Blog - Page 5 of 9 - Máquina de Dados

Fundamentos do Metabase

Imagem mostra um gráfico de barras feito no Metabase

Metabase e Power BI são duas ferramentas de visualização de dados que podem ajudar a transformar dados em informações valiosas para tomada de decisões. Ambas as ferramentas oferecem recursos avançados de visualização e análise, e podem se integrar com uma variedade de fontes de dados.

No entanto, há algumas diferenças entre essas duas ferramentas. O Power BI é uma ferramenta de business intelligence (BI) completa, enquanto o Metabase é mais focado em análise de dados e visualização de dados.

O Power BI oferece recursos avançados de análise de dados, como modelagem de dados, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. Ele também possui recursos de colaboração avançados, como compartilhamento de relatórios e dashboards, e pode ser integrado com outras ferramentas da Microsoft, como o Excel e o SharePoint.

Já o Metabase é uma ferramenta de visualização de dados mais leve e fácil de usar, projetada para ajudar a criar dashboards em minutos, em vez de horas. Ele é mais acessível para equipes que precisam de acesso rápido a informações e insights de dados, sem ter que passar por um longo processo de configuração e aprendizado de uma ferramenta mais complexa.

O Metabase é de código aberto e gratuito para uso, o que o torna uma ótima opção para startups e pequenas empresas. Ele também possui uma comunidade de usuários ativos que compartilham recursos e exemplos, além de uma ampla gama de conectores de banco de dados.

Em resumo, enquanto o Power BI é uma ferramenta mais completa e poderosa de business intelligence, o Metabase é mais acessível e fácil de usar para equipes que precisam de acesso rápido a insights de dados. A escolha entre as duas dependerá das necessidades específicas de cada equipe e organização.

Para saber mais sobre o Metabase, assista nosso webinar em nosso canal do YouTube:
https://youtu.be/v2kaUY29CFY

ChatGPT & Programação

O ChatGPT pode ajudar um programador de diversas maneiras, algumas delas são:

Suporte para solução de problemas: Se um programador estiver enfrentando um problema técnico, ele pode usar o ChatGPT para obter ajuda para resolvê-lo. O ChatGPT pode oferecer informações e soluções para problemas comuns de programação, linguagens de programação, erros de sintaxe, entre outros.
Referência técnica: O ChatGPT pode ser usado como uma fonte de referência técnica. Por exemplo, um programador pode perguntar ao ChatGPT sobre as melhores práticas de programação, a documentação de uma linguagem de programação específica, ou até mesmo informações sobre as diferenças entre várias tecnologias.
Auxiliar na criação de código: O ChatGPT pode ajudar os programadores a escreverem melhor o código. Por exemplo, um programador pode usar o ChatGPT para obter sugestões sobre como otimizar seu código, como torná-lo mais eficiente, ou como implementar uma determinada funcionalidade.
Teste de hipóteses: O ChatGPT pode ser usado para testar hipóteses de programação. Um programador pode usar o ChatGPT para perguntar se uma determinada abordagem é a melhor para resolver um problema, ou se uma determinada biblioteca é a melhor para realizar uma determinada tarefa.
Compartilhamento de conhecimento: O ChatGPT pode ser usado para compartilhar conhecimento com outros programadores. Um programador pode usar o ChatGPT para compartilhar sua experiência e conhecimento com outros programadores, ou para obter informações e sugestões de outros programadores.

Em resumo, o ChatGPT pode ser um recurso valioso para programadores que desejam aprimorar suas habilidades, solucionar problemas técnicos e obter informações úteis sobre programação e tecnologia.

As Diferentes Profissões da Área de Dados

Com o aumento exponencial na quantidade de dados gerados e armazenados em todo o mundo, a demanda por profissionais qualificados capazes de lidar com essa enorme quantidade de informações também cresceu.

Entre os cargos mais procurados na área de dados, encontramos o analista de dados, engenheiro de dados e cientista de dados.

Cada uma dessas carreiras tem habilidades e responsabilidades diferentes, mas todas elas trabalham para ajudar as empresas a tomar decisões mais informadas e estratégicas.

Neste artigo, explicaremos a diferença entre as carreiras de analista de dados, engenheiro de dados e cientista de dados.

