5 lições de marketing digital importantes que podemos tirar das eleições 2018

As eleições de 2018 finalmente chegaram ao fim, depois de uma campanha extensa e de o país protagonizar uma divisão de ideais como nunca.

Mas, para quem deseja usar o potencial da internet, essas eleições trouxeram outras lições importantes e que não podem ser ignoradas.

Basta observarmos que o presidente eleito, Jair Bolsonaro, foi na contra mão do senso comum eleitoral e conseguiu vencer a eleição no segundo turno com 55,10% dos votos válidos.

Mas o que trouxe essa vitória a Bolsonaro? Qual foi o papel do marketing digital nas eleições 2018?

Estas e outras reflexões é que vamos fazer juntos neste post.

Mas, antes disto, um aviso importante: Esse é um post de marketing digital e não de política. Portanto, as análises e reflexões serão feitas como aprendizado da estratégia digital usada por Bolsonaro. Por favor, vamos nos manter dentro da proposta do artigo e evitar comentários políticos.

As 5 lições de marketing digital das eleições 2018

Qual foi o impacto da internet e das redes sociais nas eleições? Realmente você enxergou tudo o que aconteceu nessas eleições?

Vamos observar a fundo 5 lições de marketing digital das eleições 2018 e ver o que podemos aprender com elas. Acompanhe esses 5 pontos que destaquei e descubra como a sua empresa ou negócio podem usá-los a seu favor. Confira!

1. Seguidores e não apenas eleitores

Jair Bolsonaro deixou clara a sua estratégia em uma reportagem especial do Fantástico, transmitida pela Rede Globo nesse Domingo (28).

A campanha do novo presidente do Brasil começou quatro anos antes, em 2014. E nesse período ele se dedicou totalmente ao marketing digital, fazendo suas mídias sociais crescerem cerca de 3.900% nesse período.

Segundo a mesma matéria, Bolsonaro saltou de pouco mais de 200 mil fãs no Facebook para mais de 8 milhões de seguidores. Somando todos os perfis nas principais redes sociais do candidato eleito, chegamos a um montante considerável de mais de 17 milhões de seguidores.

Bolsonaro se dedicou a gerar conteúdo, postar tudo o que acontecia com ele, compartilhar sua mensagem e atrair pessoas que se conectavam com ela. Uma estratégia que lhe rendeu um crescimento considerável nas mídias e o direito de residir no Palácio da Alvorada a partir de 1 de janeiro de 2019.

A estratégia de atrair fãs sem dúvida deu certo, pois os militantes digitais da campanha tiveram um papel muito importante nessas eleições. Eles foram os responsáveis por replicar o conteúdo de Bolsonaro e aumentar sua presença nas mídias digitais.

No Google Trends, que mede o interesse dos internautas em relação a um termo de pesquisa, o crescimento de Bolsonaro também é visível. Veja como a tendência de pesquisa foi aumentando com o passar do tempo:

Já pensou usar essa mesma estratégia a favor da sua empresa? Pense no impacto que sua marca poderia causar se usar as mídias digitais de forma adequada e estratégica.

2. Segunda opinião para os conteúdos

Algo que me chamou a atenção na entrevista de Bolsonaro, para o repórter Paulo Renato Soares, foi o fato de uma segunda opinião para os conteúdos postados na mídia. Jair Bolsonaro confidenciou que tinha um “amigo cabeça” para revisar seus conteúdos e dar uma segunda opinião.

Indo além das revisões de redação, o papel do amigo de Bolsonaro era medir o “tom” e o “sentimento” das mensagens. Fica claro que o novo presidente tinha receio de criar alguma crise por suas publicações e se precaveu disso buscando por segundas opiniões.

Essa é uma estratégia muito simples, mas que sem dúvida contribuiu para os resultados de Bolsonaro nas eleições 2018.

E a sua empresa, tem um curador de conteúdo ou uma segunda opinião para resguardar sua estratégia de marketing digital? Você toma esse cuidado na hora de publicar e compartilhar conteúdos em suas mídias?

Se ainda não faz, saiba que deve começar o quanto antes. Essa segunda opinião pode ser um amigo, funcionário, ou qualquer outra pessoa próxima. Mas, se puder contar com apoio
profissional é ainda melhor, como um consultor ou especialista em marketing digital.

3. Ouvir a sua audiência e atendê-las

Analistas políticos completaram as lições de marketing digital das eleições 2018 que podemos tirar. Segundo eles, Bolsonaro fixou seu discurso em temas que interessavam a população brasileira, pelo menos a maioria, e isso o fez ter sucesso em sua campanha.

Foi comum ver nos discursos do candidato, e agora presidente eleito, assuntos como combate a corrupção, aumentar a segurança no Brasil, liberdade e muitos outros temas. Percebemos que estes são os principais pontos levantados pelos brasileiros como aspectos a serem melhorados em nosso dia a dia.

Mas o que isso tem a ver com marketing digital ou mídias sociais? Se você adicionar os pontos de interesse de seu público nos discursos da sua empresa vai gerar conexão, atrair seguidores e posteriormente clientes.

Você com certeza gostaria disso, não é? Então, dedique-se a conhecer bem a sua persona e buscar atendê-la não só no discurso, como nas ações diárias em sua empresa (atendimento ao cliente, qualidade, pós venda, etc.).

4. Mídias tradicionais perdem espaço

É inquestionável que o papel das mídias tradicionais, como rádio e TV, perderam espaço para a internet nas eleições de 2018. Basta considerarmos que o candidato eleito, Jair Bolsonaro, tinha apenas 8 segundos de TV no primeiro turno contra 2 minutos e 23 segundos de Fernando Haddad, do PT.

Além disso, o candidato com o maior tempo de televisão, Geraldo Alckmin do PSDB, nem sequer chegou ao segundo turno e teve um dos piores desempenhos dessa campanha. Dados que comprovam que as mídias sociais estão tomando espaço dos canais tradicionais e sendo mais consideradas na hora de tomar decisões importantes.

Você ainda duvida que o seu cliente faz o mesmo para decidir comprar seu produto ou contratar seu serviço? Ou que ele não pesquisa na internet antes de comprar de você? É lógico que seus potenciais clientes estão conectados e você precisa se dedicar a encontrá-los na internet.

5. É possível fazer um bom marketing com menor investimento Já é sabido que as campanhas eleitorais no Brasil custam milhares de reais. Entretanto, as eleições de 2018 foram marcadas por escassez de recursos e limitações mais pesadas do TRE (Tribunal Superior Eleitoral).

Mesmo assim o candidato com menos recursos financeiros foi o grande vencedor dessa disputa. Jair Bolsonaro declarou R$1.721.537,42 gastos em sua campanha, contra R$ 34.400.867,06 de Fernando Haddad do PT.

O Candidato eleito também dispunha de menos recursos do Fundo Partidário que seu adversário (R$ 20.000 contra R$ 1.000.000).

Um outro dado que chama a atenção é que Jair Bolsonaro declarou R$ 115 mil gastos com a criação e inclusão de páginas na internet, revelando um pouco da sua estratégia de marketing digital. Enquanto isso, Fernando Haddad, não declarou despesa similar. Deixando claro que o foco de sua campanha foi nas mídias tradicionais.

Esse ponto deixa claro que a internet possibilita criar uma estratégia de marketing mais barata e eficaz, sem precisar de financiamentos milionários como outros canais. E o que a sua empresa pode fazer em relação a isso? Estar nas mídias digitais e ter uma estratégia de marketing digital eficaz é o primeiro passo para economizar e crescer ao mesmo tempo!

Qual a maior lição das eleições de 2018?

Observando todos os números que vimos anteriormente, fica claro o potencial do marketing digital nas eleições de 2018. Mas é visível que estes canais podem ser usados para expandir o alcance de sua mensagem, atrair pessoas que pensam da mesma forma que você e criar uma comunidade.

Essa estratégia pode ser usada não apenas como fonte de eleitores, mas de clientes e seguidores para sua marca também.

Portanto, espero que essa rápida reflexão faça você enxergar o real potencial das mídias digitais para o seu negócio. Afinal de contas, o Case Bolsonaro não deixa dúvidas que é possível crescer e ir além usando corretamente as mídias sociais.

Independente de sua posição política ou partido, é inegável que a campanha eleitoral de 2018 foi muito diferente das anteriores. Onde o não tão óbvio surpreendeu e os canais tradicionais foram superados pelo poder da internet.

