MENU

| BR

Campus

Cursos

Programas Executivos

Paises

Data Scientist: desvendando o dia a dia e importância desse profissional

Data Scientist: desvendando o dia a dia e importância desse profissional
#Dados
26 de junho - min de leitura

A alta procura por profissionais de dados mostra a preocupação das empresas em explorar esta área. E você, que gosta de estatísticas, pode mergulhar nesta oportunidade, saiba como.


Piloto espacial comercial, consultor de energias alternativas ou revivalista de espécies raras podem até estar em alta, a partir de 2030. Mas o curso de formação para cientista de dados ainda é a melhor pedida, pensando em profissões do futuro.

Primeiro, pois o cientista de dados é importante e requisitado por muitas empresas, desde já. Segundo, pois todas as três carreiras, citadas no início deste artigo, dependerão deste profissional, de uma maneira ou de outra. 

Se estas três ocupações serão sucesso quando nós estivermos menos jovens, não podemos assegurar. Mas que o cientista de dados continuará fazendo currículos brilharem aos olhos de diversos mercados, isso nós garantimos. Acompanhe o artigo para saber mais.

Afinal, o que faz um cientista de dados ser tão requisitado

Popstar das profissões, o queridinho dos decisores de negócios e por aí vai. Fato é que a atuação deste cargo ajuda ativamente na decisão de negócios mais assertivos e só esta característica já torna a habilidade valiosíssima. 

Em épocas de imprevisibilidade econômica, monitorar e cruzar dados, ter insights e reinventar modelos de negócios, com base em informação sólida, é uma questão de continuidade e sobrevida para muitas empresas, e tudo isso faz parte do métier destes profissionais.

Áreas que o Data Scientist pode atuar

Áreas como Agronegócios,Telemedicina, Alimentação e Governamental são mercados que recentemente direcionaram sua atenção à este investimento, acelerando a procura por contratação. Finanças, Marketing e Varejo são exemplos de segmentos que descobriram este mapa da mina, antes do cientista de dados virar notícia.

De acordo com o Trampos, plataforma de recrutamento, o número alto de novas vagas nesta área pode ser explicado pelo fato de boa parte das empresas gerar dados, atualmente, sejam elas de qualquer setor, e o mundo se orientar por eles.

Logo, o cientista de dados é crucial em, praticamente, todos os segmentos. É ele que analisa o comportamento de usuários, modelos estatísticos, desempenho da concorrência, tendências de mercados, encontrando possíveis anomalias em operações financeiras e trazendo insights das melhores rotas.

Em plena Era da Transformação Digital, se uma companhia ainda não tem este profissional, certamente vai precisar, mais cedo ou...mais cedo. Que tal fazer parte deste hall da fama das profissões do futuro? 

Na Digital House, você pode se tornar um cientista de dados e começar a atuar nestes mercados, logo após o curso. Com um time de professores feras, somados a uma metodologia reconhecida como uma das melhores do mundo, você aprenderá tudo o que precisa para ajudar as empresas a se preparar para o futuro da melhor forma, começando pelo agora.

+ Conheça mais sobre o programa para Data Science.

Outras notícias

Departamento de carreiras: Digital House tem 95% de empregabilidade dos alunos  img
#Carreira

