O documento discute conceitos relacionados à ciência de dados e aprendizado de máquina, incluindo: (1) Data Science é o estudo disciplinado dos dados e informações de negócios; (2) Aprendizado de máquina envolve treinar modelos com dados para fazer previsões e extrair insights; (3) Aprendizado de máquina tem aplicações no setor financeiro como automação de processos e pontuação de crédito.
Tesla ADS - Além da fraude com inteligência artificialJonathan Baraldi
O documento discute o uso de aprendizado de máquina e redes neurais para prevenção de fraudes. Apresenta casos de fraudes em cartões de crédito e seguros e como modelos de machine learning podem identificar padrões de fraude de forma mais eficaz do que regras definidas manualmente. Também descreve a plataforma ADS, que usa redes neurais treinadas com grandes volumes de dados para reconhecer padrões de fraude automaticamente.
A Inteligência Artificial vem modificando modelos de negócios em diversos segmentos. São muitos exemplos em operação, alguns revolucionando a forma como as empresas se posicionam em seus mercados.
Como a Inteligência Artificial está impactando o mundo corporativo? Que vantagens oferece às organizações? Como implementá-la em seu negócio?
"Desaprendizado de maquina" - Desmistificando machine learning na sua realidadeCarlos Augusto Oeiras
O documento discute conceitos básicos de machine learning, incluindo o que é ML, tipos de algoritmos, o processo de aprendizagem e criação de modelos. Explica que ML automatiza a construção de modelos analíticos para análise de dados e que é essencial para quando não se pode codificar ou escalonar soluções. Detalha as etapas do processo de aprendizagem, incluindo treinamento, validação e teste.
O documento discute o que é data analytics, quais ferramentas são usadas e como essa análise de dados pode ser aplicada na vida real e no futuro. Ele também descreve os benefícios de usar data analytics em instituições financeiras e quais novos cargos estão surgindo nessa área.
Guia completo para definição de estatística de modelos e algoritmos de machin...Geanderson Lenz
1. O documento apresenta um guia completo sobre definição de estatística e algoritmos de machine learning utilizados em projetos de data science para negócios.
2. Inclui seções sobre aprendizagem supervisionada, não supervisionada, reinforcement learning e drivers de escolha de modelos.
3. Fornece descrições de algoritmos como regressão linear, logística, árvores de decisão e random forest com códigos em R e Python.
O documento discute o uso de softwares de gestão, redes sociais e resultados do uso de tecnologias por empresas. Aborda como softwares de gestão podem otimizar processos empresariais através de módulos integrados. Também explica que redes sociais permitem comunicação e compartilhamento, mas requerem cuidados com segurança e privacidade. Além disso, destaca que o uso adequado de tecnologias pode trazer benefícios às empresas como maior produtividade e competitividade.
O documento discute sistemas de informação e análise de sistemas. Define sistemas de informação como sistemas responsáveis por coletar, processar, armazenar e distribuir informações relevantes para uma organização. Explora os conceitos de sistemas de processamento de transações e sistemas de apoio à decisão. Também define o papel do analista de sistemas e discute os modelos ambiental e comportamental utilizados na análise de sistemas.
Tesla ADS - Além da fraude com inteligência artificialJonathan Baraldi
O documento discute o uso de aprendizado de máquina e redes neurais para prevenção de fraudes. Apresenta casos de fraudes em cartões de crédito e seguros e como modelos de machine learning podem identificar padrões de fraude de forma mais eficaz do que regras definidas manualmente. Também descreve a plataforma ADS, que usa redes neurais treinadas com grandes volumes de dados para reconhecer padrões de fraude automaticamente.
A Inteligência Artificial vem modificando modelos de negócios em diversos segmentos. São muitos exemplos em operação, alguns revolucionando a forma como as empresas se posicionam em seus mercados.
Como a Inteligência Artificial está impactando o mundo corporativo? Que vantagens oferece às organizações? Como implementá-la em seu negócio?
"Desaprendizado de maquina" - Desmistificando machine learning na sua realidadeCarlos Augusto Oeiras
O documento discute conceitos básicos de machine learning, incluindo o que é ML, tipos de algoritmos, o processo de aprendizagem e criação de modelos. Explica que ML automatiza a construção de modelos analíticos para análise de dados e que é essencial para quando não se pode codificar ou escalonar soluções. Detalha as etapas do processo de aprendizagem, incluindo treinamento, validação e teste.