Analista de dados
O analista de dados é responsável por analisar conjuntos de dados para identificar padrões, tendências e insights que possam ajudar as empresas a tomar decisões melhores e mais informadas. Eles trabalham com uma variedade de fontes de dados, incluindo dados estruturados e não estruturados, e utilizam ferramentas e técnicas de análise de dados para transformar esses dados em informações úteis. O analista de dados é geralmente responsável por gerar relatórios, gráficos e visualizações de dados que ajudam as empresas a entender melhor o desempenho de seus negócios. Eles também podem ser responsáveis por identificar oportunidades de negócios com base em análises de dados.

Engenheiro de dados
O engenheiro de dados é responsável por projetar, construir e manter os sistemas de armazenamento e processamento de dados que permitem às empresas gerenciar grandes volumes de informações. Eles trabalham com uma variedade de tecnologias, incluindo bancos de dados, pipelines de dados, ferramentas de ETL (extração, transformação e carga) e sistemas de processamento em lote ou em tempo real. O engenheiro de dados é responsável por garantir que os dados estejam disponíveis e acessíveis apropriadamente para os usuários finais e aplicativos de negócios. Eles trabalham em estreita colaboração com cientistas de dados e analistas de dados para garantir que os dados estejam disponíveis para análise e relatórios.

Cientista de dados
O cientista de dados é responsável por desenvolver e aplicar modelos matemáticos, estatísticos e de aprendizado de máquina para identificar padrões e insights ocultos em grandes conjuntos de dados. Eles trabalham com uma variedade de fontes de dados, incluindo dados estruturados e não estruturados, e aplicam técnicas avançadas de análise de dados para resolver problemas complexos de negócios. O cientista de dados é responsável por projetar e executar experimentos para testar hipóteses e validar modelos. Eles trabalham em estreita colaboração com analistas de dados e engenheiros de dados para garantir que os dados estejam disponíveis e acessíveis para análise.

Conclusão
Embora haja sobreposição entre as responsabilidades dessas três carreiras, é importante destacar que cada uma tem habilidades e responsabilidades distintas. O analista de dados é responsável por analisar dados, o engenheiro de dados é responsável por gerenciar a infraestrutura de dados e o cientista de dados é responsável por aplicar técnicas avançadas

Como a IA pode acelerar seu negócio?

Imagem ilustrando formas de interação com produtos digitais

A Inteligência Artificial tem um papel importante na melhoria da experiência do usuário. Ela pode ser usada para personalizar a interação dos usuários com produtos e serviços de várias maneiras, incluindo:

Recomendações personalizadas: A IA pode analisar dados sobre o histórico de compras, buscas e interações dos usuários com um site ou aplicativo para fornecer recomendações personalizadas.
Chatbots: Os chatbots baseados em IA podem ser usados para oferecer suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana aos usuários, respondendo a perguntas e resolvendo problemas.
Assistência virtual: A IA pode ser usada para criar assistentes virtuais que ajudam os usuários a completar tarefas, encontrar informações ou simplesmente mantê-los informados sobre atualizações.
Interação com voz: A IA pode ser usada para criar sistemas de reconhecimento de voz mais avançados que permitem que os usuários interajam com dispositivos como smartphones e assistentes virtuais de forma mais natural.
Análise de sentimentos: A IA pode ser usada para analisar o sentimento dos usuários em relação a produtos, serviços ou marcas, o que pode ajudar as empresas a melhorar a experiência do usuário.

Em geral, a IA tem o potencial de transformar a forma como os usuários interagem com os produtos e serviços, tornando-os mais úteis, eficientes e personalizados. No entanto, é importante lembrar que a IA ainda é uma tecnologia em evolução e que as empresas precisam ser responsáveis e éticas na forma como a utilizam para garantir a privacidade e segurança dos dados dos usuários.

Big Data & Digitalização

Decorative image showing data related icons

Big Data é um conjunto de técnicas e tecnologias que visam processar, armazenar e analisar grandes quantidades de dados para extrair informações valiosas.

Ela se tornou uma ferramenta importante para a digitalização das empresas porque permite que elas coletem, processem e analisem grandes quantidades de dados em tempo real, o que lhes dá uma visão mais precisa de seus negócios e lhes permite tomar decisões mais informadas.

