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Archive for the ‘Data Science’ Category

[Cheat Sheet] Python Basics For Data Science

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12 Algorithms Every Data Scientist Should Know

Dez tendências tecnológicas estratégicas para 2018, segundo o Gartner

Inteligência Artificial, Realidades Virtual e Aumentada, além de tecnologias relacionadas com Internet das Coisas são avanços para manter permanentemente no radar

Vejam a matéria completa clicando na imagem!

2018

McKinsey: Competindo em um Mundo Guiado por Dados

Fonte: O futuro das coisas

Conforme O futuro das coisas, o novo report da McKinsey Global Institute explora a fundo como a tecnologia digital está impactando a produtividade, o crescimento e a competitividade no nosso mundo. Também mostra quais as oportunidades que estão em jogo para as empresas.

The Age of Analytics: Competing In A Data-Driven World é um report (136 páginas PDF) baseado em mais de cinco anos de pesquisa em dados e analytics.

Nestes 5 anos, eles observaram como a adoção da ciência de dados acelerou especificamente as áreas de aprendizagem de máquina (machine learning) e de aprendizagem profunda (deep learning).

Dentre as análises, a McKinsey identificou 120 usos potenciais do aprendizado de máquina em 12 indústrias, além de ter realizado uma pesquisa com mais de 600 especialistas dessas indústrias para entender o que acham sobre o potencial impacto dessa tecnologia.

A descoberta mais surpreendente foi a extraordinária amplitude das potenciais aplicações da aprendizagem de máquina; Cada uma dessas aplicações foi identificada como sendo uma das três primeiras em uma determinada indústria por pelo menos um especialista dessa indústria.

Os pesquisadores da McKinsey então plotaram as 120 aplicações mais importantes no mapa abaixo. O eixo Y mostra o volume de dados disponíveis (abrangendo amplitude e freqüência), enquanto o eixo X mostra o potencial impacto dessa tecnologia, com base nas pesquisas feitas com os mais de 600 especialistas dessas indústrias.

Os usos específicos que combinam riqueza de dados com maiores oportunidades são as bolhas maiores no quadrante superior direito do gráfico. Estas representam áreas onde as empresas deveriam priorizar o uso da aprendizagem de máquina e se preparar para uma transformação que começa a acontecer.

Alguns dos usos de maior oportunidade são: publicidade personalizada; veículos autônomos; otimização de preços, rotas e programação com base em dados em tempo real em viagens e logística; previsão de resultados de saúde personalizada; e otimização de estratégias de merchandising no varejo.

Leia mais…

Categorias:BI, Big Data, Data Science

Dez principais tendências de Big Data para 2017

Fonte: Tableau Software

O ano de 2016 foi um marco para o Big Data, com mais organizações armazenando, photoprocessando e extraindo valor de dados de todos os formatos e tamanhos. Em 2017, os sistemas que oferecem suporte a grandes volumes de dados estruturados e não estruturados continuarão crescendo. Haverá uma demanda de mercado por plataformas que ajudem os administradores de dados a governar e proteger o Big Data e que permitam aos usuários analisar esses dados. Esses sistemas amadurecerão para operar de forma integrada com os padrões e sistemas de TI empresarial.

O que aconteceu depois? Este relatório destaca as principais tendências de Big Data para 2017, como:

  1. Big Data mais ágil e acessível: mais opções para agilizar o Hadoop
  2. O Big Data não está mais limitado ao Hadoop: ferramentas específicas para o Hadoop estão ficando obsoletas
  3. Organizações aproveitam lagos de dados desde o início para obter valor
  4. Arquiteturas desenvolvidas para rejeitar um tamanho padrão para todas as estruturas
  5. A variedade, e não o volume ou a velocidade, é o que orienta os investimentos em Big Data
  6. O Spark e o aprendizado de máquina dão gás ao Big Data
  7. A convergência da Internet das coisas (IoT), da nuvem e do Big Data gera novas oportunidades para a análise de autoatendimento
  8. A preparação de dados de autoatendimento está se tornando essencial, à medida que os usuários começam a modelar o Big Data
  9. O Big Data cresceu: Hadoop reforça os padrões empresariais
  10. O surgimento de catálogos de metadados ajuda as pessoas a encontrar Big Data que vale a pena ser analisado

Ler artigo completo em: Tableau

In 60 Seconds

Profissionais de Dados – Umas das áreas que mais crescem dentro da TI…

Números parciais do Projeto…
– Pessoas que assistiram a palestra: 400+
– Instituições visitadas: FATE, FATENE, FGF, FIC e FANOR
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É um projeto pioneiro aqui no Estado do Ceará, que tem como objetivo disseminar o conhecimento relacionado a área de dados, em todos os cantos do Brasil para todos os estudantes e profissionais que desejam ingressar nessa área ou queiram ter conhecimento sobre o assunto.

No site da Berkeley, em uma página que apresenta o conceito e aplicação de Data Science, apresenta um estudo da IBM onde 90% dos dados existentes hoje foram gerados nos últimos dois anos. A origem são computadores, tablets, smart phones, sensores, instrumentos, dispositivos variados e equipamentos inteligentes.

O crescimento exponencial de dados gera o desafio de processar e analisar volumes descomunais no intuito de transformá-los em informação e conhecimento. Fonte

E devido a esse fator, hoje é uma das áreas que mais carece de profissionais qualificados no mercado de trabalho!!!

Quer conhecer a área?
Ter uma visão de como funciona?

Podemos apresentar em sua instituição de ensino ou empresa!

Contate-nos pelo site ou pelo nosso e-mail – aasouzaconsult@gmail.com!

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