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30 dicas de como criar conteúdo para Instagram

30 dicas de como criar conteúdo para Instagram
#Marketing
8 de julho - min de leitura

Com a situação pandêmica do mundo, as redes sociais se tornaram uma grande fonte de divulgação das marcas e empresas. Por conta disso, aprenda como criar conteúdo para Instagram.


Você trabalha com redes sociais? Sabia que até mesmo quem já atua na área, muitas vezes não sabe, de fato, como criar conteúdo para Instagram? E falamos de algo que tenha relevância, estratégia e um ótimo retorno de maneira orgânica, sem precisar investir nada.

Se você se encaixa nesta situação, acredite, isso é possível e é muito mais do que apenas fotos com edição de imagem, filtros e legendas que combinam. Hoje, você aprenderá como criar conteúdo para Instagram, entendendo todos os conhecimentos e testes envolvidos no processo.

Aplicando tudo de maneira correta, sua publicação se tornará um imã de interações, pois os usuários vão se interessar, compartilhar e engajar, ou seja, o conteúdo chamará a atenção das pessoas em meio a outros milhares que aparecem diariamente no Instagram. Acompanhe e veja as 30 dicas que separamos para você voar de vez nesta rede social.

Dicas de estratégias para engajamento

O engajamento traduz muito sobre a estratégia de um Instagram. Investir nisso ajudará a aumentar as chances de venda, além de fortalecer o relacionamento da empresa com o público. Confira nossas dicas:

1) Saiba qual é o objetivo dos conteúdos 

É fidelização de clientes? Branding? Relacionamento com fãs? Vendas? É muito importante ter clareza dos objetivos de seu Instagram. É como diz o ditado: "Se você não sabe onde quer ir, qualquer caminho serve". Mas, no nosso caso, é importante ter um norte.

2) Constatações devem ser sempre baseadas em testes

Para chegar ao objetivo que você deseja para o seu Instagram, é necessário fazer muitos testes. Os conteúdos devem atingir todas as pessoas que estão nas diferentes etapas do funil de marketing, falando com os clientes e fãs da marca, mas também alcançando pessoas que nunca ouviram falar dela, ou seja, os que ainda não estão prontos para comprar.

3) Saiba quem é seu público-alvo

É necessário entender quais são os interesses, dores, necessidades, hobbies e tom de conversa, para criar um conteúdo de qualidade ao seu público. Para isso, as pesquisas são uma alternativa de levantar dados reais, para, assim, identificar padrões e construir personas.

4) É importante ter uma frequência de conteúdo

A frequência de postagens é essencial para ter mais chances de alcançar o seu público e para que o algoritmo trabalhe ao seu favor, entregando os conteúdos assertivamente.

5) Análise de métricas

No próprio Instagram, na aba de Informações, há várias opções de métricas disponibilizadas, para que o administrador gerencie e use a rede de forma mais inteligente. Outros programas e plataformas também podem ser utilizados para isso. 

6) Evite repetir temas que não trazem bons resultados

Ao analisar e mapear as publicações, conforme mostrado no item anterior, você consegue identificar o que está trazendo bons resultados e o que não funcionou para o público. Nem sempre uma ideia de post no planejamento pode render bons números de engajamento na hora da publicação.

7) Poste nos melhores dias e horários

Isso é fundamental para um melhor desempenho de conteúdo. Analise as métricas do seu Instagram e veja em que horário e dia seu público costuma interagir e engajar mais. Com isso, as chances de ter uma audiência melhor aumentam e o algoritmo da rede trabalhará ao seu favor.

8) Use hashtags

As hashtags aumentam as chances dos posts serem encontrados. O importante é saber escolher bem, evitando o exagero (utilizar até 5 em cada publicação) e pensando em termos específicos para o nicho da marca, ao invés das mais abrangentes. No Dia dos Namorados, por exemplo, usar #love é muito amplo e diminui as chances de encontrarem seu conteúdo.

