Webinar: Como monitorar performance de atores políticos no ambiente digital

Em parceria com a Trêspontos, Zeeng Data Driven Platform promove o Webinar sobre como monitorar a performance de políticos no ambiente digital.

O Webinar traz o case de Thiago Ribeiro que utilizou a plataforma durante as eleições para monitorar a candidatura de políticos, sendo dois deles elegidos nas eleições de 2018.

 

QUEM MINISTRA

Thiago Ribeiro: publicitário, criador da plataforma Trespontos e outros negócios digitais. Liderou a equipe de Inteligência, Monitoramento e Interações da campanha vitoriosa de Rui Costa ao governo do Estado da Bahia e da campanha que elegeu Jaques Wagner senador da República, nas últimas eleições. Atuou como professor universitário, consultor de Marketing para PMEs, Coordenador de Comunicação da Ouvidoria Geral do Município de Salvador, Ouvidor e Gerente de Marketing da Desenbahia.

Em parceria com a Trêspontos Zeeng promove o Webinar sobre como monitorar a performance de políticos no ambiente digital. O Webinar traz o case de Thiago Ribeiro que utilizou a plataforma durante as eleições para monitorar a candidatura de políticos, sendo dois deles elegidos nas eleições de 2018.

Confira abaixo mais informações:

Convidado especial: Eduardo Prange: Chief Executive Officer (CEO) e sócio da Zeeng. Empreendedor “Promessas Endeavor”. Possui MBA em Gerenciamento de Marketing pelo INPG e MBA em Planejamento Estratégico e Marketing Interativo pela FIT/SP. Sócio-fundador da Seekr (Hi Platform), empresa de tecnologia voltada à gestão e monitoramento de marcas em mídias sociais. Ainda é ex-presidente do Comitê de Mídias Sociais da ABRADI e nos anos de 2016 e 2017 foi vencedor do prêmio ABCOMM como melhor profissional de social mídia do mercado brasileiro.

PROGRAMA

Que eleições!?
Fluxo de trabalho que usei nas eleições
O case das últimas eleições
Kit de ferramentas
Modelo de relatório
Case de performance: com Zeeng
Métricas para tomada de decisão
Desafios para as próximas campanhas
Papo aberto

COMO FUNCIONA

Papo aberto com profissionais e estudantes, pensado como um espaço colaborativo de aprendizagem. No dia do evento, você receberá um link para participar e interagir ao vivo. Ao longo do evento, compartilhe dúvidas, impressões, ideias, referências e tudo que puder ampliar nossa troca.

Os encontros não serão gravados. Reúna sua equipe, assista na sua empresa, de casa, no metrô, de onde quiser. Vamos repensar as práticas, movimentar a comunidade, trocar experiências e ampliar nosso contato com profissionais de todo o Brasil.

RESUMO

08/01 (10 – 11h)
Online, Ao Vivo
Vagas limitadas
Certificado
Gratuito

Garanta sua vaga!

De olho na carreira do futuro: 10 mestrados internacionais em Ciência de Dados

A análise de dados é um campo em rápido crescimento, à medida que as empresas correm para utilizar os dados valiosos que coletam. Se você precisa aumentar a proficiência da sua equipe em Ciência de Dados, considere a possibilidade de investir em um mestrado na área.

Data Science Degree Programs Guide lista os melhores programas de mestrado em Ciências de Dados em universidades públicas e sem fins lucrativos. Um sistema de pontos foi desenvolvido com base em três categorias: relação aluno-professor, preço líquido médio e se a escola oferece áreas de concentração no programa de graduação.

Aqui estão algumas delas:

1. Purdue University: Krannert School of Management

Oferecido através da Krannert School of Management, o Mestrado em Ciência da Administração e Gestão de Informação da Purdue University é um programa de tempo integral que começa todos os anos em junho e dura três semestres. O programa de pós-graduação oferece três especializações em análise da cadeia de suprimentos, análise de investimentos ou análise de finanças corporativas.

É um programa certificado pela STEM, concebido para educar os alunos sobre as mais recentes tecnologias e técnicas analíticas, através da experiência prática. Você também aprenderá a usar várias ferramentas relevantes do setor, como SAS, Python, Minitab e SQL. Ao se formar, a universidade promete que o profissional poderá aplicar suas habilidades a problemas de dados usando as práticas recomendadas mais recentes para análise de dados corporativos.