E a sua empresa, como está usando o novo marketing para gerar negócios?

Fonte: Ecommerce News

O enorme poder do marketing digital

O marketing digital é hoje uma necessidade incontornável para as empresas, grandes e pequenas, em qualquer sector. Na conferência “Futura”, organizada pelo Negócios, vamos debater as grandes tendências do marketing digital.

Há conferências e palestras que não se esquecem. Nunca me hei-de esquecer da aula de Michael Wade, professor da IMD, em Lausanne, que no Verão de 2017 explicou a uma sala apinhada a estratégia de marketing digital da campanha eleitoral de Donald Trump. Como ao início o presidente escarnecia das redes sociais e como depois elas se tornaram, graças ao Facebook e à Cambridge Analytica, uma arma decisiva.

O escândalo só rebentaria meses depois, em Março deste ano, quando a jornalista do The Guardian, Carole Cadwalladr, contou ao mundo a forma como na campanha foram usados dados pessoais cedidos pela maior rede social do mundo, sem consentimento dos utilizadores. Quem esteve na sala a ouvir o Michael Wade, além de um arrepio na espinha, ficou com uma demonstração muito real do poder do marketing digital.

Nunca como antes os “marketeers” tiveram ao seu dispor ferramentas tão poderosas para conhecer o cliente, chegar ao cliente, interagir com o cliente e, o mais importante para as marcas, ganhar o cliente. O “big data“, a inteligência artificial ou o “machine learning” abriram possibilidades imensas e há novas a surgir a cada dia que passa.

O tema do marketing digital não é uma moda, é já hoje uma realidade incontornável para as empresas, transversal a toda a organização. Ciente dessa importância, o Negócios, em parceria com a Omnicom MediaGroup, organiza a Futura, uma conferência que junta oradores de prestígio internacional e nomes de grande relevo nacionais para falar sobre as grandes tendências do marketing digital.

Fonte: Jornal de Negócios

Três Rs do sucesso em marketing de conteúdo são tema de podcast

Mantendo a tradição de divulgar sempre às quartas-feiras um programa inédito, o Grupo Comunique-se apresenta amanhã, 31, a partir das 11h, o podcast “a estratégia de comunicação em três Rs” (acesse o link no final da matéria). O tema foi inspirado na palestra de abertura de Joe Pulizzi no Content Marketing World 2018 (foto), realizado em setembro na cidade norte-americana de Cleveland.

Pulizzi é visto pelo mercado mundial como uma espécie de “papa” do marketing de conteúdo. O podcast do Comunique-se será apresentado por Cassio Politi e Raony Coronado. Politi é especialista em content marketing e autor do primeiro livro em língua portuguesa sobre o assunto. Raony Coronado, por sua vez, é produtor de conteúdo do Grupo Comunique-se. O podcast “a estratégia de comunicação em três Rs” será disponibilizado neste link.

Durante o programa, o ouvinte vai conhecer os três Rs do sucesso em content marketing, que são:

Registrar: em que é fundamental definir para a marca objetivos por escrito. “Precisa ser algo grande e irracional”, ensina Joe Pulizzi.

Repetir: é necessário publicar conteúdos relevantes com consistência e regularidade. Em média, um canal de comunicação começa a gerar resultados após 20 meses. E nunca leva menos de nove meses. É preciso persistir e repetir o processo.

Remover: sobretudo, as distrações. Foco é o nome do jogo. E ele se aplica perfeitamente a canais. “As empresas erram feio ao tentar ser populares em muitos canais ao mesmo tempo. Precisam escolher um em que seja o chamado core channel, e usar os outros para promovê-lo”, explica Cássio Politi.

Esses três Rs servem não só para content marketing, mas para a vida também. Foi o que vimos na edição deste ano do Content Marketing World, em Cleveland.

Grupo Comunique-se – Nascido em 2001 e um dos maiores conglomerados de marketing e comunicação digital do país, o grupo desenvolve soluções tecnológicas variadas que ajudam empresas dos mais diversos tamanhos a gerirem a comunicação e o relacionamento com seus públicos estratégicos de interesse.

O Influency.me articula ações com influenciadores digitais. Com base composta por mais de 150 mil creators cadastrados, o software usa tecnologia proprietária que combina inteligência artificial, reconhecimento facial e taxonomia, aliada à consultoria especializada que ajuda empresas e marcas na conquista de resultados.

O Workr é ideal para departamentos de comunicação e agências especializadas que buscam mais produtividade e resultados, integrando equipes e reduzindo custos: são campanhas de email marketing, sites, releases, clippings e mailings de jornalistas de todo o Brasil juntos em um só lugar.

O DINO transforma automaticamente conteúdo em notícia, publicando em veículos de comunicação como: EXAME, InfoMoney, Agência Estado, Portal Terra, Agência Globo e muitos outros.

Já a SuaTV é a solução completa de TV Corporativa e sinalização digital, voltada a divulgação de conteúdos internos, comunicação no ponto de vendas e para redes de publicidade.

https://www.comunique-se.com.br/podcast/

Entenda o seu posicionamento e compare com o seu ambiente competitivo através da Zeeng a Primeira Plataforma de Inteligência Competitiva voltada para as áreas de marketing e comunicação do mercado brasileiro.

Fonte: Exame

A importância da inteligência competitiva no contexto digital

Utilizada em conjunto com a inteligência competitiva, a inteligência de mercado contribui no desenvolvimento de ações inovadoras, já que a análise das informações da concorrência e das demandas dos consumidores possibilita que uma empresa inove em seus serviços ou produtos, causando impacto muito positivo diante do seu público-alvo.

 

Eduardo Prange – CEO da Zeeng

 

Você já ouviu falar em inteligência competitiva (IC)? Se está atento e acompanhando o buzz sobre temas como transformação digital e o que vem ocorrendo no mercado, no mínimo tem uma boa ideia do que estamos falando. Empresas de todos os portes e segmentos já percebem que devem ser orientadas por dados. Assim, uma das principais abordagens em qualquer organização – e que é adotada, com certeza, por aquelas que procuram aperfeiçoar sua capacidade de compreender seu ecossistema e seu público para se manterem vivas – é o uso da inteligência.

Aplicada sobre as informações relevantes do negócio, a inteligência competitiva possibilita verificar tendências, prever movimentos, encontrar oportunidades e dar forte embasamento às decisões estratégicas da companhia, em um trabalho que pode visar o longo prazo.

 

Por que falar sobre isso?

Estamos em um mundo que experimenta mudanças constantes e em altíssima velocidade – e a verdade é que nunca se gerou tanta informação quanto nos tempos atuais. Produzimos dados a todo instante, e esse imenso volume está à disposição para ser analisado e bem trabalhado pelas companhias.

Utilizada em conjunto com a inteligência competitiva, a inteligência de mercado contribui no desenvolvimento de ações inovadoras, já que a análise das informações da concorrência e das demandas dos consumidores possibilita que uma empresa inove em seus serviços ou produtos, causando impacto muito positivo diante do seu público-alvo.

 

“Uma marca não é mais o que nós dizemos que é, mas sim o que os consumidores dizem uns aos outros sobre elas”.

Scott Cook, fundador da Intuit

 

Nessa era do conhecimento, a informação está mais e mais acessível. E aplicando a inteligência para entender (e utilizar bem) os dados sobre o ambiente, as empresas conseguem informações que têm valor real para os seus negócios e clientes, além de garantir o conhecimento do que está acontecendo no seu mercado, o que as coloca em posição vantajosa, à frente dos seus competidores.

Afinal, é somente com uma análise mais aprofundada que se consegue conhecer bem o cliente, compreender o setor do mercado com seus problemas, desafios e oportunidades. E a IC realmente se mostra importante porque, com essa orientação, conseguimos obter informações relevantes, fazer cruzamentos interessantes e conhecer profundamente quem concorre com a nossa empresa. A partir daí, podemos antever algumas direções ou ocorrências de modo a nos posicionarmos de uma maneira melhor, mais competitiva – e isso não tem preço.

 

Inteligência para conhecer a fundo o mercado e a concorrência

É fundamental hoje poder analisar as iniciativas de quem disputa o mercado com você, tanto para saber como o competidor se comporta quanto para verificar como o público reage a essas ações. Quanto mais você atua sobre bases de conhecimento sólido, mais vai deixando o “achismo” de lado, pois a construção de uma inteligência competitiva verdadeira contribui para que sua tomada de decisão tenha mais embasamento e, consequentemente, seja mais certeira e poderosa.

