Categorias
Formação

5 ferramentas valiosas para Data Scientists

No panorama de eterna evolução da Data Science, os profissionais apoiam-se em ferramentas poderosas para extrair insights importantes e tomar decisões baseadas em dados. Existem mais, mas hoje vamos explorar 5 ferramentas valiosas que permitem aos data scientists agilizar os seus workflows, analizar datasets complexos, e desbloquear o potencial das soluções centradas em dados. Desde o data wrangling a machine learning, estas ferramentas oferecem capacidades essenciais para os data scientists na sua busca de conhecimento acionável.

Python e o seu ecossistema

Python, com o seu ecossistema extenso de bibliotecas e frameworks, já se tornou a linguagem “oficial” da data science. Os data scientists beneficiam imenso da sua versatilidade, rica funcionalidade e robusta comunidade de apoio. Bibliotecas como NumPy e Pandas oferecem manipulação e análise de dados eficientes, enquanto Scikit-learn e TensorFlow permitem tarefas avançadas de machine learning e deep learning. A flexibilidade de Python e o seu vasto ecossistema fazem desta uma ferramenta essencial no “cinto de ferramentas” de qualquer data scientist.

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook oferece um ambiente colaborativo para que os data scientists possam explorar, analisar e documentar o seu trabalho. Com o seu suporte para múltiplas linguagens de programação, Jupyter permite uma integração perfeita de código, visualizações e texto explicativo num único documento. Os data scientists podem experimentar com dados, construir modelos e partilhar as suas descobertas, fazendo assim desta uma valiosa ferramenta para a reprodutibilidade e colaboração em projetos de data science.

Apache Spark

Apache Spark é um poderoso framework de código aberto (open-source) para processamento de big data e computação distribuída. Inclui um motor de análise unificado e suporta várias linguagens de programação, o que o torna ideal para o processamento de datasets de grande escala. As capacidades de processamento in-memory do Apache Spark permitem aos data scientists fazer transformações complexas de dados, recolher dados de análise avançados e construir modelos de machine learning em escala, acelerando assim os insights baseados em dados.

Tableau

Tableau é uma ferramenta de visualização bastante conhecida, que permite aos data scientists apresentar as suas descobertas de uma forma visualmente convincente e apelativa. Com o seu interface intuitivo e funcionalidade de drag-and-drop, o Tableau permite a criação de dashboards, gráficos e relatórios interativos. Os profissionais de data science podem assim comunicar insights particularmente complexos de forma eficiente, descobrir padrões e partilhar visualizações com stakeholders, facilitando a tomada de decisões baseada em dados em toda a organização.

Apache Kafka

Apache Kafka é uma plataforma de processamento de streaming que permite integração, ingestão e processamento em tempo real. Os data scientists podem tomar partido da sua arquitetura escalável e tolerante a falhas para poder trabalhar data streams de grande volume e em tempo real. Este framework facilita um data flow contínuo entre sistemas e aplicações diferentes, suportando casos como análise em tempo real, arquiteturas baseadas em eventos e pipelines de dados, capacitando os data scientists para trabalhar com dados oportunos e relevantes.

Fonte: https://www.simplilearn.com

À medida que a Data Science continua a impulsionar a inovação e transformação em várias indústrias, ter na sua posse as ferramentas certas é crucial para que os data scientists possam maximizar o seu potencial. Python e o seu ecossistema, Jupyter Notebook, Apache Spark, Tableau, and Apache Kafka oferecem uma fundação bastante sólida para que estes data scientists possam enfrentar e ultrapassar complexos desafios, extrair insights acionáveis e entregar resultados impactantes. Ao extrair o poder destas ferramentas valiosas, os data scientists poderão desbloquear todo o potencial dos dados, e tomar decisões informadas neste mundo orientado a dados em que vivemos.

PS: Na Olisipo, sabemos que é fundamental capacitar e especializar profissionais nesta tendência emergente para beneficiar das suas maiores potencialidades, assim como conquistar mais competitividade. Com foco nas ferramentas Microsoft Azure, os cursos Olisipo estendem-se desde os conceitos fundamentais de dados às soluções para a sua análise, integrando também a tecnologia Cloud no processo.

Outros artigos:

Categorias
Inovação Inteligência Artificial

Programar em IA: Escolher as melhores linguagens & ferramentas

A Inteligência Artificial (IA) tem vindo a revolucionar várias indústrias, da saúde à banca, e programar tem um papel importantíssimo na implementação de aplicações IA. Quer sejas um novato ou um developer experenciado, à procura de explorar o mundo da IA, escolher as linguagens de programação e ferramentas corretas é essencial. Em baixo, vamos identificar as linguagens de programação mais populares para o desenvolvimento de IA, as suas características principais, e outras considerações importantes.

