Com investimento de 38 bilhões de dólares em Tecnologia da Informação – software, hardware e serviços – em 2017, o Brasil é o 1º entre os países da América Latina, e o 9º no ranking mundial. Entre 2016 e 2017, o crescimento foi de 4,5%, taxa maior do que a expectativa, de 4,1%, segundo dados da Associação Brasileira das Empresas de Software (ABES). Internacionalmente, os setores de tecnologia também estão em alta, com crescimento de 5,5 % no mesmo período, bem maior do que o previsto: 4,3%.
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Ainda que o mercado esteja aumentando, a Associação para a Promoção da Excelência do Software (Softex) aponta que o país pode ter carência de mais de 400 mil profissionais de TI em 2020. Dentre as trabalhadores em falta, os engenheiros de software, área à qual 8,2 bilhões de dólares do investimento total foram destinados.
Profissão de engenheiro de software
Com cada vez mais empresas automatizando seus serviços e criando suas próprias plataformas digitais, a profissão de engenheiro de software foi considerada a 2ª melhor da área de TI em crescimento e remuneração, segundo o site especializado em carreiras de tecnologia, CareerCast.
O software consiste na “parte lógica” do computador, que inclui sistema operacional e programas. Então, basicamente, estes profissionais projetam e guiam o desenvolvimento de programas, aplicativos e sistemas, de forma que atendam aos requisitos e cumpram as funções determinadas.
Entre as principais atribuições destes profissionais, estão:
Além destas, estes engenheiros podem ter funções ligadas à administração de bancos de dados, manutenção dos sistemas e até algumas de documentação, relacionadas à gestão de projetos e à composição dos manuais de instruções.
Formação na área
Além dos cursos de Engenharia de Software, os de Ciências da Computação também capacitam profissionais para atuarem neste mercado. No entanto, há diferenças entre os dois tipos de formação.
Enquanto os engenheiros aprendem sobre os processos envolvidos em desenvolver e manter programas, os cientistas da computação têm estudos mais focados na teoria, ligados à modelos matemáticos, algoritmos e lógica dos processos.
Também não é o mesmo do que ser um engenheiro de computação, que são responsáveis, principalmente, pelo hardware – ou seja, projetar e construir computadores.
iCEV lança primeiro bacharelado em Engenharia de Software do Piauí
A duração média dos cursos de Engenharia de Software, atualmente oferecidos por universidades públicas e privadas, é de 4 anos. Entre os principais assuntos abordados estão: engenharia, matemática, arquitetura e gerenciamento de softwares e gestão de projetos.
Habilidades para exercer a profissão
Ainda que a programação não seja o foco principal da Engenharia de Software, é necessário conhecer as linguagens mais utilizadas – como JavaScript, Visual Basic, Python, C++, C# -, e seu funcionamento.
Da mesma forma, habilidades matemáticas são necessárias. Estes engenheiros, frequentemente, precisam criar algoritmos matemáticos – instruções das operações descritas “passo a passo”.
Para facilitar o trabalho com softwares, os profissionais podem empregar uma série de ferramentas. Entre elas Ambientes de Desenvolvimento Integrado (IDE, do inglês Integrated Development Environment), que agilizam o processo de escrever códigos.
Além de mexer com as IDE, precisam saber utilizar ferramentas de teste automatizadas e bibliotecas de código aberto, que oferecem as funcionalidades prontas, diminuindo o trabalho de desenvolvê-las. Por muitos sistemas de software atuais interagirem com bancos de dados, os engenheiros também precisam ser capazes de administrá-los.
O setor de TI terá um ano exuberante em 2020. A constatação vem da pesquisa que a Advance faz trimestralmente para identificar a percepção dos empresários de TI com o momento de mercado. O setor cresceu 10.5% em 2017 comparando com 2016, e com a expectativa de terminar 2018 com 10.3% de crescimento.
A crise pegou pesado no mercado de TI em 2015 e 2016. Em 2015 houve um crescimento nominal de 3,0% e uma inflação de 10,7% gerando um resultado real de -7,7%. Em 2016 o crescimento nominal foi de 4,5% com uma inflação de 6,3% gerando um resultado real de -1,8% e configurando a recessão no setor. Surge 2017 com um crescimento de 10,5% e devemos finalizar 2018 com 10,3% deixando totalmente para trás a crise.
Muitos empresários de TI haviam feitos várias simulações de cenários para as eleições e para os resultados de 2019. Segundo os empresários, a gestão Bolsonaro terá que fazer uma série de ajustes e acomodações políticas no primeiro trimestre, fazendo com que o mercado consumidor de TI fique em compasso de espera. Então, TI terá um primeiro trimestre muito fraco. O segundo trimestre sempre foi o trimestre mais fraco do ano e não será diferente em 2019. Depois teremos um terceiro e quarto trimestres muito bons, mas sem a capacidade de gerar um crescimento, no ano, maior do que 6%, mas gerando um represamento como o que aconteceu em 2009. Isto tudo fará com que 2020 seja um ano exuberante para o setor de TI com expectativa de crescimento acima de 13%.
Nos últimos 15 anos o Brasil investiu uma média de 2,1% do PIB com tecnologia. No mesmo período os USA investiram uma média de 3,9% e os demais países desenvolvidos investiram 3,4% do PIB em tecnologia. Esta diferença de investimentos criou um grande déficit com forte impacto na infraestrutura de telecomunicações e nos segmentos de educação, varejo e saúde – que estão “sucateados”. Se o governo, em 2019, mostrar um bom caminho dando segurança para os investidores, então poderemos ter, em 2020, uma bela entrada de capital para atualização tecnológica.
Desde 2013 tínhamos um efeito de polarização, ou seja, empresas indo muito mal e empresas indo muito bem. Este efeito foi brando em 2014, médio em 2015, e drástico em 2016, fazendo com que o dinheiro mudasse, rapidamente, de mãos. A diferença entre empresas que iam bem e que iam mal estava na “maturidade empresarial”. As empresas que tiveram alta taxa de crescimento foram as que analisaram o mercado (oportunidades e ameaças), estabeleceram um plano com estratégias e ações, estruturaram as áreas de marketing e vendas, e tiveram disciplina na execução do plano.
Em 2017 e 2018 o efeito da polarização reduziu muito, mas ele voltará a ser alto em 2019, portanto, muitas empresas perderão Market Share para seus concorrentes. As empresas que terão alta taxa de crescimento são as que têm eficiência em cinco vetores: Diferencial competitivo e geração de valor para os clientes, Gestão financeira, Eficiência em vendas, Conquista e retenção de clientes, e Gestão e retenção de talentos.
De um lado temos empresas retraindo, ou seja, vendendo menos, demitindo colaboradores, reduzindo os investimentos em vendas e marketing e adotando como estratégia a venda na base ou, até mesmo, a simples preservação da base. Estas empresas têm uma grande preocupação com gestão financeira.
Do outro lado temos empresas com altas taxas de crescimento, aumentando as vendas, contratando colaboradores, investindo fortemente em marketing e vendas, e adotando como estratégia a expansão buscando novos clientes ou novos mercados. Estas empresas focam em “gestão e aumento de produtividade em vendas”.
Por mais que as empresas com baixo desempenho queiram colocar a culpa em variáveis externas, o que realmente faz a diferença são as estratégias e ações internas, ou seja, a causa do sucesso ou insucesso está nas mãos dos empresários.
Fica aqui a reflexão: de que lado você quer estar? Do lado das empresas com baixo desempenho ou das empresas com altas taxas de crescimento?
Por Dagoberto Hajjar – sócio fundador da ADVANCE, empresa de planejamento e ações para empresas que querem crescer.
Fonte: Startupi
A análise de dados é cada vez mais importante para empresas que buscam descobrir insights que possam estar ocultos em um vasto mar de dados. As organizações podem obter uma perspectiva tremendamente valiosa sobre seus clientes e objetivos comerciais usando ferramentas projetadas para organizar, categorizar e inferir conclusões estatísticas de várias fontes de dados.