Departamento de carreiras: Digital House tem 95% de empregabilidade dos alunos

O que move as pessoas a investirem em uma transição de carreira? Uma nova oportunidade de trabalho? A sair da zona de conforto profissional? Conheça o departamento de carreiras da Digital House, uma área focada no desenvolvimento dos alunos.Neste artigo, nós conversamos com a Andrea Tedesco, líder do departamento, para esclarecer algumas dúvidas sobre profissões, mudanças e mercado de trabalho.A importância de um departamento de carreirasA área de Carreiras da Digital House vem para apoiar o processo de conquista dos alunos no mundo digital. Para isso, conta com aulas que apresentam uma nova forma de pensar na busca por oportunidades.Além disso, desenvolve relacionamentos com empresas e projetos dos mais diversos formatos, com o objetivo de facilitar a conexão entre os alunos e empresas do mercado digital. Quando há uma exigência da atualização da forma de pensar sobre nós mesmos e sobre o mundo, o departamento se destaca pela capacidade de trazer a educação para um processo que poderia ser automatizado (ofertas de talentos e vagas) simplesmente.Porém, nos preocupamos verdadeiramente com a forma de pensar dos alunos, "facilitar os caminhos", entender seus objetivos com o curso e suas conquistas.Transição de carreira: o sonho dos profissionaisEm tempos de grandes mudanças, é natural que as pessoas passem a rever o que fizeram da vida até agora, além de refletir sobre o assunto do final de cada ano.Por questões culturais e educacionais ou não, fazer balanços ao longo da vida é um sinal de maturidade e gestão de carreira e vida.O mundo digital permite acessos antes não explorados, amplia visões, reconecta, cria novas possibilidades, permite inovações rápidas. Não tem como isso não impactar a vida das pessoas.Cedo ou tarde, elas sentem a necessidade de alinhar-se ao movimento natural desse processo: olhar para os lados, olhar para dentro e para fora e ver o que precisa ser reorganizado. A transição de carreira entra com inúmeras justificativas:➜ "Não aguento mais meu líder atual";➜ "Não sei mais o que estou fazendo nesta empresa";➜ "Não sei o que fazer a partir do meu desligamento, após 20 anos de empresa";➜ "Eu quero ganhar mais dinheiro";➜ "Com o digital, minha área vai acabar ";➜  "Minha área precisa ser transformada com o digital";➜  "Quero ser feliz";➜ "Quero fazer algo novo";➜ "Quero sentir adrenalina pelo que faço";➜ "Quero novos desafios na vida"A definição de sucesso profissional mudou?Estamos em outro momento global do mercado, da sociedade e das relações humanas. A Transformação Digital tem um pilar importante, chamado pessoas, e passa a ser vital para sobreviver emocionalmente e, por consequência, ter uma vida cuja sensação de felicidade é sentida com consciência e propósito.Se antes sucesso estava atrelado ao tempo de experiência em uma habilidade técnica, mercado, função ou empresa, hoje essa forma de pensar é quadrada demais.Sucesso hoje é viver a vida que faz sentido para o indivíduo, é praticar o que se ensina e fala. Sucesso é individual e não uma fórmula de mercado, como antes. E isso não é errado. Contudo, serviu para outros tempos e não para este. Conte com um Departamento de Carreiras com foco no digitalDurante o curso, o aluno tem acesso à parte de desenvolvimento educacional, através de aulas com temas conhecidos sobre posicionamento estratégico (currículo, LinkedIn, entrevistas e transição de carreira) e ao plantão para esclarecer dúvidas sobre essas mesmas aulas, em grupo.Aprenda sobre o novo mercadoO objetivo é facilitar a troca de experiências, dores e sucessos dos alunos, para que estejam mais preparados nas habilidades de gestão de carreira e comportamentos exigidos pelo novo mercado.Quando certificados, os alunos podem participar de um programa que apoia a conquista por uma vaga no mercado corporativo ou como freelancer, por meio de um cadastro em nossa plataforma de talentos, cujo acesso é vitalício, e aos eventos que facilitam a conexão entre alunos e empresas interessadas no perfil da formação Digital House.A missão do departamento de carreiras da DH é facilitar o processo de conquista por uma oportunidade.Isso significa que o aluno precisa aproveitar ao máximo o curso da Digital House, participar dos encontros educacionais da área, e ao final da sua jornada, uma vez certificado, ele já pode colocar na prática o que foi aprendido e colher os resultados de todas as ferramentas oferecidas.Qualquer conquista é o resultado de várias ações feitas com coragem, atitude e mudança de comportamento em direção ao estado desejado. Contato com empresas de todo o BrasilNosso time busca empresas diariamente em todo o Brasil, para incentivar a divulgação de oportunidades digitais na nossa plataforma (exclusiva aos alunos certificados), além de palestras gratuitas e exclusivas, além de workshops e eventos voltados para a área. Número do departamento de carreirasO trabalho diário do time resulta em sonhos alcançados e não em números por si só. Em 2019, dos 182 alunos que procuraram e participaram das ações e aulas do departamento de carreiras, 173 atingiram seus objetivos.E os depoimentos são cada vez mais gratificantes:Você também está interessado(a) em tentar novos ares para sua carreira? Conheça os cursos da Digital House. Em todos eles, você tem essa mentoria especializada!Leia mais no blog DH:+ Minha primeira linguagem de programação: como escolher?+ Tudo que um desenvolvedor Full Stack precisa saber+ Aprenda a criar um storytelling com dadosE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