 Python

Python

Python é geralmente considerada uma das linguagens mais populares para programação IA. A sua simplicidade, facilidade de leitura e bibliotecas extensas fazem dela uma ótima escolha. Python oferece frameworks poderosos como TensorFlow e PyTorch, que simplificam o desenvolvimento e a implementação do modelo IA. Para além disso, bibliotecas como NumPy e Pandas providenciam dados de manipulação e capacidades de análise extremamente eficientes, que são essenciais para tarefas IA.

Melhores linguagens IA - R

R

R é outra linguagem normalmente usada em IA, particularmente em modelos estatísticos e análise de dados. Oferece uma vasta coleção de pacotes desenhados especificamente para tarefas de machine learning e data science. A sintaxe da linguagem R é intuitiva e permite uma fácil exploração e visualização dos dados, tornando-se assim bastante adequada para modelos estatísticos e análise preditiva.

Java

Java

Java é uma linguagem versátil usada num variado leque de aplicações, incluindo o desenvolvimento IA. Embora não seja uma das primeiras escolhas para IA devido à sua verbosidade, a linguagem Java oferece robustez, independência de plataforma e escalabilidade, sendo uma boa opção para sistemas IA de grande escala. As bibliotecas de Java como Deeplearning4j e DL4J incluem ferramentas para deep learning e redes neurais artificiais.

Melhores linguagens IA - C++

C++

C++ é uma linguagem poderosa e eficiente, bastante usada em IA, especialmente para aplicações pesadas a nível de desempenho. O seu controlo e a sua rapidez de baixo nível tornam-na ideal para a implementação de algoritmos e optimização de código. As bibliotecas mais populares como OpenCV e CUDA aproveitam o melhor da linguagem C++ aplicada à visão computacional e programação GPU, respetivamente.

Matlab

MATLAB

MATLAB é uma linguagem de programação comumente usada nos campos científico e de engenharia, incluindo IA. Oferece um rico conjunto de funções e toolboxes embutidas para análise de dados, visualização de dados e machine learning. As capacidades matemáticas avançadas da linguagem MATLAB tornam-na particularmente útil para o desenvolvimento de algoritmos e protótipos.

Outras considerações

Para além das linguagens de programação, existem outros fatores a ter em consideração no desenvolvimento IA:

Frameworks:

Considera utilizar frameworks AI populares como TensorFlow, PyTorch, ou scikit-learn, que oferecem funções pré-feitas e APIs para um eficiente desenvolvimento de modelos IA.

Preparação de dados

A limpeza e o pré-processamento são passos cruciais em IA. As bibliotecas como Pandas e scikit-learn dispõem de ferramentas para a manipulação de dados, feature engineering e normalização de dados.

Seleção de algoritmos

É importante compreender os diferentes algoritmos de IA, tal como as redes neurais artificiais, árvores de decisão e máquina de vetores de suporte, para conseguir escolher o approach mais sustentável para o teu problema específico.

Desenvolvimento colaborativo

Tira partido de sistemas de controlo de versão como o git e de plataformas colaborativas como o GitHub para facilitar a colaboração em equipa e a gestão de código.

Melhores linguagens de IA - Ferramentas: git & GitGub
git & GitGub

Em conclusão, a programação está no núcleo do desenvolvimento em IA e escolher a linguagem e ferramenta certas é essencial para o sucesso. Python, R, Java, C++ e MATLAB são linguagens populares, utilizadas para diferentes domínios em IA.

Paralelamente, frameworks, técnicas de preparação de dados, seleção de algoritmos e ferramentas de colaboração têm um papel fulcral na construção de sistemas de IA eficientes. Ao tirar partido das linguagens e ferramentas mais apropriadas, os developers conseguem desbloquear o imenso potencial da IA e criar soluções inovadoras em virtualmente qualquer indústria.

Categorias
Cibersegurança Inovação

Edge Computing: Vantagens e desafios

Até há relativamente pouco tempo não sentíamos a necessidade de nos questionar: de quanta potência informática precisamos no edge computing? Quando as redes não precisavam de ser inteligentes, esta questão nem era particularmente relevante. Tudo isto mudou, uma vez que agora é possível mover quantidades consideráveis de poder informático diretamente para a borda da rede.

Fonte: https://innovationatwork.ieee.org/

As vantagens

Tal como acontece no mundo físico, quando os dados percorrem distâncias mais curtas, o tempo de resposta diminui. Quando as funções de computação, armazenamento e rede são fornecidas na extremidade da rede, isto resulta em latências mais baixas para aplicações e utilizadores.

Latência reduzida

O edge computing inclui o processamento e análise de dados mais perto da fonte onde estes foram gerados, tal como dispositivos IoT, em vez de enviar esses mesmos dados para uma nuvem centralizada para análise. Este approach reduz a latência e aumenta a velocidade de processamento de informação, essencial para aplicações que requerem respostas em tempo real, como veículos autónomos, automação industrial, e cidades inteligentes (smart cities).

