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Tecnologia é para você sim!

Tecnologia é para você sim!
#Carreira
14 de fevereiro - min de leitura

Entenda como se preparar para um mercado promissor e de excelentes salários


O desemprego atinge aproximadamente 11 milhões de pessoas, segundo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE. Um dado que soa destoante quando ouvimos nos noticiários que há vagas, mas falta mão de obra qualificada, e leia-se qualificada, especificamente, em habilidades tecnológicas.

Mas, como ter acesso a essas oportunidades, vencendo o desafio e fazendo parte do grupo seleto de profissionais bem remunerados do ramo de tecnologia? E se você descobrisse que essa condição não é um privilégio, mas, sim, coragem, dedicação e direcionamento certo para evoluir?

Tecnologia? Será que é para mim?

Ao pensar nesse universo, automaticamente você pode imaginar inacessíveis linguagens de programação avançada, lógica, matemática e muitas outras barreiras imaginárias, por simples receio do desconhecido. Daí, há apenas dois caminhos: desistir ou arriscar

Na história, todos aqueles que arriscaram e acreditaram neles mesmos se destacaram e alcançaram seu chamado lugar ao sol. E por falar em luz, Thomaz Edison, um dos maiores inventores da humanidade (sua maior invenção foi a lâmpada elétrica), tem uma frase clássica e inspiradora: "um gênio se faz com 1% de inspiração e 99% de esforço". 

Mudar seu mindset pode ser o primeiro passo em direção ao sucesso. A era da Transformação Digital e as tendências evidenciadas por ela mostram que é chegada a sua hora de encarar a inovação do mercado de carreiras como oportunidades (não um entrave), se preparando para as profissões do futuro, focadas em habilidades e competências específicas.

Estas condições já são exigidas pelas empresas, de modelos tradicionais ou não, pois tecnologia é sinônimo de competitividade hoje, mas pode ser de sobrevivência amanhã. 

Segundo pesquisa recente da Korn Ferry, empresa norte-americana com foco em recursos humanos, somente em 2020 haverá uma carência de 1,8 milhão de pessoas para postos especializados no meio digital no mundo, com destaque aos países em desenvolvimento, como o Brasil. Isso pode representar para estas empresas com postos vagos não faturar o equivalente a mais de R$ 165 milhões até o final deste ano.

Investimento com retorno garantido

Mais um motivo para você se inspirar e agir. Thatiane Sato, aluna do curso de Gestão em Mídias Sociais da Digital House, já colhe frutos por escolher não desistir. Atualmente, ela está inserida no mercado de trabalho em uma grande consultoria de social media. "O que eu aprendi coloco na prática, já percebendo impactos nas campanhas de nossos clientes. E não paro por aqui, vou continuar me atualizando e fazendo mais cursos da Digital House." 

E você vai esperar mais o quê? Esqueça as carreiras da velha economia e venha arriscar e prosperar conosco, em um universo de muitas oportunidades e altos salários. E aí, que saber mais sobre como dar o primeiro passo? 

CONHEÇA OS NOSSOS CURSOS


Outras notícias

Marketing Sazonal: 5 regras básicas para aumentar vendas nas datas comemorativas img
#Marketing