Algumas das maneiras pelas quais o Big Data revolucionou a digitalização das empresas incluem:

Melhoria da tomada de decisão: o Big Data permite que as empresas coletem, processem e analisem grandes quantidades de dados em tempo real, o que lhes dá uma visão mais precisa de seus negócios e lhes permite tomar decisões mais informadas.
Personalização de produtos e serviços: o Big Data permite que as empresas coletem dados sobre os hábitos de consumo de seus clientes e usem esses dados para personalizar seus produtos e serviços de acordo com as necessidades e preferências individuais de cada cliente.
Otimização de processos: o Big Data permite que as empresas analisem seus processos internos e encontrem maneiras de torná-los mais eficientes, reduzindo custos e aumentando a produtividade.
Melhoria da experiência do cliente: o Big Data permite que as empresas coletem dados sobre as interações dos clientes com seus produtos e serviços e usem esses dados para identificar problemas e melhorar a experiência do cliente.

IA & Inovação Corporativa

A Inteligência Artificial pode afetar a inovação de várias maneiras. Em primeiro lugar, a IA pode ser usada para automatizar tarefas e processos, o que pode liberar tempo para que as pessoas possam se concentrar em outras atividades mais criativas e inovadoras.

Além disso, a IA pode ser usada para analisar grandes quantidades de dados e encontrar padrões e tendências que poderiam não ser evidentes para os seres humanos, o que pode levar a novas descobertas e inovações.

A IA também pode ser usada como uma ferramenta para a criação de novos produtos e serviços. Por exemplo, a IA pode ser usada para projetar novos materiais ou para otimizar processos de produção.

A IA também pode ser usada para criar novas formas de interação com os usuários, como assistentes virtuais ou chatbots.

Em geral, a IA tem o potencial de ser uma força muito poderosa para a inovação, mas é importante lembrar que a IA é apenas uma ferramenta e que os seres humanos ainda são responsáveis por guiar e orientar seu uso.

Update Sem Where #52

[Briefing]
Você está lendo a Update Sem Where, nossa newsletter técnica, lançada mensalmente e que contém as principais novidades dos últimos 30 dias no mundo de Data & AI.

Além deste conteúdo, temos também uma newsletter para líderes chamada Executive Summary e o nosso podcast Driven By Data.

Fiquem agora com a Update Sem Where!

[Empreendedorismo & Liderança]
– Multitarefa: o jeito mais eficiente de perder dinheiro
– Sobre o mito de que apenas Fundadores Jovens criam grandes empresas
– Ferramentas modernas de planejamento aumentam a agilidade
– Empresas Filhas da Unicamp faturam quase R$ 20 Bilhões
– Unicamp se destaca em ranking mundial THE
– Artigo do Silvio Meira: Efeitos de Rede
– Ebook do Silvio Meira: Estratégias para um Brasil Figital
– Protopia Brasileira: Um estudo sobre a violência política na história brasileira

[Data Engineering & Machine Learning]
– Novo site do Recod.AI da Unicamp no ar
– Lançado o Curso de Product Analytics da PM3
– Análise da biblioteca Meta Prophet
– A evolução do Data Engineer
– dbt agora aceita Python
– Como fazer Análise Exploratória para Time Series
– Um whitepaper sobre Modern Data Architectures na AWS

[Amazon Web Services]
– AWS Athena atualiza engine e adiciona mais de 50 funções SQL
– Sagemaker Multi-Model Endpoint agora suporta GPU
– Sagemaker Auto Model Training agora também possui Grid Search
– Lançado o AWS Neptune: Banco de dados de Grafo e Serverless
– Sagemaker Clarify oferece explicabilidade aos resultados de predição

[Microsoft Azure]
– Lançado o Vision Studio, para desenvolvimento de Computer Vision
– AiDice: Ferramenta para detecção de anomalias

[Google Cloud Platform]
– Veja o que de melhor aconteceu no Google Next 22
– Deep dive no Otimizador de Queries do Spanner
– Clod Dataflow libera ferramenta para benchmark dos seus pipelines
– Fazendo Log Analytics na GCP

[Databases]
– Postgres: Lançado o Postgres 15 com várias novidades (incluindo MERGE)

Driven by Data #06: State of PostgreSQL

Venha saber mais sobre este banco de dados que, além de open source, permite uso comercial, é robusto e está há mais de 30 anos mercado: o PostgreSQL!

Link: https://youtu.be/LQEU4cHBi2M

Home