Digamos que você atua numa agência de comunicação e precisa desenvolver uma estratégia de comunicação em mídias sociais para uma determinada rede de farmácias. Trata-se de um segmento altamente concorrido, portanto, a inteligência competitiva se mostra absolutamente fundamental para que, munido das melhores informações sobre o ecossistema – e o conhecimento profundo sobre a concorrência – você consiga desenvolver o que pode ser a melhor linha de ação para que a rede cliente ganhe destaque.

Perceba que, assim, ao chegar para conversar com o cliente você terá, além dos dados sobre ele, seus objetivos e demandas, um olhar sobre o ambiente de competição que ele enfrenta, entendendo o que os rivais fazem e já avaliando a reação do público e como eles se comunicam. Ou seja, você terá condições de mostrar ao cliente que conhece as circunstâncias do mercado dele, as falhas e os acertos dele e da concorrência e, a partir daí, procurar oportunidades estratégicas para atuar com destaque e ganhar mercado. Suas chances de sucesso com este cliente crescem, não é mesmo?

Portanto, o uso da inteligência competitiva é um elemento cada vez mais importante para aperfeiçoar a execução das suas iniciativas e gerar resultados muito melhores para os clientes. Para monitorar o mercado, entender o cliente e agir proativamente em relação às estratégias da concorrência, investir em soluções que contemplem a inteligência competitiva é com certeza a melhor alternativa.  

As informações estão aí, e é fundamental trabalhar bem com elas para não perder terreno e não ficar para trás. E para otimizar e tornar menos árduo esse trabalho, a tecnologia – para variar – é a melhor aliada.

 

O papel da tecnologia

Como dissemos em outro artigo, o marketing hoje é potencializado pela tecnologia, e as agências contam com ferramentas, plataformas e soluções alinhadas para o marketing digital. Surgem as Martechs, que mesclam e trabalham com os dois setores para tornar ainda melhores e mais eficientes as mais variadas iniciativas. Afinal, as ações de marketing e comunicação só têm a ganhar com o cuidadoso acompanhamento da movimentação da concorrência, verificando como ela atua nas redes sociais, nos blogs e sites, como são as interações que ocorrem, que tipo de retorno o público oferece.

A tecnologia, portanto, ajuda o trabalho humano da inteligência a identificar aquilo que, dentre os padrões verificados nos players que disputam determinado mercado, está gerando melhores resultados, o que pode ser oportuno ou não naquele momento, etc. Uma coisa é certa: negócios cujos gestores obtêm e aproveitam informações estratégicas a respeito da concorrência e do mercado ganham muito em competitividade. E, com isso, podemos afirmar que talvez o que falte para a sua agência seja simplesmente esse tipo de conhecimento.

Como se comporta o seu mercado? Seus competidores fazem que tipo de campanha? Em que redes sociais estão presentes? De que modo? Como é a interação no blog deles? De que maneira eles se comunicam em cada um dos canais em que atuam? E como interagem com o público? Qual é a resposta dos clientes às interações das marcas? Estes são alguns dos muitos pontos possíveis de serem levantados e estudados a partir de uma plataforma completa que faça uso da inteligência competitiva.

A Zeeng, por exemplo, é uma plataforma completa especialmente voltada para as áreas de comunicação e marketing, com uma interface amigável e simples que possibilita antecipar os movimentos dos concorrentes acompanhando as ações de várias marcas no ambiente digital, entendendo o comportamento do mercado.

Como a primeira plataforma de Big Data Analytics voltada para essas áreas no Brasil, a Zeeng nasceu e atua nesse contexto, gerando inteligência a partir do cruzamento das informações de diversas origens e da interação com a marca. O objetivo é, sempre, ajudar o seu negócio a evoluir.

Gostou do artigo? Então eu te convido a conhecer a Zeeng – e ver tudo o mais que nós podemos fazer pela sua empresa.

Os dados vão pagar a conta?

Assim como qualquer outro fator, só vão pagar contas da indústria criativa se gerarem valor para os anunciantes ou para os consumidores

Dados já foram chamados de o novo petróleo, o new black, e, recentemente, ganhei uma camiseta com os dizeres “Data is the new bacon” (dado é o novo bacon). Fato é que nunca se falou tanto em dados e sua importância. Até para uma profissional como eu, que trabalho há mais de 15 anos nesta área de análise de dados e insights em empresas de mídia e consultoria, é surpreendente. Pessoas de diferentes áreas, incluindo criação e desenvolvimento de conteúdo, me abordam quase diariamente para saber mais sobre o assunto.

Porém, o enorme volume de dados disponíveis se tornou diretamente proporcional ao desconhecimento sobre o que fazer com eles — principalmente na indústria criativa. E foi exatamente o entendimento de que havia uma questão maior a ser tratada que me estimulou a dedicar meus últimos meses à análise da pergunta que se tornou minha tese na Berlin School of Creative Leadership: “Can data pay the bill? – Os dados vão pagar as contas?”.

Esse empoderamento da palavra dados é consequência das mudanças do mundo e da sociedade, bastante impactados por tecnologias como a internet das coisas (IoT) e big data. Como afirma o Fórum Econômico Mundial em seu relatório, “The future of jobs”, setores econômicos como os conhecemos irão mudar. Como resultado, modelos de negócios deverão ser reformulados, novas características profissionais serão exigidas e posições existentes no mercado de trabalho irão desaparecer.

Algumas indústrias já sentiram na pele, e no bolso, essas mudanças. A indústria criativa, que incluí mídia e agências de publicidade, é uma delas. A era digital, e o tsunami de informações que promove, colocou em xeque o bem-sucedido modelo de negócios, baseado na negociação de pontos de audiência bruta (gross rating points – GRPs) e impactos, que por anos funcionou muito bem na indústria criativa. Portanto, entender se os dados têm essa capacidade de pagar a conta é bastante relevante.

O principal objetivo da pergunta, aparentemente genérica, “os dados vão pagar as contas?” é entender qual o valor que os dados agregam para os serviços prestados pela indústria criativa aos seus clientes. Baseei-me nos conceitos de valor criado (value creation) e valor capitalizado (value capture) desenvolvidos por Paul Verdin. Neles, o autor afirma que, para ter sucesso sustentável, uma empresa ou indústria precisa criar valor para seus clientes e consumidores e, posteriormente, ser capaz de monetizá-lo. O que evidencia é que, sem valor criado, não existe monetização. Portanto, para mim, o dado assim como qualquer outro fator, só vai pagar contas da indústria criativa se ele gerar valor para os anunciantes ou para os consumidores.

Pois bem. Na pesquisa (baseada em estudos de caso), descobri que os dados têm o potencial de pagar as contas, mas tudo depende de uma combinação de fatores que vai levar ou não, à criação de valor.

Por exemplo, dados puros, sem análise, não pagam a conta. Os dados só fazem sentido se forem contextualizados, considerando o entendimento e emoção de quem os produziu: as pessoas. Quanto maior o nível de contextualização dos dados (análise não apenas dos números, mas também do comportamento do consumidor, por exemplo), mais valiosos e com maior poder de monetização serão.

Performance, por si só, também não é suficiente para pagar a conta. Monitorar a performance de uma campanha ou o desempenho de um programa contribui, sim, para otimizar investimentos, mas não paga a conta toda. Hoje, com o fácil acesso aos dados, as agências estão enfrentando a chamada comoditização dos dados e um relatório de performance deixou de ter valor, pois tornou-se um serviço operacional. Para que performance possa gerar valor e ser monetizado pelas agências, os dados precisam ser transformados em conhecimento. O time de business intelligence tem que ser capaz de não apenas extrair os números e colocá-los em um dashboard bonito, mas também e, principalmente, ter a capacidade de transformar dados em insights e insights em ação para o negócio e para o cliente.

Outro insight é que os melhores resultados e tomadas de decisões envolvendo dados vem da combinação dos algoritmos de processamento de dados com a ação e talento humanos. Isso porque o valor dos dados está na sua utilização ágil e entendimento fácil. A tecnologia contribui para rapidez da coleta dos dados, mas é fundamental saber qual é a história que eles nos contam. Ou seja, a mente humana e a criatividade continuam fundamentais na indústria criativa.