As empresas têm muitas ponderações e escolhas a serem feitas ao avaliar as ferramentas de análise de dados, mas encontrar o aplicativo correto e usar seus recursos com eficácia pode levar a uma transformação radical.
Examinamos dezenas de fornecedores para identificar os melhores softwares gratuitos de análise de dados disponíveis hoje. Depois de avaliar seus pontos fortes e limitações, estudar as análises de líderes do setor e analisar classificações de várias empresas de pesquisa, selecionamos essas sete ferramentas a seguir (apresentadas em ordem alfabética) para ajudá-lo a encontrar a melhor solução para você.
1 -DataMelt
O DataMelt, também conhecida como DMelt, é uma plataforma computacional para análise estatística de Big Data e visualização científica. O programa é usado com mais frequência em ciências naturais, engenharia e modelagem e análise de mercados financeiros. A plataforma suporta muitas linguagens de programação, incluindo Python, BeanShell, Groovy, Ruby, Java e outras.
As organizações podem acessar vastas bibliotecas por meio de scripts dinâmicos, incluindo mais de 40 mil classes Java para computação e visualização e 500 módulos Python. Recursos mais avançados exigem uma licença de desenvolvedor ou comercial, mas a edição gratuita da DataMelt inclui muitos dos principais recursos necessários para explorar, analisar e visualizar dados.
Roda em dispositivos Windows, Linux, macOS e Android.
2 – KNIME Analytics Platform
A Plataforma KNIME Analytics foi projetada para ajudar as organizações a manipular, analisar e modelar dados por meio de programação visual. O software inclui mais de 1 mil módulos, centenas de exemplos prontos para uso e uma variedade de ferramentas integradas para ajudar os usuários a descobrir possíveis insights ocultos em seus dados e prever futuros com o auxílio do aprendizado de máquina.
Em vez de escrever código, o KNIME permite que as organizações arrastem e soltem os pontos de conexão entre as atividades. A ferramenta de análise de dados também oferece suporte à combinação de dados entre arquivos de texto simples, bancos de dados, documentos, imagens, redes e dados baseados no Hadoop em um único fluxo de trabalho visual. A KNIME Analytics Platform é de código aberto e atualizada com novos lançamentos em uma base semestral.
Está disponível para dispositivos Windows, macOS e Linux.
https://www.knime.com/knime-analytics-platform
3 – OpenRefine
O OpenRefine, antigo Google Refine, ajuda as organizações a lidar com dados confusos. O Google deixou de apoiar o projeto em 2012, mas o aplicativo ainda está disponível e é atualizado regularmente por voluntários. O OpenRefine pode executar várias tarefas em dados, incluindo limpeza, transformação e formatação de dados para torná-los mais adequados para análise e exploração. A ferramenta também permite que os usuários recuperem dados de serviços da Web externos para reconciliar e correlacionar dados de várias origens.
O OpenRefine não é a melhor ferramenta para grandes bancos de dados, mas continua sendo uma opção importante e bem vista por muitas organizações, devido à quantidade significativa de tempo que os analistas gastam na limpeza de dados para modelagem preditiva.
Está disponível para download no Windows, macOS e Linux.
4 – Orange
Orange é uma ferramenta de análise e visualização de dados de código aberto desenvolvida na Universidade de Ljubljana, na Eslovênia. Os usuários podem extrair dados via programação visual ou scripts Python em uma janela de terminal; explorar estatísticas, box plots ou scatter plots; e aprofundar seus dados com árvores de decisão, agrupamento hierárquico, heatmaps e projeções lineares.
A interface gráfica do usuário da Orange permite que os usuários se concentrem na análise exploratória de dados, em vez de codificação. A ferramenta também possui componentes para Machine Learning e complementos que estendem a funcionalidade de mineração de dados de fontes externas para execução de processamento de linguagem natural, mineração de texto, bioinformática, análise de rede e mineração de regras de associação.
A Orange suporta Windows, macOS e Linux.
5 – R
A linguagem de programação R é amplamente utilizada para pesquisa em metodologia estatística. As organizações também podem aproveitar um conjunto integrado de software para manipulação de dados, cálculo e exibição gráfica. As principais características estatísticas incluem modelagem linear e não linear, testes estatísticos clássicos, análise de séries temporais, classificação e agrupamento.
R roda no Unix, Windows e macOS.
6 – Tableau Public
O Tableau Public é um aplicativo de análise e visualização de dados que permite aos usuários publicar dados interativos na web. A versão gratuita do Tableau é limitada a 1 GB de armazenamento de dados e 1 milhão de linhas de dados. A simplicidade e a intuição do Tableau Public tornaram-no uma das ferramentas de análise de dados mais populares.
O Tableau Public pode extrair dados do Planilhas Google, do Microsoft Excel, arquivos CSV, arquivos JSON, arquivos estatísticos, arquivos espaciais, conectores de dados da Web e OData. Os usuários podem gerar gráficos interativos, gráficos e mapas para serem compartilhados em mídias sociais ou incorporados em sites para disponibilidade pública. O Tableau Public está disponível para download no Windows e no macOS.
https://public.tableau.com/pt-br/s/download
7 – Trifacta Wrangler
O Trifacta Wrangler é outro aplicativo projetado para ajudar os analistas de dados a limpar e preparar dados confusos de diversas fontes. Depois que os conjuntos de dados são importados para o Trifacta Wrangler, o aplicativo organizará e estruturará os dados automaticamente. Algoritmos de aprendizado de máquina ajudam a preparar dados para análises mais detalhadas, sugerindo transformações e agregações comuns.
O Trifacta Wrangler pode importar dados do Microsoft Excel, arquivos JSON e arquivos CSV brutos. A ferramenta também faz o perfil dos dados para indicar a porcentagem de linhas com valores ausentes, incompatíveis ou inconsistentes e categoriza visualmente os dados por tipo, como a data ou hora, a string ou o endereço IP associado a cada ponto de dados. O Trifacta Wrangler está limitado a 100 MB de dados e está disponível para download em dispositivos Windows e MacOS.
https://www.trifacta.com/products/wrangler/
Fonte: CIO from IDG
Jogos brasileiros não estão disponíveis apenas em celulares: alguns estúdios já conseguiram disponibilizar as criações também no PC e nos três consoles da atualidade.
O Olhar Digital separou cinco jogos produzidos dentro do Brasil e que podem ser jogados em máquinas atuais – seja no seu PC, ou no PS4, Xbox One ou Switch, em alguns casos. Confira a lista completa abaixo:
Horizon Chase Turbo
Criado pelo estúdio gaúcho Aquiris, “Horizon Chase Turbo” é uma versão expandida de um game de mesmo nome lançado para celulares. Ele tem gráficos estilizados e é quase um sucessor espiritual da clássica série Top Gear. Para quem gosta de um bom jogo de corrida sem todas as complicações dos simuladores atuais, é uma excelente opção. Disponível para PC e PlayStation 4, em breve também no Xbox One e Switch.
Dandara
Cria do estúdio Long Hat House, de Belo Horizonte, “Dandara” é um jogo bastante interessante: ele homenageia Dandara, guerreira negra que foi esposa de Zumbi dos Palmares. No jogo, a personagem Dandara precisa atravessar o mundo saltando entre superfícies diferentes, e ganhando novas habilidades para conseguir chegar a mais lugares. Disponível para PC, PlayStation 4, Xbox One e Nintendo Switch.
Shiny
Desenvolvido pelo estúdio paulistano Garage 227, “Shiny” é um jogo que deixa a violência de lado e coloca o jogador no controle de um robô que precisa resgatar amigos. Para isso, ele precisa atravessas ambientes desafiadores no estilo plataforma 2D. Disponível para PC, Xbox One e PlayStation 4.
