5 cursos online gratuitos da USP com foco em Python, Big Data e UX

Para aqueles que estão buscando renovar a carreira em TI ou mesmo começar um curso para trabalhar na área, há uma série de opções online – e gratuitas. A Universidade de São Paulo (USP), por exemplo, disponibiliza cursos online com foco em tecnologia da informação (TI), ciência da computação, Big Data e outros temas relacionados.

Entre as opções está o curso de linguagem Phyton, que ensina noções básicas da linguagem de programação para que o usuário desenvolva pequenos programas nessa linguagem. Segundo a instituição, “o objetivo principal é desenvolver o raciocínio aplicado à formulação e resolução de problemas computacionais”. Ao término do aprendizado, o aluno pode cursar a segunda parte do curso voltado à programação em Phyton.

Outro módulo disponível é a introdução ao Big Data, voltado para usuários “que desejam entender de forma fácil o que é Big Data, conhecer algumas tecnologias de Big Data, ter acesso a algumas aplicações de Analytics, Internet das Coisas – IOT e de Big Data”. O usuário também é inserido em um projeto de conclusão do curso, que consiste em um projeto de Big Data elaborado com estratégias e análises de dados.

Os cursos não possuem pré-requisitos – basta apenas completar um cadastro na plataforma Coursera, que também é gratuita -, nem experiência prévia em programação. A única “cobrança” é que o aluno domine conceitos básicos de matemática do ensino fundamental. Além disso, cada módulo leve em média 31 horas para ser completado, porém esse tempo é amplamente dividido em diversas subcategorias.

Clique nos links abaixo para acessar os cursos gratuitos da USP:

Introdução à Ciência da Computação com Python Parte 1

Introdução à Ciência da Computação com Python Parte 2

Introdução ao Teste de Software

Introdução ao Big Data

UX / UI: Fundamentos para o design de interface

Fonte: Computer World

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#PensandoEmDados [2] – Big Data

Como lidar com tamanha quantidade de dados?

Tudo que fazemos gera dado, aonde quer que formos, estaremos gerando e consumindo os mesmos. Somos as fontes dos próprios dados e geramos o volumoso aglomerado de dados chamado de BIG DATA.

Como lidar com tamanha quantidade de dados?

Saber distinguir os dados entre si e como proceder para lidar com o grande volume é uma das maiores tarefas que temos hoje em dia. BIG DATA é o termo que se associa a um amontoado GIGANTE de dados que pode pertencer a um mesmo domínio (uma empresa, uma rede social, um rastreamento de dispositivo, etc) ou a junção de vários domínios.

Com esse mundo “globalizado” dos dados, existem muitos tipos diferentes de dados. Quem trabalha com programação e lida com bancos de dados sabe os diferentes formatos que os dados podem ter como Strings (caracteres), Double, Float (números decimais), Int (números inteiros) boolean (valor booleano entre Verdadeiro ou Falso) e etc.

Por exemplo, um cadastro ou base de dados cadastrais é formado de casos ou registros (que no caso são os clientes) e variáveis. Para cada cliente temos o resultado das variáveis. Por exemplo, o primeiro cliente da base de dados tem o nome Fulano de Tal, o Sexo Masculino, o Estado Civil Solteiro, a Renda R$2.500,00 por mês, etc [Pinheiro, 2011].

O Gartner Group (2001) traz a seguinte definição sobre o assunto:

“Big data são dados com maior variedade que chegam em volumes crescentes e com velocidade cada vez maior.”

Gartner, 2001

Esse conceito já demonstra os V´s que envolvem o conceito. Enquanto essa definição inicial inclui apenas 3 Vs, hoje já se trabalha com pelo menos 5 (apesar que existem equipes e empresas que já apresentam até 10 deles). Os que podemos chamar de principais, além dos já citados Variedade, Volume e Velocidade são:

  • Veracidade
  • Valor
  • Variabilidade
  • Visualização

A veracidade é item crítico, afinal com dados falsos ou não reais teríamos uma inutilidade dos dados. Seu valor está também ligado a isso, dados terão valor quanto maior sua capacidade de agregar eles tiverem. Variabilidade é a capacidade que os dados tem de variar em si mesmo, valioso quando analisamos dados em tempo real. E a visualização é a demonstração desses dados que na maioria das vezes será através de gráficos e painéis (dashboards). [baseado em IMPACT, 2016]

Para lidar com todas as nuances dos dados, alguns aspectos técnicos como Mineração de Dados, o processo de ETL e conceitos de DataWarehouse e Data Mart são importantes aliados.