O documento discute o que é data analytics, quais ferramentas são usadas e como essa análise de dados pode ser aplicada na vida real e no futuro. Ele também descreve os benefícios de usar data analytics em instituições financeiras e quais novos cargos estão surgindo nessa área.
Guia completo para definição de estatística de modelos e algoritmos de machin...Geanderson Lenz
1. O documento apresenta um guia completo sobre definição de estatística e algoritmos de machine learning utilizados em projetos de data science para negócios.
2. Inclui seções sobre aprendizagem supervisionada, não supervisionada, reinforcement learning e drivers de escolha de modelos.
3. Fornece descrições de algoritmos como regressão linear, logística, árvores de decisão e random forest com códigos em R e Python.
O documento discute o uso de softwares de gestão, redes sociais e resultados do uso de tecnologias por empresas. Aborda como softwares de gestão podem otimizar processos empresariais através de módulos integrados. Também explica que redes sociais permitem comunicação e compartilhamento, mas requerem cuidados com segurança e privacidade. Além disso, destaca que o uso adequado de tecnologias pode trazer benefícios às empresas como maior produtividade e competitividade.
O documento discute sistemas de informação e análise de sistemas. Define sistemas de informação como sistemas responsáveis por coletar, processar, armazenar e distribuir informações relevantes para uma organização. Explora os conceitos de sistemas de processamento de transações e sistemas de apoio à decisão. Também define o papel do analista de sistemas e discute os modelos ambiental e comportamental utilizados na análise de sistemas.
Definição e Conceitos sobre Machine Learningpedro381147
O documento discute o Machine Learning, definindo-o como um campo da inteligência artificial que permite aos computadores aprender com dados para tomar decisões. Explica os principais tipos de algoritmos de aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço, e aplicações em medicina, finanças e marketing. Conclui que o Machine Learning tem potencial ilimitado, mas requer avanços contínuos e considerações éticas.
Inteligência Artificial nos negócios usando os serviços do Google AIPierre GUILLOU
Pierre Guillou apresentou no meetup organizado por "GBG Brasília - Google Business Group" e "Inteligência Artificial Brasília" no dia 07/06/2018 no espaço de coworking EI! o seu ponto de vista sobre o uso da Inteligência Artificial nos negócios usando os serviços do Google AI e da Google Cloud Platform (GCP).
O documento discute vários tópicos relacionados à inovação digital, incluindo Internet das Coisas, aprendizado de máquina, blockchain, big data, inteligência de dados e analytics. Ele fornece breves explicações sobre cada um desses tópicos e como eles podem ser aplicados em diferentes setores, como manufatura.
Computação Autonoma no Ambiente das Tecnologias da InformaçãoLeonardo Sepulcri
O documento discute a computação autônoma no ambiente das tecnologias da informação. Ele propõe uma arquitetura para sistemas autônomos com quatro elementos principais: monitoramento, análise, planejamento e execução. Além disso, descreve cinco níveis de autonomia para sistemas, desde o nível básico até o nível autônomo, no qual a operação da infraestrutura é governada por regras de negócios.
(curso) Inteligência Artificial nos negóciosPierre GUILLOU
Este documento apresenta os conceitos fundamentais de inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL), e como eles podem ser aplicados nos negócios. O documento discute como a IA pode resolver problemas de negócios por meio do ML, fornecendo exemplos de como processos de negócios podem ser treinados com dados. Ele também fornece uma metodologia para aplicar o ML a processos de negócios e discute como escolher modelos ML apropriados.
- Business Analytics é uma estratégia que utiliza dados e ferramentas analíticas para melhorar a tomada de decisão e garantir vantagens competitivas. Ela inclui análises descritiva, diagnóstica e prescritiva para entender o passado, presente e futuro do negócio.
- Implementar uma estratégia de Business Analytics requer definir metas baseadas em dados, coletar dados internos e externos, treinar equipes, e garantir que os dados estejam disponíveis para todos os departamentos. Isso ajuda a criar uma cultura orientada por dados
A AXONDATA oferece serviços de consultoria e desenvolvimento de soluções de problemas complexos em Análise de Dados (Big Data), incluindo gestão da informação e modelagem analítica com aplicações em negócio, além de uma Plataforma Analítica de Big Data, chamada SOMMA®. A empresa conta com a experiência de mais de 15 anos de atuação dos seus sócios nesse segmento. Nossa missão é tornar suas decisões simples e inteligentes.