9) Análise de concorrência

Este item complementa o item anterior, pois você pode usar a busca de hashtags para ver o que os seus concorrentes estão publicando. Ao realizar o benchmarking, é muito importante não copiar o conteúdo deles, mas sim, se inspirar para ter novas ideias.

10) Não se esqueça do CTA nas legendas!

O call to action ou CTA, como também é conhecido, são as chamadas para ações e é um dos elementos mais importantes nas estratégias de marketing e redes sociais. Se o seguidor terminar a leitura da legenda do post, por exemplo, e não encontrar nenhum estímulo de ações, como ler outro texto ou acessar o seu site, é provável que ele passe pelo conteúdo sem se aprofundar na marca, ainda mais se for uma pessoa que está em contato inicial.

Dicas de formatos de conteúdo

É importante saber que não adianta esperar resultados diferentes e maiores, se no Instagram você está sempre fazendo mais do mesmo. Sendo assim, vamos te ajudar a explorar os diferentes formatos de conteúdo que podem ser construídos. Confira:

11) Lives

As transmissões ao vivo são uma ótima maneira de engajar seu público, em um tom divertido e espontâneo. Mesmo que tenha um público reduzido no momento da live, o vídeo fica disponível na barra de stories e pode ser transformado em post para ficar no feed posteriormente. Além disso, há a possibilidade de chamar convidados para participar da transmissão com você, aumentando ainda mais as chances de engajamento.

12) Stories

O stories é sempre uma boa pedida para as marcas! Crie conteúdos dinâmicos, usando as funcionalidades do formato, mostre situações rotineiras e engraçadas e interaja com o público.

13) Vídeos

O conteúdo em vídeo é uma ótima opção para fixar alguma mensagem na cabeça dos seus seguidores e explicar algo de maneira mais detalhada. Para ter uma ideia, quando as pessoas assistem a um vídeo, elas retêm 95% da mensagem, enquanto só 10% quando leem um texto.

14) IGTV

O IGTV é uma plataforma para vídeos de longa duração: são até 10 minutos e, caso a conta seja verificada, o limite aumenta para 1 hora. Aqui também há a opção de compartilhar o conteúdo no feed e aumentar o número de visualizações do conteúdo e o tráfego orgânico.

15) Fotos que chamam a atenção

O Instagram é uma rede social que trabalha muito com o visual. Quanto mais chamativa for uma foto, maiores as chances de captar a atenção dos seguidores. É necessário ter qualidade nas imagens, além de ser agradável visualmente como peça em si e no grid da marca como um todo.

16) Carrossel

O carrossel é a sequência de imagens ou vídeos em um único post. Hoje em dia, é possível incluir até 10 cards por publicação. O forte desse formato é experimentar estratégias de sequências e narrativas dinâmicas, que transmitam uma mensagem clara ao seguidor.

17) Reels

Este formato é como se fosse um TikTok, também sendo possível as publicações de conteúdos feitos na outra plataforma. São vídeos curtos, variando de 15 segundos a 1 minuto. Seu alcance orgânico é alto, pois os algoritmos entregam o conteúdo por dias. Engana-se também quem pensa que é só criar dancinhas ou algo engraçado. Muitas marcas e influenciadores também usam o formato para fornecer dicas rápidas.

Dicas para conteúdo e editoriais

Quando pensamos em como criar conteúdo para Instagram, é importante também investir em diferentes tipos de conteúdo e editoriais, para trazer informação interessante aos usuários e não ficar na mesmice. Separamos algumas dicas para você. Veja agora mesmo:

18) Storytelling

Storytelling vem do inglês e significa narrativa. Este tipo de conteúdo utiliza a história como um recurso para prender a atenção dos seguidores, alcançando um nível mais profundo das emoções dos mesmos.

19) Tutoriais e passo a passo

Além de se entreter e saber sobre suas conexões, muitas pessoas também utilizam o Instagram quando querem aprender algo novo. Com o tutorial e o passo a passo, isso se torna mais fácil. Que tal utilizar o formato de carrossel, por exemplo, para ensinar alguma coisa?