Sistemas de recomendação: a experiência por trás de serviços de streaming img
#Dados

Sistemas de recomendação: a experiência por trás de serviços de streaming

Os sistemas de recomendação vieram para mudar o mundo, ou melhor, facilitar a vida das pessoas. Se você ainda não entende por completo o que eles significam, e mais, como funcionam, hoje a "aula" é sobre eles!Fazer compras, mais do que uma necessidade, para muitas pessoas também é um passatempo. Passear pelas lojas, garimpar produtos e, finalmente, encontrar algo do qual gostamos.Em pequena escala, este processo chega até a ser prazeroso. Mas quem nunca entrou em uma loja grande demais, com produtos demais e se sentiu perdido?A urgência dos sistemas de recomendação nasceu de onde?Com o surgimento dos e-commerces, a limitação de espaço físico das lojas foi vencida, fazendo com que seja possível, em uma mesma loja (a Amazon, por exemplo), se ter uma infinidade de produtos dos mais diversos tipos e categorias. E como encontrar algo que buscamos em um ambiente como esse?Vamos mudar um pouco de perspectiva. Imagine se quiséssemos assistir a um filme, abríssemos uma plataforma de streaming e ela nos apresentasse todos os incontáveis filmes de seu catálogo separados por gênero, mas sem uma ordem definida.Garimpar um filme de nosso agrado ali seria uma tarefa enfadonha, demorada e muitos de nós desistiríamos no meio do processo.O que é um sistema de recomendação?Neste contexto, de um mundo onde existe uma diversidade muito grande de produtos (sejam eles bens de consumo, filmes, vídeos, posts, etc), é que surge a necessidade de uma ferramenta que consiga entender e disponibilizar para os usuários os produtos mais relevantes, de forma que o processo de escolha/compra seja viável. Assim surgiram os sistemas de recomendação que, hoje, são muito presentes no nosso dia a dia.Como funcionam os Sistemas de RecomendaçãoTomando o exemplo de sistemas de recomendação Netflix, com um catálogo muito abrangente, vamos pensar juntos em algumas estratégias diferentes para fazer recomendações relevantes. Aqui o objetivo é tentar entender a intuição por trás de algumas dessas estratégias, sem mergulhar muito fundo na parte técnica.Um bom ponto de partida é reconhecer que para fazermos recomendações relevantes, precisamos conhecer nossos clientes.Filtro content basedPara isto, uma alternativa seria submeter aos usuários um questionário em que eles nos contariam quais gêneros de filmes, atores, diretores eles gostam; se preferem finais tristes ou felizes, dentre ouras características. Em seguida, classificaríamos os filmes de nosso catálogo segundo estas categorias. O filme Gladiador, por exemplo, poderia receber nota 5 para ação e nota 0 para comédia, além de nota 3 para final triste (spoiler alert).Por fim, seríamos capazes de mapear os gostos dos usuários aos filmes e fazer sugestões. Esta abordagem é conhecida como filtro baseado em conteúdo (content based filtering).O grande problema aqui é que a qualidade das recomendações depende de quão detalhado é o questionário, ou seja, do quanto os usuários nos contam sobre seus gostos. Para muitos negócios, pedir que os clientes respondam um extenso questionário sobre suas preferências é impraticável. Além disso, nossos gostos mudam com o tempo, então tal formulário precisaria ser reavaliado periodicamente. Este é o caso do nosso exemplo. Imagine se ao se cadastrar em uma plataforma de streaming, tivéssemos que responder um tedioso questionário sobre nossas preferências. Eu, provavelmente, desistiria no meio do caminho.Filtro colaborativeAinda precisamos conhecer nossos clientes, mas vimos que pedir que eles, deliberadamente, nos contem sobre seus gostos não é uma estratégia viável. Outra alternativa seria inferirmos sobre as preferências de nossos clientes a partir de seus padrões de uso.Para tanto, deixamos que os usuários comecem a utilizar a plataforma, mas pedimos que eles avaliem os filmes que assistiram, como indicativo do quanto o filme os agradou. Esta abordagem que infere as preferências dos usuários a partir dos seus padrões de uso é chamada de filtro colaborativo (colaborative filtering).Suponha, então, que o usuário “A” avaliou positivamente os filmes Matrix, Senhor dos Anéis e Star Wars. Para fazer recomendações relevantes, podemos olhar para outros usuários que também tenham avaliado positivamente estes três filmes (usuários similares) e recomendar filmes que tais usuários também avaliaram positivamente. Daqui surgem recomendações do tipo: “Usuários como você também gostaram: <recomendações>”. Além disso, para complementar nossas recomendações, podemos olhar para filmes que receberam avaliações semelhantes. Isto dá origem a recomendações do tipo: “Porque você viu Gladiador: <recomendações>”.Contudo, afirmar que dois filmes são similares apenas porque receberam avaliações semelhantes pode ser simplista demais. O mesmo vale para afirmar similaridade entre usuários apenas com base nas notas que eles deram para os filmes.Sistemas de recomendação com Machine LearningUma estratégia de recomendação mais sofisticada seria utilizar modelos de machine learning (ferramentas muito boas para identificar padrões, especialmente padrões que nós, seres humanos, temos dificuldade em perceber) para criar variáveis que descrevem os usuários e os filmes a partir dos padrões de uso. É importante ressaltar que tais variáveis são variáveis latentes, ou seja, variáveis criadas pelo computador e, não necessariamente, interpretáveis por seres humanos.Uma vez conseguindo descrever o perfil dos usuários e dos filmes com base nestas variáveis latentes, o modelo consegue, para um dado usuário, estimar como seria a interação dele com filmes que ainda não assistiu. E, com essa estimativa de interação, sugerir os filmes que o usuário avaliaria melhor, logo, os filmes que o usuário mais gostaria.Além disso, o modelo também nos dá insumos para afirmar com mais convicção que usuários ou filmes são similares. Esta técnica de recomendação é conhecida por fatoração de matrizes (matrix factorization).Nesta abordagem, em que aprendemos as preferências do usuário através dos padrões de uso, as recomendações são menos assertivas no começo, mas quanto mais informações de uso, mais relevantes serão as recomendações. Ou seja, para este tipo de abordagem, precisamos de um volume de dados significativo e as recomendações vão melhorando à medida que os usuários utilizam nossa plataforma. Mas e para um novo usuário? Como fazer sugestões? Aqui pegamos a ideia da primeira abordagem, mas com um questionário bem simplificado. Pedimos, apenas, que o usuário selecione alguns filmes dos quais gostou. E pronto, já temos um ponto de partida! À medida que ele for utilizando nosso serviço, as recomendações vão melhorando.Ufa, bastante coisa para digerir, né? Mas é bem legal entender um pouco mais sobre esses algoritmos que estão no nosso dia a dia.O outro lado dos algoritmos de recomendaçãoLegal, mas esses algoritmos devem ter algum defeito, né?Apesar de muito convenientes, os sistemas de recomendação têm alguns pontos sensíveis. Lembra que comentei que quanto mais dados, quanto mais interações, mais precisa ficará a recomendação? Ou seja, quanto mais interações, mais o algoritmo entende com quais produtos temos mais probabilidade de interagir positiva ou negativamente. Considere, agora, uma rede social, que tem milhões, bilhões de usuários interagindo muitas vezes por dia. É uma quantidade colossal de dados e isso permite que os algoritmos consigam entender bem o perfil dos usuários, o que aumenta drasticamente a conversão de anúncios, por exemplo.Além disso, com recomendações assertivas, é possível maximizar o tempo que o usuário fica conectado, estando mais suscetível a novos anúncios. Ou seja, se considerarmos uma rede social de vídeos, os vídeos recomendados provavelmente serão de assuntos que já conhecemos e gostamos ou que reforçam a nossa visão/opinião, reduzindo nossa exposição a novas experiências.Além disso, somos mais suscetíveis a querer assistir vídeos “bombásticos”, o que pode contribuir para um aumento da disseminação de notícias falsas e teorias da conspiração. Se você se interessou pelo tema, deixo como recomendação o documentário “O Dilema das Redes”, que discute este tema mais a fundo e é super interessante!Seu ponto de partida dentro dos sistemas de recomendação!Sistemas de recomendação são ferramentas super convenientes, especialmente em um mundo globalizado com uma diversidade gigantesca de produtos. Vimos que para fazer recomendações relevantes precisamos conhecer nossos clientes, mas, dificilmente, os clientes estarão dispostos a, explicitamente, nos contar mais sobre suas preferências. Assim, uma saída é inferir tais preferências a partir dos padrões de uso e, assim, fazer recomendações que façam sentido. O problema é que quando alimentados com uma quantidade de dados significativa, tais algoritmos podem ser capazes até de influenciar o comportamento de seus usuários.Quer saber mais sobre a área de dados? Aprofunde seus conhecimentos e entre para um dos mercados mais promissores dos últimos tempos através de um curso de Data Science :)No curso da DH, você aprende na prática a ser um cientista de dados e a desenvolver sistemas de recomendação, por exemplo. E aí, vem com a gente?Leia mais no blog DH:+ Computação em nuvem: o que é AWS?+ Descubra exemplos reais de Data Science+ Exemplo de Internet das Coisas no seu dia a diaE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