Maior segurança na cloud

A segurança do armazenamento de dados baseada em cloud tem avançado dramaticamente em anos recentes, e continuará a melhorar. Para além disso, o edge computing significa que menos dados estão centralizados no armazenamento da cloud. Ao processar e armazenar alguns dos dados numa rede edge, a situação de ter “todos os ovos no mesmo cesto” é minimizada — a edge filtra dados que sejam redundantes, estranhos ou desnecessários. Apenas a informação mais crítica e importante é enviada para a cloud.

Redução de largura de banda

Tal como o edge computing ajuda a reduzir a latência, também consegue reduzir a largura de banda. Como estamos a processar, analisar e armazenar localmente mais informação, é menor a informação que estamos a enviar para a cloud. Esta redução em flow de dados (data flow) minimiza custos para o utilizador, visto que uma menor largura de banda significa upgrades menos frequentes ao armazenamento da cloud.

Envolvimento de machine learning & AI

O edge computing está a despoletar também o desenvolvimento de novas tecnologias como a edge AI (de Inteligência Artificial) e edge analytics. A edge AI envolve lançar modelos de machine learning em dispositivos edge, permitindo processamento de dados e tomada de decisão em tempo real, imprescindíveis para aplicações como veículos autónomos e drones, onde o processamento de informação tem de ser feito rápida e corretamente.

A edge analytics inclui o processamento de dados na borda da rede para gerar insights em tempo real, que podem ser usados para melhorar a eficiência operacional, e reduzir o tempo de paragem. Este approach é essencial para aplicações de manutenção preventiva, onde uma rápida detecção de potenciais falhas pode prevenir custos elevados de paragem e danos em equipamentos

Os desafios

No entanto, apesar de ser altamente promissor, este modelo apresenta ao mesmo tempo alguns problemas que não podem ser ignorados quando se trata de computação de ponta. Em certos cenários, continua ainda a fazer sentido optar por uma arquitetura de rede convencional:

Poder de processamento e capacidade de armazenamento limitados

Os dispositivos edge têm normalmente um poder de processamento e capacidade de armazenamento algo limitados, em comparação com centro de dados centralizados. Isto pode resultar em performance reduzida e tempos de resposta mais lentos para certas aplicações.

Questões de segurança

Assim como existem benefícios de segurança a nível da cloud, existem desafios de segurança a nível local. Os dispositivos edge encontram-se normalmente em espaços públicos ou localizações remotas, fazendo com que se tornem vulneráveis a ataques físicos ou cibernéticos. Assegurar a segurança destes dispositivos e os dados por eles recolhidos pode ser desafiante, especialmente se não estão bem protegidos.

Falta de estandardização

Neste momento, nao existe um approach estandardizado ao edge computing, o que significa que diferentes dispositivos e sistemas podem não conseguir comunicar uns com os outros. Isto pode levar a problema de compatibilidade e limitar a capacidade das organizações de aproveitar os benefícios do edge computing.

Criação de redundância

Num modelo de edge computing, um grande cluster central é trocado por muitas máquinas locais. Uma máquina de arestas substitui uma instância do aglomerado central. Porém, o modelo vai criando com frequência novas redundâncias que aumentam os custos – por exemplo, quando toca ao armazenamento, em vez de criar uma cópia central de cada ficheiro, uma rede edge pode manter uma cópia independente em cada nó de edge. No caso de pequenas redes edge, todas estas cópias adicionais podem criar redundância. Assim, com mais 100 nós de edge, é provável que o armazenamento seja cerca de 100 vezes mais caro. Isto pode ser limitado pelo armazenamento de dados apenas nos nós que são ativamente utilizados pelos utilizadores individuais – mas o problema da duplicação ainda não desaparece completamente. A certa altura, o custo disto começa a ter impacto no custo total.

Questões legais e de compliance

Em alguns países, o imposto sobre as vendas é cobrado sobre as compras online, noutros não. Além disso, nos EUA, por exemplo, existem regulamentos fiscais estatais individuais. Em muitos casos, os impostos aplicáveis dependem da localização física do hardware sobre o qual o processamento de dados é efetuado. A informática de ponta pode aumentar a confusão sobre quais as leis aplicáveis. Os impostos são uma questão complexa que as partes interessadas devem abordar antes de decidir utilizar a computação de ponta.

Proteção de dados

Tanto a localização dos utilizadores como a localização dos dados estão sujeitas às leis de proteção de dados. Alguns países são abrangidos pelo âmbito do GDPR, outros por outras estruturas. Existem também regulamentos como a HIPAA, que lidam especificamente com gestão de dados de dispositivos médicos. Para as empresas, isto significa que terão de analisar quais as leis e regulamentos que se aplicam aos respetivos nós de edge – e descobrir como assegurar o cumprimento dos mesmos. Isto é especialmente verdade quando os utilizadores e servidores estão localizados em diferentes países. Uma solução mais simples seria operar todos os nós de edge numa só jurisdição.