20) Frases que inspiram

Este tipo de conteúdo pode soar clichê, mas as frases inspiradoras ainda atraem a atenção de pessoas quando navegam no Instagram. Junto a elas, invista em um bom impacto visual, utilizando imagens, cores e fontes que harmonizam.

21) Infográficos

Quando queremos passar informações mais complexas, o infográfico é uma ótima opção para transmitir tudo de maneira didática. Assim como quando um texto é simples demais, pode ser transformado em conteúdos incríveis, prendendo a atenção dos seguidores.

22) Questionamentos (feed e stories)

As perguntas para os seguidores são um recurso de conteúdo interativo, que valem a pena ser consideradas. Isso porque você demonstra interesse na opinião do público, aumenta o engajamento e consegue informações valiosas sobre a sua audiência, que contribui para a construção de personas e as tomadas de decisão do negócio. É possível utilizá-las tanto nos conteúdos de feed quanto nos stories.

23) Novidades

Se o seu negócio possui novidades em relação aos produtos e serviços, por exemplo, compartilhar com a audiência do Instagram pode ser uma ótima ideia! Isso porque desperta a curiosidade dos seguidores, trabalhando com o gatilho mental de antecipação, e os mantém informados de tudo que está acontecendo. A contagem regressiva, por exemplo, é um tipo de conteúdo que pode entrar neste contexto.

24) Assuntos e notícias do momento

Ao planejar o marketing de conteúdo e a estratégia das publicações, deve-se considerar que os assuntos que são tendência costumam ser os mais procurados, principalmente no Instagram. Se você conseguir relacionar a sua marca com alguma notícia que está em alta e "bombando" no momento, aproveite essa chance!

25) Depoimentos de clientes

Se um cliente enviar um feedback positivo falando sobre a sua experiência de usuário com sua marca, aproveite essa chance e compartilhe com os demais seguidores. Isso aumentará as chances de gerar leads e a autoridade da empresa em seu campo de atuação.

26) Promoções exclusivas

Conteúdos com as promoções disponíveis em seus produtos ou serviços também podem ser divulgados a sua audiência. Que tal oferecer uma condição exclusiva para os seguidores do Instagram?

27) Datas comemorativas

As datas comemorativas, feriados e causas sociais apoiadas pela marca acredita são ótimas sacadas de conteúdo para incluir no planejamento. E isso varia desde as clássicas, como Natal, Dia das Mães e Dia dos Pais, quanto outras datas importantes para o negócio.

28) Enquetes (stories)

Nos itens anteriores, abordamos a importância da pergunta aos seus seguidores, para obter informações e insights valiosos para o negócio. Neste contexto, as enquetes são uma ótima opção de ferramenta para usar nos stories, dando opções de respostas a determinados questionamentos e solucionando possíveis dúvidas sobre o seu negócio.

29) Top 10 (ou qualquer outro número)

Assim como o tutorial e passo a passo, as listas de top 10 são uma ótima opção para serem aplicadas no formato de carrossel, por exemplo, ou pelo stories, incluindo rankings de um determinado assunto, atraindo a atenção dos seguidores e, consequentemente, seu engajamento.

30) Instagram Shopping

Esta é uma funcionalidade mais recente e é voltada especificamente para a venda de produtos. Com ele, você pode incluir tags com os preços e informações básicas de cada produto em uma imagem, por exemplo, e oferecer um link para que façam a compra em seu e-commerce.

Dica-bônus

Até aqui, você já sabe como criar conteúdo para Instagram de maneira assertiva, mas deve estar se perguntando: por onde faço isso?

31) Canva: um aplicativo para criar conteúdos

Você não precisa ser um designer para manusear esta plataforma. Trata-se de uma ótima opção, porque o Canva permite a invenção, reinvenção ou apenas a adaptação de templates (são vários tipos disponíveis) para a criação de conteúdos, seja em vídeo, gif, imagem ou carrossel. E o mais importante: todo esse processo sem nenhuma dificuldade!