Local : West Lafayette, Indiana
Presencial ou online? Há a necessidade de frequentar as aulas no campus
Razão aluno-professor : 12: 1
Custo: US$ 29.741 para estudantes estrangeiros, US$ 47.786 para alunos de fora do estado
Foco: Análise da Cadeia de Suprimentos, Análise de Investimentos ou Análise de Finanças Corporativas

2. DePaul University

A DePaul University oferece um mestrado em Ciência de Dados que promete equipar os alunos com as habilidades certas para uma carreira na área. O programa requer uma pós-graduação anterior, mas o profissional pode escolher entre concluir um projeto de análise de dados aplicado, fazer um curso básico de Análise Preditiva, participar de um estágio de análise ou apresentar uma dissertação de mestrado.

A DePaul University também oferece quatro especializações em Ciência de Dados, que incluem métodos computacionais, assistência médica, hospitalidade e marketing. O currículo de cada especialização “enfatiza a proficiência técnica e a experiência prática” enquanto fornece aos alunos “habilidades avançadas em mineração de dados, Estatística, Machine Learning e Big Data”.

Localização: Chicago, Illinois
No campus ou online: todos os cursos de métodos computacionais estão disponíveis online; alguns cursos de saúde, marketing e hospitalidade são online, mas outros requerem aulas presenciais
Aluno-professor : 15: 1
Custo: US$ 1.060 por crédito/hora
Foco: Métodos Computacionais, Assistência Médica, Hospitalidade e Marketing

3. University of Rochester

A University of Rochester oferece um MS in Data Science através do Instituto Goergen de Ciência de Dados. O programa pode ser concluído em dois ou três semestres de estudo em tempo integral, mas o caminho de dois semestres inclui uma carga horária rigorosa, por isso é recomendado para alunos que já tenham uma sólida formação em Ciência da Computação e Matemática. Para aqueles sem um forte conhecimento em Ciência da Computação, há a opção de um curso de verão que irá ajudar o profissional a acelerar seus conhecimentos até o início do programa.

Ao longo do programa, o profissional terá a chance de concluir estágios e obter orientação profissional. E poderá escolher entre três especializações, incluindo Métodos computacionais e estatísticos, Ciências da Saúde e Biomédicas e Ciências sociais e de Negócios.

Local: Rochester, Nova Iorque
Presencial ou online: É necessária frequência no campus
Relação de aluno para professor: 10: 1
Custo: US$ 51.072, em média, para 32 créditos
Foco: Métodos computacionais e estatísticos, Ciências da Saúde e Biomédicas e Ciências Cociais e de Negócios.

4. New York University

A New York University oferece um MS em Data Science (MSDS) com opção entre várias especializações, incluindo Data Science, Big Data, Matemática e Dados, Processamento de Linguagem Natural e Física. O profissional precisará completar 36 créditos para se formar, o que leva os alunos em tempo integral a uma média de dois anos de curso, até a conclusão da primeira especialização.

O aluno também será solicitado a concluir um projeto de conclusão durante o programa que o conduzirá por todo o processo de solução de problemas reais com dados em todos os setores. Espera-se que os alunos obtenham experiência prática útil na coleta e processamento de dados e, em seguida, utilizem esses dados para projetar e implementar soluções.  

Localização: New York
No campus ou online: É necessária a presença no campus
Relação aluno-professor: 10: 1
Custo: US$2.286, mas é possível economizar em taxas de inscrição e de serviços pagando por mais de uma especialização de uma só vez
Foco: Ciência de Dados, Big Data, Matemática e Dados, Processamento de Linguagem Natural e Física

5. Carnegie Mellon University

A Carnegie Mellon University oferece um mestrado em Computação e Ciência de Dados (MCDS) através da Tepper School of Business. Durante o primeiro semestre, o aluno terá que fazer quatro cursos básicos: Computação em Nuvem, Machine Learning, Ciência de Dados interativa e um seminário sobre Ciência de Dados. Até o final do primeiro semestre, o aluno precisará selecionar três especializações, incluindo Sistemas, Análise ou Ciência de Dados centrada no ser humano. Sua escolha ajudará a formatar os cursos que fará no resto do programa.

O programa se concentra em projetos experimentais, coleta de dados, modelagem e análise de dados, resolução de problemas e interação homem-máquina. Os problemas nessas áreas são abordados usando um currículo de Ciência da Computação que inclui Engenharia de Software, Machine Learning e Estatística. Os alunos saem aptos a trabalhar com conjuntos de dados de larga escala em ambientes complexos de TI.

