Santander Universidades oferece 75 mil bolsas de desenvolvimento de software

Redação, Infra News Telecom

O Santander Universidades está com as inscrições abertas para o Santander Bootcamp 2023, uma iniciativa feita em parceria com a com startup de educação e recrutamento DIO, que busca gerar mais oportunidades no mercado e desenvolver novos profissionais na área de tecnologia.

Em sua terceira edição, o programa disponibilizará 75 mil bolsas de desenvolvimento de software para todo o Brasil. Os participantes poderão escolher uma das seis trilhas educacionais a partir do nível inicial para as linguagens Backend Java, Full Stack Java+Angular, Ciência de Dados com Python, Mobile Android com Kotlin, Mobile Multiplataforma com Flutter e Mobile iOS com Swift.

A participação é gratuita e pode ser feita até 31 de julho pela plataforma do Bolsas Santander.

Ao final de cada uma das trilhas, todos os profissionais que se graduarem ganharão certificados e acesso ao Talent Match, a plataforma de contratação da DIO que conecta talentos com as melhores oportunidades do mercado de tecnologia. “Nossa principal missão é gerar cada dia mais oportunidades e acesso à educação para todos que tenham interesse em aprender e evoluir como desenvolvedores de software, aprimorando as habilidades de programação e criando um portfólio junto com a DIO e o Santander”, afirma Iglá Generoso, CEO e Founder da DIO.

Haverá um ranking de performance individual dentro do programa, onde os três melhores colocados ganharão prêmios em dinheiro, notebook e acesso ao Dio Global, um programa para desenvolvimento de carreira internacional, com acesso a curso de inglês, mentorias e vagas abertas de tecnologia no exterior.

 

Educação superior

 

O Santander Universidades já impactou a vida de mais de 1 milhão estudantes, profissionais e empreendedores por meio de programas gratuitos realizados em parceria com 1.300 universidades de 25 países. Ao longo de 26 anos de atuação, foram destinados à educação € 2,2 bilhões de euros em iniciativas que viabilizaram mais de 1 milhão de bolsas de estudo.

Em 2023, o objetivo é entregar 120 mil bolsas de estudo para apoiar universitários, empreendedores, microempreendedores, PMEs, startups e scaleups.

Fundada em 2018, a DIO é uma plataforma Open Education brasileira que tem como objetivo democratizar o conhecimento em desenvolvimento de software e tecnologias exponenciais para acelerar a formação de mais de 5 milhões de talentos digitais, conectando-os com grandes oportunidades que potencializam o desenvolvimento socioeconômico regional. Atualmente, o ecossistema da startup conta com mais de 1 milhão profissionais de tecnologia, 1.000 instituições de ensino, 2.000 embaixadores, 500 experts e mais de 1.000 empresas conectadas por meio dos programas educacionais.

PUCRS e Softex oferecem seis bolsas de estudo para cursos da área de TI

Redação, Infra News Telecom

A Softex e a PUCRS lançaram o “Projeto Grace”, iniciativa que pretende favorecer o ingresso de pessoas em situação de vulnerabilidade socioeconômica em cursos de TI, por meio de seis bolsas de estudo integrais.

Os selecionados poderão escolher entre os cursos de graduação em Ciência da Computação, Ciência de Dados e Inteligência Artificial, Engenharia de Computação, Engenharia de Software e Sistemas de Informação. Todos são cursos da Escola Politécnica da PUCRS e compõem um ecossistema de inovação referência em tecnologia.

Durante a graduação, o estudante irá se preparar para atuar em posições de destaque nos mais variados ramos do setor, desvendando dados e desenvolvendo novas tecnologias de maneira ética e responsável.

