e ver o que os profissionais estão fazendo com os dados. Cursos, matérias, posts são importantes mas o mundo é feito por pessoas. Converse com elas, atualize-se com elas.

6 – Seja inovador

Entender o negócio como vimos é essencial, mas do que adianta se você construir as mesmas informações que o seu concorrente. Pense ‘fora da caixa”, pense diferente, seja inovador.

Post escrito por Alexandre Uehara, Innovation Tech Specialist na Alelo.

Caminhos para se tornar um Cientista de Dados

Que esta é a profissão do futuro já não restam mais dúvidas. Agora quais os primeiros passos para os interessados em se tornar um cientista de dados e como ingressar nesta profissão?
 Sempre associamos a imersão em um novo desafio profissional a elevados investimentos financeiros, mas muitas vezes as alternativas existentes dependem muito mais de tempo e dedicação do que dos recursos financeiros propriamente dito.
Neste sentido separei algumas dicas de cursos (gratuitos e pagos) sobre este tema  para os profissionais interessados em se desenvolver nesta fascinante e exponencial carreira.
A DSA é uma comunidade de especialistas em Ciência de Dados, que tem por objetivo levar treinamento e qualificação profissional em algumas das áreas que mais crescem atualmente. Data ScienceBig Data, Analytics e Internet das Coisas estão demandando profissionais altamente capacitados e a DSA está aí para fornecer treinamento qualificado e diferenciado!
Na Comunidade você encontra desde cursos gratuitos, como o de Fundamentos em Big Data e o de Introdução a Ciência de Dados, até cursos pagos como Formação em Cientista de Dados, Formação em Inteligência Artificial, entre outros.
Confira a lista completa de cursos no site da Data Science Academy.
2 – Udemy
O Udemy é um “marketplace” global para aprendizado on-line com uma extensa biblioteca de mais de 55.000 cursos ministrados por instrutores especializados.  Os preços dos cursos variam bastante, mas existem ótimas opções bem acessíveis como os cursos de Machine Learning e Data Science com Python e Data Science: do Dado à Tomada de Decisão.
3 – IGTI
O Instituto de Gestão e Tecnologia da Informação é um centro de especialização profissional em TI. Fundado em 2006, tem como missão contribuir para o desenvolvimento de competências e conhecimentos em Tecnologia da Informação.
Atualmente consolidado como referência na área e alunos distribuídos em todo o País, a sua reputação é o resultado de uma gestão acadêmica preocupada com a qualidade da educação, um modelo de ensino interativo e inovador, materiais didáticos de qualidade, uma equipe de professores experientes, um eficiente atendimento ao aluno e uma proposta de cursos com enfoque no desenvolvimento de carreiras em TI.
Dentre os cursos de maior aderência aos profissionais/entusiastas da Ciência de Dados destacam-se: MBA em Ciência de Dados (Big Data), MBA em Aprendizado de Máquina (Machine Learning), MBA em Engenharia de Dados e o MBA em Análise de Inteligência de Negócios.
4 –  IBPAD
Instituto Brasileiro de Pesquisa e Análise de Dados é um centro independente de pesquisa e formação de analistas e pesquisadores nas áreas de Pesquisa e Opinião Pública, Política e Relações Governamentais e Comunicação Digital. O foco do Instituto é na aplicação e ensino de técnicas e metodologias de análise de dados com sólida formação científica para atuação no mercado.
Existem ótimas opções e bem acessíveis em cursos como Programação em R, Séries Temporais e Modelos Preditivos. 
5 – Udacity
A Udacity surgiu de uma experiência na Universidade de Stanford. Sebastian Thrun e Peter Norvig ofereceram um curso online gratuito de “Introdução à Inteligência Artificial”, aberto ao público. Foram mais de 160 mil inscritos de 190 países, e logo depois nasceu a Udacity. Hoje é composta por uma equipe cada vez maior de educadores e engenheiros dedicados a mudar o futuro da educação, unindo as competências requisitadas na vida real, uma educação de relevância e empregabilidade.
Existem muitas ótimas opções de cursos na Udacity, porém destaco os seguintes cursos: Fundamentos de Data Science I, Introdução à Análise de Dados, Engenheiro de Machine Learning, Predictive Analytics for Business e o de Fundamentos de Deep Learning.
6 – Coursera
O Coursera proporciona acesso universal à melhor educação do mundo fazendo parcerias com as melhores universidades e organizações para oferecer cursos on-line.
O “cardápio” de opções são inúmeros e podem ser conferidos na lista completa de cursos, porém o destaque vai para o curso de Aprendizagem Automática.
7 – Amazon Web Services (AWS) – Fundamentos da Tecnologia de Big Data
O curso Big Data Technology Fundamentals oferece conhecimentos básicos e gerais sobre as tecnologias usadas em soluções de big data. Ele abrange o desenvolvimento de soluções de big data por meio do uso do ecossistema Hadoop, incluindo MapReduce, HDFS e as estruturas de programação Pig e Hive. Este curso on-line ajuda você a criar uma base para trabalhar com serviços da AWS para soluções de big data. O curso é gratuito e pode ser usado independentemente ou para ajudá-lo a se preparar para o curso Big Data on AWS com instrutor.
O programa apresenta uma visão contemporânea, tanto teórica como prática, que prepara o profissional do marketing no desenvolvimento de pilares fundamentais do marketing analytics, como: o entendimento do ambiente de negócios, gestão de dados e modelagem informacional, análise de redes Sociais, visual information systems, digital analytics, data mining e text Mining, cluster analysis, consumer insights, técnicas integradas de decision support systems. Disciplinas como Geomarketing e Inteligência Geográfica na Tomada de Decisão farão parte da grade.
Este curso de Especialização destina-se a  profissionais com formação em nível superior que atuam na área de Administração de dados e Tecnologia da Informação com interesse em ciência de dados, podendo ser gerentes, especialistas e técnicos. O curso procura abordar problemas inerentes não somente ao contexto de Big Data, mas de dados em geral. Aborda também as tecnologias associadas a Big Data, mostrando para o que servem e diferenças em relação as empregadas em BI. Outro aspecto considerado importante, é cada vez mais dados de indivíduos são disponibilizados e facilmente obtidos na web, é preciso discutir aspectos éticos e legais do uso desses dados.