Gryphon Knight Epic
Criado pelo estúdio Cyber Rhino Studios, de Florianópolis, “Gryphon Knight Epic” é uma mistura de jogo de tiro com naves (os tradicionais shoot’em ups) com bastante exploração. E, como de costume nesse tipo de jogo, o desafio é bastante alto, e não é qualquer um que vai conseguir chegar ao final. O game está disponível para PC, Xbox One e PlayStation 4.
No Heroes Here
Um jogo de estratégia no estilo tower defense, “No Heroes Here” coloca jogadores disputando partidas em que um precisa invadir e derrubar o castelo do outro. O game conta com diversos personagens diferentes e dezenas de estágios, além de um modo pesadelo que é bem difícil. Disponível para PC, PlayStation 4 e Nintendo Switch.
Fonte: Olhar Digital
O que uma “carne” feita em laboratório, um museu de holografias e uma versão especial da Alexa, assistente da Amazon, têm em comum? Tratam-se de tecnologias promissoras capazes de mudar a forma como vivemos. E em futuro bem próximo. Esses avanços aparecem em lista divulgada pelo Fórum Econômico Mundial nesta semana. O Fórum ouviu cientistas e especialistas em várias áreas para identificar quais tecnologias “disruptivas” já estão sendo incorporadas nas indústrias em 2018 e que prometem gerar grande impacto nos próximos anos. O resultado foi publicado na revista Scientific American. Confira:
1 – Realidade aumentada
A sobreposição de informações e animações com imagens do mundo real já está preparada para, digamos, o consumo em massa. Embora a tecnologia não seja nova – já usávamos em aplicativos, interações e jogos como PokémonGo -, o Fórum afirma que a tecnologia está pronta para” dar um salto” em termos de sofisticação e utilização. No futuro, a realidade aumentada ajudará os cirurgiões a visualizar os tecidos debaixo da pele do paciente em três dimensões, além de permitir tours digitais (com holografia) em museus.
2 – Medicina personalizada
Ferramentas avançadas de diagnóstico podem auxiliar a descobrir qual o melhor medicamento para um determinado paciente, bem como prever a probabilidade dele contrair uma determinada doença. Segundo o Fórum, várias destas ferramentas já estão sendo utilizadas para o combate e prevenção ao câncer. Essas ferramentas também podem dispensar exames como o diagnóstico de uma endometriose.
3 – Inteligência artificial e DNA
A previsão é usar machine learning (aprendizado de máquina) para analisar o padrão genético, o histórico dos antepassados e prever quais moléculas provavelmente irão atuar no combate a uma futura doença. A tecnologia pode ajudar farmacêuticas a identificarem e desenvolver novos medicamentos em ritmo acelerado.
4 – Assistentes virtuais mais poderosos
Se você está se tornando dependente da Siri, Google Home ou da Alexa para colocar uma música ou conferir a previsão do tempo, saiba que em breve você terá em mãos assistentes virtuais muito mais sofisticados. A previsão é que eles possam oferecer serviços mais personalizados, coletando dados de sua rotina e de seus padrões de comportamento.
5 – Medicamentos direto nas nossas células
Para as pessoas que precisam tomar remédios regularmente, a ideia de ter uma espécie de pequena fábrica de medicamentos implantada no corpo provavelmente é atraente. Até agora, porém, a implantação de medicamentos direto nas células é limitada porque era preciso utilizar medicamentos imunossupressores para impedir que o próprio atacasse o transplante. A tecnologia, contudo, já evoluiu, segundo cientistas consultados pelo Fórum, e pode funcionar sem o perigo de ser rejeitada pelo sistema imunológico. Isso abre um caminho de possibilidades para tratamentos de longo prazo, como doenças cardiovasculares, tuberculose, diabetes e câncer.
6 – Gene drive
Mudar genes conscientemente pode ser controverso e, muitas vezes, é algo que perpassa a reflexão de questões éticas. Mas há muitas pesquisas em torno da tecnologia chamada de ‘gene drive’, e que permite a indução de genes modificados. Tem enorme potencial para combater doenças, corrigir mutações ou eliminar pragas e mosquitos, como aqueles que transmitem a malária. A tecnologia ganhou um impulso com introdução da ferramenta de edição de genes CRISPR, que facilita a inserção de material genético em pontos específicos dos cromossomos. Nos últimos anos, a combinação da indução genética com o CRISPR tem modificado a biologia.
7 – Algoritmos para computador quânticos
Os computadores quânticos são considerados máquinas poderosas capazes de resolver problemas extremamente complexos de forma muito mais rápida do que um convencional. Houve avanços significativos em sua tecnologia nos últimos anos, segundo o Fórum, e há um número crescente de acadêmicos desenvolvendo programas e softwares. A corrida das empresas para conquistar a frente desta tecnologia também é intensa. A expectativa é de que os computadores quânticos possam acelerar a cura de doenças, a descoberta de novos medicamentos e até para hackear sistemas criptografados.
8 – Materiais plasmônicos
São materiais que manipulam os plasmons de uma superfície: pacotes de energia que flutuam sobre a superfície do material, criando propriedades físicas e ópticas totalmente novas. Plásmon é, na verdade, uma junção de plasma e fóton. Essa técnica está na base das pesquisas sobre invisibilidade e para tratar, por exemplo, um câncer sem danificar um tecido saudável.
9 – Carne de laboratório
Você comeria um hambúrguer se soubesse que ele foi produzido em um laboratório? Startups como a Mosa Meat, a Memphis Meats, a SuperMeat e a Finless Foods já atraíram milhões em financiamento para produzir um alimento com textura e aparência de carne, sem que seja necessário abate ou emissão de gases poluentes. Os custos de produção ainda são altos mas, segundo o Fórum, a tecnologia está melhorando e pode estar no restaurante mais rápido do que você imagina.
10 – Eletrocêuticos
Aparelhos que tratam doenças com impulsos elétricos têm uma longa história na medicina. Pense em marca-passos para o coração, tratamento para epilepsia ou estimulação cerebral profunda para a doença de Parkinson. Uma dessas abordagens, porém, está prestes a se tornar mais versátil, melhorando drasticamente o atendimento de uma série de condições. Envolve a entrega de sinais ao nervo vago, que envia impulsos do tronco cerebral para a maioria dos órgãos e vice-versa. Novos usos da estimulação do nervo vago (VNS) tornaram-se possíveis em parte por causa da pesquisa de Kevin Tracey, do Instituto Feinstein de Pesquisa Médica, e outros cientistas que mostraram que o nervo vago emite substâncias químicas que ajudam a regular o sistema imunológico. As descobertas indicam que é possível usar impulsos elétricos para tratar uma série de outras doenças crônicas.
Fonte: Época Negócios
Plataformas baseadas em internet das coisas (IoT), machine learning, big data e inteligência artificial (AI, na sigla em inglês) estão gerando inteligência competitiva tanto para o agronegócio quanto para a indústria. No campo, um exemplo dessa reinvenção é o uso da tecnologia de sensoriamento remoto para monitoramento de ambiência em aviários.
Nessa esteira, está a solução Gestão Avícola, da SPRO IT Solutions, que já apresenta este ano seus primeiros resultados. Em 12 meses de aplicação em granjas-piloto no Paraná, a rentabilidade média dos lotes de frango aumentou 25%.
A solução possibilita o diagnóstico de possíveis problemas, desvios ou desperdícios em curso na produção, para correções em tempo real, melhorando a produtividade do lote de aves. A tecnologia, que pode beneficiar também a suinocultura, piscicultura ou bovinocultura de leite, foi a 1ª certificada da América Latina em SAP Leonardo, plataforma na nuvem da SAP – empresa alemã líder no mercado mundial de softwares corporativos. Também conquistou outras aprovações importantes, como no Programa Startup Focus e SAP App Center.
