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

Sistemas de recomendação: a experiência por trás de serviços de streaming
#Dados
23 de novembro - min de leitura

Qual a lógica por traz das recomendações de filmes? E outros serviços e produtos? Hoje, nosso professor de dados, Maurício Nascimento, explica como funcionam os sistemas de recomendação e a atuação dos algoritmos de machine learning.


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 Recomendação

Tomando 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 based

Para 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 colaborative

Ainda 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.

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Sistemas de recomendação com Machine Learning

Uma 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 recomendação

Legal, 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?

Descrição do Maurício Nascimento, Professor Assistente de Data Science na Digital House, Data Scientist no Zé Delivery, Engenheiro Químico de formação e amante de games e tecnologia.

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 dia

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#Tecnologia

Como ser um freelancer de programação? Saiba construir o seu próprio portfólio

A demanda por um freelancer de programação só cresce! O processo de transformação digital e modernização de processos é algo presente nas empresas que buscam se atualizar tecnologicamente, não ficar para trás em relação aos seus concorrentes e se manter em alta no mercado. Com isso, a área de programação tem sido cada vez mais procurada.Nesse contexto, muitas empresas que não estão diretamente ligadas à tecnologia também buscam o desenvolvimento de suas ferramentas esporadicamente. Sendo assim, a área de programação acaba entrando em formato de freelancer PJ ou CLT. Para quem busca iniciar a carreira de programação ou tem conhecimentos e quer trabalhar de forma remota, essa pode ser uma ótima opção. Mas por onde começar? Entenda neste artigo.Como é o mercado para um freelancer de programação?O primeiro ponto que devemos destacar é que, em algumas situações, pode ser que o contratante queira que o freelancer de programação atue diretamente na sede da empresa e não 100% remotamente. Pode ser de forma híbrida também, não precisando se deslocar todos os dias à organização.São diversos tipos de vagas e possibilidades de trabalho disponíveis em site de freelancer de programação. O profissional pode encontrar, por exemplo, oportunidades em uma empresa de comércio, criando um sistema de controle de compra, até em uma multinacional, desenvolvendo uma atualização de software.Como atuar como programador freelancer e fazer o seu portfólio?Primeiro de tudo, para começar a ser um freelancer de programação, é necessário ter um bom portfólio, onde consiga mostrar todas as suas habilidades e convencer os contratantes, como em uma entrevista técnica, de que você é a pessoa certa para realizar os serviços que eles necessitam.O portfólio deve mostrar todas as suas competências técnicas, os trabalhos já realizados e os resultados obtidos. É interessante ter várias versões do mesmo portfólio, para diferentes tipos de clientes. 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Para isso, é necessário realizar testes e visitar páginas de portfólios dessas plataformas para ter certeza de que está optando pelo lugar certo.Para te ajudar, listamos abaixo algumas plataformas utilizadas por muitos profissionais na área de programação:CarbonmadeA plataforma permite a organização de trabalho por álbuns e divididos por temas. Uma ótima opção para programadores. Existem planos pagos e gratuitos para seu uso.DevianArtSão milhões de usuários que utilizam essa plataforma para expor seus trabalhos. Seu uso é simples e há possibilidades de personalização dos layouts de sua página. Existem planos pagos e gratuitos para seu uso.Cargo CollectiveA plataforma oferece opções de personalização, caso o usuário já entenda de programação. Não é perfeito? Seu uso é gratuito!LinkedInÉ possível utilizar as redes sociais para divulgar o seu trabalho. Pelo LinkedIn, o programador também consegue divulgar seus trabalhos e projetos, lembrando que um plus é criar um bom perfil no LinkedIn para chamar a atenção de recrutadores.Qual o valor de um freelancer de programação?Quanto cobrar por hora? Quanto ganha um profissional freelancer por mês? Essas são questões que provavelmente você deve estar pensando agora e que muitas pessoas pensam também.Essa é uma questão sem uma resposta certa. Por exemplo, os programadores freelancers que trabalham com tecnologias mais comuns, como o PHP, possuem mais concorrência. Consequentemente, o preço por hora de trabalho pode ser menor, para que possam escolher sua oferta.Por outro lado, existem muitas áreas e linguagens da programação em que não há muita gente qualificada e o preço sobe.Outros diferenciais, como falar mais de um idioma, contam bastante. O programador pode conseguir trabalhar no exterior, atuando remotamente e ganhando muito bem em outras moedas. Normalmente, os projetos são acordados por entregas, ou seja, o valor de remuneração tem ligação com a capacidade de entrega. Ao final, você pode fazer as contas para saber o quanto você ganhou por hora e se valeu a pena.Por exemplo: um freelancer foi contratado para um trabalho de programação por R$ 3.000,00. Ele finalizou e entregou tudo em duas semanas, trabalhando 44 horas por semana, ou seja, 88 horas no total. Com isso, ele ganhou R$ 34,10 por hora. Isso pode ser bastante lucrativo se você analisar os salários das pessoas contratadas por salário fixo e dividir pela quantidade de horas.Sites para anunciar o seu trabalhoExistem diversos sites de oportunidades, onde os freelancers buscam por clientes e vice-versa. Conheça 3 deles abaixo:FreelancerÉ um dos maiores do mundo! 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Quer aprender sobre programação e se tornar um freelancer?Na Digital House, temos o curso de Desenvolvimento Web Full Stack, utilizando as melhores ferramentas de educação digital do mercado e possibilitando um processo de aprendizagem eficiente.Leia mais no blog DH:+ Minha primeira linguagem de programação: como escolher?+ Primeiros passos no Git: o que eu preciso saber?+ Pague só quando possuir renda: conheça o modelo ISA da DHE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