Em conclusão, a crescente relevância do edge computing está a revolucionar a maneira como pensamos sobre computação e processamento de dados. Resta analisar as vantagens e desvantagens, e perceber se esta é uma tecnologia relevante e benéfica para o nosso caso em particular.

Categorias
Cibersegurança Formação Inovação

Será assim tão importante a transformação digital?

Short answer: sim. A transformação digital tem-se tornado numa absoluta necessidade para as empresas e negócios, para que se mantenham competitivos no mundo acelerado e em constante atualização em que vivemos. Esta transformação envolve utilizar a tecnologia para transformar processos de negócio, as experiências dos utilizadores e clientes, e ainda os modelos de negócio. Ao abraçar a transformação digital, as empresas podem ganhar vantagens competitivas, melhorar a sua eficiência, e providenciar um serviço melhor e mais personalizado.

A transformação digital é, sem dúvida, uma oportunidade para voltar a ver com outros olhos, reavaliar e aperfeiçoar o que uma empresa já oferece: como são realizados os processos de negócio, se e como o serviço é personalizado de forma coerente em todos os canais de interação, se e como as operações se podem tornar mais eficientes através da optimização e da automação de certos processos. Este processo de transformação digital permite que as empresas expandam a sua presença e alcancem novos públicos, por meio de modelos de negócio baseados em plataformas digitais.

Fases da transformação digital

Existem 6 fases da transformação digital, que as empresas devem seguir para transformar corretamente as suas operações:

1. Business as Usual

Nesta fase, as empresas ainda usam métodos mais tradicionais de operação e que ainda não adotaram tecnologias digitais. O foco é em manter o status quo em vez da inovação.

2. Present and Active

Na segunda fase, começam a adotar-se tecnologias digitais numa escala ainda reduzida. As empresas podem usar ferramentas digitais como as redes sociais ou a computação em cloud para melhorar a operação, mas o foco é ainda em manter o modelo de negócio.

3. Formalized

Nesta próxima fase, há a formalização dos esforços de transformação digital. As empresas poderão nesta altura criar uma estratégia digital, e alocar recursos a iniciativas digitais.

4. Strategic

Aqui, a transformação digital torna-se a prioridade estratégica do negócio. Iniciativas digitais são integradas na estratégia geral do negócio, e o foco é agora na inovação e crescimento.

5. Converged

Neste momento, a transformação digital está completamente integrada no negócio. A organização sofreu um “shift” cultural bastante grande, e as tecnologias digitais são agora usadas para suportar a inovação, a implementação de melhores experiências para os utilizadores, e para criar novos modelos de negócio.

6. Innovative and Adaptive

Na fase final, a organização está continuamente a adaptar-se a novas tecnologias, e constantemente a inovar. A transformação digital já não é uma iniciativa independente: já se embrenhou totalmente na cultura da empresa.

6 stages of digital transformation / as 6 fases da transformação digital
Fonte: www.aihr.com/

O setor de IT representa uma parte crucial na transformação digital nas empresas. Os profissionais de IT são por norma os responsáveis por selecionar e implementar as ferramentas e tecnologias que vão levar a esta transformação. Terão também de se certificar que a organização tem as infraestruturas necessárias para suportar as iniciativas digitais que se planeia fazer, e que a informação está guardada e gerida de forma eficiente.

Ferramentas ao auxílio da transformação digital

Existem inúmeras ferramentas e categorias de ferramentas que podem ser utilizadas no processo de transformação digital:

  1. Plataformas de computação em nuvem como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, & Google Cloud Platform (GCP) permitem às organizações armazenar, processar e analisar grandes quantidades de informação sem a necessidade de investir em hardware dispendioso;
  2. Plataformas de low-code como Appian, OutSystems, e Mendix permitem às organizações construir rapidamente aplicações customizadas às suas necessidades, sem precisar de conhecimentos avançados de programação;
  3. Softwares de Customer Relationship Management (CRM) como Salesforce e HubSpot providenciam um sistema centralizado para gerir informação e interações com clientes;
  4. Ferramentas de Business Intelligence (BI) e Analytics como Tableau, Power BI, e QlikView permitem às organizações analisar e visualizar informação em tempo real, ganhando “insights” importantes sobre a performance do negócio;
  5. Programas de Robotic Process Automation (RPA) como o Microsoft Power Automate, UiPath ou Automation Anywhere ajudam a automatizar tarefas rotineiras e repetitivas, libertando tempo aos profissionais, para que se possam focar em tarefas mais importantes;
  6. Ferramentas de Cibersegurança como firewalls, softwares antivírus, e sistemas de detecção de intrusos ajudam as organizações a proteger os seus assets digitais e prevenir ataques cibernéticos.