O documento discute a importância da informação e dos sistemas de informação nas organizações. Ele define dados, informação e sistemas de informação, explicando que dados são transformados em informações úteis através do processamento. Também discute como as organizações precisam de sistemas de informação para armazenar e acessar dados e informações de forma a apoiar a tomada de decisões.
O documento discute a evolução da tecnologia da informação na indústria automobilística. Nas décadas de 1970 e 1980, as montadoras automatizaram seus sistemas e criaram consórcios para compartilhar informações em tempo real com fornecedores. Atualmente, a internet permite a interligação de todos os sistemas e a comunicação entre clientes e fornecedores a um custo reduzido.
O documento propõe integrar os dados de reserva e informações dos hospedes de hotéis em uma rede em uma única plataforma tecnológica. O projeto usará o software Microsoft Dynamics CRM para coletar dados de clientes e o portal DSPACE para consolidar as informações entre as unidades e melhorar as campanhas de marketing. O cronograma detalha as etapas de mapeamento, migração de dados, treinamentos e feedback ao longo de 1470 horas para implementar a solução.
Este documento propõe um processo de inteligência competitiva utilizando agentes inteligentes para monitorar fontes de informação estratégicas disponíveis na internet. O processo foi testado em quatro estudos de caso e propõe que as organizações monitoram o ambiente externo para se manterem competitivas em um mundo em constante mudança e onde a informação é um recurso estratégico.
Este documento apresenta os principais conceitos de sistemas de informação, incluindo o que são dados, informação, sistemas e sistemas de informação. Também discute os modelos de sistemas de informação, como o modelo convencional e modelo dinâmico, e as fases da metodologia de desenvolvimento de sistemas, incluindo estudo preliminar, análise do sistema atual e projeto lógico.
AI and Machine Learning Applied to Product ManagementProduct School
O documento descreve o site www.productschool.com, que oferece cursos de treinamento em gerenciamento de produtos para indivíduos e empresas. O site inclui certificados, cursos e eventos sobre aplicações de inteligência artificial e machine learning para gerenciamento de produtos. O documento também discute questões éticas relacionadas ao uso da inteligência artificial.
O documento discute conceitos fundamentais de sistemas de informação, incluindo:
1) A natureza dos sistemas e definições gerais de sistemas;
2) Componentes básicos de sistemas como entrada, saída, processamento e feedback;
3) Princípios gerais de sistemas como especialização, tamanho e inter-relacionamento.
Este documento apresenta uma disciplina de Gerenciamento Estratégico de Sistemas de Informação. Ele discute o plano de ensino, as atividades, o cronograma e contextualiza a estruturação de uma empresa em camadas, incluindo negócios, processos, informações, aplicativos e infraestrutura.
Inteligência competitiva como instrumento de gestão para tomadasMariana Gotti
O documento discute a importância da inteligência competitiva e sistemas de informação para o processo de tomada de decisão estratégica nas organizações. Ele explica como a inteligência competitiva fornece informações para apoiar decisões e descreve dois sistemas de informação comumente usados - sistemas de informações gerenciais e sistemas de apoio à decisão. Também resume o ciclo da inteligência competitiva e métodos para lidar com incertezas na seleção de estratégias.
1) O documento descreve uma metodologia para implantar a Análise de Pontos de Função em organizações.
2) Inclui etapas como planejamento, formação de equipe, medição inicial de projetos, adequação de processos e criação de uma base histórica.
3) O objetivo é estabelecer as bases para uso consistente de métricas funcionais, melhoria de estimativas e alavancar os benefícios da técnica.
Construa sua Carreira com Inteligência Artificial- Oportunidades e Desafios.pdfsuportetonellishop
"Este artigo explora o impacto crescente da Inteligência Artificial (IA) em nosso mundo, desde como ela está transformando o local de trabalho até sua influência nas redes sociais e na educação. Você descobrirá como a IA está revolucionando a forma como realizamos tarefas diárias, como a automação de processos repetitivos e a personalização de experiências online. Além disso, o artigo desmistifica conceitos-chave da IA e fornece dicas práticas sobre como integrar essa tecnologia em sua vida profissional e acadêmica. Prepare-se para uma jornada fascinante pelo futuro da IA e como ela está moldando nossas vidas de maneiras surpreendentes."
O documento discute o uso de big data e data science na precificação de seguros. Apresenta as técnicas tradicionais versus novas técnicas como machine learning. Também aborda desafios como privacidade de dados, habilidades necessárias de atuários e como a internet das coisas pode fornecer novos dados para precificação mais precisa.