Incrível como somente uma rede social exige tanto planejamento e estratégia, não é mesmo? Se deseja aprender mais sobre o mundo das redes sociais e ingressar como um profissional especialista da área, não pode deixar de conferir o curso de Marketing Digital da Digital House.

As aulas são dinâmicas, 100% ao vivo, ministradas por profissionais do mercado e prepara o aluno para dominar os diferentes tipos de estratégia, incluindo as redes sociais e o próprio Instagram.

Além de todo o conhecimento adquirido, os alunos podem participar do programa de apoio à recolocação (gratuito), além de feiras de recrutamento exclusivas (Recruiting Day). Garanta a sua ascensão profissional no futuro!

Leia mais no blog DH:

Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo

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Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreira

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Outras notícias

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#Tecnologia

A nova corrida espacial

Quem viu a disputa recente de bilionários, sobre quem fazia o primeiro voo espacial turístico, talvez não saiba que estamos no meio de uma disputa espacial. Essa nova corrida pode nos levar até Marte em alguns anos e definitivamente redefinir a visão de liderança espacial entre as nações da Terra.Estações EspaciaisA humanidade foi ao espaço pela primeira vez em 1961, chegou na lua em 1969, e de 1998 a 2011 montou uma estação espacial que já foi visitada por 249 astronautas de 19 países.A atual estação espacial internacional (ISS) tem apenas mais 3 anos de vida útil. É possível que ela dure mais algum tempo com alguma manutenção, mas é um tipo de risco que geralmente não se corre com esse tipo de empreendimento. Se já é perigoso morar numa casa com problemas em terra firme, imagine no espaço?A ISS não é a primeira estação espacial e nem será a última, antes tivemos a Salyut, Almaz, Skylab e MIR e já faz algum tempo que a China está trabalhando na sua própria estação espacial.A estação espacial chinesa se chama Tiangong, que em tradução livre significa Palácio Celeste. Os últimos astronautas (ou taikonautas, termo usado pelos chineses) que chegaram lá em 17/junho devem ficar por 10 anos no espaço. A partir de 2024, com a desativação da ISS, a China colocou à disposição da ONU sua estação para pesquisas. Até o momento 9 projetos de 23 instituições em 9 países já foram selecionados.MarteA exploração de Marte começou com a Mariner 4 em 1964, a primeira sonda a passar pela órbita marciana, e a partir de 1997 começaram a enviar veículos (rovers) para explorar o planeta em solo.A Nasa já enviou 5 veículos: Sojourner, Spirit e Opportunity, Curiosity, e Perseverance. Este último chegou lá em fevereiro de 2021. Porém, o veículo mais recente em Marte é dos chineses, se chama Zhurong e aterrissou em maio de 2021.Além dos Estados Unidos e China, temos Rússia (nos tempos da URSS), Agência Espacial Européia, Índia e Emirados Árabes Unidos que já enviaram sondas espaciais com sucesso para a órbita de Marte.E voltando a falar em bilionários, um dos grandes obcecados com a exploração do planeta vermelho é Elon Musk, a ponto de ter uma página oficial e uma página na Wikipedia dedicadas especificamente a esse tema.Uma das ambições do multiempreendedor Musk (SpaceX; Tesla Motors; OpenAI, Neuralink e SolarCity) é colonizar Marte. Isso envolve aquecimento, água, oxigênio, cultivo e mineração entre muitas outras coisas.Se você tem curiosidade sobre o tema, recomendo a minissérie Marte da Netflix. Ela é parte documentário (entrevistando cientistas, políticos e ativistas) e parte ficção-científica (mostrando uma jornada de colonizadores no planeta vizinho).Turismo EspacialO capítulo mais recente (e polêmico) dessa história envolve as viagens espaciais de Richard Branson e Jeff Bezos. Ambos disputam quem ocupa o lugar na história da primeira companhia a levar regularmente turistas ao espaço.Por um lado é um empreendimento fútil, ao contrário da exploração espacial que pode trazer descobertas científicas, o turismo espacial é puro entretenimento para ricos. Por outro lado, populariza a conversa sobre o espaço e chama mais atenção para a ciência, e (espero que) definitivamente, acabe com o terraplanismo.Richard Branson, fundador do Grupo Virgin, largou na frente. Sua nave chegou a 86 km de altitude, acima dos 80 km reconhecidos pelos Estados Unidos como limite do espaço. Ele pretende realizar 400 voos por ano e já vendeu 600 ingressos ao preço de US$250 mil.Jeff Bezos, fundador da Amazon, chegou depois, mas alfinetando seu oponente dizendo que ele não chegou no espaço. Acontece que o limite internacional, conhecido como Linha de Kármán, é de 100 km, altitude que a nave de Bezos alcançou. Ele ainda não deixou claro quantos voos fará por ano nem quanto custará o ingresso.Enfim, o importante é você saber que a atual conquista do espaço não se resume a uma disputa de egos entre quem tem muito dinheiro. Envolve pesquisa científica, envolve geopolítica e com certeza mexe com o sonho de muita gente que olha para as estrelas e fica pensando no que existe lá fora.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

