{"id":897,"date":"2018-07-11T10:07:28","date_gmt":"2018-07-11T10:07:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ibertech.org\/?p=897"},"modified":"2018-07-11T11:21:00","modified_gmt":"2018-07-11T11:21:00","slug":"las-demandas-formativas-para-abordar-la-transformacion-digital","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ibertech.org\/pt\/las-demandas-formativas-para-abordar-la-transformacion-digital\/","title":{"rendered":"As 10 demandas de treinamento para enfrentar a transforma\u00e7\u00e3o digital"},"content":{"rendered":"<p>A transforma\u00e7\u00e3o digital \u00e9 a mudan\u00e7a associada \u00e0 aplica\u00e7\u00e3o da tecnologia digital em todos os aspectos da sociedade humana.<\/p>\n<p>Devido a mudan\u00e7as no mercado, e o surgimento de novos concorrentes, omnicanalidad de h\u00e1bitos de consumo e influ\u00eancia em redes sociais, as empresas precisam dar uma abordagem mais rigorosa da realidade e competir neste novo ambiente de mudan\u00e7a digital.<\/p>\n<p>centro de treinamento espanhol,<em> MBIT School<\/em>, dedicada exclusivamente ao Business Intelligence e Big Data, analisou o que habilidades e materiais mais procurados pelas empresas que querem ter uma for\u00e7a de trabalho treinada e qualificada para abordar disrrupci\u00f3n s\u00e3o impostas pelo mercado. As compet\u00eancias e assuntos mais procurados s\u00e3o:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>1. Arquiteturas Big Data:<\/strong> designers t\u00eam de conhecer a arquitetura t\u00e9cnica que suporta novos processos e aplica\u00e7\u00f5es para ter uma vis\u00e3o geral e da ind\u00fastria, apesar de terem crit\u00e9rios adequados para resolu\u00e7\u00e3o de problemas anal\u00edticos e oferecer servi\u00e7os o que \u00e9 necess\u00e1rio<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li><strong>2. Big Data for Managers:<\/strong> as empresas solicitam esse treinamento com o objetivo de fornecer aos gerentes o conhecimento necess\u00e1rio para lidar com as possibilidades do Big Data nos diferentes processos da empresa, conhecer os novos pap\u00e9is que devem incorporar em suas organiza\u00e7\u00f5es. ou propor e elaborar certos projetos relacionados \u00e0 transforma\u00e7\u00e3o digital.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li><strong>3. Gerenciamento de projetos de Big Data:<\/strong> o objetivo dos gerentes de projeto com este treinamento \u00e9 trabalhar em um territ\u00f3rio conhecido, a fim de reduzir a taxa de falhas dos projetos Big Data rec\u00e9m-criados, evitar erros conhecidos e incorporar metodologias \u00c1gil na gest\u00e3o.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li><strong>4. Armazenamento de dados e consulta em ambientes de Big Data:<\/strong> os profissionais precisam estar cientes das possibilidades oferecidas pela nova gera\u00e7\u00e3o de sistemas de banco de dados, chamada NoSQL, para ter uma nova perspectiva das possibilidades \u00e0 sua disposi\u00e7\u00e3o e fornecer um vis\u00e3o dos pontos fortes e fracos de cada um e os crit\u00e9rios para selecionar o mais adequado, dependendo do objetivo do projeto.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li><strong>5. Deep Learning<\/strong>: as empresas procuram treinar seus funcion\u00e1rios para construir solu\u00e7\u00f5es na an\u00e1lise de imagens em tempo real, voz ou detec\u00e7\u00e3o de amea\u00e7as, atrav\u00e9s de algoritmos de aprendizagem profunda, que est\u00e3o na base de aplica\u00e7\u00f5es de intelig\u00eancia artificial. .<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li><strong>6. Machine Learning:<\/strong> o objetivo das empresas com este treinamento \u00e9 atuar como um catalisador para o desenvolvimento e ado\u00e7\u00e3o da aplica\u00e7\u00e3o de algoritmos de aprendizagem para criar programas, identificar padr\u00f5es ou fazer previs\u00f5es ou recomenda\u00e7\u00f5es.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li><strong>7. Dados Ci\u00eancia com Python:<\/strong> cientistas de dados visam trabalhar com ferramentas implementados em grandes empresas como Google, Youtube ou Facebook, que lhes d\u00e1 a simplicidade, multiplataforma e a possibilidade de ser usado por v\u00e1rios estilos de programa\u00e7\u00e3o, como a ferramenta Python<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li><strong>8. Data Science com R:<\/strong> a empresa procura atribuir ao analista um treinamento completo em uma ferramenta de trabalho di\u00e1ria, a linguagem R, fornece uma enorme variedade de ferramentas estat\u00edsticas e gr\u00e1ficos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li><strong>9. Ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o:<\/strong> Os cientistas de dados devem ter um conhecimento acelerado das \u00faltimas tend\u00eancias em t\u00e9cnicas de visualiza\u00e7\u00e3o com as ferramentas mais recentes, tanto de c\u00f3digo aberto quanto comerciais, com o Visual Analytics.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li><strong>10. Metodologias \u00e1geis<\/strong>: as empresas trabalham para obter uma vantagem competitiva m\u00ednima ao colocar os produtos no mercado em tempo recorde. Com metodologias \u00e1geis, como o SCRUM, o usu\u00e1rio pode fazer parte da tomada de decis\u00f5es e prioriza\u00e7\u00e3o de resultados, permitindo que o produto se adapte \u00e0s reais necessidades do cliente.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Devido \u00e0s transforma\u00e7\u00f5es do mercado, como o surgimento de novos competidores, o omnichannel dos h\u00e1bitos de consumo e a influ\u00eancia nas redes sociais, as empresas precisam adotar &#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":929,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[1],"tags":[],"wps_subtitle":"","acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.ibertech.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/897"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.ibertech.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.ibertech.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ibertech.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ibertech.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=897"}],"version-history":[{"count":18,"href":"https:\/\/www.ibertech.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/897\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":926,"href":"https:\/\/www.ibertech.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/897\/revisions\/926"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ibertech.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/929"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.ibertech.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=897"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ibertech.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=897"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ibertech.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=897"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}