Viabilidade de abertura de uma nova empresaFelipe Leo
Este documento descreve uma pesquisa sobre a viabilidade de abrir uma empresa de consultoria em informática. Ele discute as justificativas para iniciar tal negócio, incluindo a experiência do aluno Rogério Alves Tortosa na área e o apoio da empresa onde ele trabalha. Também analisa os mercados consumidor, concorrente e fornecedor para consultoria em informática.
Este certificado confirma que Gabriel de Mattos Faustino concluiu com sucesso um curso de 42 horas de Gestão Estratégica de TI - ITIL na Escola Virtual entre 19 de fevereiro de 2014 a 20 de fevereiro de 2014.
Definição e Conceitos sobre Machine Learningpedro381147
O documento discute o Machine Learning, definindo-o como um campo da inteligência artificial que permite aos computadores aprender com dados para tomar decisões. Explica os principais tipos de algoritmos de aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço, e aplicações em medicina, finanças e marketing. Conclui que o Machine Learning tem potencial ilimitado, mas requer avanços contínuos e considerações éticas.
Inteligência Artificial nos negócios usando os serviços do Google AIPierre GUILLOU
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O documento discute vários tópicos relacionados à inovação digital, incluindo Internet das Coisas, aprendizado de máquina, blockchain, big data, inteligência de dados e analytics. Ele fornece breves explicações sobre cada um desses tópicos e como eles podem ser aplicados em diferentes setores, como manufatura.
Computação Autonoma no Ambiente das Tecnologias da InformaçãoLeonardo Sepulcri
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(curso) Inteligência Artificial nos negóciosPierre GUILLOU
Este documento apresenta os conceitos fundamentais de inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL), e como eles podem ser aplicados nos negócios. O documento discute como a IA pode resolver problemas de negócios por meio do ML, fornecendo exemplos de como processos de negócios podem ser treinados com dados. Ele também fornece uma metodologia para aplicar o ML a processos de negócios e discute como escolher modelos ML apropriados.
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- Implementar uma estratégia de Business Analytics requer definir metas baseadas em dados, coletar dados internos e externos, treinar equipes, e garantir que os dados estejam disponíveis para todos os departamentos. Isso ajuda a criar uma cultura orientada por dados
A AXONDATA oferece serviços de consultoria e desenvolvimento de soluções de problemas complexos em Análise de Dados (Big Data), incluindo gestão da informação e modelagem analítica com aplicações em negócio, além de uma Plataforma Analítica de Big Data, chamada SOMMA®. A empresa conta com a experiência de mais de 15 anos de atuação dos seus sócios nesse segmento. Nossa missão é tornar suas decisões simples e inteligentes.
O documento discute a importância da informação e dos sistemas de informação nas organizações. Ele define dados, informação e sistemas de informação, explicando que dados são transformados em informações úteis através do processamento. Também discute como as organizações precisam de sistemas de informação para armazenar e acessar dados e informações de forma a apoiar a tomada de decisões.
O documento discute a evolução da tecnologia da informação na indústria automobilística. Nas décadas de 1970 e 1980, as montadoras automatizaram seus sistemas e criaram consórcios para compartilhar informações em tempo real com fornecedores. Atualmente, a internet permite a interligação de todos os sistemas e a comunicação entre clientes e fornecedores a um custo reduzido.
O documento propõe integrar os dados de reserva e informações dos hospedes de hotéis em uma rede em uma única plataforma tecnológica. O projeto usará o software Microsoft Dynamics CRM para coletar dados de clientes e o portal DSPACE para consolidar as informações entre as unidades e melhorar as campanhas de marketing. O cronograma detalha as etapas de mapeamento, migração de dados, treinamentos e feedback ao longo de 1470 horas para implementar a solução.
Este documento propõe um processo de inteligência competitiva utilizando agentes inteligentes para monitorar fontes de informação estratégicas disponíveis na internet. O processo foi testado em quatro estudos de caso e propõe que as organizações monitoram o ambiente externo para se manterem competitivas em um mundo em constante mudança e onde a informação é um recurso estratégico.
Este documento apresenta os principais conceitos de sistemas de informação, incluindo o que são dados, informação, sistemas e sistemas de informação. Também discute os modelos de sistemas de informação, como o modelo convencional e modelo dinâmico, e as fases da metodologia de desenvolvimento de sistemas, incluindo estudo preliminar, análise do sistema atual e projeto lógico.