Já na indústria, os sensores inteligentes monitoraram dados variáveis de processos industriais, bem como condições físicas de ambientes, também com correção em tempo real de qualquer desvio de processo. “Com a criação de rotinas ágeis, a indústria ganha eficiência operacional em toda a cadeia de produção, reduz perdas e custos e aumenta a produtividade”, afirma o presidente-executivo da SPRO IT Solutions, Almir Meinerz.
Inteligência artificial no campo
Dados gerados em IoT transformam-se, com auxílio de AI, em informações que ajudam o produtor e a agroindústria a gerenciarem online determinadas variações. A AI processa um alto volume de dados e cruza as mais diversas variáveis para identificar desvios e realizar análises preditivas. É possível, assim, fazer antecipações e atuar em ações efetivas no manejo. Estes dados geram, também em tempo real, indicadores importantes, como taxas de conversão alimentar.
“Todas estas tecnologias, baseadas em SAP Cloud Platform (SCP), irão determinar o futuro da atividade, trazendo a nova dinâmica da economia digital ao agronegócio brasileiro. O produtor agora deve estar focado em decisões ainda mais relevantes, tendo um perfil mais analítico, planejador e competitivo”, explica Meinerz. Em todo mundo houve crescimento de 24% na busca pelo SCP, movimentando €421 milhões em 2017, segundo dados divulgados pela SAP.
Fonte: IDG Now
A empresa de cobrança Acordo Certo fecha, por mês, 30 mil renegociações de dívidas. Entre seus clientes estão Santander, Claro e Porto Seguro. Em vez de reunir uma legião de pessoas ao telefone, freneticamente ligando para clientes, o negócio fundado por Dilson de Sá se resume a 12 pessoas, alguns laptops e um monitor que indica em tempo real os resultados obtidos. Recentemente, ao contratar a Acordo Certo, um cliente reduziu 700 postos de atendimento de telemarketing, disse Sá ao jornal O Estado de S. Paulo.
A Acordo Certo resume a redução do emprego na era digital: com o uso da inteligência artificial, renegocia dívidas com robôs que “dialogam” com devedores – a empresa utiliza uma combinação de ferramentas desenvolvidas por Google, Microsoft e IBM. São sistemas como esses que podem pôr em xeque o futuro de diversas profissões na próxima década. Segundo estudo da Universidade de Oxford, o telemarketing está no topo dessa lista, seguido de perto por vendedores de varejo, contadores, auditores e outros profissionais da área administrativa.
No Brasil, segundo a consultoria McKinsey, 14% dos postos de trabalho atuais – ou 15,7 milhões de vagas – podem desaparecer até 2030. É um desafio e tanto, uma vez que o País já tem desemprego superior a 13%. Entre os jovens de 18 a 24 anos, a taxa quase dobra. A McKinsey também alerta que o País está pouco preparado para as vagas que podem ser geradas pela economia digital, pela falta de preparo da força de trabalho.
“As pessoas devem pensar em migrar para atividades que não possam ser facilmente automatizadas”, recomenda Fernanda Mayol, sócia da companhia.Apesar de o telemarketing liderar a lista de risco de estudos internacionais, a Associação Brasileira de Telesserviços (ABT), que congrega as companhias do setor, não vê riscos tão sérios à atividade. Os números da própria ABT, porém, apontam para um corte de quase 80 mil vagas no setor em 2017.
O diretor executivo da entidade, Cassio Azevedo, associa os fechamentos de postos de trabalho no ano passado à retração da economia em 2015 e 2016, e não à digitalização. Em relação à substituição dos atendentes por máquinas, ele recorre a uma análise histórica: “A substituição do homem (pela tecnologia) é uma questão desde o surgimento da máquina a vapor”.
Porteiro eletrônico
Enquanto algumas profissões estão em xeque em todo o mundo, a tecnologia também ameaça atividades que já foram substituídas em outras nações, mas que, por razões culturais e de segurança, ainda são comuns no Brasil. A ferramenta de portaria eletrônica da Kiper, que concentra as demandas de visitantes, correio e de caminhões de mudança em uma central, está fazendo com que um só profissional seja responsável por monitorar de 8 a 12 edifícios, e não apenas um.
A companhia fornece o sistema para administradoras de condomínio espalhadas pelo Brasil. Uma dessas centrais, nas quais o porteiro vigia uma série de telas com imagens de câmeras de segurança, fica no bairro da Liberdade, na capital paulista. “A ociosidade desse profissional diminui muito durante o trabalho”, diz Odirley da Rocha, sócio da Kiper.
Mas, sem um porteiro por perto, como receber encomendas e fazer mudança? Rocha diz que, para os Correios, a Kiper desenvolveu um sistema de armários inteligentes, que podem ser abertos remotamente, e geralmente são posicionados no antigo local da portaria. Em dia de mudança, o morador poderá liberar a entrada e saída do prestador de serviço – após o período determinado, a senha de acesso vence automaticamente.
Fonte: Pequenas Empresas & Grandes Negócios
Jogos brasileiros não estão disponíveis apenas em celulares: alguns estúdios já conseguiram disponibilizar as criações também no PC e nos três consoles da atualidade.
O Olhar Digital separou cinco jogos produzidos dentro do Brasil e que podem ser jogados em máquinas atuais – seja no seu PC, ou no PS4, Xbox One ou Switch, em alguns casos. Confira a lista completa abaixo:
Horizon Chase Turbo
Criado pelo estúdio gaúcho Aquiris, “Horizon Chase Turbo” é uma versão expandida de um game de mesmo nome lançado para celulares. Ele tem gráficos estilizados e é quase um sucessor espiritual da clássica série Top Gear. Para quem gosta de um bom jogo de corrida sem todas as complicações dos simuladores atuais, é uma excelente opção. Disponível para PC e PlayStation 4, em breve também no Xbox One e Switch.
Dandara
Cria do estúdio Long Hat House, de Belo Horizonte, “Dandara” é um jogo bastante interessante: ele homenageia Dandara, guerreira negra que foi esposa de Zumbi dos Palmares. No jogo, a personagem Dandara precisa atravessar o mundo saltando entre superfícies diferentes, e ganhando novas habilidades para conseguir chegar a mais lugares. Disponível para PC, PlayStation 4, Xbox One e Nintendo Switch.
Shiny
Desenvolvido pelo estúdio paulistano Garage 227, “Shiny” é um jogo que deixa a violência de lado e coloca o jogador no controle de um robô que precisa resgatar amigos. Para isso, ele precisa atravessas ambientes desafiadores no estilo plataforma 2D. Disponível para PC, Xbox One e PlayStation 4.
Gryphon Knight Epic
Criado pelo estúdio Cyber Rhino Studios, de Florianópolis, “Gryphon Knight Epic” é uma mistura de jogo de tiro com naves (os tradicionais shoot’em ups) com bastante exploração. E, como de costume nesse tipo de jogo, o desafio é bastante alto, e não é qualquer um que vai conseguir chegar ao final. O game está disponível para PC, Xbox One e PlayStation 4.
No Heroes Here
Um jogo de estratégia no estilo tower defense, “No Heroes Here” coloca jogadores disputando partidas em que um precisa invadir e derrubar o castelo do outro. O game conta com diversos personagens diferentes e dezenas de estágios, além de um modo pesadelo que é bem difícil. Disponível para PC, PlayStation 4 e Nintendo Switch.
Fonte: Olhar Digital
Responsável por inovar e buscar soluções na área da saúde, o segmento de HealthTechs tem se desenvolvido em diversas frentes, desde aplicações para otimização de processos de gestão da saúde, até diagnósticos avançados e soluções tecnológicas para prevenção de doenças, melhoria da qualidade de vida, mapeamento de endemias, entre outros.
Segundo a Health Angels, aceleradora de startups atuantes no setor de saúde, diversas tecnologias têm sido utilizadas para tanto, como Big Data, que permite a análise preditiva da evolução do tratamento de pacientes individuais e até de possíveis epidemias. “Alguns desses avanços tornaram-se as principais tendências para a revolução na medicina em geral”, destaca Roberto Coletta, diretor da aceleradora. A Health Angels listou os seis recursos mais evidentes da área. Confira.