Em conclusão, a transformação digital é uma oportunidade para as empresas de criar novos e melhorados modelos de negócio e aproveitar novas oportunidades de mercado. No entanto, há que ter em conta que isso requer um planeamento atento, um investimento em tecnologia e talentos, acompanhamento próximo da execução, e a capacidade de gerir eventuais riscos e desafios que surjam ao longo do caminho.

Categorias
Inovação RH

A Inteligência Artificial como um aliado no recrutamento de TI

A inteligência artificial tem vindo a transformar o approach das empresas relativamente a muita coisa nos últimos meses (e anos), e o recrutamento em TI não fica de fora. Com uma crescente procura por profissionais de IT altamente qualificados, os recrutadores de TI sentem igualmente uma crescente pressão para encontrar e atrair profissionais de topo de forma rápida e eficiente. Felizmente, a IA pode ajudar a agilizar vários aspetos do processo de recrutamento, permitindo assim aos recrutadores focar-se na construção e manutenção de relações com os candidatos, e em tomar as melhores decisões estratégicas de recrutamento.

Inteligência Artificial Recrutamento IT - Os potenciais usos da IA podem ser aplicados a virtualmente qualquer fase do processo de recrutamento
Na imagem, podemos ver o potencial da IA em todas as fases do recrutamento. Fonte: aihr.com

“Work smarter, not harder”

Um dos maiores benefícios da Inteligência Artificial quando aplicada ao recrutamento, é a capacidade de automatizar tarefas demoradas, tal como a triagem de CVs, e o “match” entre candidatos e as vagas corretas. Em vez de navegar manualmente por centenas de currículos, as ferramentas de recrutamento que utilizam IA podem ajudar a analisar esses currículos e descrições de funções para identificar os candidatos mais qualificados para determinada vaga. Isto pode poupar uma quantidade significativa de tempo ao recrutador, permitindo-lhe mais dedicação a outras tarefas mais importantes e que requeiram mais atenção.

Alguns exemplos de ferramentas de triagem de candidatos são Pomato, Ceipal ou Textkernel. Estas ferramentas usam NLP (Natural Language Processing), deep learning, e machine learning para fazer uma triagem de currículos.

Enriquecer relações com candidatos

Outro benefício da Inteligência Artificial na optimização da vida do recrutador, é melhorar a experiência da relação com os candidatos. Certas ferramentas de chat que utilizam IA podem ser usadas para comunicar certas informações simples como updates no processo de recrutamento, permitindo que os candidatos estejam sempre informados e que se sintam menos “abandonados” no processo. Os chatbots podem também ajudar no agendamento de calls e entrevistas, no processo de follow-up com candidatos, que leva a uma experiência mais positiva no geral.

Calendly e X.AI são duas ferramentas que ajudam na seleção dos melhores slots horários para um agendamento de entrevistas mais eficiente.

Mya, Olivia, e Jobpal são 3 exemplos de chatbots que utilizam NLP (Natural Language Processing) e machine learning. Estes chatbots conseguem iniciar conversas com candidatos e executar uma pré-seleção. Estes bots são até capazes de, existindo já uma base de dados de apoio, iniciar uma cadeia de conversação com candidatos passivos para saber o seu potencial interesse numa vaga. Candidatos que estejam interessados podem também fazer uma pré-entrevista, respondendo a questões básicas ou avançadas, pré-definidas.

Tomada de decisões informadas

Para além de melhorar a relação e interação com candidatos, a Inteligência Artificial pode também ajudar os recrutadores a tomar decisões mais informadas. Ao analisar a informação de determinado candidato, as ferramentas de recrutamento de Inteligência Artificial podem ajudar a identificar padrões e tendências que poderão não ser imediatamente óbvios ao recrutador humano. Por exemplo, estas ferramentas podem ajudar a identificar candidatos mais propícios a ficar com um cliente a longo prazo, ou que se encaixem melhor a nível cultural. Isto leva a que se tomem decisões de recrutamento mais estratégicas e que a longo prazo se baixem taxas de turnover.

Um exemplo de uma ferramenta IA que ajuda a tomar decisões informadas é a HireVue. Esta ferramenta usa IA para analisar vídeos de entrevistas, incluindo expressões faciais, linguagem corporal e escolha de palavras para chegar a conclusões sobre as soft skills, personalidade e encaixe cultural de um candidato. A ferramenta faz também uso de NLP (Natural Language Processing) para analisar as respostas do candidato e criar um sumário das suas skills e qualificações. Isto ajuda a que o recrutador tome decisões baseadas em dados específicos, especialmente no caso de haver candidatos com perfis semelhantes e a escolha não seja óbvia.