Como fazer um blueprint de serviço? Aprenda os 6 passos para construir o diagrama img
#UX

Como fazer um blueprint de serviço? Aprenda os 6 passos para construir o diagrama

Os curiosos pelos processos do Design Thinking vão acabar cruzando com o blueprint de serviço por aí! Mas afinal, como essa ferramenta, que está em alta, ajuda a otimizar processos, e mais, o que significa este diagrama quando aplicado dentro dos projetos?Vamos passar pelas principais dúvidas sobre service blueprint e como fazer um com a ajuda da Ana Cezere, professora de UX Design, aqui da DH.O que é um Blueprint de serviço?O blueprint de serviços é um mapeamento detalhado de todos os pontos (ações e interações) de um serviço.A ferramenta foi criada para se ter uma melhor visualização das ações necessárias para que um serviço funcione, tanto as que são visíveis para o consumidor quanto as que não são. (WREINER,..).O diagrama mapeia, então, todas as relações entre diferentes componentes do serviço, que estão diretamente conectadas com os pontos de contato de uma jornada específica do consumidor.Como nasceu o service blueprintA técnica do blueprint foi introduzida, inicialmente, como uma ferramenta de gestão de serviços na Harvard Business Review, em 1984, pela executiva bancária G. Lynn Shostack.Pegando de inspiração as blueprints dos projetos de desenho técnico tanto de arquitetura e engenharia, quanto de design de produtos, ela utilizou o conceito para implementar um método sistemático de design, controle e performance.Assim, o blueprint de serviços veio para ajudar a tangibilizar o que até então era intangível, os serviços. As dificuldades de se entender a complexidade das interações entre funcionários, processos e clientes quando não vistos de uma maneira geral eram inúmeras.Para que serve blueprint?As falhas na experiência do serviço podem ser definidas em 5 razões (Segundo Zeithamal, 1990, apud Polonsky e Sargeant, 2005):1 - Os gerentes incorretamente definem o que os consumidores/clientes esperavam;2 - Os gerentes definem os padrões de serviço errados;3 - Os funcionários não entregam no padrão de qualidade esperados;4 - Consumidores / Clientes têm expectativas equivocadas, possivelmente por erro ou falta de comunicação da Organização;5 - A experiência atual não atende às expectativas.Com o blueprint, nós conseguimos ter uma visão geral do serviço, mapeando e descobrindo os pontos falhos na jornada.Quando comparada com uma jornada que seria “ideal”, conseguimos entender quais pontos podemos melhorar não somente para o consumidor, mas também para o funcionário, alinhando todas as expectativas e o que pode/deve ser entregue ao consumidor.Conseguimos otimizar, medir o sucesso e nosso crescimento quando temos noção de todas as partes que envolvem o serviço.Ok, mas como eu faço isso então, Ana?Blueprint Design na práticaBom, primeiramente, vou te apresentar os pontos-chaves de um blueprint:(NN/G)Ação dos Consumidores:Passos, atividades, escolhas e interações que um cliente tem com o serviço para atingir um objetivo/completar uma tarefa. São derivadas a partir da pesquisa com o usuário e da jornada.Ações em Cena:Ações que são visíveis ou que ocorrem diretamente