1 – Inteligência artificial
Auxílio em diagnósticos médicos, análise minuciosa de relatórios médicos, o que ajuda a prevenir doenças, identificação rápida de doenças e tratamento mais indicado, além do atendimento de clientes via chatbots;
2 – Internet das coisas (IoT)
Coleta e monitoramento de informações médicas de pacientes, como sinais de saúde, doenças e características individuais e aceleramento de diagnósticos;
3- Impressão 3D
Possibilita a criação de próteses, órgãos e tecidos humanos, produção de itens personalizados que se encaixam perfeitamente às necessidades de cada paciente;
4 – Realidade Aumentada/Virtual
Treinamento de médicos com corpos humanos virtuais, diminuindo os custos do curso, simulação de ambientes cirúrgicos e assistência na execução de procedimentos;
5 – Wearables
Dispositivos na forma de acessórios voltados para o cotidiano, como relógios ou pulseiras. São utilizados como medidores de saúde física, como os batimentos cardíacos durante um exercício físico, e até mesmo como monitores do sistema nervoso;
6 – Precision Medicine
Especializada na genética do paciente, promove os diagnósticos clínicos e tratamentos de doenças com base no histórico médico e familiar de acordo com os genes de cada pessoa.
HealthTechs em prol da saúde
No Brasil, o Sistema Único de Saúde (SUS) atende cerca de 190 milhões de pessoas. “Tendo em vista a grande carência existente no sistema de atenção básica de saúde, além das limitações de recursos para atender à população, o setor de HealthTechs é um dos mais promissores no país”, afirma. “A tecnologia pode proporcionar um melhor atendimento com mais eficiência para os usuários desses serviços”, completa.
Segundo a aceleradora, no sistema de saúde brasileiro destacam-se aplicações ligadas a melhoria de processos e atendimento a clientes, bem como iniciativas inovadoras para prevenção e diagnóstico médico. Para Coletta, ao oferecer recursos rápidos e baratos, como acesso a exames e marcação de consultas disponível até mesmo pelo celular, o Brasil fica em evidência na área. “As tecnologias que exigem menos capital, mas que buscam apostar em serviços inovadores para o relacionamento entre o consumidor e o mercado da saúde, têm mais espaço. As HealthTechs, então, oferecem rendimento a curto e médio prazo e focam no atendimento e cuidados especiais com base em análise de dados”, explica.
Considerada uma das áreas que mais crescem no mercado, as HealthTechs se preocupam em aumentar a qualidade da assistência médica. “Visando melhorias para a acessibilidade entre os consumidores e o setor de saúde de forma prática, elas investem em novas tecnologias e trazem soluções fáceis e abrangentes para a população”, afirma Coletta. “O Brasil, neste cenário, destaca-se com as inovações no atendimento e relacionamento entre consumidor e sistema de saúde”, finaliza o executivo.
Fonte: ITF Mídia
Mais do que atualização de ferramentas e forma de trabalhar, a evolução da tecnologia transforma a maneira como as pessoas interagem e afeta diretamente suas expectativas. Nesta seleção de cinco palestras dadas no TED, grandes nomes trazem provocações e conceitos importantes sobre o Futuro da TI, a serem considerados em qualquer esfera da vida humana.
1 – Don’t fear intelligent machines. Work with them
Para tirarmos o máximo proveito da tecnologia, devemos enfrentar nossos medos. Segundo Garry Kasparov, um dos maiores jogadores de xadrez da história – e que perdeu uma partida memorável para o supercomputador Deep Blue, da IBM, em 1997 -, devemos superar esses medos para tirar o melhor proveito da humanidade. No TED, Kasparov compartilha sua visão de um futuro em que as máquinas nos ajudam a transformar nossos sonhos em realidade.
2 – How to get empowered, not overpowered, by AI
Pesquisadores de Inteligência Artificial acreditam que os robôs vão superar os humanos em todas as tarefas e empregos nas próximas décadas, com um futuro restrito às leis da física e não de nossa inteligência. Nessa palestra, o físico e cientista do MIT Max Tegmark fala sobre ameaças reais e medidas concretas que devemos tomar para que o contato com a IA seja o melhor possível.
3 – The rapid growth of the chinese internet and where it’s headed
Em um crescimento constante, a internet chinesa já apresenta mais usuários que as populações combinadas dos EUA, Reino Unido, Rússia, Alemanha, França e Canadá. Mesmo com imperfeições, a vida dos chineses foram elevadas por conta disso, segundo Gary Liu, CEO do South China Morning Post. Na palestra, Liu fala sobre o desenvolvimento da indústria de tecnologia chinesa e cita o uso de IA nas viagens de trem no país.
4 – The mission to create a searchable database of earth’s surface
Will Marshall, do Planet, usa a maior frota de satélites do mundo para capturar imagens da terra todos os dias. No entanto, a novidade é o uso de inteligência artificial para indexar objetos do planeta ao longo do tempo. Basicamente, seria possível pesquisar navios, árvores, casas e outras coisas como quando se busca uma informação no Google. No TED, Marshall compartilha a visão sobre o funcionamento desse banco de dados e como isso pode se tornar um registro vivo de mudanças físicas no planeta. Segundo ele, a ideia é “dar a ferramenta para as pessoas e agir”.
5 – How we need to remake the internet
No início da cultura digital, Jaron Lanier ajudou na criação de uma visão da internet como um bem público comum, onde a humanidade poderia compartilhar conhecimento. No entanto, foram criados dispositivos pessoais que controlam nossas vidas, monitoram os nossos dados e nos alimentam de estímulos. Nessa palestra, Lanier fala sobre um “erro trágico” da cultura digital e como podemos desfazê-lo.
Fonte: IT Mídia
O Gartner acaba de anunciar cinco tendências tecnológicas emergentes que poderão confundir as linhas entre humanos e máquinas. Exemplos como a inteligência artificial (AI, na sigla em inglês) desempenham papel fundamental ao permitir que empresas estejam sempre disponíveis e conectadas a ecossistemas de negócios para sobreviver em um futuro próximo.
“Os líderes de negócios e tecnologia continuarão a enfrentar rapidamente a aceleração da inovação tecnológica que impactará profundamente a maneira como eles se envolvem com sua força de trabalho, colaboram com seus parceiros e criam produtos e serviços para seus clientes”, disse Mike J. Walker, vice-presidente do Gartner.
Segundo ele, os CIOs e os líderes de tecnologia devem estar sempre examinando o mercado, avaliando e testando tecnologias emergentes para identificar novas oportunidades de negócios com alto potencial de impacto e relevância estratégica para seus negócios.
O relatório Hype Cycle for Emerging Technologies fornece uma perspectiva sobre as tecnologias e tendências que estrategistas de negócios, diretores de inovação, líderes de P&D, empreendedores, desenvolvedores do mercado global e equipes de tecnologia devem considerar no desenvolvimento de seus portfólios. Confira as cinco tecnologias emergentes que mudarão o mundo no futuro:
1 – AI democratizada
As tecnologias de AI estarão virtualmente em todos os lugares nos próximos dez anos. Embora essas tecnologias permitam, hoje, que os primeiros usuários se adaptem a novas situações e resolvam problemas que não foram encontrados anteriormente, elas não disponíveis para as massas. Movimentos como a computação em nuvem e o código aberto acabarão levando AI para as mãos de todos.
Essa tendência é possibilitada pelas seguintes tecnologias: plataforma como serviço (PaaS), inteligência artificial, condução autônoma (níveis 4 e 5), robôs móveis autônomos, plataforma de conversação AI, redes neurais profundas, veículos autônomos voadores, robôs inteligentes e assistentes virtuais.