Para concorrer às bolsas é necessário:

• Possuir renda familiar de até três salários-mínimos mensais brutos.
• Ter cursado o ensino médio na sua totalidade em escola pública ou em escola privada com bolsa integral da instituição; ou ter cursado o ensino médio parcialmente em escola pública e parcialmente em escola privada com bolsa integral da instituição.
• Possuir todas as documentações exigíveis neste edital e disponibilidade para realizar entrevista.
• Inscrever-se e ser aprovado no concurso vestibular para quaisquer cursos presenciais de TI da Escola Politécnica da PUCRS, no segundo semestre de 2023.

As inscrições vão até 30 de janeiro e podem ser feitas no site www.pucrs.br/projetograce.

Quando os dados entram em campo: Como o analytics vai ajudar as seleções na Copa do Mundo

Prof.ª e Dra. Alessandra Montini

Entre 20 de novembro e 18 de dezembro de 2022, quando os 32 países perfilarem suas seleções para as partidas da Copa do Mundo de futebol, no Catar, as habilidades e condições físicas certamente serão um fator primordial para o sucesso na competição – mas não só isso. Enquanto os jogadores duelam nos gramados, outros profissionais ficarão de frente a computadores e soluções tecnológicas com um único propósito: coletar o máximo de informações para auxiliar na estratégia e na preparação de suas equipes.

Sim, a análise de dados, uma velha conhecida no ambiente corporativo, entrou com força no universo do futebol nos últimos anos. Praticamente, as principais equipes do planeta investem continuamente em analistas, profissionais responsáveis por levantar diversas variáveis sobre um determinado jogador, time adversário ou até mesmo de estádios de futebol. Com seus relatórios, a comissão técnica define a melhor escalação para cada contexto e, a partir daí, tenta alcançar os resultados dentro do planejamento elaborado anteriormente.

Não é de hoje que o analytics está ganhando seu espaço no ambiente esportivo. Foi o beisebol que talvez soube explorar suas possibilidades. Essa modalidade sempre levantou diversas informações estatísticas sobre os jogadores, mas ninguém conseguia utilizá-los de forma completa, ou seja, cruzar esses dados para auxiliar na tomada de decisão de contratações e, claro, escalações nas partidas. Até que Billy Beane, gerente do Oakland Athletics, utilizou fórmulas matemáticas para analisar seus jogadores. Foi uma verdadeira revolução, brilhantemente retratada no filme “O Homem que Mudou o Jogo”.

Desde então, diversos esportes também adaptaram o analytics em suas rotinas, como o basquete, vôlei, atletismo, natação, hóquei no gelo e, claro, o futebol. Nós, brasileiros, já sentimos na pele o poder que a ciência de dados pode trazer para a performance esportiva. Quem não se lembra do 7 x 1 da Alemanha na Copa do Mundo de 2014? Aquela exibição só foi possível porque uma ferramenta identificou quatro anos antes que os jogadores alemães demoravam para dar passes. Resultado: se em 2010 o país levava quatro segundos para passar a bola entre seus atletas, no jogo contra o Brasil esse índice já era de 1,1 segundo.

É claro que só a análise adequada de dados não define o resultado esportivo dentro da arena de jogo. O que faz o esporte ser tão popular é justamente sua imprevisibilidade. Uma equipe ou atleta pode ter todas as informações disponíveis e seguir à risca seu planejamento, mas no fim uma bola mal rebatida na área ou um desempenho acima da média do adversário põe tudo a perder. Mas ainda que não garanta sozinho a vitória, sem ela fica cada vez mais difícil se destacar nas principais competições do planeta.

 

Dados dentro, fora e até entre os campos de futebol

 

O futebol, como qualquer outro esporte, é cercado por números e estatísticas. Quase tudo é quantificado e mensurado. Assim, o trabalho inicial de coleta de informações já existia dentro da estrutura de equipes e seleções. Faltava apenas colocar a inteligência para tratar, processar e cruzar essas informações – e os insights gerados mudaram completamente a forma como o jogo é entendido e percebido.