Existem outras questões que precisam ser debatidas para que os dados possam efetivamente gerar valor na indústria criativa e consequentemente gerar receita. O papel da liderança nesse processo é um deles, assim como a questão ética em relação a privacidade dos dados.

Porém, acredito que, na publicidade brasileira, a discussão deve começar com o questionamento sobre qual é o entendimento que se tem sobre dados e qual é a moeda de negociação utilizada nos modelos de publicidade.

Até hoje, os dados são encarados por essa indústria como material de suporte e performance. Audiência, GRPs, impactos, visualizações, downloads e alcance são variáveis — ou seja, dados — utilizados para dar suporte às negociações de mídia (das mais tradicionais como TV às mais modernas como os influenciadores). No entanto, a contagem dos eye balls, como falam os americanos, já não é o único dado disponível e, em tempos digitais, deixaram de ser os mais relevantes. Isso porque, além do número de impactos, é possível e necessário entender o reflexo do consumo do conteúdo de mídia na jornada ou no comportamento do consumidor para que se possa produzir conhecimento. E insights. Só assim o dado terá valor, pois tornará a comunicação com o consumidor mais efetiva e engajadora.

Portanto, é preciso encarar a necessidade de uma quebra de paradigma. Se as negociações continuarem a utilizar os dados exclusivamente como moedas de troca de mídia, nunca irão, por si só, pagar conta alguma. O pagamento continuará sendo da forma mais tradicional e antiga de negócios e a questão recai sobre a sustentabilidade do modelo de negócio em longo prazo. Entretanto, se os dados forem encarados como parte de um projeto de inovação ou comunicação capaz de gerar conhecimento, expertise ou engajamento, aí sim, poderão não apenas pagar contas, mas contribuir de maneira efetiva para um novo modelo de negócios em uma indústria em transformação.

Fonte: Meio & Mensagem 

Branded data e big content

Porque a revolução do big data não revolucionou a produção de conteúdo das marcas, ainda feita de uma maneira 1.0 e na base do achismo?

O melhor diagnóstico não saiu de nenhuma agência, consultoria nem diretoria de marketing, mas do Supremo Tribunal Federal. Há alguns meses, antes de apresentar uma batelada de estatísticas, o ministro Luís Roberto Barroso cravou: “Brasil é aquele país em que as pessoas acham, mesmo sem nunca ter procurado”. É a melhor descrição da forma como é feita boa parte do conteúdo para as marcas, hoje. De uma maneira 1.0, na base do achismo. “Eu sei que minha audiência vai gostar disso.”

Dados estão na base do trabalho dos mídias, das equipes de SEO, dos planejadores e diversas outras disciplinas. Mas não da produção de conteúdo, onde continua prevalecendo a lógica da superideia genial, como acontecia na criação publicitária dos tempos de Mad Men.

Claro, estamos na era do big data. Uma quantidade imensa de dados é coletada por meio de pesquisas de opinião, registros de algoritmos, interações com audiências e dispositivos. Mas pouquíssimos desses dados chegam vivos ao fim da longa jornada do dashboard, aos relatórios dos analistas e dali à cabeça dos planejadores e criadores de conteúdo. Parte da culpa é dos prazos, costuma-se dizer. Mas um tanto disso se deve ao processo dentro do qual os conteúdos são contratados e produzidos. Agências de publicidade, RP e digitais, houses, consultores de comunicação e estúdios de conteúdo mobilizam exércitos de analistas para produzir muitos relatórios e poucos insights.

Entretanto, da escolha de palavras até o design, da trilha sonora à foto do native, tudo só tem a ganhar com um banho de dados. Exemplo engraçado? Pesquisadores do Facebook decidiram saber como os americanos riem na rede social. “Haha” ou “hehe”? E o clássico “LoL”? Foi só puxar. A maioria das pessoas prefere “haha” (51%). Depois vêm os emojis (33,7%). “Hehe” em terceiro (12,7%) e “LoL” na lanterna (1,9%). O brasileiro “kkk” não entra na pesquisa, porque lá o significado da sigla — Ku-Klux-Klan — não tem graça nenhuma. A pesquisa também descobriu as diferenças demográficas. Em Chicago e Nova York, o emoji reina. Em Seattle e San Francisco, é “haha”. Jovens preferem emojis. E qual a importância disso? Pode ser considerável para quem fizer uma campanha usando “LoL” e achar que está falando a língua de sua audiência, quando na verdade está pagando de “vovô é uma brasa”.

Esse tipo de dado, que está no dia a dia de quem compra palavras-chave, tem aplicações muito importantes no mundo do conteúdo, quando se precisa trabalhar com segmentação, inclusão e nichos. Ou quando se trata de temas específicos e delicados, como saúde, questões étnicas ou de gênero. Mesmo nos veículos de comunicação que têm estúdios de native advertising, os dados de keywords e audiência levantados pelas redações raramente geram inteligência para o conteúdo produzido para marcas.

Em geral, apenas a ponta do iceberg dos dados é usada. Sabe-se qual é o perfil do público que se quer atingir, ou a posição de um produto em relação a seus concorrentes. Mais ou menos as informações usadas para fundamentar uma campanha de marketing nos anos 1990. Monitorar o sucesso de posts e o compartilhamento de vídeos é rotina. Mas a disputa pela audiência no YouTube, hoje, ainda é a mera reencarnação da guerra dos domingos de 20 anos atrás, quando Gugu Liberato e Faustão tentavam se superar imitando programas americanos e procurando atrações cada vez mais bizarras — de olho em uma única variável, o número de TVs ligadas. Os youtubers continuam produzindo conteúdo para as marcas com base em um briefing básico, uma explicação sobre a identidade da marca que os contratou, muita empolgação e nenhum método, em busca simplesmente de visualizações.

Só que hoje é possível acessar muito mais informação sobre a repercussão dos conteúdos veiculados do que em qualquer momento da história. E usar essa informação para gerar novos conteúdos de maneira mais inteligente e eficiente. Mas talvez seja pedir muito, quando muitas pesquisas não incluem nem sequer um google para saber o que o youtuber tinha postado no verão passado.

Fonte: Meio & Mensagem 

Zeeng é destaque na Liga Insights MarTechs

Zeeng é uma das startups brasileiras que está mudando o Marketing

 

Metodologia

O estudo tem como objetivo compreender como a área de Marketing está inovando e de que forma as startups que apresentam soluções para esse setor estão sendo desenvolvidas e aplicadas no Brasil. Após entendimento da cadeia e dos temas que envolvem a área, foi iniciada uma pesquisa para determinar quais são as inovações tecnológicas disponíveis atualmente e de que forma elas podem impactar os processos da área. Aqui foram considerados relatórios, estudos e informações de fontes como Statista, Forbes, IAB Brasil (Interactive Advertising Bureau), Bain&Company, Martech Advisor, Conductor, Gartner, OurSocialTimes, RockContent, Adobe, Econsultancy, DM News, UOL DIVEO, Affinion, Oxford Brookes University, McKinsey, BSA, Cohn & Wolfe, KPMG, Secretaria de Direitos Humanos, Secretaria Nacional de Promoção dos Direitos da Pessoa com Deficiência, Federação Mundial de Surdos, Business News, Business.com, Forrester, OutSocialTimes, Content Marketing Institute, MarketingProfs, TI Inside, Smart Insights, Marketo, NapcoResearch, Zendesk, ABComm (Associação Brasileira de Comércio Eletrônico), E-commercebrasil, Neustar, PEGN (Pequenas Empresas & Grandes Negócios), Saia do Lugar, Accenture Consulting, Gazeta do Povo, Procon, Frost & Sullivan, Sitel, Nielsen, Think With Google, Business Insider, entre outros.
Para entendermos melhor o cenário e importância das inovações na área de Marketing, tanto no mercado brasileiro quanto internacionalmente, entrevistamos mais de 30 empreendedores, profissionais e pesquisadores da área. Entre outras questões, buscamos entender como eles interpretam as startups que apresentam soluções para o setor, as oportunidades geradas, de que forma estão afetando a área e os principais desafios para o futuro. O estudo analisou 11.263 startups brasileiras e, dessas, 194 foram consideradas para a construção do landscape presente neste estudo.