em interação para com os consumidores. Pontos de contato com o serviço. Podendo ser feita com funcionários ou não (ex: tecnologia)Ações nos Bastidores:Atividades que acontecem fora de cena, para oferecer suporte às ações em cena.Processos:Etapas internas que oferecem suporte aos funcionários para entregarem o serviço.Exemplo de um Blueprint de serviçoVisualmente, um blueprint é dividido em 3 linhas: linha de Interação, linha de visibilidade e linha de interação interna.➜ A linha de interação mostra as interações diretas entre o consumidor e a organização.➜ A linha de visibilidade separa todas as ações do serviço que são visíveis para o consumidor daquelas que não são. Ações em Cena aparecem em cima dessa linha e Ações nos Bastidores (fora de cena) aparecem embaixo.➜ A linha de interação interna separa funcionários que são participantes dos pontos de contato com os clientes daqueles que não suportam interações diretamente com os consumidores/clientes.Fonte: NNGroupExplicado os pontos-chaves, vamos nos ater a quais etapas seguimos para montar um blueprint de serviço!São 6 passos que podemos adotar. (Zeithaml and Bitner (2000 p212) apud Polonsky e Sargeant, 2005)1º passo: Identificar a tarefa ou objetivo a ser cumprido. Uma organização pode oferecer várias tarefas para um cliente, dentro de um único serviço. (Por ex: jantar no local ou pedir para entrega)2º passo: Identificar o consumidor/cliente. Vamos fazer a jornada à partir do ponto de vista dele, então é imprescindível que nós saibamos quem ele é, como se comporta e quais suas expectativas para com o serviço.3º passo: Mapear as ações da tarefa pelo ponto de vista do consumidor.4º passo: Mapear os pontos de contato com os funcionários, em cena e fora de cena.5º passo: Relacionar as atividades do cliente/consumidor e do funcionário com funções necessárias de suporte. Relacionar as atividades organizacionais com a experiência do cliente.6º passo: Identificar os pontos de falha, comparar com uma experiência ideal e desenhar maneiras de resolver os pontos de falha.Após esses passos estarem completos e mapeados, será possível visualizar o contexto geral do serviço e assim ir melhorando a cada momento.O service blueprint é importante, também, pois coloca o consumidor e sua jornada como ponto de partida para gestão do serviço.Blueprint no UXDesenhar um serviço é criar pontes entre um consumidor e seu objetivo, com o mínimo de fricção possível, o máximo de eficiência possível e entendendo o que o cliente percebe como valor. E a técnica de blueprint de serviços nos ajuda a organizar todas essas informações da melhor maneira.Quer descobrir os fundamentos do UX Design e aprender na prática a entender a experiência do usuário? Então conheça o curso de UX da Digital House, ministrado por professores como a Ana, que estão em contato com o mercado e de olho nas tendências de UX!Leia mais no blog DH:+ Guia de Product Discovery: passo a passo e importância do processo para o seu Produto+ Etnografia no UX: como entender a relação do consumidor com produtos e serviços+ Prototipagem: 5 ferramentas de prototipação que você precisa conhecerE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)