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Melhores áreas para trabalhar: 6 profissões do futuro para ficar de olho

Antes de saber as áreas, é claro que não podemos desconsiderar o ano de 2020 e todo o contexto pandêmico que vivemos. O ano foi um grande empurrão para que a tecnologia e as habilidades digitais dominassem ainda mais o mercado, pois a grande maioria dos serviços buscou aderir à transformação digital para não ficar para trás.Sendo assim, muitos empregos tradicionais sofreram grandes mudanças, não somente no ano passado, mas também nos últimos anos, por estar em um processo de revolução tecnológica.Quais são as melhores áreas para trabalhar?O cenário profissional está seguindo para algumas áreas específicas, de acordo com as tendências de mercado. Confira abaixo as 7 principais áreas e profissões do futuro para considerar em uma decisão:ANALISTA DE DADOS E CIENTISTA DE DADOSSegundo o relatório do World Economic Forum, as profissões de analista de dados (Data Analytics) e cientista de dados (Data Science) estão em primeiro lugar como alta demanda em 2021. Dados são recursos valiosos para tomada de decisões, desenvolvimento de produtos e análise de mercado. A média salarial é de R$ 4.852, de acordo com o site Glassdoor para analista de dados. Já para cientista de dados, a média salarial é de R$ 7.834. Na Digital House, nós temos os cursos para ambas as profissões, tanto Data Analytics quanto Data Science. Confira as grades e seja um especialista na área!ESPECIALISTA EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E MACHINE LEARNINGEm paralelo com a transformação digital, acelerada no contexto de 2020, as carreiras associadas à Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning ganharam muito espaço. O salário médio é de R$ 9.441 no Brasil, sendo que as chances de contratação no exterior são grandes, podendo trabalhar remotamente. Além disso, a área possui grande necessidade de demanda para poucos profissionais qualificados. Confira a grade do curso de Inteligência Artificial da Digital House. Você também pode contribuir com a transformação digital nas grandes empresas.PROFISSIONAIS DE MARKETING DIGITALCom a ascensão do meio online, a necessidade de assessoria na área aumenta cada vez mais. São diversas profissões dentro do Marketing Digital, possibilitando a construção de um time com pessoas de diversas formações acadêmicas.Marketing Digital e Marketing Digital Avançado são os cursos oferecidos pela DH e o salário médio para o profissional da área é de R$ 7.578 por mês. Investir nessa área não tem erro!ANALISTA DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃOA preocupação com a segurança de dados nas empresas faz com que a demanda por profissionais de segurança da informação seja alta.Pessoas com habilidades em programação, que possuem formação em Ciência da Computação ou certificações específicas da área, têm salário médio de R$ 4.862.Que tal ingressar na área? Confira o curso de Cyber Security da Digital House e tenha aulas com os melhores especialistas do mercado.PROJECT MANAGERSEssa é a carreira para quem faz a gestão de projetos, acompanhando prazos e indicadores para alcançar as expectativas do negócio. Metodologias ágeis e visão de mercado são essenciais para isso. A carreira paga, em média, R$ 168 mil ao ano.Conquiste sua estabilidade financeira e alavanque sua carreira com o curso de Gestão de Produtos Digitais da Digital House.UXEssa área abarca profissionais que garantem a boa relação entre a empresa e o seu consumidor, com boas experiências. Num cenário atual, onde o comportamento das pessoas se torna cada vez mais exigente com as transformações digitais, o profissional que garante a melhor experiência do usuário é cada vez mais necessário. O salário médio é de R$ 5.760. A DH oferece o curso de Experiência do Usuário (UX), que prepara o aluno para otimizar resultados das empresas com seus consumidores.Ingresse em uma das profissões do futuroFicou bem claro que a tecnologia está dominando as profissões que estão em alta, não? Conforme as empresas passam pelo processo de transformação digital para se manterem firmes no mercado, determinadas habilidades e competências se tornam cada vez mais necessárias para as pessoas.A Digital House oferece diversos cursos que formam especialistas em todas as áreas do futuro, em aulas ministradas por professores que estão no mercado. Conheça os cursos de marketing digital, UX, dados, programação e negócios.Leia mais no blog DH:+ Departamento de carreiras: 95% de empregabilidade na Digital House+ 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! ;)

 Transformação digital nas empresas: o que é e por que faz tanta diferença? img
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Transformação digital nas empresas: o que é e por que faz tanta diferença?