No próximo post falaremos mais sobre as técnicas de armazenamento e tratamento de dados.

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#PensandoEmDados [1] – Origem dos dados

A série de postagens #PensandoEmDados é uma discussão sobre a importância e de como tem se trabalhado com os dados nos dias atuais

A origem dos dados

Toda informação é gerada através deles, os dados. Dados podem ser definidos como

“observações documentadas ou resultados da medição. A disponibilidade dos dados oferece oportunidades para a obtenção de informações.”

[Pinheiro, 2011].

Ou seja, dados são na verdade a apuração de fatos, itens isolados que, ao se juntar e dar sentido ao mesmo, nos gera informação sobre algum assunto. A tríade formada por Dados, Informação e Conhecimento fornecem a nós seres humanos a compreensão e nos dá utilidade aos dados gerados no dia a dia.

A informação é formada a partir dos dados obtidos de diversas fontes (ou de uma única também), de forma a dar sentido aos dados. A informação então é a compreensão dos dados de maneira que permite melhor entender um assunto. Um exemplo é quando vemos dois números: 1 e 2. Quando os vemos em uma operação matemática, geramos uma informação: 1 + 2 = 3. Logo, os dados dentro de um contexto nos geram INFORMAÇÃO.

Já o CONHECIMENTO vem das várias informações obtidas ao longo de um tempo. Em uma empresa, por exemplo, conforme se obtém dados dos clientes, é gerado um perfil do mesmo (informação) que, ao longo de um tempo, gera conhecimento aos gestores sobre aquela pessoa. E, com a junção das informações de vários clientes, o conhecimento sobre o perfil médio de clientes pode ser gerado e com isso agregar valor ao negócio.

De onde vem os dados?

Existem diversos tipos de dados. Eles podem ser obtidos de diversas formas. Com a pluralidade de fontes e conexões que temos hoje, os dados vem de diversos dispositivos diferentes. Smartphones, computadores, sistemas, sensores e muito mais fontes distintas, tornando cada dado único e gerando o que chamamos de Big Data, um volume grande de dados reunidos.

Os dados são gerados quando digitamos uma busca no Google, ao postar uma nova foto/texto/vídeo nas redes sociais, quando “batemos” ponto eletrônico no trabalho, quando usamos cartão como passagem de transporte coletivo, ao definir rota em aplicativos como Waze ou Google Maps e etc.

Tudo que fazemos gera dado, aonde quer que formos, estaremos gerando e consumindo os mesmos. Somos a fonte dos próprios dados e geramos o volumoso aglomerado de dados chamado de BIG DATA.

No próximo post falaremos melhor do conceito de Big data. Até lá.

O Começo da série #PensandoEmDados

Vamos falar sobre DADOS?

Hoje damos início a uma série de posts e artigos sobre DADOS. Irei postar tanto aqui no blog como em minhas redes sociais. Falaremos sobre dados em todo seu contexto, de sua definição aos formatos, tipos e como são utilizados em nosso mundo atual.

Partindo do principio da ORIGEM dos dados, de suas diversas fontes que hoje dão origem como computadores, smartphones, sensores inteligentes, satélites e até os aplicativos do seu celular e os embarcados no seu carro.

Se você quer acompanhar as postagens, SIGA MEU BLOG, adicione aos seus favoritos. Me siga também nas redes sociais (Instagram, Twitter e Facebook) e vamos juntos nessa. Com a boa repercussão das postagens, poderemos criar também uma série de vídeos nessa temática em meu canal do Youtube. O que você acha? deixe seu comentário abaixo e sugestão de tópicos a serem abordados. Te vejo no futuro.

O Código Bill Gates – a série

Já viu a série Netflix sobre Bill Gates?