Recrutamento mais proativo

A inteligência Artificial pode ainda ajudar os recrutadores de TI a serem mais proativos na sua procura por candidatos. Ao analisar atividade online e perfis de redes sociais, as ferramentas de recrutamento baseadas em IA podem ajudar a identificar mais rapidamente potenciais candidatos que não estejam ativamente à procura de novos desafios, mas que encaixem particularmente bem numa determinada vaga. Isto permite aos recrutadores chegar mais facilmente a candidatos que provavelmente não se teriam sequer candidatado à posição, o que aumenta também a lista de candidatos, e consequentemente, a probabilidade de encontrar a pessoa certa para aquela função.

A Fetcher, tal como o nome indica, “vai buscar” potenciais candidatos. É uma ferramenta que pesquisa e identifica candidatos através de “matches” de palavras-chave. Com algum tempo, a Inteligência Artificial aprende as preferências de uma empresa e melhora cada vez mais as suas capacidades de identificar o candidato certo.

“AI recruiting software will even learn what messaging used by the recruiter yielded the highest response with candidates. It will then automate these behaviors allowing recruiters to spend time on what matters most, relationships and revenue.”

-Leoforce blog

No geral, a Inteligência artificial demonstra um enorme potencial de vir a revolucionar a forma como os recrutadores de IT vêm e organizam o seu trabalho diariamente. Ao automatizar tarefas que consomem uma grande parte do seu tempo, ao melhorar a relação com candidatos, ao ajudar os recrutadores a tomar decisões mais informadas, a IA pode certamente ajudar os recrutadores de TI a encontrar e atrair talento altamente qualificado rápida e eficientemente. A procura por profissionais de TI não mostra sinais de abrandar, e a utilização deste tipo de ferramentas brevemente será uma realidade que poucos recrutadores poderão ignorar.

Categorias
Equipa RH

Meet The Team

Desde o primeiro dia, os colaboradores da Olisipo sabem que podem contar com uma equipa que os ajuda a encontrar o seu caminho, a identificar com a cultura da empresa e a transportar as suas carreiras até ao próximo nível.

Neste artigo agregamos todos os vídeos de apresentação da equipa de gestão da Olisipo. Damos a cara, com orgulho, por uma cultura empresarial que acredita na proximidade; confiança e felicidade das nossas pessoas.

Em constante atualização…

Categorias
Cursos Formação Inovação

As 7 funções em TI mais procuradas para 2023

A indústria da tecnologia tem sido algo polémica nos últimos meses, mas mesmo assim não há como negar o seu crescimento abismal e importância, e que todos os dias surgem novas necessidades, novas funções e oportunidades. É importante saber as diferenças entre as várias funções quando consideramos uma mudança (ou início) de carreira, para melhorar as hipóteses de conseguir aquela vaga de sonho. Neste artigo, ajudamos-te a identificar e clarificar 7 das vagas mais procuradas em IT.

1. Data Scientist

Os data scientists são uma nova geração de peritos em dados analíticos que têm competências técnicas para resolver problemas complexos – e a curiosidade para explorar que problemas precisam de ser resolvidos.

São parte matemáticos, parte informáticos e parte observadores de tendências (e parte feiticeiros, achamos nós). E, porque se encontram tanto no mundo dos negócios como no das TI, são muito procurados e bem pagos.

São também um sinal dos tempos. Os data scientists não estavam em muitos radares há uma década atrás, mas a sua súbita popularidade reflete a forma como as empresas agora pensam sobre big data. Essa enorme quantidade de informação não estruturada já não pode ser ignorada. É uma mina de ouro virtual que ajuda a aumentar as receitas – desde que haja alguém que investigue e encontre ideias comerciais que ninguém pensou em procurar anteriormente. É aqui que entra o Data Scientist.

Principais responsabilidades

  • Recolher grandes quantidades de dados desordenados e transformá-los num formato mais utilizável;
  • Comunicar e colaborar tanto com as TI como com os clientes;
  • Procura de ordem e padrões nos dados, bem como detectar tendências que possam ajudar ao resultado final de um negócio;
  • Trabalhar com uma variedade de linguagens de programação, incluindo SAS, R e Python;
  • Ter uma compreensão sólida de estatísticas, incluindo testes estatísticos e distribuições;
  • Manter-se a par das técnicas de análises tais como machine learning, aprendizagem profunda e análises (dados analíticos) de texto;
  • Resolver problemas relacionados com o negócio usando técnicas orientadas por dados.

Principais skills

  • Programação
  • Deep learning
  • Machine learning
  • Comunicação
  • Identificação de oportunidades
  • Processamento de grandes conjuntos de dados

2. Engenheiro de Software

Neste mundo digital a que todos pertencemos de uma maneira ou outra, a capacidade de interagir com computadores é essencial. Por isso, é normal que muitas novas vagas que surgem vão depender de programação, à medida que os produtos e serviços se tornam eles mesmos digitais. Os engenheiros de software são peritos no que diz respeito a linguagens de programação e respetivos sistemas. Como resultado, produzem produtos personalizados para diferentes clientes. O objetivo é gerar a base sólida de um programa com os seus conhecimentos de engenharia antes de o projeto avançar.