A transformação digital é um assunto que aparece constantemente em empresas de qualquer setor. Não é algo para o futuro, mas sim um conceito necessário no presente, para que as empresas consigam seguir prosperando, sem ficar para trás.Considerando tudo isso, confira esse texto com o que você precisa saber sobre transformação digital.O que significa transformação digital?Transformação digital é a implementação de tecnologias digitais, através da mudança estrutural das organizações, para solucionar problemas e trazer melhores resultados no desempenho, produtividade e eficácia dos processos.Ao iniciar o processo de transformação digital nas empresas, a tecnologia se torna o fator principal em uma estratégia de gestão e não algo presente superficialmente.O processo demanda tempo e recursos, mas qualquer empresa, seja de grande ou pequeno porte, pode aderir à transformação digital, pois mesmo com menos dinheiro é possível planejar estratégias.Qual a importância da transformação digital nas empresas?Estamos vivendo uma revolução tecnológica, em que as coisas estão ficando cada vez mais rápidas e recebemos muito mais informações em menos tempo e de maneira acessível, ou seja, a transformação digital traz um impacto muito grande na sociedade.Em paralelo a esse desenvolvimento, as pessoas também estão mudando de comportamento, exigindo tudo com mais rapidez e facilidade. Temos produtos e serviços disponíveis de forma digital, algo que não existia até alguns anos atrás.Por isso, as empresas precisam se adaptar a esses costumes, otimizando novas soluções em seus processos e as possibilidades são ilimitadas.Empresas que passaram por transformação digitalConfira três exemplos de transformação digital em empresas que se tornaram referência em suas áreas de mercado:NetflixA Netflix se tornou uma das principais produtoras de conteúdo no mundo. Seu sucesso começou a partir da transformação digital promovida pelo serviço de streaming, adequado às mídias digitais. Quem lembra das videolocadoras nas cidades? Pois é, a Netflix teve a grande sacada de perceber o avanço da tecnologia e a necessidade dos consumidores, dominando o mercado e fechando muitas lojas.Magazine LuizaO grande crescimento da marca veio a partir da estratégia de transformação digital, onde o e-commerce passou a ser a principal referência de compras aos seus clientes. Não foi preciso fechar as lojas físicas para que o processo desse certo, mas sim adaptá-las tecnologicamente, capacitando seus profissionais, alterando processos de venda e gerando muitas campanhas de marketing digital a partir das promoções de produtos.Por conta disso, em 2019, a Magazine Luiza alcançou quase R$1 bilhão em lucros. SpotifyA Spotify é a principal referência de empresa no mercado musical. Seu grande crescimento partiu de uma transformação digital, onde através de uma metodologia ágil e uma análise detalhada de seus dados, a empresa desenvolveu um modelo de inteligência artificial baseada no machine learning, adequando a plataforma aos consumidores atuais.Sendo assim, o aplicativo passou a identificar quais músicas seus usuários mais gostam de ouvir, baseando-se no histórico de cada um, e podendo fazer, inclusive, indicações de novas músicas, artistas e álbuns. Sua usabilidade passou a atrair muitas pessoas que se interessam pelo mundo musical e querem buscar novas referências.O que fazer para passar pela transformação digital?O que há de comum em todas as empresas que passaram pela transformação digital e obtiveram êxito? Destaca-se a preocupação em solucionar os problemas dos clientes, atrelado aos novos comportamentos de consumo e à inovação tecnológica.Para que o processo de transformação digital nas empresas possa dar certo, é necessário prestar atenção em quatro pontos importantes. Confira abaixo:Estratégia: qualquer inclusão de processo deve estar alinhada com a estratégia da empresa, utilizando coisas que já funcionam e sua base de clientes.Modelo de digitalização: é necessário escolher um modelo de digitalização para desenvolver capacidades e formas de trabalho.Organização: é necessário estruturar a gestão e toda a equipe que conduzirá o processo de transformação digital.Cultura: todo esse processo só é possível se a empresa possuir uma cultura que busque inovações e novos caminhos na forma de realizar seus negócios. Seja qual for o mercado de atuação, as organizações (sejam grandes ou pequenas) devem estar sempre atentas às novas tendências tecnológicas e mudanças no comportamento de consumo dos usuários.Quais são as insatisfações dos clientes com os serviços disponíveis no mercado? A partir disso, trace o caminho para a criação de cases que sirvam como exemplos de transformação digital.Não é inspirador? Que tal seguir essa carreira e atuar diretamente com transformações digitais? A Digital House oferece o curso de Data Analytics, onde você pode se tornar um analista de dados, encontrando novos insights para transformações digitais e o curso de Gestão de Produtos Digitais, que te capacita a gerenciar os processos como um todo.Leia mais no blog DH:+ Departamento de carreiras: 95% de empregabilidade na Digital House+ 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! ;)