Máquina de vetores de suporte: o que é? img
#Dados

Máquina de vetores de suporte: o que é?

O tema de hoje sucede outro importante modelo de classificação em aprendizado supervisionado, o Naïve Bayes. Classificador probabilístico baseados na aplicação do teorema de Bayes, o Naïve Bayes supõe a independência entre os atributos. Por ser simples e rápido o Naïve Bayes está entre os modelos mais aplicados para a classificação. Modelos de classificação têm aplicações diversas na sociedade moderna, da análise de sentimentos à classificação de documentos. A seguir apresentamos mais um interessante modelo, o Support Vector Machine.Support Vector Machine. As Máquinas de Vetores de Suporte ou Support Vector Machines, como o algoritmo é conhecido, são ferramentas de classificação e regressão. Uma SVM constrói hiperplanos em um espaço n-dimensional para classificar ou regredir dados. Os vetores de suporte de classificação constituem o SVC e os vetores de suporte de regressão constituem o SVR. Como ambos dependem apenas de um subconjunto dos dados de treinamento, pois a função de custo que constrói modelo não considera os pontos de treinamento que estão distantes da margem de classificação, o regressor se torna uma extensão do modelo de classificação. Nesse artigo concentraremos nossa atenção na propriedade de classificação que as máquinas de suporte nos oferecem.Conhecido como Support Vector Classification (SVC), o classificador SVC é uma ferramenta que usufrui das diferenças de posição entre determinadas observações e de sua disposição no espaço de atributos, determinado por um dataset, para classificar os pontos observados em relação as suas classes. A ideia é encontrar um objeto geométrico separador de classes, que pode ser uma linha em um espaço bidimensional, um plano em um espaço tridimensional ou um hiperplano, em um espaço n-dimensional de atributos.O método dos vetores de suporte é aplicável a áreas tão diversas quanto a detecção facial e classificação de imagens, a categorização de textos e hipertextos e reconhecimento de letras manuscritas, até a detecção de anomalias.Considere a seguinte base dados apresentada na figura a seguir, com um número M de observações, dois atributos, A e B , e um rótulo que se divide entre as classes Cruz Azul e Círculo Vermelho.   Quando visualizamos os dados de nosso dataset no espaço definido pelos atributos A e B, vemos que sua disposição ocorre de maneira a termos dois agrupamentos, um de Círculos Vermelhos e um de Cruzes Azuis. A figura a seguir apresenta essa disposição espacial das observações. À esquerda vemos a dispersão dos pontos e, à direita, vemos como atua o método SVC de classificação.   Note à direita, que os pontos mais próximos da fronteira entre os dois agrupamentos são utilizados como suporte para a criação de uma linha separadora de classificação. Esses pontos formam nossos vetores de suporte, tanto do lado dos Círculos Vermelhos, quanto do lado das Cruzes azuis e não é necessário que o mesmo número de pontos seja adotado em cada vetor de suporte. São esses pontos que fornecem suporte para a linha separadora, influenciando sua posição. A distância entre os pontos de ambas as classes caracteriza a margem que otimiza o processo de classificação. Como o SVC usa distâncias espaciais para realizar sua classificação, pode ser importante considerar o uso de algum método de reescalonamento dos dados.Pode ser intuitivo imaginar que um modelo que maximiza a margem entre o hiperplano de separação e os pontos de treinamento mais próximos das classes, resulta em um separador mais eficiente, pois em geral quanto maior a margem menor o erro de generalização do classificador. Mas é necessário lembrar da troca entre enviesamento e variância, uma margem maior pode resultar em um aumento do enviesamento do modelo, reduzindo sua variância. Por outro lado, uma margem mais reduzida pode implicar em uma redução do enviesamento, mas um aumento da variância do modelo. Há dois métodos adotados para a escolha do tamanho da margem. O primeira, chamado de Margem Rígida (Hard Margin), é mais indicado para bases com dados linearmente separáveis, entretanto elas podem ser mais sensíveis aos outliers. O segundo método, conhecido como Margem Suave (Soft Margin), é mais indicado para datasets com dados linearmente inseparáveis e apresenta maior maleabilidade e melhor tratamento com outliers.  Para manter um bom balanço entre o viés e a variância no método SVC, é necessário dosar dois hiperparâmetros, C e y. Os hiperparâmetros de um modelo contribuem para sua robustez e precisão, evitando que o modelo seja superdimensionado ou de eficiência insuficiente. O hiperparâmetro de regularização C controla a intensidade da regularização, mantendo com ela uma relação inversa. Quanto maior C, menor a intensidade da regularização, do tipo Ridge. O hiperparâmetro C é responsável por controlar o que se pode entender como a suavidade da margem que separa os dois clusters. Essa relação pode ser vista na figura a seguir.   