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O documento discute conceitos fundamentais de sistemas de informação, incluindo:
1) A natureza dos sistemas e definições gerais de sistemas;
2) Componentes básicos de sistemas como entrada, saída, processamento e feedback;
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O documento discute o uso de big data e data science na precificação de seguros. Apresenta as técnicas tradicionais versus novas técnicas como machine learning. Também aborda desafios como privacidade de dados, habilidades necessárias de atuários e como a internet das coisas pode fornecer novos dados para precificação mais precisa.
Viabilidade de abertura de uma nova empresaFelipe Leo
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Este certificado confirma que Gabriel de Mattos Faustino concluiu com sucesso um curso de 42 horas de Gestão Estratégica de TI - ITIL na Escola Virtual entre 19 de fevereiro de 2014 a 20 de fevereiro de 2014.
As classes de modelagem podem ser comparadas a moldes ou
formas que definem as características e os comportamentos dos
objetos criados a partir delas. Vale traçar um paralelo com o projeto de
um automóvel. Os engenheiros definem as medidas, a quantidade de
portas, a potência do motor, a localização do estepe, dentre outras
descrições necessárias para a fabricação de um veículo
PRODUÇÃO E CONSUMO DE ENERGIA DA PRÉ-HISTÓRIA À ERA CONTEMPORÂNEA E SUA EVOLU...Faga1939
Este artigo tem por objetivo apresentar como ocorreu a evolução do consumo e da produção de energia desde a pré-história até os tempos atuais, bem como propor o futuro da energia requerido para o mundo. Da pré-história até o século XVIII predominou o uso de fontes renováveis de energia como a madeira, o vento e a energia hidráulica. Do século XVIII até a era contemporânea, os combustíveis fósseis predominaram com o carvão e o petróleo, mas seu uso chegará ao fim provavelmente a partir do século XXI para evitar a mudança climática catastrófica global resultante de sua utilização ao emitir gases do efeito estufa responsáveis pelo aquecimento global. Com o fim da era dos combustíveis fósseis virá a era das fontes renováveis de energia quando prevalecerá a utilização da energia hidrelétrica, energia solar, energia eólica, energia das marés, energia das ondas, energia geotérmica, energia da biomassa e energia do hidrogênio. Não existem dúvidas de que as atividades humanas sobre a Terra provocam alterações no meio ambiente em que vivemos. Muitos destes impactos ambientais são provenientes da geração, manuseio e uso da energia com o uso de combustíveis fósseis. A principal razão para a existência desses impactos ambientais reside no fato de que o consumo mundial de energia primária proveniente de fontes não renováveis (petróleo, carvão, gás natural e nuclear) corresponde a aproximadamente 88% do total, cabendo apenas 12% às fontes renováveis. Independentemente das várias soluções que venham a ser adotadas para eliminar ou mitigar as causas do efeito estufa, a mais importante ação é, sem dúvidas, a adoção de medidas que contribuam para a eliminação ou redução do consumo de combustíveis fósseis na produção de energia, bem como para seu uso mais eficiente nos transportes, na indústria, na agropecuária e nas cidades (residências e comércio), haja vista que o uso e a produção de energia são responsáveis por 57% dos gases de estufa emitidos pela atividade humana. Neste sentido, é imprescindível a implantação de um sistema de energia sustentável no mundo. Em um sistema de energia sustentável, a matriz energética mundial só deveria contar com fontes de energia limpa e renováveis (hidroelétrica, solar, eólica, hidrogênio, geotérmica, das marés, das ondas e biomassa), não devendo contar, portanto, com o uso dos combustíveis fósseis (petróleo, carvão e gás natural).
Em um mundo cada vez mais digital, a segurança da informação tornou-se essencial para proteger dados pessoais e empresariais contra ameaças cibernéticas. Nesta apresentação, abordaremos os principais conceitos e práticas de segurança digital, incluindo o reconhecimento de ameaças comuns, como malware e phishing, e a implementação de medidas de proteção e mitigação para vazamento de senhas.
1. Data Science: O que é, conceito e
definição
Data Science é o estudo disciplinado dos dados e
informações inerentes ao negócio e todas as visões que
podem cercar um determinado assunto. É uma ciência
que estuda as informações, seu processo de captura,
transformação, geração e, posteriormente, análise de
dados.