O curso visa proporcionar aos profissionais capacitação e atualização na área de gerência de grandes volumes de dados, amplamente conhecidos pelos termos Big Data e Data Science. Os conteúdos a serem abordados giram em torno de temas como análise de dados, processamento de grandes volumes de dados, visualização analítica, e computação em nuvem. Além do conhecimento teórico, os egressos do curso irão experimentar as principais ferramentas para lidar com os diversos temas das áreas de Big Data & Data Science.

Big Data e Data Science não são constituídas apenas do agrupamento de um conjunto de tecnologias, mas é a capacidade de conectar não apenas cientistas de dados e tecnólogos, mas profissionais de todas as áreas. Sem dúvida, uma das principais formas de fazer isso é usar métodos avançados de análise de dados e visualizações que não se limitam a mostrar dados, números ou mesmo gráficos, mas que façam todos esses elementos ganharem vida.

Post escrito por Eduardo Prange, CEO da Zeeng.

05 tecnologias que estão fazendo a diferença para o CMO contemporâneo

Vivemos em um contexto de transformação em diferentes esferas da economia, muito disso ocorre através do impacto gerado pelas novas tecnologias existentes. Estas são desenvolvidas a fim de que possam resolver problemas reais, por meio de soluções inovadoras.

Sob essa prerrogativa, quando colocamos uma lente sobre o “MarTech” e a landscape das principais soluções existentes no mercado aderentes ao marketing contemporâneo, nos deparamos com um leque de ferramentas em um “cardápio” de opções praticamente indecifrável:

Neste contexto resolvi dividir com os amigos leitores 05 soluções brasileiras que considero destaque dentre esse volumoso leque de opções. Acredito que essas 05 empresas estão realizando um trabalho bastante complementar entre si e tem colaborado no dia a dia dos CMO, para que estes tomem melhores decisões em suas ações e campanhas criadas junto aos seus parceiros de comunicação. São elas:

In Loco Media: A empresa desenvolveu a tecnologia de localização indoor mais precisa do mercado global. Na prática, isso significa que ela é capaz de entregar anúncios mobile em locais específicos com uma precisão que varia entre um e três metros.