Para a seleção das startups, utilizamos como critério incluir aquelas que apresentam algum tipo de atividade, serviço e/ou produto relacionados às áreas das seguintes categorias: Analytics, Data e Performance, Automação de Marketing, Conteúdos Interativos, CRM e Customer Success, Ferramentas de Comunicação, Fidelidade do Cliente, Gestão e Geração de Conteúdos, Marketing de Aproximação, Pesquisas, Reviews e Feedbacks, Plataformas de atendimento, Conectores e Produtividade, Social e Comunicação e Vendas e Geração de Leads. O mapeamento das startups foi realizado a partir de diversas fontes, como inscrições para os programas de aceleração e eventos da Liga Ventures, a plataforma DisruptBox, recomendações, notícias em portais de negócios, bases abertas e busca ativa de startups. Por se tratar de um mercado com mudanças constantes, este estudo é dinâmico e terá atualizações periódicas para contemplar esses movimentos e expor novas startups que não apareceram nesta versão.

 

 

Acesse o estudo completo aqui.

 

 

26 principais certificações de Big Data

Decida quais são as mais adequadas para a sua empresa e vá em frente

Big Data e Analytics são a alma de qualquer empresa de sucesso. Obter a tecnologia certa é um desafio. Mas construir a equipe certa, com as habilidades certas para empreender iniciativas a partir do uso dessas tecnologias pode ser ainda mais difícil. Não surpreendentemente, esse desafio é refletido na crescente demanda por habilidades e certificações de Big Data.

Se você está procurando uma maneira de obter vantagem, certificar a equipe em Big Data é uma ótima opção. As certificações medem os conhecimentos e habilidades dos profissionais em relação a benchmarks específicos do setor e dos fornecedores para garantir proficiência. O número de certificados de Big Data está se expandindo rapidamente.

Abaixo está o nosso guia para as certificações de Big Data mais procuradas para ajudá-lo a decidir quais são as mais adequadas para a sua empresa.

Certificações de Big Data valem a pena?
As organizações estão em busca de cientistas de dados e analistas com experiência em lidar com Big Data. Eles também precisam de grandes arquitetos de dados para traduzir requisitos em sistemas, engenheiros de dados para construir pipelines de dados, desenvolvedores que conheçam Hadoop e outras tecnologias, administradores e gerentes de sistemas para unir tudo.

Essas habilidades estão em alta demanda e são relativamente raras. Indivíduos com a mistura certa de experiência e habilidades podem exigir altos salários. As certificações certas podem ajudar a treinar o time nas habilidades necessárias para a sua empresa.

Tem mais: a análise avançada de dados será uma das principais forças que impulsionam a IoT.  E, de acordo com pesquisa recente da Foote Partners, a explosão de interesse na Internet das Coisas (IoT) está criando grandes déficits de pessoal. A IDC está prevendo um CAGR de 30% nos próximos cinco anos, enquanto a McKinsey espera que a IoT tenha um impacto econômico global de US $ 4 trilhões a US $ 11 trilhões até 2025, já que as empresas buscam mais insights sobre as tecnologias da IoT.

A Foote Partners considera que as principais habilidades de análise de dados na área de IoT incluem domínio de Apache Hadoop e módulos relacionados (HDFS, HBase, Flume, Oozie, Hive, Pig, YARN); NoSQL e NewSQL; Apache Spark; e Machine Learning e mineração de dados

“Recursos avançados de análise de dados são críticos demais para a empresa que deseja se manter competitiva”, diz David Foote, co-fundador, analista chefe e diretor de pesquisa da Foote Partners.

Portanto, convém analisar com calma as opções a seguir e decidir quais delas são mais indicadas para as necessidades da sua empresa.

1 – Amazon Web Services (AWS) Certified Big Data – Specialty
certificação AWS Certified Big Data – Specialty valida habilidades técnicas e experiência em projetar e implementar serviços da AWS para obter valor dos dados. Destina-se a validar a capacidade de:

– Implementar os principais serviços de Big Data da AWS de acordo com as práticas básicas de arquitetura

– Projetar e manter grandes volumes de dados

– Aproveitar ferramentas para automatizar a análise de dados

Preço: taxa de US$ 300 para o exame

Requisitos: Candidatos qualificados devem ter o AWS Certified Cloud Practitioner ou outra certificação  Associate-level (AWS Certified Solutions Architect – Associate, AWS Certified Developer – Associate, or AWS Certified SysOps Administrator – Associate). Além disso, os candidatos devem ter no mínimo cinco anos de experiência prática em um campo de análise de dados, experiência em definição e arquitetura de serviços Big Data da AWS e experiência em projetar uma arquitetura escalável e econômica para processar dados.

2 – Analytics: Optimizing Big Data Certificate
Analytics: Optimizing Big Data Certificate é um programa de nível de graduação destinado a gerentes de negócios, marketing e operações, analistas de dados e profissionais do setor financeiro, além de proprietários de pequenas empresas. O programa reúne estatísticas, análises e habilidades de comunicação escrita e oral. Apresenta aos alunos as ferramentas necessárias para analisar grandes conjuntos de dados, abrangendo tópicos incluindo importação de dados em um pacote de software de análise, análise exploratória gráfica e de dados, construção de modelos analíticos, para encontrar o melhor modelo para explorar a correlação entre variáveis ​​e muito mais.

Organização: University of Delaware

Preço: taxa de curso de US $ 2.895

Requisitos: São recomendados conhecimentos básicos em estatísticas e alguns cursos de faculdade anteriores.

3 – Certification of Professional Achievement in Data Sciences
Certificação de Realização Profissional em Ciências de Dados  ( Certification of Professional Achievement in Data Sciences) é um programa de graduação que se destina a desenvolver habilidades fundamentais em ciência de dados. O programa consiste em quatro cursos: Algoritmos para Ciência de Dados, Probabilidade e Estatística, Aprendizado de Máquina para Ciência de Dados, e Análise Exploratória de Dados e Visualização.

Organização: Columbia University

Preço: US$ 1.936 por crédito (um mínimo de 12 créditos, incluindo os 4 cursos, são necessários para completar o programa). Além disso, há uma taxa de inscrição não reembolsável de US$ 85 para o programa no campus e US$ 150 para o programa online. O programa online também inclui uma taxa de tecnologia adicional não reembolsável de US $ 395 por curso.

Requisitos: Um curso de graduação em programação de computadores é necessário.

4 – Certified Analytics Professional
A credencial Certified Analytics Professional (CAP) é uma certificação analítica geral que certifica no entendimento completo do processo analítico, desde a estruturação de problemas analíticos e de negócios até à aquisição de dados, metodologia, construção de modelo, implantação e gerenciamento do ciclo de vida do modelo. Requer a conclusão do exame CAP e a adesão ao Código de Ética da CAP.

Organização: INFORMS

Preço: US$ 495 se você for um membro INFORMS, ou US$ 695 se você não for. Há ainda peços especiais para treinamento de equipes disponível para as organizações.

Requisitos: Uma lista de cursos de cursos e webinars estão disponíveis através do registro.

5 – Cloudera Certified Associate (CCA) Administrator
O certificado CCA Administrator referenda que um indivíduo demonstrou ter habilidades de administrador de clusters exigidos pelas organizações que implementam o Cloudera na empresa, incluindo:

– Uma compreensão do processo de instalação do Cloudera Manager, Cloudera Hadoop (CDH) e dos projetos do ecossistema

– A capacidade de executar a configuração básica e avançada necessária para administrar efetivamente um cluster do Hadoop

– A capacidade de manter e modificar o cluster para suportar operações diárias na empresa

– Um entendimento de como habilitar serviços relevantes e configurar o cluster para atender às metas definidas pela política de segurança, bem como o conhecimento das práticas básicas de segurança

– A capacidade de avaliar as métricas operacionais do cluster e testar a configuração do sistema para operação e eficiência

– A capacidade de solucionar problemas, incluindo encontrar a causa raiz de um problema, otimizar a execução ineficiente e resolver os cenários de contenção de recursos

A credencial requer a aprovação no CCA Administrator Exam (CCA131), que consiste de oito a 12 tarefas práticas que exigem que o candidato resolva um cenário específico em um cluster Cloudera Enterprise pré-configurado. Alguns exigem fazer alterações de configuração e serviço através do Cloudera Manager, enquanto outros exigem conhecimento de Hadoop e competências básicas com o ambiente Linux. Os candidatos têm 120 minutos para concluir o exame.

Preço: US$ 295

Requisitos: Não há pré-requisitos necessários, mas Cloudera diz que o exame segue os mesmos objetivos que o Treinamento do Administrador Cloudera, tornando-o excelente preparação para o exame.