Para valores mais elevados de C o classificador comete menos violações de margens, o que acaba reduzindo-a. Por outro lado, valores reduzidos para C aumentam o tamanho da margem, aumentando também o número de violações de margem. Esse manejo está diretamente ligado ao controle do sobreajuste do modelo.O hiperparâmetro y tem a função de calibrar a influência de vetores de suporte mais próximos ou mais distantes da linha separadora. Para entender melhor a importância de y é importante lembrar das funções de kernel, aplicadas em distribuições de pontos não linearmente separáveis. Essas funções realizam transformações nos pontos, tornando possível sua separação por um hiperplano. Esse processo é conhecido como um truque de kernel (kernel trick), e guarda uma relação muito próxima com o conceito de medida de similaridade. As funções de kernel podem ser mais elementares, como a polinomial de grau d, com inclinação a e uma constante de deslocamento c, muito popular em bases normalizadas. As funções de kernel também podem ser mais elaboradas, como a função laplaciana, com seu parâmetro de ajuste o.Os valores de entrada são os atributos originais e o valor de saída é uma medida da similaridade do novo espaço de atributos. Como mostrado na figura a seguir. À esquerda vemos uma distribuição de pontos não linearmente separáveis, mas após a aplicação de uma função de kernel, à direita, ocorre a separação entre os pontos em relação à nova medida de similaridade compondo o espaço de atributos. O SVM entende similaridade em termos de proximidade e com isso consegue realizar a separação dos pontos, mantendo os pontos semelhantes mais próximos entre si e mais afastados dos demais.O parâmetro y tem então um comportamento inverso ao do desvio padrão da função de kernel escolhida. Isso significa que um valor alto de y implica em uma função de kernel com baixa variância, implicando que dois pontos precisam estar relativamente próximos, para serem classificados como semelhantes. Em termos do classificador um valor alto de y fará com que apenas os pontos mais próximos da linha separadora afetaram na classificação dos pontos. Já um valor baixo de y define uma função de kernel com alta variância, o que pode classificar como similares pontos relativamente distantes entre si, o que se traduz numa influência maior dos pontos mais distantes da linha separadora, na classificação de pontos de teste. Como pode ser visto na figura a seguir. Imagine agora que consideremos um dataset semelhante ao apresentado anteriormente, mas agora com a inclusão do atributo C, como pode ser visto a seguir. A extrapolação do conceito bi-dimensional de linha separadora, para um conceito tri-dimensional de plano é apresentado na figura a seguir. Note que a dimensão do objeto geométrico separador das classes tem sempre uma unidade inferior àquela do espaço criado pelos atributos do dataset disponível. Isso quer dizer que em um sistema com n atributos, ou n-dimensional, o objeto separador terá (n-1) dimensões. Perceba que no sistema acima um plano corta o espaço formado pelos atributos A, B e C e separa as observações entre as classes de Círculos Vermelhos, abaixo do plano e Cruzes Azuis, acima do plano. A equação geradora de um plano com n dimensões, ou um hiperplano é apresentada a seguir:Em que Wj=(W0, W1, W2,..., Wn) representa um vetor com os coeficientes associados a cada atributo, a constante W0 representa o coeficiente de interceptação do hiperplano e o vetor X=(X1, X2,..., Xn) contém os atributos de nossas observações. O SVM traça um hiperplano entre os pontos, para separá-los e realizar sua classificação, lembre-se que para pontos originalmente linearmente inseparáveis é importante a aplicação de uma função de kernel.Uma vez que os pontos foram submetidos a uma função de kernel, que permite a criação de um hiperplano separador, o método classifica cada ponto como estando acima ou abaixo do hiperplano construído, como mostrado a seguir: Pontos que recebem valor -1 são classificados como estando abaixo do plano separador, pontos com valores +1 são classificados como estando acima do plano separador.O SVM é um dos métodos mais populares para a classificação de classes, ele tenta discriminar as classes de um dataset através da geração de um plano de separação entre os pontos. Para tanto o SVM pode mapear os dados com uma função de kernel que transforma os pontos e facilita a separação das classes. É importante tomar cuidado com o excesso de dimensões, que podem sobrecarregar o classificador forçando a aplicação de técnicas de análise de bases com alta dimensionalidade.Aprenda sobre SVMNa Digital House você aprende sobre o Support Vector Machines (SVM) com abordagem teórica e prática, através do nosso curso de Data Science.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