Marketing Sazonal: 5 regras básicas para aumentar vendas nas datas comemorativas

Com tudo que já aconteceu, 2020 deve entrar pra história como ano que passou mais rápido e, ao mesmo tempo, lentamente. Mas apesar de todos os altos e baixos que tivemos ao longo dos meses, o fato é que o marketing na Black Friday chegou e nenhuma empresa pode se dar ao luxo de perder esta data.Para o período, convidamos Hugo Rosso, Diretor Acadêmico da DH, para compartilhar seu conhecimento sobre a época. Vamos lá?Perspectivas para o marketing na Black Friday 2020Os dados apontam que a data sazonal será das boas, principalmente para quem vende online. Estudos (como este publicado pela Conversion) indicam que os consumidores possuem uma maior intenção de compra que nos anos anteriores, com perspectiva de aumento de vendas em praticamente todas as categorias de produtos.Mas para que você não perca mais tempo e possa aproveitar e vender mais na Black Friday, montamos essas dicas do que é possível fazer até a data:#1. Defina suas ofertasPara se ter sucesso no marketing na Black Friday, é fundamental oferecer descontos reais. Para isso, é importante que tenha em mente quais são seus custos (operacionais, impostos, frete, taxas financeiras, custos de marketing e custo do produto).Com estes dados em mãos, monte uma planilha de Excel com essas informações, determine uma margem mínima (que pode até ser negativa, caso seu objetivo durante a Black Friday seja conquistar novos clientes) e faça alguns ensaios sobre cada um dos produtos.Aproveite este momento de planejamento para entender como seus produtos estão posicionados ao longo de sua Curva ABC e identificar aqueles que estão parados há muito tempo no estoque e oferecer melhores descontos neles, fazendo assim seu capital girar e abrindo espaço para produtos de melhor rentabilidade e/ou giro.Mais estratégias para a Black Friday:➜ Descontos nos produtos ou serviços;➜ Descontos progressivos (maior percentual de desconto conforme a quantidade comprada);➜ Pacotes (como “compre 4, pague 3” ou pacotes com produtos complementares);➜ Frete grátis;➜ Desconto para pagamento à vista (boleto ou cartão de crédito);➜ Parcelamento sem juros, e;➜ Brindes.#2. Ajuste processos operacionaisO sucesso da Black Friday está nos detalhes, portanto, não se esqueça de:Prazo de vencimento do boleto bancário (ajustar para o mesmo dia ou, no máximo, próximo dia útil): isso ajudará a aumentar o senso de urgência do comprador e diminuirá o tempo que os itens ficarão reservados em estoque.Prazos de entrega: com o grande volume de vendas esperado para a data, pode acontecer de sua equipe de logística precisar de mais tempo para cuidar do manuseio e postagem dos pedidos, assim como podem haver atrasos por parte dos Correios e transportadoras.Para evitar essas situações e, consequentemente, evitar reclamações ou um aumento no volume de atendimentos, ajuste seu comunicação para os clientes e, se for caso, aumente seus prazos de entrega.IMPORTANTE! O prazo de entrega é um dos fatores de decisão dos clientes, portanto, o aumente apenas se for  realmente necessário.Estoque: garanta que os itens disponibilizados para venda realmente estão em estoque ou que você possui uma reserva operacional garantida junto aos seus fornecedores, evitando assim, vender itens sem estoque disponível.Atendimento ao cliente: durante todo o período de vendas da Black Friday, mantenha uma equipe de atendimento disponível para tirar todas as dúvidas dos potenciais compradores. Isso aumentará suas chances de gerar vendas.#3. Explore sua base de clientesSe você já vende online, já tem uma base de clientes, conhece seus históricos de compras e já possui uma relação de confiança pré-estabelecida. Se você utilizar um CRM, segmente sua base de clientes e envie para eles ofertas condizentes com as compras anteriores realizadas.Caso não ainda não use um CRM, fazer esse trabalho de segmentação será bem mais difícil. Neste caso, vale pensar em um e-mail marketing contendo um compilado de suas melhores ofertas.Também aproveito para deixar aqui um material criado pela Resultados Digitais com 60 dicas de E-mail Marketing para trabalhar em campanhas.#4. Trabalhe com anúncios de forma inteligentePara o marketing na Black Friday, os anunciantes vem preparando suas campanhas há semanas, o que faz com que seja muito difícil conseguir competir e atingir bons resultados ao resolver isso em um curto prazo.Portanto, mais do que nunca, é importante saber onde devemos nos posicionar para sermos competitivos. Aqui vão algumas dicas:Branded Search (Google Ads): o foco aqui é garantir que os clientes que já conhecem sua marca, ao procurarem por ela durante a Black Friday a encontrem rapidamente.Esse é um tipo de busca barato (uma vez que sua marca tende a ser única) e com boa taxa de conversão. Aproveite para adicionar sitelinks aos seus anúncios, tanto para destacar benefícios, quanto para direcionar os clientes para as páginas de ofertas.Remarketing (Google Ads, Facebook e Instagram): busque ter campanhas que impactem as pessoas que já visitaram seu site recentemente e trabalhe com criativos que destaquem as ofertas disponíveis.Google Shopping: se sua plataforma de e-commerce possuir integração com Google Shopping, garanta que ela está ativada e que seus anúncios estão rodando corretamente.#5. Monitore ao longo do diaAo longo de toda Black Friday, monitore os preços de seus concorrentes e, se possível, ajuste suas ofertas para manter-se competitivo e não perder vendas. Se a característica de seu negócio for de gerar vendas recorrentes ou um serviço de assinatura, leve em consideração o LTV (Lifetime Value) de seus clientes, ao invés de basear-se apenas na rentabilidade da primeira venda.Quer renovar seus conhecimentos em marketing digital?As estratégias do marketing digital na Black Friday podem fazer a diferença dentro de um negócio, mas indo além, toda empresa precisa de um plano de ação anual, dentro e fora de datas sazonais.No curso de marketing Digital da Digital House, nossos professores te ensinam a criar ações, estratégias e entender seu público a fundo. Aprenda do básico ao avançado com especialistas de mercado!Leia mais no blog DH:+ SEO para blog: lista de boas práticas para otimizar seu conteúdo+ Brand Personas: o que são e como fazer?+ Estratégia para gerar leads: do básico ao avançadoE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

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! ;)