6 – Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst
Um desenvolvedor de SQL que recebe a certificação CCA Data Analyst passa a ter as principais habilidades do analista para carregar, transformar e modelar dados do Hadoop para definir relacionamentos e extrair resultados significativos da saída bruta. É necessário passar no CCA Data Analyst Exam (CCA159), um conjunto controlado de oito a 12 tarefas práticas baseadas em desempenho em um cluster CDH 5. Os candidatos têm 120 minutos para implementar uma solução técnica para cada tarefa. Eles devem analisar o problema e chegar a uma abordagem ideal no tempo permitido.

Preço: US$ 295

Requisitos: A Cloudera recomenda que os candidatos façam o curso Cloudera Data Analyst Training

7 – Cloudera Certified Associate (CCA) Spark and Hadoop Developer
A credencial CCA Spark e Hadoop Developer certifica que um profissional provou suas habilidades essenciais para captar, transformar e processar dados usando o Apache Spark e as ferramentas corporativas centrais da Cloudera. Exige aprovação do CCA Spark and Hadoop Developer Exam (CCA175), controlados remotamente, que consiste em oito a 12 tarefas práticas baseadas em desempenho em um cluster Cloudera Enterprise. Cada questão exige que o candidato resolva um cenário específico. Alguns casos podem exigir uma ferramenta como Impala ou Hive, outros podem exigir codificação. Os candidatos têm 120 minutos para concluir o exame.

Preço: US$ 295

Requisitos: Não há pré-requisitos exigidos, mas a Cloudera diz que o exame segue os mesmos objetivos do curso de Treinamento para Desenvolvedores Cloudera para Spark e Hadoop, tornando-o excelente preparação para o exame.

8 – Cloudera Certified Professional (CCP): Data Engineer
A credencial de CCP: Data Engineer certifica a capacidade de executar as principais competências necessárias para captar, transformar, armazenar e analisar dados no ambiente de CDH da Cloudera. É necessário passar pelo CCP: Data Engineer Exam (DE575), um exame prático em que cada usuário recebe de cinco a oito problemas de clientes, cada um com um conjunto de dados único e grande, um cluster CDH e quatro horas. Para cada problema, o candidato deve implementar uma solução técnica com um alto grau de precisão que atenda a todos os requisitos.

Preço: US$ 400

Requisitos: A Cloudera sugere que os profissionais que buscam essa certificação tenham experiência prática e participem do curso Treinamento para Desenvolvedores Cloudera para Spark e Hadoop .

9 – EMC Proven Professional Data Scientist Associate (EMCDSA)
A certificação EMCDSA demonstra a capacidade de um indivíduo de participar e contribuir como membro da equipe de Ciência de Dados em projetos de Big Data. Inclui a implantação do ciclo de vida de análise de dados, reformulando um desafio de negócios como um desafio analítico, aplicando técnicas e ferramentas analíticas para Big Data e criando modelos estatísticos, selecionando as visualizações de dados apropriadas e muito mais.

OrganizaçãoDell EMC Education Services

Preço: US$ 600 para streaming de vídeo-ILT; US$ 5 mil para instructor-led

Requisitos: a EMC oferece um treinamento disponível como um vídeo ou como um curso ministrado por instrutor.

10 – HDP Apache Spark Developer
A certificação do HDP Apache Spark Developer destina-se a validar a compreensão individual dos aplicativos Spark Core e Spark SQL no Scala ou Python. O exame consiste em uma série de tarefas que devem ser executadas com êxito em um cluster ativo.

Organização: Hortonworks

Preço: US$ 250 para exame

Requisitos: A Hortonworks oferece cursos em seu site com opções que incluem treinamento ao vivo, e-learning individualizado ou uma experiência combinada.

11- HDP Certified Developer Big Data Hadoop
certificação Big Data Hadoop do HDP Certified Developer valida a proficiência de um desenvolvedor em Pig, Hive, Sqoop e Flume. O exame consiste em uma série de tarefas de processamento de dados, transformação de dados e análise de dados que devem ser executadas em um cluster HDP 2.4.

Organização: Hortonworks

Preço: US$ 250 para exame

Requisitos: A Hortonworks oferece cursos em seu site com opções que incluem treinamento ao vivo, e-learning individualizado ou uma experiência combinada.

12 – Hortonworks Certified Associate (HCA)
certificação Hortonworks Certified Associate (HCA) é uma credencial fundamental que valida que um profissional entende as tecnologias e pode reconhecer os casos de uso de negócios para as estruturas do Hortonworks Data Platform (HDP). Os candidatos devem passar por um exame de múltipla escolha que consiste em perguntas das seguintes cinco categorias:

– Acesso a dados (incluindo Pig, Hive HCatalog, Tez, Storm, HBase, Spark e Solr)

– Gerenciamento de dados (incluindo HDFS e YARN)

– Governança de dados e fluxo de trabalho (incluindo Falcon, Atlas, Sqoop, Flume, Kafka e Hortonworks DataFlow)

– Operações (incluindo Ambari, CloudBreak, ZooKeeper e Oozie)

– Segurança (incluindo Ranger e Knox)

Preço: US$ 100 o exame

Requisitos: A Hortonworks oferece cursos em seu site com opções que incluem treinamento ao vivo, e-learning individualizado ou uma experiência combinada.

13 – IBM Certified Data Architect – Big Data
Projetado para arquitetos de dados, a certificação IBM Certified Data Architect – Big Data requer a aprovação de um teste que consiste em cinco seções contendo um total de 55 perguntas de múltipla escolha. Demonstra que um arquiteto de dados pode trabalhar de perto com clientes e arquitetos de soluções para traduzir os requisitos de negócios dos clientes em uma solução de Big Data.

Organização: IBM Professional Certification Program

Preço: US$ 200

Como preparar: A IBM recomenda uma série de sete cursos de vários dias no SPSS Modeler to InfoSphere BigInsights para se preparar para o teste.

14 – IBM Certified Data Engineer – Big Data
A  certificação IBM Certified Data Engineer – Big Data destina-se a engenheiros de Big Data que trabalham diretamente com arquitetos de dados e desenvolvedores práticos para converter a visão de Big Data de um arquiteto em realidade. Os engenheiros de dados entendem como aplicar tecnologias para resolver problemas de Big Data e têm a capacidade de construir sistemas de processamento de dados em grande escala para a empresa. Eles desenvolvem, mantêm, testam e avaliam soluções de Big Data dentro das organizações, fornecendo aos arquitetos informações o hardware e o software necessários. Esta certificação requer a aprovação de um teste que consiste em cinco seções contendo um total de 53 perguntas de múltipla escolha.

Organização: IBM Professional Certification Program

Preço: US$ 200

Requisitos: A IBM recomenda uma série de nove cursos de vários dias para se preparar para o teste.

15 – MapR Certified Data Analyst 1.9
credencial do MapR Certified Data Analyst valida a capacidade de um indivíduo de executar análises em grandes conjuntos de dados usando uma variedade de ferramentas, incluindo o Apache Hive, o Apache Pig e o Apache Drill. O exame testa a capacidade de executar tarefas típicas de ETL para manipular dados para executar consultas. As perguntas abordam as consultas SQL existentes, incluindo a depuração de consultas mal formadas de um determinado snippet de código, a escolha das funções de consulta corretas para produzir um resultado desejado e as tarefas comuns de solução de problemas. O exame consiste em 50-60 perguntas em uma sessão supervisionada de duas horas.

Preço: US$ 250 pelo exame

Requisitos: O MapR recomenda que os candidatos se preparem com quatro de seus cursos: Introduction to SQL Analytics with Apache Drill, Apache Drill Performance and Debugging, Apache Hive Essentials, e Apache Pig Essentials. O MapR também oferece um Guia de Estudo do MCDA .

16 – MapR Certified Hadoop Developer 1.0
credencial do MapR Certified Hadoop Developer valida a capacidade de um desenvolvedor de projetar e desenvolver programas MapReduce em Java e usá-los para resolver problemas típicos com grandes conjuntos de dados. O exame se concentra no uso do MapReduce para resolver problemas típicos de análise de dados usando a API MapReduce, gerenciando, monitorando e testando programas e fluxos de trabalho MapReduce. O exame consiste em 50-60 perguntas em uma sessão supervisionada de duas horas.

