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.

Presença Online – 10 pontos fundamentais para o sucesso da sua empresa no ambiente digital

Estar presente hoje no ambiente digital e construir uma presença online relevante é imprescindível para que as marcas sejam reconhecidas e encontradas por seus consumidores. Buscar por informações no ambiente digital já se tornou um caminho natural, um hábito das pessoas. Para que seu negócio esteja bem indexado nos mecanismos de busca é imprescindível ter uma boa estratégia de marketing digital.

A presença online das marcas transcende a construção de um web site, significa a soma de diferentes iniciativas de registros e participações da marca no ambiente digital. Esse processo de reconhecimento envolve sim, a criação de um web site, mas vai além, pois também leva em consideração, por exemplo o conteúdo desenvolvido em blog, as notícias veiculadas em portais relevantes e a participação em redes socais. São mais de 200 variáveis que impactam diretamente na relevância da presença online e consequente melhor indexação nos mecanismos de busca, eu elenquei 10 critérios que considero cruciais para esse processo 😀

Presença online, Web Analytics

01-Conteúdo único e de valor: Essa é a essência do SEO, produzir conteúdo de qualidade para o usuário. Pense menos nos robôs e mais no que as pessoas estão buscando e gostariam de ver no seu site. O Google valoriza isso!

02-Autoridade da página: PageRank foi o primeiro algoritmo criado por Larry Page há mais de 20 anos, baseado nos links que uma página recebe. Apesar da idade, ele ainda é usado, como o próprio Google afirma. Porém, muitos profissionais preferem o Page Authority, métrica da Moz que promete mais transparência, atualizações e precisão que o PageRank. Você pode conferir o seu na ferramenta Open Site Explorer, da Moz.

03-Autoridade do domínio: O posicionamento de uma página também é influenciado pela autoridade do seu domínio. Confira o seu Domain Authority também no Open Site Explorer.

04-TrustRank: Com saber se seu site é confiável? “Diga-me com quem andas…”. O Google determina o seu TrustRank baseado em seus relacionamentos, ou seja, em quantos links você recebe de sites de confiança.

05-Velocidade de carregamento: Esse é um dos fatores que o Google fez questão de anunciar: o tempo de carregamento dos sites influencia bastante na experiência do usuário e, consequentemente, no seu rankeamento.

06-Responsividade: Em abril de 2015, o Google anunciou que as páginas mobile-friendly ganhariam melhores posições nas buscas realizadas em dispositivos móveis.

07-Certificado SSL e HTTPS: O Google informou que sites seguros, que usam Certificado SSL e HTTPS, ganham prioridade. Ainda não se percebeu impacto disso no rankeamento, mas esse fator deve ganhar força.

08-Palavra-chave no título: O uso da palavra-chave é essencial na otimização, e o título é um dos fatores mais importantes do SEO On Page. Então, insira sua palavra-chave nele!

09-Usabilidade: Quanto mais você facilitar a vida do usuário dentro do seu site, melhor será sua experiência. Usabilidade impacta em tempo de permanência, visualizações de página e taxa de rejeição.

10-Arquitetura do site: Organização do conteúdo é essencial para usabilidade e ajuda o Google a entender suas páginas.

Vale ressaltar que ao todo são mais de 200 critérios e isso muda com uma certa frequência, porém acredito que os “TOP 10” estejam aqui pontuados 😀

Post escrito pela Isadora Longo, colaboradora do blog da Zeeng, Consultora de Startups e Mestre em Design Estratégico.

Zeeng, a primeira Plataforma de Big Data Analytics voltada para as áreas de marketing e comunicação do mercado brasileiro!

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.

Confira o vídeo institucional da empresa:

 

People Centric – São “apenas” pessoas!

Todo mundo tem um lado B. O meu é acadêmico: curso Doutorado em Processos e Manifestações Culturais na Universidade Feevale e pesquiso as relações e convergências entre mídia tradicional e novas mídias, com foco em telenovela e discurso dos interagentes no Twitter.

Por isso, recentemente participei do Intercom Sul, divisão regional de um dos principais congressos de comunicação do País. Nele, apresentei meu artigo sobre a relação da #primeiraguerramemeal com conceitos como identidade, alteridade, hibridismo. Na mesma divisão temática, com foco interdisciplinar, assisti a apresentação de propostas de estudo sobre a amorosidade em hostels, personal branding a partir do case do Hugo Gloss e o feminino em A Bela e a Fera.

Se você me leu até aqui, deve estar se perguntando: por que ela está falando disso aqui ao invés de falar sobre big data, análise de dados, essas coisas todas?