Inteligência de dados: guia completo com o que você precisa saber img
#Dados

Inteligência de dados: guia completo com o que você precisa saber

São milhares de informações disponibilizadas todos os dias na internet, que podem mudar a realidade e o rumo das empresas positivamente. Mesmo sabendo das vantagens consequentes da inteligência de dados, a má exploração na análise das mesmas ainda é um grande problema.Acompanhe este artigo e entenda o conceito, a importância da área e quem é esse profissional no mercado de trabalho. Boa leitura!O que é inteligência de dados?Hoje em dia, temos inúmeras ferramentas e plataformas disponíveis para coletar e analisar o grande volume de informações que crescem constantemente. A inteligência de dados trata de tirar insights, planejar soluções inteligentes para o negócio e tomar decisões estratégicas nesse processo.É algo essencial para qualquer empresa, pois é a área responsável por fornecer informações relevantes sobre os concorrentes, público-alvo, além das tendências do mercado.O segredo para o sucesso da inteligência de dados é a organização das informações, para simplificar as análises e aumentar o potencial da descoberta de mais insights. Usar esses dados evita achismos, garante o embasamento nas decisões e, consequentemente, mais chances de obter sucesso.Qual a importância do data intelligence?Utilizar a inteligência de dados ou data intelligence, como também é conhecido, já não é uma escolha, é uma necessidade! Todas as empresas consolidadas no mercado adotam a prática pelos benefícios que agregam ao negócio.Isso porque vivemos em um cenário dinâmico, em que as coisas não param de evoluir. Sendo assim, as organizações aderem às transformações digitais (potencializadas ainda mais na pandemia) e, em paralelo, o comportamento dos consumidores também se modifica. Por isso, tomar decisões baseadas em informações relevantes, atualmente, é a estratégia mais assertiva.Nesse processo de transição para o digital das empresas, elas buscam facilitar o trabalho de gestão em diversos sentidos. Isso porque, além das tecnologias que passam a fazer parte da produtividade, também há o grande volume de dados que cresce todos os dias, carregados de insights importantíssimos para qualquer negócio, e que precisa ser analisado cuidadosamente.Imagine, por exemplo, uma empresa que quer aumentar suas operações para diferentes mercados, mas precisa optar por qual caminho seguir. Se ela se basear em dados, será possível avaliar as opções com maior potencial de sucesso, garantindo que o investimento valha a pena.Podemos pensar também nos departamentos organizacionais, onde o time de conteúdo, por exemplo, precisa dos insights para fazer um marketing de conteúdo que agregue valor ao público, assim como a área de Customer Experience (CX), que precisa ter informações inteligentes do público-alvo para oferecer a melhor experiência ao usuário.Quem são os profissionais de inteligência de dados?São diversas carreiras