De acordo com tendências recentes, espera-se que o crescimento em oportunidades para engenheiros de software se mantenha acima dos 20%.

Principais responsabilidades

Há dois papéis principais na engenharia de software:

  • engenheiro de software de aplicação: cria novo software ou adapta produtos existentes para negócios e outras empresas. Faz isto através da análise das necessidades dos seus clientes. Por vezes, como engenheiro de aplicação, é responsável pela instalação e manutenção de uma aplicação ao longo da sua vida útil.
  • engenheiro de software de sistemas: desenvolve programas para os sistemas informáticos de uma empresa. Por outras palavras, cria operações lógicas para ajudar os dispositivos a trabalhar conjuntamente. Por exemplo, constrói interfaces de programação de aplicações (APIs) que ligam duas máquinas ou programas diferentes. Em geral, os engenheiros de sistemas desenvolvem itens que mantêm a velocidade, a produtividade e a segurança.

Principais skills

  • Atenção ao detalhe
  • Excelente comunicação
  • Desenvolvimento de Software
  • Programação e código  
  • Pensamento lógico e de resolução de problemas
  • Object Oriented Design (OOD) utilizando equipamento de software
  • Compreensão de softwares complexos como Photoshop e outros
  • Capacidade de corrigir erros nos programas
  • Capacidade de trabalhar sob pressão e cumprir deadlines
  • Dentro das ferramentas mais populares, encontram-se: Git, C#, JavaScript, TypeScript, Docker, .Net, React.js, Node.js e SQL.

3. Data Security Analyst

Nos últimos anos, não temos parado de ouvir que grandes empresas em todos os ramos de atividade têm sido alvo de agressivos ataques informáticos. Daí que não seja surpresa para ninguém a crescente procura por profissionais nesta área.

O Cyber Security Analyst, ou Analista de Segurança Cibernética, protege o sistema e as redes de uma organização contra ameaças de hackers. Este profissional também é responsável por desenvolver protocolos que são usados para responder a ataques e fazer com que estes sejam travados antes de serem causados danos. Assim sendo, este analista é um dos profissionais da área da segurança da informação que protege a infraestrutura organizacional, incluindo-se, aqui, redes de computador e dispositivos de hardware.

Falamos, portanto, de um especialista em segurança de rede e infraestrutura de Tecnologias da Informação. É um verdadeiro conhecedor de ataques cibernéticos, assim como é um especialista em malware e no comportamento de hackers. Este conhecimento permite-lhe antecipar e prevenir ataques cibernéticos, o que é essencial para que uma organização permaneça segura. 

Principais responsabilidades

O Cyber Security Analyst tem como principal função proteger o hardware, software, as redes e principalmente a informação da organização. Assim, tem de conhecer a fundo a infraestrutura de TI da empresa para poder mantê-la sempre sob monitorização e prever possíveis ataques que possam trazer danos para a organização. Perceber os pontos fracos é indispensável para aumentar a segurança do sistema digital da organização. Assim, uma das suas tarefas é melhorar a segurança da rede organizacional para que as informações confidenciais da empresa estejam sempre seguras.

Principais skills

  • Conhecimentos de segurança em várias plataformas
  • Experiência relevante em computação forense (computer forensics)
  • Experiência a trabalhar com dados em operações diárias
  • Forte compreensão de skills de hacking, incluindo conhecimentos de matemática
  • Conhecimento de implementação de computação em nuvem.

4. Web Developer

Nos últimos anos, a carreira de Web Developer (Programador Web) tornou-se uma escolha muito atraente, no entanto, há muito que se desconhece sobre esta profissão. O Web Developer trabalha com código. O seu objetivo é desenvolver e manter produtos digitais como websites e aplicações que respondam às necessidades do utilizador de forma eficaz e de forma a criar a melhor experiência. O Web Developer combina os aspetos técnicos dos produtos digitais, com os aspetos estéticos.

Principais responsabilidades

De forma geral, o web developer trabalha em equipa com outros developers e por norma decide especializar-se em projetos de front ou back-end.

  • O front-end developer trabalha a parte visível dos projetos. Quando abrimos um website estamos a ver o seu trabalho. É o front-end developer que decide a estética de cada página, onde é que cada elemento vai encaixar e como é que estes elementos interagem entre si. Trabalha com linguagens de marcação – HTML e CSS; e linguagens de programação como Javascript. O front-end developer tem de ter conhecimentos digitais e tem de saber combiná-los com conhecimentos de Design.
  • O back-end developer trabalha os aspetos não visíveis dos projetos. É ele que se assegura que um website funciona como é suposto, que somos direcionados para o local correto quando clicamos nos diferentes elementos das páginas, etc. O back-end developer certifica-se que existe a melhor experiência possível para o utilizador.