A começar, claro, dentro das quatro linhas. O desempenho de cada atleta é analisado a cada partida, verificando o percentual de passes, finalizações, desarmes, chances criadas, posicionamento e velocidade. De posse dessas estatísticas dentro de um período de tempo, a comissão técnica determina quem começa jogando em cada partida, levando em conta as informações coletadas do próprio adversário. Quem conseguir neutralizar a estratégia do seu oponente tem mais possibilidade de vencer.

Mas há também a análise fora do campo do jogo. Isso inclui, por exemplo, dados médicos e fisiológicos, que permitem identificar quem está mais propenso a sofrer uma lesão muscular (e, portanto, precisa de recuperação maior), quais jogadores já sofreram com lesões anteriores e o tempo que levaram para voltarem ao seu melhor nível e, claro, quais jogadores se encaixam dentro da proposta que aquela equipe pretende desenvolver.

Borussia Dortmund, da Alemanha, e Ajax, dos Países Baixos, se destacam por encontrar jovens talentos que são desenvolvidos. Os ingleses Liverpool e Manchester City, por sua vez, encontram jogadores que encaixam como uma peça no quebra-cabeça. No caso de seleções, convocar A ou B passa justamente por essa capacidade de adaptação à estratégia e ao estilo de jogo. Se antes a convocação levava em conta a fase momentânea de cada atleta, hoje há outros fatores que são levados em conta.

Por fim, não podemos esquecer que o analytics aprofunda ainda mais o planejamento de uma seleção ao levantar dados que, a princípio, poucos se interessavam anteriormente. Quer um exemplo? Há jogadores que conseguem render melhor à noite do que à tarde porque se cansam com mais facilidade. Numa Copa do Mundo que vai acontecer no Catar, um país com elevadas temperaturas (tanto que os jogos serão em novembro e dezembro para fugir do forte verão na região), informações sobre temperatura e umidade do ar também são relevantes para formar uma seleção vencedora.

A partir do dia 20 de novembro vamos pegar nossas camisas verdes e amarelas e torcer para que a Seleção Brasileira conquiste o hexacampeonato, reforçando ainda mais a nossa hegemonia de “país do futebol”. Contudo, para além da habilidade do Neymar, dos gols de Richarlison e da segurança de Thiago Silva, temos que torcer para o sucesso da equipe de Analytics que o Brasil montou para essa competição! O sucesso deles é o primeiro passo para erguer a taça no final!

 

Foto: Freepik – Rawpixel

Python e plataformas de dados translíticas: Casamento perfeito para machine learning

Os desenvolvedores focados nas aplicações de missão crítica com uso intensivo de dados passaram unanimemente a preferir as plataformas translíticas de dados para suportar todo tipo de dados e cargas de trabalho.

Gerson Koji Saito, engenheiro de vendas da InterSystems no Brasil

  É inegável o crescimento explosivo do uso de Python nas grandes corporações. Isso é facilmente comprovado em várias publicações acessadas na web, tanto acadêmicas quanto jornalísticas. Não é à toa que os desenvolvedores focados nas aplicações de missão crítica com uso intensivo de dados passaram unanimemente a preferir as plataformas translíticas de dados para suportar todo tipo de dados e cargas de trabalho.

  Afinal, análise de bases de dados e baixa latência são características muito vantajosas dessas plataformas para se trabalhar com modelos analíticos e de aprendizado de máquina (ML – machine learning). Esse trabalho tem como base a criação de modelos de análise que precisam passar por um “treinamento”, que consiste em expor esse modelo a dados históricos e observar como o modelo de ML se comporta e se as conclusões do cientista de dados estão corretas ou não.

  A estratégia da escolha por Python, portanto, leva em consideração fatores como grande oferta e demanda de programadores, ter se tornado de fato um padrão de fato para desenvolvimento de modelos de ML e a grande escala de seu uso nas corporações.

  O gráfico abaixo mostra o aumento da demanda por programadores em Python.