Porque quando comecei a pensar o que escrever nesse meu primeiro texto pra Zeeng, veio a seguinte ideia que norteia tudo o que eu faço: é TUDO SOBRE PESSOAS. Os trabalhos falavam sobre a relação entre pessoas em ambientes compartilhados, sobre como pessoas se tornam relevantes para pessoas e sobre as percepções que elas têm do mundo, sejam elas retratadas em um filme ou postadas no Twitter usando uma hashtag.

E quando pensamos em análise de dados, a primeira coisa que precisamos lembrar e o foco que devemos ter, o tempo todo: são pessoas. Pessoas que vivem, que postam, que compartilham suas experiências, suas preferências (ou não), que contam suas histórias. São elas que nós analisamos. É sobre elas que nos debruçamos numa boa análise.

Mesmo quando pensamos em empresas, nos concorrentes, também há, obviamente, pessoas por trás, com suas motivações, seus conhecimentos de mundo, suas vivências, estudos, crenças, o que se soma às diretrizes pré-existentes do negócio e influência nas decisões que são tomadas. Pessoas tomam decisões, não marcas.

Novos produtos são lançados para atender a demanda  – ou gerar o desejo – de pessoas. Notícias são publicadas também para atender a essa curiosidade, necessidade de pessoas. Respostas à interações de pessoas são postadas por pessoas nas redes sociais.

Há 20 anos, escrevo sobre pessoas. Conto histórias. E também para pessoas, seja contando uma história através de uma notícia, seja num post de blog pessoal ou ainda no Facebook do cliente. Escrevo para que pessoas leiam e se interessem por pessoas, por ideias, por marcas, por produtos. Para que queiram sempre mais.

Então, o que fica é: por mais que possamos otimizar, automatizar, tornar mais ágil o processo de análise de dados, ele sempre será humano. Seja no operacional, seja nos números, nuvens de tags, resultados que encontrarmos.

 

Poli Lopes: à frente da POT.Com, atuo em planejamento, estratégia, curadoria e produção de conteúdo para sites e redes sociais. Sou jornalista (2001) e trabalhei em veículos impressos, rádio, tv e assessoria de imprensa até 2011, quando migrei para o digital. Em agência, participei das equipes responsáveis por planejamento e estratégia, produção de conteúdo, monitoramento e avaliação de resultados da atuação de empresas como John Deere Brasil, Inbetta, Artecola, Xalingo Brinquedos e Hercosul Alimentos nas redes sociais.

Cientista de Dados – O profissional do futuro em escassez Global

O desenvolvimento nitidamente acelerado de tecnologias, o acesso democratizado à informação, bem como a possibilidade de conexão entre as pessoas têm demandado das empresas o desenvolvimento de soluções cada vez mais completas aos seus clientes.  Clientes cada vez mais exigentes ganham um protagonismo de escolha jamais vivenciado anteriormente, devido a internet. Tal protagonismo, tem demandado das organizações uma necessidade de entendimento maior sobre seus comportamentos, pois as empresas precisam estar sempre espertas para atender e superar as expectativas do cliente.

A transformação protagonizada pela tecnologia e pelo acesso à informação faz com que usuários conectados à internet gerem diariamente centenas de milhares de dados, que representam o seu comportamento em suas atividades do cotidiano. Toda essa informação pode ser armazenada pelas empresas, pois esses dados, quando bem interpretados, geram um ativo extremamente valioso para as organizações.

Por outro lado, esse ativo tão poderoso e tão cobiçado por diferentes empresas precisa ser analisado a partir de um olhar treinado, que saiba como extrair valor dessas informações. Infelizmente, hoje no mercado faltam profissionais capacitados que consigam melhor traduzir essas informações. A escassez de cientistas de dados não é uma realidade apenas brasileira. A preocupação com a interpretação dessas informações e a iminente falta desses profissionais ultrapassa fronteiras, tomamos o exemplo da gigante do cenário global, a AirBnB, que criou seu próprio curso, para treinar profissionais que possam atender essa demanda.

Diferentes perfis de profissionais podem se tornar um cientista de dados, visto que sua essência está na multidisciplinaridade, pois agrega conhecimentos de computação, matemática, negócios e estatística. Um dos principais desafios desses profissionais é justamente conseguir cruzar essa quantidade de dados e transformar em informação, para uma tomada de decisão mais consciente e baseada em evidências e não somente em feeling.

Post escrito pela Isadora Longo, colaboradora do blog da Zeeng, Consultora de Startups e Mestre em Design Estratégico.