Principais skills

  • Skills analíticas
  • JavaScript
  • Back-end
  • HTML/CSS
  • Skills administrativas
  • Design responsivo
  • Testing e debugging

5. User Experience (UX) Designer

User experience – ou experiência do utilizador – foi um termo usado pela primeira vez na década de 90, por Don Dorman. É recorrentemente usado para falar dos meios digitais e tecnologia, mas até nas situações mais simples do nosso dia-a-dia estamos perante user experience. A experiência do utilizador abrange todos os aspetos de interação entre o utilizador e uma empresa, os seus serviços e os seus produtos.

O crescimento da internet e das redes sociais pendeu a balança do poder para o lado dos consumidores. As empresas responderam a esta mudança no paradigma ao criar cada vez mais experiências positivas para os consumidores ao longo do processo de compra. Assim que não é surpresa para ninguém que esteja previsto um crescimento anual de pelo menos 3% na procura de UX designers.

Principais responsabilidades

  • Realizar pesquisas qualitativas e quantitativas para identificar e compreender o público-alvo, os seus problemas e os aspetos que valorizam
  • Projetar protótipos, wireframes e fluxogramas, relatórios de avaliação e outros produtos
  • Estudar as características do produto para entender o seu impacto na experiência do utilizador
  • Definir perfis de proto-personas ou buyer personas
  • Criar documentação para planear o projeto de forma eficiente
  • Trabalhar com a equipa de desenvolvimento para comunicar, co-criar e testar ideias e conceitos de design
  • Realizar testes de usabilidade e auditoria
  • Coordenar provas de conceito, interação, funcionalidade e usabilidade
  • Monitorizar as tendências da indústria e analisar a concorrência
  • Trabalhar com designers de IU para ver como implementar os designs

Principais skills

6. Project Management

De acordo com este estudo acerca do crescimento de tipos de funções, a procura de project management com sucesso (e consequentemente project managers com experiência) vai continuar a crescer, estimando-se aproximadamente 22 milhões de vagas para funções de  project management em 2027 e além.

Não é uma coincidência, considerando que as empresas estão à procura de apresentar produtos e serviços cada vez mais radicais e “fora da caixa”, e por isso mesmo compreendam que para isso precisam de project managers capazes de executar os seus planos. Para além disso, o project management tem-se tornado tão essencial devido à necessidade de alinhamento e visibilidade cada vez maior por parte das empresas.

Principais responsabilidades

Tipicamente, os project managers têm o papel principal de planear, executar, monitorizar e fechar projetos. Por outras palavras, estão à frente do projeto de uma ponta à outra, e responsáveis pelo seu sucesso ou falhanço. Este papel requer um mindset estratégico, bem como capacidades de gestão de conflitos e resolução de problemas.

Principais skills

7. Quality Assurance Tester

Entrando na era digital, a influência do software é cada vez mais significativa, e por isso é cada vez mais importante para as empresas que os seus softwares não falhem. Assim sendo, a procura de testers tem aumentado bastante, esperando-se que até 2029 surjam (e sejam preenchidas) mais de 308,390 vagas para testers.

Principais responsabilidades

Quality assurance testers são engenheiros ou técnicos responsáveis por detectar problemas com um website, software, hardware, produto ou qualquer tipo de erro com a experiência do utilizador. Dessa forma, um tester é alguém crucial para poder ser entregue um produto de alta qualidade aos utilizadores. É muito comum em sistemas de gaming, aplicações mobile e outras formas de tecnologia que precisam de testes extensivos.

As responsabilidades de um QA tester incluem a prestação de suporte contínuo à equipa de desenvolvimento durante as várias fases do ciclo de desenvolvimento de um software. Por exemplo, um tester na indústria dos videojogos irá provavelmente focar-se em encontrar e reproduzir erros nesses jogos.

Principais skills

  • Dev tools
  • Front-end skills
  • Linguagens de programação
  • Compreender diferentes Sistemas Operativos e operações

Technology is best when it brings people together.”

– Matt Mullenweg

Estas 7 funções vão continuar a estar na lista das mais procuradas em 2023 e adiante. Na era digital em que vivemos, existem bastantes opções por onde escolher dentro do mundo tecnológico que oferecem bons salários e oportunidades de crescimento.

Se és alguém apaixonado pela tecnologia e pensas dar o primeiro passo neste mundo mas ainda não tens formação suficiente para te candidatar, porque não apostar numa formação altamente qualificada e certificada? O Learning Center da Olisipo tem cursos em variadas categorias dentro mundo do IT, para além de formações de desenvolvimento pessoal & profissional.