  Um dos pontos mais importantes do ML, no entanto, e que muitas pessoas se esquecem ou não levam em consideração, é a qualidade dos dados usados na etapa de treinamento. Um artigo recente publicado na Forbes nos esclarece sobre isso. A seu respeito, um dos pensadores mais respeitados na comunidade de TI no Brasil, Cezar Taurion, fez o seguinte comentário em um post: “(…) Hoje gasta-se, pelo menos 80% do tempo na preparação e limpeza dos dados para um sistema de ML ser treinado. Modelos com esse conceito tendem a apresentar resultados ruins quando os dados mudam, por exemplo, quando entrando em produção.”

  O tempo e o esforço que as corporações despendem preparando os dados para serem ingeridos nos modelos de ML é muito grande e é “preconceituoso”. O preconceito é fazer os dados se adequarem ao modelo, quando o correto seria o inverso. Os dados acumulados representam a vida como ela é, ou seja, a realidade.

  O uso de um “smart data fabric”, no qual os dados são tratados como cidadãos de primeira classe, permite que os dados sejam tratados, limpos e anonimizados sem perder a sua significância e a ligação com a realidade.

  Um dos grandes gargalos de processamento de modelos analíticos ou de ML é o tempo necessário para preparar os dados, que residem num sistema de armazenamento de dados transacional, e levá-los para o sistema de processamento analítico. Os modelos analíticos requerem uma grande massa de dados, e até o tempo de transferência do resultado de uma query entre os dois sistemas pode ser significativo.

  Um dos maiores apelos de se usar Python numa plataforma de dados é conseguir rodar esses processos analíticos no servidor de banco de dados, eliminando a necessidade de transferir os dados do banco transacional para o servidor de processamento analítico.

  Hoje, a necessidade é que as plataformas de dados sejam translíticas. Translítico é um termo usado pelo Forrester Group para descrever um banco de dados que é capaz de executar operações transacionais tradicionais concomitantemente com operações analíticas. HTAP, do inglês “Hybrid Transactional and Analytical Processing” é outro termo usado para descrever esse tipo de servidor.

  A possibilidade de executar código em Python nativamente numa plataforma permite que os cientistas de dados executem os processos no servidor de dados em vez de levar os dados para o servidor de processamento analítico. Além disso, plataformas de dados devem suportar PMML – Predictive Model Markup Language, que permite que elas importem ou exportem modelos preditivos de machine learning, o que torna as plataformas ideais para a implementação de MLOps  – Machine Learning Operations.

  MLOps implementa ferramentas para o gerenciamento do ciclo de vida completo de um modelo de ML: treinar o modelo; conduzir análise dos erros para identificar os tipos de dados nos quais o algoritmo apresenta baixa performance; conseguir mais dados via nova coleta; ou conseguir marcações mais consistentes para os dados que foram detectados como ambíguos.

Python e a ciência de dados

Simone Rodrigues, Editora da Infra News Telecom

  Desenvolvida para ser simples, intuitiva e flexível, a linguagem de programação Python está cada vez mais presente no dia a dia dos profissionais de tecnologia. As empresas já entenderam o “poder” dessa ferramenta open-source, que permite criar aplicativos e software com rapidez e custo acessível.

  Com mais de 30 anos, a Python conta com uma extensa biblioteca de pacotes e é uma linguagem interpretada em tempo de execução e que não precisa ser compilada – diferente de programas escritos em C# ou C++, por exemplo, que devem ser compilados para gerar um programa de código de máquina.

  A Python também é muito usada pelos cientistas de dados para criar modelos e aplicações de machine learning e inteligência artificial. Um artigo publicado nesta edição explica porque essa linguagem, em conjunto com plataformas de dados translíticas, é vantajosa para quem trabalha com ML – machine learning. “Um dos maiores apelos da Python numa plataforma de dados é conseguir rodar o processamento de modelos analíticos ou de ML no servidor de banco de dados, eliminando a necessidade de transferir os dados do banco transacional para o servidor de processamento analítico”, diz Gerson Koji Saito, engenheiro de vendas da InterSystems no Brasil.