“As tecnologias que representam a AI democratizada povoam três das cinco seções do Ciclo Hype, e algumas delas, como redes neurais profundas e assistentes virtuais, alcançarão a adoção em massa nos próximos dois a cinco anos”, disse Walker. “Outras tecnologias emergentes dessa categoria, como robôs inteligentes ou AI PaaS, também estão se movendo rapidamente através do Ciclo Hype, aproximando-se do pico e, em breve, terão atravessado esse limite”.
2 – Ecossistemas Digitalizados
As tecnologias emergentes exigem a revolução das bases de capacitação que fornecem o volume de dados necessários, poder de computação avançado e ecossistemas que possibilitam a onipresença. A mudança da infraestrutura técnica compartimentada para as plataformas que permitem o ecossistema está lançando as bases para modelos de negócios inteiramente novos que estão formando a ponte entre os seres humanos e a tecnologia.
Esta tendência é possibilitada pelas seguintes tecnologias: blockchain, blockchain for Data Security, Digital Twin, Plataforma IoT e Knowledge Graphs.
“As tecnologias de ecossistemas digitalizados estão chegando rapidamente ao ciclo Hype”, disse Walker. “As plataformas Blockchain e IoT já ultrapassaram o pico, e acreditamos que elas atingirão a maturidade nos próximos cinco a 10 anos, com gêmeos digitais e gráficos de conhecimento.”
3 – Biohacking
A humanidade começará sua era “transumana”: a biologia poderá ser hackeada, dependendo do estilo de vida, interesses e necessidades de saúde. O biohacking se divide em quatro categorias: aumento de tecnologia, nutrigenômica, biologia experimental e ginger biohacking. No entanto, restam dúvidas sobre até que ponto a sociedade está preparada para aceitar esses tipos de aplicativos e quais são os problemas éticos que eles criam.
Essa tendência é possibilitada pelas seguintes tecnologias: biochips, biotecnologia – tecido cultivado ou artificial, interface cérebro-computador, realidade aumentada, realidade mista e Tecidos Inteligentes.
4 – Experiências Transparentemente Imersivas
A tecnologia continuará a se tornar mais centrada no ser humano, a ponto a aumentar a transparência entre pessoas, empresas e coisas. Essas tecnologias ampliam e permitem uma vida mais inteligente, trabalho e outros espaços que encontramos.
Esta tendência é possibilitada pelas seguintes tecnologias: impressão 4D, casa conectada, AI, tecnologia do sistema de autorrecuperação, smart workspace e displays volumétricos.
5 – Melhor infraestrutura
A infraestrutura não está mais no caminho de obter os objetivos de uma organização. O advento e a popularidade em massa da computação em nuvem e suas muitas variações possibilitaram um ambiente de computação de infraestrutura sempre disponível e ilimitado.
Essa tendência é possibilitada pelas seguintes tecnologias: 5G, nanotubo de carbono, redes neurais profundas, hardware neuromórfico e computação quântica.
Fonte: ITF
O setor de segurança eletrônica faturou R$ 6,4 bilhões no ano passado, de acordo com a Abese (Associação Brasileira das Empresas de Sistemas Eletrônicos de Segurança). O tema está no topo da lista de preocupações de empreendedores. Atualmente, tão importante quanto ter um plano de negócio é criar um esquema de segurança para evitar que, em um único assalto, se perca tudo aquilo que o empreendedor levou anos para construir.
Para ajudar na montagem do seu plano, listamos os principais sistemas que os empresários podem instalar para proteger seu negócio. Confira:
1 – Sistema de vídeo
O monitoramento por câmeras de vigilância é essencial, tanto para inibir a ação criminosa quanto para identificar situações incomuns na rotina da empresa.
As imagens podem ser monitoradas em tempo real, até mesmo pela tela de um celular, e armazenadas remotamente ou em um gravador. “O ideal é manter mais de um registro, para evitar que os dados se percam caso o gravador seja destruído”, diz Marcos Serafim, diretor de segurança eletrônica no Grupo GPS..
As opções de câmera vão das analógicas, com imagens em preto e branco, até as digitais, que gravam em cores e com alta resolução, mesmo em condições de baixíssima luminosidade.
Há ainda soluções com funcionalidades de inteligência artificial para, por exemplo, focar a placa de um carro, identificá-la e verificar, no sistema de controle de acesso, se a cancela do estacionamento pode ou não ser aberta. As configurações são feitas de acordo com as vulnerabilidades do negócio.
2 – Sistema de alarme
O sistema de alarme faz parte do kit básico de qualquer projeto de segurança. O objetivo é impedir a invasão da empresa. Toda a operação gira em torno de uma central, que recebe as informações dos sensores e dispara uma sirene quando há tentativa de invasão. O sinal também soa quando o botão de pânico é acionado.
As alternativas ao dispositivo sonoro são: luzes, gerador de fumaça e ligação telefônica para o empreendedor. Há diversos tipos de sensores e detectores, como cercas eletrificadas, barreiras infravermelhas, detectores de quebra de vidro, entre outros. Algumas soluções integram recursos de vídeo. “O sistema é programado para identificar a invasão, certificar-se de que se trata de uma pessoa e, só então, emitir o alerta de segurança”, afirma Serafim, do Grupo GPS.
3 – Controle de acesso
É uma forma de garantir que só pessoas autorizadas tenham acesso à empresa ou a áreas críticas dela, como almoxarifado, estoque, tesouraria, departamentos de P&D (Pesquisa e Desenvolvimento) e TI (Tecnologia da Informação).
Para tanto, demanda um software que permite acompanhar, em tempo real, quem entra e sai do estabelecimento. O controle pode ser feito por meio de catracas, portas automáticas, senhas, uso de crachás, biometria e até pilares retráteis capazes de barrar caminhões usados em tentativas de arrombamento e roubo.
É importante que tudo isso seja associado a dispositivos de bloqueio, como fechaduras e travas elétricas, que só são desativados com autorização do sistema de controle.
4 – Central de monitoramento
É para essa central que convergem os dados de todos os sistemas adotados pela empresa. Lá, as informações são tratadas de acordo com os procedimentos e normas do plano de segurança.
Por exemplo, se uma invasão é detectada pelo sensor de presença ou pelo vídeo, os próximos passos são acessar a câmera que registra aquele local, confirmar o fato e agir. “Da central, podem ser dados os comandos para fechar as portas, fazer os elevadores subirem ou descerem, mobilizar a equipe de vigilância, informar o responsável pela segurança e, inclusive, chamar a polícia”, diz Leite, da Núcleo Consultoria.
A estrutura pode ser interna, mas uma alternativa para reduzir custos com pessoal e estrutura física é a terceirização. O contrato com uma central de monitoramento pode custar R$ 600 por mês para dez câmeras e quatro vias de acesso.
5 – Integração de sistemas
Fazer com que os sistemas conversem entre si não é uma tarefa fácil. Demanda investimento em infraestrutura (das câmeras ao desenvolvimento do software que integra todos os sistemas), mão de obra especializada e treinamento contínuo.
Por outro lado, permite que parte dos processos seja automatizada. “Outra vantagem é a possibilidade de diminuir as falhas humanas”, diz Serafim.
Como exemplo, ele cita a facilidade de ter o alerta de pânico de uma portaria já integrado com a imagem do local. Isso evita que o operador tenha de buscar manualmente cada um desses sistemas sempre que chegar um alerta do circuito de alarme.
Fonte: Pequenas Empresas & Grandes Negócios
Um dos requisitos para trabalhar no setor de desenvolvimento de empresas inovadoras como o Google é saber programar em Python. Isso não acontece por acaso, já que essa linguagem está cada vez mais presente em organizações que se destacam na economia digital, como as diversas startups de sucesso.
Dentre os principais motivos para isso, estão a busca por mais agilidade, produtividade e qualidade das entregas. O desenvolvimento em Python possui essas características, já que a linguagem é simples, intuitiva e oferece uma programação orientada a objetos, com bibliotecas e módulos reutilizáveis, além de uma comunidade forte para o compartilhamento de conhecimentos e suporte.