Ao utilizar a localização como uma das principais segmentações da campanha, o anunciante tem a garantia de que os anúncios dialogarão com as atividades do público-alvo, que estará muito mais propenso a interagir com o conteúdo compartilhado.

Zeeng: Pensando em auxiliar os gestores de Marketing e Comunicação e democratizar a ciência de dados, a Zeeng criou a primeira plataforma de Big Data e Analytics do Brasil voltada ao setor – a Zeeng Data Driven Platform.

A empresa aposta em uma interface simples e amigável para que as companhias da área possam antecipar movimentos estratégicos de seus competidores, acompanhar as ações de diversas marcas no ambiente digital e entender o comportamento do mercado.

Para gerar inteligência competitiva aos seus clientes, a plataforma opera em cinco vertentes: antecipação de lançamento de produtos a partir de sua base de dados, monitoramento de notícias e promoções, e análises de comportamento em mídias sociais e presença online. Todos os dados podem ser visualizados em tempo real e são organizados em dashboards que facilitam a geração de insights.

A solução reúne informações oriundas de redes sociais, notícias, bases de dados públicas de instituições como Ministério da Agricultura, Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA), Instituto Nacional Propriedade Industrial (INPI), Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), entre outras. Este conteúdo é processado pela plataforma, que gera uma série de conclusões embasadas por noções sólidas do mercado, auxiliando os profissionais no planejamento e execução das ações e estratégias de marketing da sua empresa.

PropzMedia: Empresa pioneira na aplicação de Inteligência Artificial para alavancar vendas no varejo físico. A  empresa combina diferentes bases de dados, como CRM, Big Data e machine learning, aliada à expertise no segmento, personaliza de forma automatizada o envio de campanhas de marketing digital em múltiplos canais. A tecnologia desenvolvida pela Propzmedia é capaz de entender a jornada de consumo, predizer ofertas mais atraentes e reagir em tempo real, atingindo os consumidores certos, momentos antes de cada missão de compra.

Entre seus principais clientes estão Bradesco, Via Varejo, Cencosud e Dotz.
A tecnologia desenvolvida pela Propzmedia faz com que os dados gerados pelas transações de seus clientes tragam mais vendas para seu varejo físico.

Intellibrand: A tecnologia da Intellibrand permite que a indústria tenha total compreensão sobre como suas marcas e produtos são representados no e-commerce, com insights capazes de otimizar a presença e a performance nos canais de venda online.

O principal objetivo da empresa é fornecer soluções inovadoras que contribuam para o aumento da conversão de vendas e margens de lucro, disponibilizando indicadores importantes que impactam o desempenho de seus clientes no varejo digital.

Pegaki: O Pegaki é uma rede de pontos de retirada para produtos comprados pela internet. Modelo bastante comum na Europa, que representa mais de 40% de todas as compras, com mais de 30 mil pontos de retirada. A empresa ‘e pioneira no mercado brasileiro e se propoe a resolver os problemas de ausência no recebimento de entregas, áreas de risco ou difícil acesso de entregas, alto valor do frete e dificuldade de devoluções e trocas.

Espero ter contribuído apresentando soluções extremamente poderosas e com propostas de valor muito nobres.

Uma dica muito importante sempre que estamos falando de ferramentas e a recomendação de se realizar um trial para validar e homologar a aplicação dentro do contexto e desafios do seu negocio.

Escrito por: Eduardo Prange para o Portal E-commerce News.

Sobre Eduardo Prange: Empreendedor Promessas Endeavor, atualmente Eduardo é Chief Executive Officer (CEO) e sócio da ZEENG – Data Driven Platform. O profissional trabalha com Marketing Digital há mais de 10 anos, com participação em mais de 100 Projetos relacionados ao tema. Possui MBA em Gerenciamento de Marketing pelo INPG e MBA em Planejamento Estratégico e Marketing Interativo pela FIT/SP. Atuou como sócio-fundador e Chief Business Officer (CBO) da Seekr, empresa de tecnologia voltada à gestão e monitoramento de marcas em mídias sociais, com o atendimento direto a clientes como VIVO, Tecnisa, Braskem, Porto Seguro, Nike, Google, entre outros. Ainda é ex-presidente do Comitê de Mídias Sociais da ABRADI e no ano de 2017 foi vencedor do prêmio ABCOMM como melhor profissional de social mídia no mercado brasileiro.