  Segundo ele, “executar código em Python nativamente numa plataforma permite que os cientistas de dados operem os processos no servidor de dados em vez de levar os dados para o servidor de processamento analítico”. Isso ainda traz muito mais agilidade ao processo.

  De acordo com uma pesquisa da CodingNomads, empresa global de cursos e especializações de TI, a Python será a linguagem de programação mais usada nos EUA e Europa em 2022, ultrapassando a Java e a C#. Grande parte dessa demanda está atrelada a sua expansão nas indústrias de ciência de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial.

 

Mercado de trabalho

 

  A Python também está aquecendo o mercado de trabalho. Um relatório da plataforma freelancer norte-americana Upwork, divulgado no ano passado, revelou que a ferramenta figurava na lista das 15 linguagens de programação mais bem pagas dos EUA. No Brasil, a procura por profissionais qualificados e com expertise nesse tipo de ferramenta só aumenta. A linguagem é uma das exigências de profissões listadas num levantamento feito pelo Linkedin que aponta os 25 cargos com mais alta demanda no país, incluindo cientista de dados.

  Uma pesquisa da Intera, startup baiana especializada em recrutamento digital, indica que a abertura de vagas destinada a cargos de dados cresceu 485% no primeiro semestre do ano passado, em relação ao mesmo período de 2020. O estudo, realizado com 4 mil profissionais de 34 empresas, incluindo analistas, engenheiros e cientistas de dados, ainda mostra que a média salarial continua alta. Um analista de dados pleno, por exemplo, ganha entre R$ 7.333 e R$ 9.333. Já o salário de um cientista de dados especialista/líder varia de R$ 18 mil a R$ 22 mil.

  Boa leitura!

Governo Federal inicia programa de capacitação profissional

Redação, Infra News Telecom

  Em parceria com a Microsoft, a Secretaria Especial de Produtividade, Emprego e Competitividade do Ministério da Economia iniciou o programa de capacitação profissional em habilidades digitais “Escola do Trabalhador 4.0”.

  O projeto visa capacitar mais de 5 milhões de jovens e adultos até 2023, com foco no aumento da empregabilidade. O público-alvo são trabalhadores, maiores de 18 anos, em busca de emprego que queiram se reinventar e se preparar para as novas demandas do mercado de trabalho.

  A plataforma, de ensino a distância, é aberta para todo o território nacional e conta com 58 instrutores disponibilizados pela Microsoft para oferecer orientação personalizada para até 315 mil pessoas. Para aumentar o número de instrutores, outras parcerias com setor privado serão realizadas.

  O Secretário Especial de Produtividade, Emprego e Competitividade, Carlos Da Costa, destaca a importância de oferecer mecanismos que auxiliem os trabalhadores em sua recolocação no mercado de trabalho, oferecendo não só o acesso à plataforma, mas também monitores para tirar dúvidas. “Diante da atual situação, temos que ser ainda mais assertivos nas nossas ações. Estamos trabalhando para que o Brasil se torne cada vez mais digital e esteja preparado para as novas exigências do mercado de trabalho”, ressaltou.

  “Promover qualificação profissional e melhorar a descoberta de oportunidades de emprego na economia digital são os principais desafios que pretendemos endereçar com essa parceria. Por meio da plataforma Microsoft Community Training poderemos impactar até 5,5 milhões de brasileiros. Acredito que iniciativas como essa são fundamentais para apoiar a retomada econômica e o crescimento sustentável do Brasil”, comentou Tânia Cosentino, presidente da Microsoft Brasil.