Local: Pittsburgh, Pensilvânia
No campus ou online : É necessária frequência no campus
Relação de aluno para professor : 10: 1
Custo : US$ 25.000 por semestre
Concentrações: Sistemas, Análise e Ciência de Dados centrada no ser humano

6. Columbia University na cidade de Nova York

A Columbia University oferece um mestrado em Ciência de Dados por meio do Data Science Institute, que exige 30 créditos para ser concluído. O curso oferece uma longa lista de especializações, incluindo Análise na área da Saúde, Segurança Cibernética, Finanças e Business Analytics e Cidades Inteligentes, entre outros tópicos.

Antes de se inscrever no programa, o profissional precisará ser capaz de codificar em vários idiomas, como R, Python, C e Java. O domínio de pelo menos um desses idiomas será necessário para o crédito de Algorithms for Data Science.

Local: Nova York
Presencial ou online : É necessária frequência no campus
Relação de aluno para professor: 6: 1
Custo: US$ 2.018 por crédito
Especializações : Sistemas de Computação para Ciência de Dados; Cíbersegurança; Dados, Mídia e Sociedade; Finanças e Business Analytics; Fundamentos da Ciência de Dados; Análise na área de Saúde; e Cidades Inteligentes

7. North Carolina State University

A North Carolina State University oferece um programa MS in Analytics (MSA) projetado como uma experiência de aprendizado  de 10 meses que enfoca o trabalho em equipe e o coaching individual.

Para se inscrever no programa o profissional precisará de experiência com codificação em mais de um idioma, conhecimento de análise quantitativa complexa e ser graduado em Estatística. O programa de pós-graduação não requer a seleção de uma longa lista de disciplinas eletivas e aulas básicas. Em vez disso, o profissional seguirá um currículo afinado que incentiva o aprendizado interativo e o trabalho em equipe.

Localização: Raleigh, Carolina do Norte
Presencial ou online: É necessária frequência no campus
Relação de aluno para professor: 6: 1
Custo: US$ 23.460 para estudantes americanos, US$ 43.466 para estudantes estrangeiros
Especializações: Nenhuma

8. Georgia Institute of Technology

O Georgia Institute of Technology oferece um MS in Analytics que combina Estatística, Pesquisa Operacional, Computação e Negócios para oferecer um programa de graduação interdisciplinar para cientistas de dados. Ele é projetado para dotar os estudantes de Ciência de Dados nas habilidades adequadas para lidar com Inteligência de Negócios e tomada de decisões em um ambiente corporativo.

O programa MS inclui três trilhas: Ferramentas Analíticas, Análise de Negócios e Análise de Dados Computacionais. O estudante  pode escolher entre um programa no campus que pode ser concluído em um ano ou um programa de graduação online que normalmente é concluído em um ou dois anos. A optação pelo programa presencial dá acesso a orientação profissional.

Localização: Atlanta, Georgia
No campus ou online: Programas presenciais e online
Relação aluno-professor : 20:1
Custo: US$ 1.206 por crédito/hora para estudantes residentes, $ 1.665 por crédito/hora para estudantes de fora do estado; e $ 275 por crédito/hora para o programa online
Especializações: Ferramentas Analíticas, Análise de Negócios e Análise de Dados Computacionais

9. Universidade de Oklahoma

A Universidade de Oklahoma oferece um mestrado em Ciência de Dados e Analytics através das escolas de Ciência da Computação e Engenharia Industrial e de Sistemas. O curso combina conhecimentos de ambos os departamentos para ensinar aos alunos as habilidades certas para “projetar e construir ferramentas para extrair, assimilar e analisar dados”.

Alunos em período integral podem obter um diploma em 14 meses, mas também há opções para alunos em meio período. O grau mais simples, sem defesa de tese, requer nove disciplinas eletivas, 13 horas de cursos em cima das 24 horas necessárias de um curso de engenharia. O curso com defesa de tese requer três disciplinas eletivas em cima dos 20 disciplinas necessárias, uma hora de estágio de engenharia e seis horas gastas em um projeto de pesquisa.

Local : Norman, Oklahoma
Presencial ou online : no campus, opções online e híbridas
Relação aluno-professor : 18: 1
Mensalidade : US$ 30.000 por semestre, em média
Especializações: Nenhuma

10. Universidade de Iowa

A Universidade de Iowa oferece seu Mestrado em Ciência e Análise de Dados (MS DSA)através do Tippie College of Business. Essa graduação interdisciplinar combina Big Data e Business Analytics, permitindo que os alunos trabalhem “de ponta a ponta no campo do Big Data”, de acordo com a universidade.