Preço: US$ 250 pelo exame

Requisitos: O MapR recomenda que os candidatos se preparem com três de seus cursos: Build Hadoop MapReduce Applications, Manage and Test Hadoop MapReduce Applications, e Launch Jobs and Advanced Hadoop MapReduce. O MapR também oferece um Guia de Estudo do MCHD .

17 – MapR Certified Spark Developer 2.1
A credencial MapR Certified Spark Developer v2.1 valida a capacidade de um desenvolvedor de usar o Spark para trabalhar com grandes conjuntos de dados para executar análises em fluxos dados. Mede a compreensão do desenvolvedor da API Spark para realizar Machine Learning básico ou tarefas SQL em determinados conjuntos de dados. O exame consiste em 50-60 perguntas em uma sessão supervisionada de duas horas.

Preço: US $ 250 pelo exame

Requesitos: O MapR recomenda que os candidatos se preparem com três de seus cursos: Introduction to Apache Spark, Build and Monitor Apache Spark Applications, and Advanced Apache Spark. O MapR também oferece um guia de estudo do MCSD v2 .

18 – Microsoft Certified Solutions Expert (MCSE): Data Management and Analytics
A credencial MCSE: Data Management and Analytics demonstra amplos conjuntos de habilidades em administração de SQL, criando soluções de dados em escala corporativa e aproveitando dados de Business Intelligence (BI) em ambientes locais e em nuvem. Para obter a certificação, os candidatos devem passar em um dos 12 exames disponíveis.

Preço: US$ 165 por exame

Requisitos:  Para obter essa credencial, você deve primeiro obter uma das sete certificações Microsoft Certified Solutions Associate (MSCA): MSCA SQL Server 2012/2014; MCSA: SQL 2016 Database Administration; MCSA: SQL 2016 Database Development; MCSA: SQL 2016 BI Development; Aprendizado de Máquinas MCSA; MCSA: Relatórios de BI; ou MCSA: engenharia de dados com o Azure. Além disso, a Microsoft oferece ferramentas de preparação para cada um dos 12 exames que levam à certificação MCSE: Data Management and Analytics.

19 – Mining Massive Data Sets Graduate Certificate
Projetado para engenheiros de software, estatísticos, modeladores preditivos, pesquisadores de mercado, profissionais de análise e mineradores de dados, o  Mining Massive Data Sets Graduate Certificate exige quatro cursos e demonstra o domínio de técnicas e de algoritmos eficientes e poderosos para extrair informações de grandes conjuntos de dados estruturados e desestruturados. O certificado geralmente leva de um a dois anos para ser concluído.

Organização: Stanford Centre for Professional Development

Preço: US $ 18.900 matrícula

Requisitos: Um diploma de bacharel com um GPA de graduação de 3,0 ou mais é necessário. Os candidatos devem ter conhecimento dos princípios e habilidades básicas da Ciência da Computação, em um nível suficiente para escrever um programa razoavelmente não trivial.

20 – MongoDB Certified DBA Associate
MongoDB Certified Developer Associate pretende demonstrar que os profissionais de operações compreendem os conceitos e mecanismos necessários para administrar o MongoDB. Requer um exame de múltipla escolha de 90 minutos.

OrganizaçãoUniversidade MongoDB

Preço: US$ 150

Requisitos: Não existem pré-requisitos, mas o MongoDB sugere que os candidatos concluam um treinamento presencial ou um de seus cursos online (M102: MongoDB for DBAs; M202: MongoDB Advanced Deployment Operations). O MongoDB também fornece o  MongoDB Certification Exam Study Guide, disponível para aqueles que se registrarem para qualquer exame de certificação.

21- MongoDB Certified Developer Associate
MongoDB Certified Developer Associate destina-se a engenheiros de software que desejam demonstrar uma sólida compreensão dos fundamentos do design e da criação de aplicativos usando o MongoDB. Requer um exame de múltipla escolha de 90 minutos.

Organização: Universidade MongoDB

Preço: US$ 150

Requisitos: Não existem pré-requisitos, mas o MongoDB sugere que os candidatos concluam um treinamento presencial ou um de seus cursos online (M101J: MongoDB for Java Developers; M101JS: MongoDB for Node.js Developers; M101N: MongoDB for .NET Developers; M101P: MongoDB for Developers). O MongoDB também fornece o MongoDB Certification Exam Study Guide, disponível para aqueles que se registraram para um exame de certificação.

22 – Oracle Business Intelligence Foundation Suite 11 Certified Implementation Specialist
Oracle Business Intelligence Foundation Suite 11g Certified Implementation Specialist demonstra habilidades na implementação de soluções baseadas no Oracle Business Intelligence Suite. Abrange a instalação do OBIEE (Oracle Business Intelligence Enterprise Edition), a criação do repositório de metadados do BI Server, a criação de painéis de BI, a construção de consultas ad hoc, a definição de configurações de segurança e a configuração e gerenciamento de arquivos de cache. A certificação destina-se a membros da equipe de implementação de nível intermediário com treinamento atualizado e experiência de campo. A obtenção da certificação requer a aprovação no exame Oracle Business Intelligence (OBI) Foundation Suite 11g Essentials (1Z0-591). É um exame de múltipla escolha que consiste em 75 perguntas. Os candidatos têm 120 minutos para concluir o exame.

Organização: Oracle University

Preço: US$ 245

Requisitos: A Oracle recomenda que os candidatos concluam um dos dois cursos de treinamento: Oracle Business Intelligence Enterprise Edition Plus Implementation Boot Camp (disponível apenas para parceiros) ou Oracle Business Intelligence Foundation 11g Implementation Specialist.

23 – Post Graduate Program (PGP) in Big Data Analytics
Oferecido em Hyderabad e Bengaluru, na Índia, o PGP em Big Data Analytics é um programa de 23 semanas, distribuído em seis meses, que consiste em palestras em sala de aula e sessões de laboratório. Se concentra em Big Data, Estatística, Machine Learning, análise de texto, IA e ciências de decisão.

São 10 cursos cobrindo todos os aspectos de análise, incluindo habilidades em R e Hadoop, modelagem estatística, análise de dados, Machine Learning, mineração de texto e otimização. Os alunos são avaliados em um projeto de conclusão real e uma série de testes e mini-projetos.

Organização: International School of Engineering (INSOFE)

Preço: ₹₹3000 (INR) de taxa de inscrição e uma taxa de programa de ₹ 3,50,000 + 18 por cento de taxa de serviço.

Requisitos: A INSOFE admite estudantes com base no desempenho em seu vestibular e em sua formação acadêmica anterior e experiência de trabalho.

24 – SAS Certified Big Data Professional
O programa de certificação SAS Certified Big Data Professional destina-se a indivíduos que buscam desenvolver seus conhecimentos básicos de programação aprendendo como coletar e analisar grandes volumes de dados no SAS. O programa se concentra em habilidades de programação SAS para acessar, transformar e manipular dados; melhorar a qualidade dos dados para relatórios e análises; fundamentos de estatística e análise; trabalho com Hadoop, Hive, Pig e SAS; e exploração e visualização de dados. O programa inclui dois exames de certificação, ambos os quais os participantes devem passar.

Organização: SAS Academy for Data Science

Preço: US$ 9 mil para aulas presenciais (Cary, NC), US$ 299/mês ou US$ 2.250/ano para o e-learning individualizado.

Requisitos: Pelo menos seis meses de experiência em programação SAS ou outra linguagem de programação são necessários para se inscrever.

25 – SAS Certified Data Scientist Using SAS 9
SAS Certified Data Scientist Using SAS 9 demonstra que os indivíduos podem manipular e obter insights de Big Data com uma variedade de SAS e ferramentas de código aberto, fazer recomendações de negócios com modelos complexos de aprendizado e implantar modelos em escala usando o ambiente SAS. A certificação exige a aprovação de cinco exames que incluem perguntas de múltipla escolha, respostas curtas e interativas (em um ambiente simulado).  São eles:

– Preparação de Big Data do SAS, Estatísticas e Exploração Visual

– Programação e Carregamento de Big Data SAS

– Modelagem Preditiva Usando o SAS Enterprise Miner 7, 13 ou 14

– Modelagem Preditiva Avançada SAS

– Análise de Texto SAS, Séries Temporais, Experimentação e Otimização

Preço: US$ 180 para cada exame; US$ 250 para modelagem preditiva usando o SAS Enterprise Miner

Requisitos: A SAS recomenda que os candidatos se preparem usando seu currículo SAS Data Science da SAS Academy for Data Science . Custa US$ 4.400 para um curso de e-Learning individualizado, ou US $ 16 mil para um programa de 12 semanas ministrado por instrutor em Cary, Carolina do Norte.