Neste post, vamos conhecer um pouco mais sobre essa tendência, assim como os motivos que justificam o investimento no aprendizado dessa linguagem.
A era digital e o grande volume de dados
Uma das principais necessidades do meio empresarial é a capacidade de lidar com a quantidade e variedade de informações geradas ao longo dos processos de negócio.
Nesse cenário, não há como deixar de fora a tecnologia. Como resposta às demandas geradas pelas exigências do mercado, a ciência de dados (data science) surge como solução quando o assunto é a coleta, a comparação, o refinamento e a exposição de dados — bem como a análise preditiva.
Em um contexto em que zettabytes são produzidos e coletados por diversas fontes, é inquestionável a necessidade de adotar métodos que facilitem o aproveitamento desse insumo em prol dos objetivos organizacionais. É nesse ponto que Python surge como uma solução para que as empresas transformem informações em valor agregado para o negócio, de forma simples e prática.
Na prática, quando uma companhia opta por investir em soluções desenvolvidas em Python, ela está seguindo a via mais rápida — e menos árdua — para desfrutar dos benefícios de grandes volumes de dados, entregando ao cliente o retorno mais adequado para as suas demandas.
As vantagens de Python
O mercado já identificou as vantagens de adotar Python nos projetos e, por isso, é natural que profissionais especializados estejam em alta e sejam avidamente disputados pelas empresas. Só isso já é motivo suficiente para um profissional de TI se interessar pelo aprendizado de Python. Ainda assim, é válido destacar outros benefícios que esse conhecimento pode proporcionar ao seu currículo. Acompanhe:
1. Facilidade de aprendizado
Talvez a vantagem mais evidente de programar em Python seja a forma intuitiva e fácil com que o desenvolvedor consegue aprender a linguagem. Como é bastante simples, algumas noções de pseudocódigo já são suficientes para proporcionar uma curva de aprendizagem extremamente rápida.
Diferentemente de outras linguagens — como Java —, Python oferece a possibilidade de aplicar a lógica de programação diretamente ao código, sem a necessidade de dominar conceitos abstratos, como classe e compilador.
Essa facilidade, a propósito, é um dos motivos que têm levado as principais universidades norte-americanas a investir no ensino da programação com Python.
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2. Simplicidade
Python é uma linguagem que requer menos código para concluir tarefas básicas quando comparada a outros padrões de programação, podendo ser de 3 a 5 vezes menor do que Java — e de 5 a 10 vezes mais reduzida em relação ao código em C++. Assim, quanto menos se escreve, menores são as chances de erros, especialmente por parte de iniciantes.
Pelo fato de ser mais focada na lógica, Python acaba sendo mais natural, o que a torna mais alinhada com o modelo mental humano. Isso permite a obtenção de resultados complexos com o emprego de códigos simples.
3. Sintaxe intuitiva
A sintaxe das linguagens de programação costuma ser um emaranhado de regras que, na maior parte dos casos, induzem o programador a erros. Mas isso não acontece com Python.
Um exemplo clássico sobre essa maneira intuitiva de formatar expressões é que um comando termina exatamente quando a linha acaba. Ou seja, as exigências e regras específicas de sintaxe são mínimas e, assim, a produtividade é maximizada.
4. Documentação farta
Além da documentação oficial e dos registros feitos pelos próprios programadores durante o desenvolvimento e testes, há uma grande variedade de publicações sobre Python — como materiais didáticos e outros conteúdos digitais livres, de acesso gratuito.
Outro benefício é a tradução voluntária de membros da comunidade, facilitando a compreensão dos conteúdos em diversos idiomas e democratizando o acesso à linguagem.
5. Bibliotecas abertas
Python possui diversos módulos, em boa parte livres e gratuitos. Dessa forma, aprendizes podem ter uma experiência de imersão em determinada área de aplicação, como criação de jogos, machine learning e interação com a web.
Por ser uma linguagem de script de código aberto, há uma base de conhecimento ampla consolidada por programadores, que produzem tutoriais e registram suas experiências em um ambiente colaborativo — o que potencializa o aprendizado.
6. Reutilização de módulos
A modularização e a capacidade de empacotamento são outras duas vantagens da linguagem. Com isso, estruturas completas podem ser desmontadas e divididas em componentes para reutilização em outros programas. Com a adoção de frameworks — e o aproveitamento de criações anteriores e de funcionalidades já testadas —, há economia de tempo e simplificação do trabalho do desenvolvedor.
7. Multiplataforma
Por ser uma linguagem interpretada — e não compilada para uma linguagem de máquina —, Python roda em diferentes plataformas. Isso significa que basta ter um interpretador para que a execução seja produtiva em qualquer sistema ou processador. Além disso, a linguagem é multiparadigma, ou seja, passível de desenvolvimento para qualquer tipo de ambiente e interface, como web, móvel ou desktop.
8. Programar em Python abre portas no mercado de trabalho
Um levantamento recente mostra Python em primeiro lugar entre as linguagens mais adotadas — à frente das consolidadas Java e C++. Esse crescimento se deve à demanda por soluções de big data, que ainda é o carro-chefe da data science e data engineer. Esses dados também demonstram que simplicidade não é sinônimo de limitação: Python é um instrumento poderoso de desenvolvimento de aplicações, aliando intuitividade e eficiência.
Não à toa, a linguagem se destacou no Vale do Silício, tendo originado nada menos que a Google. Com isso, Python trouxe para o mercado a essência do Vale: rapidez, facilidade, correção simplificada de erros, prototipagem e entrega contínua. Se programar em Python está entre as profissões do futuro, o presente já mostra como é grande a demanda por profissionais especializados e sinaliza que agora é a hora para se capacitar e começar a usufruir dos benefícios dessa linguagem.
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Fonte: Profissionais TI
É bem provável que você tenha ouvido falar em inteligência artificial (IA) dentro de um contexto negativo, com máquinas dominando o mundo ou tirando os empregos de todos os humanos. No entanto, os principais estudos feitos nessa área são bem mais otimistas do que os roteiristas de ficção científica fazem parecer.
Existem tantos mitos envolvendo a evolução da IA que separamos os principais para esclarecer o que é verdade e o que não é. É claro que piadas com a Skynet ou a Matrix não vão acabar por causa disso, mas é sempre melhor rir quando você sabe qual a realidade por trás da brincadeira.
1-Todos os empregos vão ser perdidos para robôs?
A robótica e a inteligência artificial envolvidas nesse mercado estão avançando muito rapidamente, mas isso não é motivo para pânico. Nós estamos vivendo uma nova revolução industrial e, assim como aconteceu nas anteriores, isso significa que estamos perto de passar por um processo de adaptação de profissões e tarefas.
A inteligência artificial bem aplicada aumenta os poderes dos humanos, não os substitui. Muitos pesquisadores acreditam também que uma automação inteligente pode permitir que os humanos dediquem mais tempo à procura de saídas criativas para problemas habituais, tendo menos repetição em seus postos de trabalho.
Vale dizer também que — ao contrário do que se pensa — até mesmo ocupações que exigem menos instrução podem se beneficiar das mudanças.
2-Computadores vão ser melhores que humanos em tudo?
Também é outro mito que vem sendo disseminado ao longo dos últimos anos. Computadores certamente podem fazer contas mais rapidamente e também conseguem guardar mais informações do que nós, mas isso não se reflete — nem refletirá — em todas as esferas.
As aplicações de IA que são focadas em um trabalho único (como jogar xadrez, por exemplo) podem se sobressair em relação aos humanos, mas não conseguem ter saídas criativas em outras tarefas. Já as mais generalizadas são capazes de resolver vários problemas, mas sem a mesma especialização.
Unir esses dois caminhos em uma única IA pode até ser viável no futuro, mas ainda é praticamente impossível imaginar que o machine learning nos supere em todos os pontos. Até porque a IA é programada a partir de dados inseridos pelos próprios humanos, e agregar todo o conhecimento do mundo em uma única máquina é algo realmente inalcançável.