que atuam com a inteligência de dados, sejam analistas, consultores, gerentes, supervisores, cientistas de dados, entre muitos outros. Esses profissionais precisam ter habilidades analíticas para ler, coletar e analisar dados com precisão.De acordo com um levantamento realizado pela Plugar, 65% destes profissionais estão concentrados no sudeste do País, principalmente na cidade de São Paulo e região, onde também fica a maior concentração de universidades que os formam, além das empresas que os contratam. Com isso, podemos concluir que ainda há muito espaço para novos profissionais em outras localidades.Além disso, há muita demanda para profissionais de dados e poucos profissionais qualificados, que não são suficientes para suprir toda essa necessidade. Ou seja, o mercado está extremamente aquecido e, se você tem interesse, este é o melhor momento para ingressar na área, que é uma promessa para o futuro, além de uma garantia de boa estabilidade profissional.Depois de saber um pouco mais sobre a área de dados, fica difícil não se interessar pelo segmento, não é mesmo? Neste contexto, ter uma certificação ou diploma é uma ótima opção para desenvolver uma base sólida de conhecimentos e utilizá-los no dia a dia das empresas, além de ser um diferencial no mercado de trabalho, quando for fazer entrevistas.A Digital House entende essa realidade e oferece os cursos de Data Science e Data Analytics, que ensinam o aluno a tomar decisões com base em dados, além de gerar inteligência para o negócio, a partir de diferentes ferramentas, como PowerBI, SQL Server e outras.Que tal garantir seu sucesso profissional conosco? Todos os alunos também podem participar do programa gratuito de apoio à recolocação e de feiras de recrutamento exclusivas (Recruiting Day).Por que investir na cultura data-driven?Investir em uma cultura data-driven é buscar resoluções que trazem resultados mais assertivos em diferentes segmentos de mercado, por meio da coleta e análise de dados. E isso precisa ocorrer de maneira organizada, nos diversos departamentos de uma organização, para que não haja limitação de acesso.A cultura data-driven permite que um grande conjunto de dados seja compilado em um só lugar, para que todas as áreas de uma empresa tenham acesso de maneira simples e efetiva.Pensando no mercado, que é cada vez mais competitivo, implantar a cultura data-driven e a inteligência de dados agrega e contribui para a conquista e prospecção de novos clientes, além da retenção dos já existentes, estando na frente da concorrência. É, sem dúvida, um investimento rentável por garantir que as tomadas de decisão sejam as melhores nos planejamentos.Para que todo esse processo aconteça da melhor maneira, é necessário que a gestão tenha um mindset ágil. Recomendamos a leitura do nosso artigo sobre gestão de produtos, entendendo também a importância dele no mercado e as principais habilidades exigidas pelo mercado.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)