26 – Stanford Data Mining and Applications Graduate Certificate
O  Data Mining and Applications Graduate Certificate certifica a capacidade de:

– Usar métodos estatísticos para extrair significado de grandes conjuntos de dados

– Desenvolver e usar modelos preditivos e análises

– Entender e usar aplicativos estratégicos de tomada de decisão

Direcionado a gerentes de estratégia, pesquisadores científicos, pesquisadores de ciências sociais, analistas de dados e consultores e executivos de publicidade e marketing, o certificado exige que os candidatos completem três cursos, começando com Data Mining and Analysis ou Introduction to Statistical Learning. O primeiro curso deve ser preenchido com grau B + ou melhor e os outros cursos devem ser preenchidos com grau B ou melhor para ganhar o certificado. A certificação é completada depois de dois anos.

OrganizaçãoStanford Centre for Professional Development

Preço: $11.340 – $12.600 (9-10 unidades)

Requisitos: Para obter o certificado de pós-graduação, os candidatos devem ter feito cursos introdutórios de estatística ou probabilidade, álgebra linear e programação de computadores. O candidato também deve ter bacharelado conferido com um GPA de graduação de 3,5 ou melhor.

Fonte: CIO

13 cursos online para aprender sobre Data Science e Inteligência Artificial

Com tanta gente interessada em dar os primeiros passos rumo à carreira de Data Scientist, uma das profissões que mais crescem no mercado de trabalho atual, é natural que existam algumas dúvidas em relação aos principais termos utilizados no meio ou mesmo sobre qual caminho seguir para aprender tudo o que é exigido pelas empresas que estão em busca de profissionais qualificados.

Foi pensando nisso que a plataforma de ensino online Udacity criou as trilhas de dados voltadas para diferentes perfis profissionais. Dependendo do seu interesse na área, é possível escolher o caminho mais adequado e conferir os cursos essenciais para prosseguir nesse ramo.

Confira abaixo as trilhas da Udacity, compostas por vários cursos diferentes, e veja qual delas desperta seu interesse ou está de acordo com os objetivos que você já tem em mente.

Trilha do Analista de Dados

Ideal para quem tem um perfil mais analítico, essa trilha não exige conhecimentos prévios em programação. Nela, você aprende a analisar dados utilizado o Microsoft Excel e a linguagem SQL, além de montar testes para validar suas descobertas. É dividida em dois cursos, o Nanodegree Fundamentos da Análise de Dados, com os passos fundamentais para iniciantes, e o Nanodegree Analista de Dados, em que você aprenderá técnicas avançadas de coleta, tratamento e análise de dados.

Trilha do Cientista de Dados

Seguindo esse caminho, você se tornará apto a trabalhar com grandes quantidades de dados, utilizar essas informações para encontrar insights e apresentar esses resultados como um bom contador de histórias. A trilha começa com os cursos Nanodegree Fundamentos de Data Science I e Fundamentos de Data Science II, que ensinam programação em Python e os primeiros conceitos de machine learning.

Ao finalizar seus estudos com o Nanodegree Data Scientist, você estará pronto para se tornar um verdadeiro cientista de dados, tendo domínio de conceitos como engenharia de software, big data e modelo de programação MapReduce, além de sair com um portfólio de tarefas pronto para ser apresentado em entrevistas de emprego.

Trilha do Engenheiro de Machine Learning

Essa é uma boa escolha para quem deseja trabalhar com Machine Learning e Inteligência Artificial e não tem medo de lidar com números e estatísticas diariamente. Com o Nanodegree Fundamentos de AI & Machine Learning, você aprende Python, álgebra linear, estatística e visualização de dados, seguindo para o Nanodegree Engenheiro de Machine Learning e terminando no Nanodegree Deep Learning, que ensina como criar redes neurais profundas.

Cursos para ser um especialista em Inteligência Artificial

Além de todas essas trilhas, a Udacity oferece ainda uma variedade de cursos para quem tem interesse em inteligência artificial e deseja se aprofundar nessa área. Selecionamos alguns exemplos abaixo que você também pode conferir.

Ficou interessado em algum dos cursos e quer aprender mais sobre essa área? Como falamos anteriormente, a trilha de Dados, Data Science e Machine Learning da Udacity é a melhor maneira de iniciar os estudos. Os cursos são criados em parceria com grandes companhias, como Amazon, Google, IBM e Nvidia, e você pode escolher o ponto de partida ideal, de acordo com os seus conhecimentos atuais.

Além disso, todos os programas foram pensados para atender as demandas do mercado de trabalho. Portanto, você sai com o certificado de conclusão do seu Nanodegree e ainda tem um portfólio completo para mostrar aos possíveis contratantes. Acesse o site da Udacity, escolha a sua trilha e comece os estudos.

Fonte: Tecmundo

Outubro Rosa e o marketing digital

De acordo com o Google, assuntos relacionados a health care estão entre os mais buscados durante todo o ano. No mês de outubro, há picos de procura por palavras-chaves como “câncer de mama”, “Outubro Rosa” e “auto-exame”. Segundo o Instituto Brasileiro de Controle do Câncer, na comparação entre outubro de 2016 e outubro de 2017 houve um incremento de 1,74% nas buscas por consultas com mastologistas.

O Outubro Rosa é comemorado em todo o mundo e dirigido à sociedade, em especial, às  mulheres. Empresas e entidades também se engajam nos temas de prevenção e diagnóstico precoce do câncer de mama, tipo de câncer mais frequente entre as mulheres. No Brasil, apenas em 2018, o Instituto Nacional do Câncer (INCA) estimou 59.700 novos casos, dos quais mais de 14.388 resultaram em morte.

O movimento surgiu na última década do século 20, quando o laço cor-de-rosa, foi distribuído aos participantes da primeira Corrida pela Cura, realizada em Nova York, em 1990, pela Fundação Susan G. Komen for the Cure. Para sensibilizar as populações à sensibilidade do tema, desde então, cidades são enfeitadas com os laços rosas e diversas ações. A primeira iniciativa do Outubro Rosa no Brasil foi a iluminação do Obelisco do Ibirapuera no dia 02 de outubro de 2002. A iniciativa foi de um grupo de mulheres simpatizantes com a causa de prevenção ao câncer de mama que, com o apoio de uma empresa de cosméticos, iluminou de rosa o Obelisco em alusão ao Outubro Rosa.

Durante todo o mês de outubro, campanhas de marketing digital realizadas por empresas da área de saúde ajudam a promover a conscientização da população sobre o câncer de mama. Além de serem uma poderosa ferramenta de conscientização para mulheres em busca de diagnóstico precoce ou mesmo de tratamento elas também trazem visibilidade aos profissionais.

De acordo com o Google, assuntos relacionados a health care estão entre os mais buscados durante todo o ano. No mês de outubro, há picos de procura por palavras-chaves como “câncer de mama”,  “Outubro Rosa” e “auto-exame”. Segundo o Instituto Brasileiro de Controle do Câncer, na comparação entre outubro de 2016 e outubro de 2017 houve um incremento de 1,74% nas buscas por consultas com mastologistas.

“As campanhas sazonais de prevenção, como o Outubro Rosa, contribuem muito para a conscientização da população e servem como um alerta para tema. Com isso, as pessoas passam a se informar, pesquisar o tema e buscar profissionais especialistas para a realização de consultas e exames. No ano passado, por meio de campanhas preventivas de marketing digital, conseguimos nos posicionar na internet e tivemos incremento de 20% no número de consultas relativas aos demais meses”, explica o mastologista Daniel Gallo, da Clínica Dediq.

Além disso, o marketing digital gera engajamento e pode ajudar mulheres com dificuldades relacionadas ao diagnóstico e tratamento da doença, com barreiras relacionadas a aspectos emocionais – como medo, ansiedade, negação, depressão -, crenças pessoais – percepções errôneas, preferências e aspectos religiosos e espirituais – e aspectos físicos – efeitos colaterais e mudança corporal provocados pelo tratamento, além de comunicação ruim com a equipe de saúde e experiências prévias negativas, que buscam novas alternativas e profissionais no mundo virtual.

Fonte: Proxxima