  A plataforma de ensino remoto, implementada em parceria com a Softex, oferecerá diversos cursos modulares para capacitar trabalhadores e estudantes especialmente na área de tecnologia da informação. Todos os conteúdos serão gratuitos e com certificado. São 11 trilhas de aprendizagem que englobam mais de 45 cursos de tecnologia em diferentes níveis com base nas principais competências exigidas pelo mercado de trabalho – desde a alfabetização digital até módulos mais avançados de computação em nuvem, IA – inteligência artificial e ciência de dados.

  As inscrições devem ser feitas no site https://empregamais.economia.gov.br/escoladotrabalhador40/.

Microsoft lança cursos gratuitos para capacitar mulheres para o mercado de tecnologia

Redação, Infra News Telecom

  A Microsoft lançou, em parceria com a comunidade de tecnologia WoMakersCode, a plataforma digital MaisMulheres.Tech, que tem o objetivo de capacitar 100 mil mulheres em todo Brasil. Serão oferecidas seis trilhas de capacitação gratuitas e on-line, disponíveis até novembro de 2021, nas áreas de computação em nuvem, infraestrutura, segurança da Informação, DevOps, desenvolvimento e ciência de dados e inteligência artificial.

  As inscrições estão disponíveis no site da MaisMulheres.Tech e as interessadas podem se registrar  para uma ou mais trilhas. Com duração entre 4h e 8h, todos os cursos serão ministrados por mulheres e garantem às participantes declaração de conclusão. Ao realizar o cadastro as aulas devem ser finalizadas em até 30 dias.

  As trilhas disponíveis são:

• Introdução a Cloud Computing. Fundamentos de computação em nuvem com foco nos principais serviços do Microsoft Azure.

• Introdução a Serverless com Node.js. Aplicações em Serverless, utilizando Node.js, Azure Functions, Static Web Apps e GitHub Actions.

• Infraestrutura. Principais conceitos de Infraestrutura no Azure, com foco em temas como IaaS, PaaS e Containers, jornada para a Nuvem com Frameworks de apoio, Express Route, SAP on Azure e outros.

• Cybersecurity. Principais controles de segurança disponíveis em Azure para elevar o nível de maturidade de segurança do ambiente.

• DevOps. Conceitos e práticas de DevOps, com especialistas em tecnologias Microsoft, por meio de explicações e exemplos em plataformas como Azure DevOps e GitHub.

• Desenvolvimento. Recursos e soluções do Azure relacionadas a diversos cenários e arquiteturas em desenvolvimento de aplicações.

• Ciência de dados e inteligência artificial. Fundamentos focados em Databases, Data Engineering, Data Science, AI e construção de dashboards com Power BI.

Cesar abre mais de 100 vagas para profissionais de TI e design

Redação, Infra News Telecom

  O Cesar, centro privado de inovação de produtos, serviços e negócios de tecnologias da informação e comunicação, com sede em Recife, PE, vai contratar mais de 100 profissionais de tecnologia e design. As inscrições devem ser feitas pelo site da instituição.

  Com a possibilidade de home office e jornada flexível, as vagas podem ser preenchidas por candidatos de qualquer região do país. Os selecionados terão ainda vantagens para se aperfeiçoar na Cesar School, escola de inovação da instituição.

  Além de benefícios tradicionais, como incentivo a idiomas, planos de saúde e odontológico, vale alimentação e auxílio creche, os selecionados poderão praticar atividades esportivas in company (boxe, aikido, pilates e yoga) e terão descontos em serviços como Gympass e auxílio psicológico.

  Há ofertas em todos os níveis para atuar nas áreas de engenharia de testes e de software e ciência de dados. Os candidatos devem possuir graduação em ciência da computação, engenharia da computação, sistemas de informação e áreas afins. Já para as oportunidades em UX/UI design é necessário formação superior em design ou afins.

  Com 24 anos de atuação, o Cesar conta com 750 colaboradores. A instituição tem regionais em Sorocaba, SP, Curitiba, PR, Manaus, AM, e São Paulo.

Data science, machine learning e estatística: Cada termo no seu lugar

Thoran Rodrigues, BigData Corp