3-Skynet vai se tornar real?
Essa é uma piada que todo mundo gosta de fazer: alguns até temem que isso se torne realidade, mas a grande verdade é que estamos seguros. É claro que robôs e drones autônomos poderão ser usados em conflitos e decidir quem poupar ou não, porém isso tudo depende de algoritmos programados por seres humanos.
Ou seja: as máquinas não fazem nada sem que isso tenha sido permitido a elas por meio de códigos. Mesmo o machine learning passa por isso. Robôs e computadores podem aprender novas tarefas por instrução ou até mesmo por tentativa e erro, mas as permissões são dadas exatamente pela espécie que domina este planeta: nós humanos, no caso.
4-Somente engenheiros de software trabalham com IA?
Finalizamos com mais este mito! A verdade é que muitos outros mercados já vêm se adaptando à inteligência artificial e aos benefícios proporcionados por ela. Os chatbots são um ótimo exemplo disso. Programados com perguntas frequentes e informações relevantes, eles podem facilitar centrais de atendimento de qualquer empresa — com filtros que levam somente casos mais complexos ao atendimento humano, o que ainda acelera o processo para o consumidor.
Praticamente qualquer pesquisador pode recorrer à IA para simular resultados e acelerar relatórios. Novos medicamentos podem ser testados com chips e máquinas, deixando os animais livres. Executivos de grandes empresas também podem usar os grandes dados e a inteligência artificial para imaginar cenários e prever pequenas crises ou aumentar ganhos. Em resumo: a IA pode realmente fazer parte de qualquer companhia do futuro.
Fonte: Tecmundo
Pagamentos digitais em breve serão feitos com qualquer coisa, dos nossos celulares e relógios inteligentes até geladeiras e carros, incluindo nosso próprio corpo ou o ambiente. O benefício disso é duplo: mais opções de pagamento e compras mais rápidas, mais convenientes e mais seguras. Usando novos dispositivos conectados, biometria e lojas adaptadas (como a Amazon Go) tudo ao nosso redor vai gerenciá-los.
Uma desvantagem? Pode tornar-se tão fácil gastar dinheiro que você desperdiçará todo o seu salário sem perceber (e isso é exatamente o que os varejistas esperam que você faça em compras por impulso).
Entretanto, conforme mostra o CNet, este admirável mundo novo dos pagamentos digitais sem cartões de crédito ou senhas não chegará da noite para o dia. Devido à rígida estrutura regulatória do setor financeiro, veremos nossos rituais de pagamento mudarem de forma incremental à medida que as regras evoluem para acompanhar avanços tecnológicos.
A disponibilidade de redes de pagamento móvel como a Apple Pay e a Samsung Pay são apenas o começo. Dar permissão para efetuar um pagamento ainda atrasa o processo de compra. Mas comprar está ficando mais rápido graças a tecnologias biométricas de todo tipo.
Selfie Pay
Se você se interessou pelo “selfie pay” da Mastercard ou pelo Face ID da Apple, já está familiarizado com os fundamentos dos pagamentos biométricos que estão tomando forma. A biometria facial ou por digitais é questão de segurança e também de conveniência. Segundo pesquisa realizada pela Mastercard com a Universidade de Oxford, 93% dos consumidores preferem usar biometria a senhas tradicionais ou PINs.
Leitura biométrica de veias
Uma empresa britânica, a Sthaler, está testando uma autenticação biométrica chamada Fingopay: o leitor cria um mapa 3D de veias de um dedo, criando uma chave pessoal mais segura do que apenas usar uma impressão digital, já que cada veia do dedo é única e as chances de que duas pessoas tenham a mesma estrutura são de 3,4 bilhões para uma.
As biometrias são consideradas seguras porque são totalmente exclusivas. É verdade que as impressões digitais e o reconhecimento facial foram falsificados no passado. Mas é provável que isso se torne mais difícil de ser feito à medida que a tecnologia se torna mais precisa e refinada, como acontece com o sistema de leitura de veias de Sthaler.
Futuro promissor
Os experimentos do Amazon Go, porém, ainda não foram para além de Seattle, e como isso vai funcionar em escala é uma questão. Trata-se de uma tecnologia complexa. Mas a Amazon não é a única empresa que quer fazer isso acontecer. Um supermercado britânico está testando um aplicativo feito com a Mastercard que permite digitalizar e pagar por itens com o celular enquanto se anda pela loja em experiência similar.
Aos poucos as coisas estão saindo do papel. E, em breve, talvez ninguém tenha mais que esperar em longas filas para pagar pelo que comprou.
Fonte: IDG Now
Muito se fala em data science, ou ciência de dados. Mas o que é data science? Ela combina diversas disciplinas, incluindo estatística, análise de dados, machine learning e ciência de computação.
Pode ser algo assustador para quem é novo na área, mas é preciso manter em mente que há diferentes papeis e empresas que darão ênfase para algumas habilidades no lugar de outras, então não é necessário ser um expert em tudo.
Uma dica de especialistas para começar: “cientista de dados” ou “data scientist” é um termo frequentemente utilizado de maneira geral para descrever trabalhos que são drasticamente diferentes.
Ou seja, entender as principais diferenças entre cada posição é um primeiro passo essencial para quem quer saber mais sobre essa carreira.
Habilidades de data science: quais são mais importantes?
Um conselho importante para quem busca emprego na área de data science é ler a descrição com cuidado. Isso permite que você se candidate para trabalhos para os quais está qualificado ou planeje que habilidades específicas desenvolver para ter os trabalhos que quer.
Há algumas empresas em que um data scientist é sinônimo de analista de dados. Seu trabalho pode consistir em tarefas como extrair dados de bases de dados SQL, tornar-se um mestre de Excel ou Tableau e produzir visualizações básicas de dados e dashboards.
Ocasionalmente, você pode analisar resultados de um teste A/B ou liderar uma conta corporativa do Google Analytics.
Uma vez que você tenha domínio de suas responsabilidades cotidianos, uma empresa como essa pode ser um ótimo ambiente para testar coisas novas e expandir seu conjunto de habilidades.
Algumas empresas chegam ao ponto em que têm muito tráfego (e uma quantidade crescente de dados) e começam a procurar alguém para constuir grande parte da infraestrutura de dados que será necessária para o futuro.
Elas também buscam uma pessoa para fazer análises. Para esse tipo de posição, verá vagas postadas com essas duas posições: “cientista de dados” e “engenheiro de dados”.
Já que você seria o primeiro ou um dos primeiros contratados na área de dados, grande expertise com estatística e machine learning será menos importante que ótimas habilidades em engenharia de software.
Você terá grandes oportunidades para brilhar e crescer num ambiente experimental, mas terá menos orientação e pode enfrentar um risco maior de estagnar na carreira.
Há diversas empresas para quem dados (ou sua plataforma de análise de dados) são o produto. Nesse caso, a análise dados ou machine learning podem ser bem intensos.
Esta é provavelmente a situação ideal para alguém que tem um background formal em matemática, estatística ou física.
Os engenheiros de machine learning frequentemente focam mais na produção de ótimos produtos orientados a dados do que em responder questões operacionais para uma empresa.
Organizações que caem neste grupo podem ser voltadas para consumidores e proprietárias de grandes quantidades de dados ou oferecer serviços de base de dados.
Muitas empresas buscam um generalista para se juntar a uma equipe estabelecida de cientistas de dados. A empresa que está conduzindo a entrevista liga para dados mas provavelmente não é uma empresa de dados.
É igualmente importante que você consiga conduzir análises, produzir códigos, criar visualização de dados, etc. Entre as habilidades mais importantes de um generalista de data science são relacionadas a big data e experiências com conjuntos de dados bagunçados.
Geralmente, essas empresas estão buscando generalistas ou querem preencher lacunas específicas em suas equipes, como visualização de dados ou machine learning.
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Fonte: cienciaedados.com
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