Você pode não gostar muito da Microsoft e da forma como ela faz (ou fazia) a gestão de seus recursos e sistemas (o jeito mais capitalista possível). Talvez também nunca tenha ido muito com a “cara” da pessoa Bill Gates, até pelo histórico de como ele “criou” o Windows. Mas, é inegável que ele é uma das mentes mais criativa e brilhante da área de tecnologia.

A série da Netflix conta detalhes da vida e criatividade desse notável da informática, contando sua origem, seu relacionamento pessoal com as irmãs, mãe e esposa, e mostra o home por trás do mito. Alguns fatos que me chamam a atenção é como ele lidou com a “fama” e com todo o patrimônio acumulado. Em 2012, ele simplesmente se deu ao luxo de se “aposentar” como CEO da Microsoft e passou a tocar a vida como um filantropo ao lado de sua esposa na fundação Bill & Melinda Gates.

O fato deles juntos combaterem doenças e misérias pelo mundo mais pobre e isolado torna louvável a forma como ele lida com todos os bilhões acumulados ano a ano. Afinal, muitos outros juntaram fortunas e não necessariamente se importaram em, de alguma maneira, retribuir a comunidade a sua volta.

A série (na verdade minissérie) contém a principio apenas 3 capítulos. Comecei a assistir e indico fortemente tanto para quem é da área de tecnologia como para qualquer pessoa interessada em saber um pouco mais da história desse ícone dos tempos atuais chamado Bill Gates.

A revolução 4.0

A quarta revolução industrial, também chamada de Industria 4.0, é a forma como tratamos a nova forma de se trabalhar com as tecnologias emergentes. Termos como Inteligência Artificial e Robótica não são novos, mas é fato que juntando isso a Internet das Coisas, veículos autônomos, o uso da tecnologia ligado a saúde e meio ambiente, tornaram o contexto totalmente novo.

A indústria sempre ditou a tendência da sociedade, onde as ofertas buscavam atender as demandas crescentes na medida em que surgiam. Hoje, porém, tem sido cada vez mais difícil acompanhar a demanda de uma sociedade mais inquieta e que se transforma a cada 2 anos em média. O que antes demorava décadas ou pelo menos anos para se transformar, hoje em questão de meses já deixou de ser útil.

Com a nova “revolução das máquinas“, precisaremos de pessoas cada vez mais capacitadas, pois as necessidades aumentarão e mudarão. O que antes era prioridade, com trabalho braçal e grande esforço físico, passará aos poucos a ser mais intelectual, onde as máquinas farão o trabalho pesado e os humanos terão apenas que aprender a controlar e fazer a gestão do processo.

Com isso, a tendência é de que a cada dia surjam novos postos de trabalho, enquanto alguns outros devem sumir. Cursos universitários irão desaparecer, outros se transformarão, e no final teremos uma verdadeira revolução SOCIAL.

Você está preparado? Sua profissão está de alguma maneira se ajustando para essa nova realidade? Se não tiver certeza, aconselho a buscar por atualizações e sempre se motivar a experimentar o NOVO.

Marcos Pontes remaneja R$ 82 milhões para CNPq

O ministro da Ciência, Tecnologia, Inovação e Comunicação (MCTIC) Marcos Pontes disse ter destinado mais R$ 82 milhões para pagamento de bolsas de pesquisa do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). Desde o ano passado, a pasta está com seu orçamento comprometido, com capacidade de pagar bolsas somente até setembro. Com esse montante, Pontes disse que pode garantir mais um mês de fomento.

O total é relativo ao pagamento de setembro, o que será feito somente em outubro. Com isso, o ministro busca ganhar tempo para conseguir os outros R$ 250 milhões para pagar bolsistas até o final do ano.

O problema da falta de verba já era sabido desde o ano passado, quando foi aprovado o orçamento destinado ao CNPq. Em novembro de 2018, Marcelo Morales, representante da instituição, informou que só tinha R$ 1 bilhão para os pagamentos, sendo que havia necessidade de mais R$ 300 milhões. Na época, o CNPq contava até com menos projetos aprovados — somente 72 mil.

Apesar do aumento no número de pesquisadores, a pasta vem sentindo cortes de verbas desde 2013, segundo Pontes. O objetivo é tentar, para o orçamento do ano que vem, recuperar o patamar de R$ 6 bilhões, faixa que o ministério tinha em 2010.

Fonte: Canaltech