O curso é realizado online e combina conceitos de Ciência da Computação e Engenharia de Sistemas. Alunos de pós-graduação podem escolher entre um caminho apenas de cursos ou um de defesa de tese. Em geral, leva 14 meses para que os alunos obtenham os 33 créditos necessários para a formatura. O mestrado requer passar pelos 10 cursos, mas, depois dos cinco primeiros, o aluno ganhará um certificado de especialização.

Local: Iowa City, Iowa
Proporção aluno-professor: 15: 1
Presencial ou online: Presença obrigatória no campus
Mensalidade: US $ 10.457 por semestre para estudantes residentes, US $ 16.860 para estudantes de fora do estado
Especialização: Nenhuma

Fonte:http: IDGNOW

Python seria a melhor linguagem de programação para os iniciantes?

O Python é a melhor linguagem de programação para quem quer se iniciar na área. Além de ser um requisito em desenvolvedores de grandes empresas, ela permite que você trabalhe com data science e machine learning, e em muitas outras áreas que hoje em dia são essenciais nas organizações de grande porte.

Mas o que leva o Python a ser uma linguagem de programação para iniciantes? A resposta é: Python é uma linguagem ágil, fácil e objetiva, o que democratiza seu ensino e a faz ser procurada cada vez mais. É uma linguagem orientada a objetos criada em 1991 e a sua simplicidade é sua maior característica. Conta com um modelo comunitário de desenvolvimento, que é aberto e sem fins lucrativos.

É também uma linguagem para todos os públicos: crianças, universitários, desenvolvedores, entusiastas da programação etc. Se você tem um projeto a ser desenvolvido, precisa de uma ajudinha de linguagens de programação, mas não sabe muita coisa sobre o assunto, o Python é o que você procura.

Por ser uma linguagem de alto nível, o Python não requer conhecimentos de outras linguagens para que se possa trabalhar com ele. A lógica da programação pode ser aplicada diretamente ao código, o que faz com que seu aprendizado seja simples e rápido. É, também, uma linguagem que requer menos código para concluir tarefas que são básica. Com apenas uma linha de código, você pode determinar uma sequência e montar uma lista. Python é uma linguagem de fonte livre e aberta, com uma grande comunidade de apoio para seus desenvolvedores. Se surgir alguma dúvida, você pode consultá-los, ou conferir esse curso de Python indicado para iniciantes​!

Apesar de sua simplicidade, o Python pode ser aplicado em projetos robustos. Back-end de sistemas web, ciência de dados, machine learning, simulações etc. são alguns exemplo de projetos em que o Python pode marcar presença. Os setores de tecnologia de empresas como Google, YouTube, Disney e IBM estão repletos de funcionaŕios que dominam o Python. Não é à toa que são as empresas responsáveis pelo crescimento desse mercado – e é justamente por isso que você deve dar uma chance para essa linguagem.

Para quem não quer encontrar regras difíceis de serem entendidas e executadas, o Python também não decepciona. A sintaxe dessa linguagem é fácil de aprender, e um comando termina quando uma linha acaba. Isso significa que as exigências do Python são reduzidas, e que uma linha de código é suficiente para a realização de tarefas que exigem mais de três linhas de código em outras linguagens. Assim, o programador tem menos chances de errar.

Por ser uma linguagem interpretada, e não compilada, o Python tem seu código-fonte lido por um interpretador e convertido em código executável por uma máquina. Por não ser processada por um compilador para um formato específico, a linguagem roda em diferentes plataformas – basta ter um interpretador para processar o código. Isso torna o Python uma linguagem multiplataforma. Para aprender desenvolver aplicações comerciais para diferentes tipos de plataforma, clique aqui​!

Já está mais do que claro que Python é a linguagem perfeita para quem quer começar a se aventurar no mundo da programação, certo? Fácil de aprender, multiplataforma e ainda conta com uma comunidade abrangente, que pode te ajudar no desenvolvimento de projetos e tirar todas as suas dúvidas. A comunidade é feita por pessoas que também usam o Python e que, por isso, podem te auxiliar.

E se você pretende começar agora mesmo a aprender tudo sobre Python, dê uma olhada nas indicações de cursos online e completos para começar a sua jornada:
Python para Data Science e Machine Learning
Programação orientada a objetos com Python
Python Completo
Python para Android, iOS, Windows, Linux e Mac