2. Data Science: O que é, conceito e
definição
é um campo que abrange qualquer coisa relacionada à
limpeza, preparação e análise de dados. É um termo
abrangente para as técnicas utilizadas a fim de se extrair
dados e obter insights através de informações (conjunto
de dados).
3. Data Science: O que é, conceito e
definição
A ciência de dados envolve diversas disciplinas:
Computação;
Estatística;
Matemática;
Conhecimento do Negócio.
4. Data Science: Objetivo
transformar dados em informações ou produtos de
informações dentro de uma corporação. Além da
formulação dos problemas, escolha de modelos de
simulação e estatística e entrega dos produtos de dados.
5. Data Scientist x Business Analyst x Data Analyst
Data Scientist: Participa da formulação do problema,
hipóteses de resolução e análise de resultados.
Business Analyst: Analisa os dados gerados em relação
ao negócio ou empresa avaliada.
Data Analyst: Analisa os dados disponibilizados em busca
de solução para o problemas enfrentados.
6. O que é Data Analytics ?
é a ciência de examinar dados brutos com o objetivo de encontrar
padrões e tirar conclusões sobre essa informação, aplicando um
processo algorítmico ou mecânico para obter informações.
O trabalho de um analista de dados reside na inferência, que é o
processo de derivar conclusões que são unicamente baseadas no
que o pesquisador já conhece; por exemplo, executando uma série
de conjuntos de dados para procurar correlações significativas
entre si. O Data Analytics é usado em várias indústrias para permitir
que as organizações tomem melhores decisões, bem como
verifiquem e refutem teorias ou modelos existentes.
7. O que é Machine Learning?
Machine Learning é uma tecnologia onde os
computadores tem a capacidade de aprender de acordo
com as respostas esperadas por meio associações de
diferentes dados, os quais podem ser imagens, números
e tudo que essa tecnologia possa identificar. Machine
Learning é o termo em inglês para a tecnologia
conhecida no Brasil como aprendizado de máquina.
8. algorítimos de Machine Learning
Quando se desenvolve um sistema de aprendizado de
máquina, a estrutura utilizada na programação é diferente da
programação de software tradicional. No método tradicional
se cria um conjunto de regras para gerar uma resposta a partir
do processamento dos dados introduzidos.
Já os algoritimos de Machine Learning são criados a partir dos
dados que serão análisados e as as repostas (ou resultados)
que se esperam dessa análise, no final do processo o sistema
cria as próprias regras ou perguntas.
9. Aprendizado de Máquina Iterativo
Quando se desenvolve um sistema de aprendizado de
máquina, a estrutura utilizada na programação é diferente da
programação de software tradicional. No método tradicional
se cria um conjunto de regras para gerar uma resposta a partir
do processamento dos dados introduzidos.
Já os algoritimos de Machine Learning são criados a partir dos
dados que serão análisados e as as repostas (ou resultados)
que se esperam dessa análise, no final do processo o sistema
cria as próprias regras ou perguntas.
10. Aprendizado de Máquina Iterativo
A tecnologia Machine Learning permite que os modelos
sejam treinados em conjuntos de dados antes de serem
implementados. Um aplicativo ou software com Machine
Learning é um tipo de programa que melhora
automaticamente e gradualmente com o número de
experiências em que ele é colocado para treinar.
11. Aprendizado de Máquina Iterativo
Nessa primeira etapa o treinamento é assistido. O processo
iterativo leva à uma melhoria nos tipos de associações feitas entre
elementos e dados, os quais são apresentados em uma grande
quantidade. Devido a essa grande quantidade de dados que serão
analisados, os padrões e associações feitas somente por
observação humana poderiam resultar ineficientes, em caso de
que sejam feitas sem um suporte das tecnologias Machine
Learning.
12. Aprendizado de Máquina Iterativo
Após o treinamento incial de um aplicativo ou software
de Machine Learning ele poderá ser usado em tempo real
para aprender sozinho com os dados apresentando maior
precisão nos resultados com o passar do tempo.
13. Como Big Data e Machine Learning se associam?
Para trabalhar com o sistema de aprendizado de máquina é
necessário utilizar um certo conjunto de dados.
O Big Data permite que os dados sejam virtualizados para que
possam ser armazenados da maneira mais eficiente e econômica,
seja on premises ou na cloud. Além da eficiência o Big Data
também auxilia na melhoria da velocidade e confiabilidade da
rede, removendo outras limitações físicas associadas ao
gerenciamento de dados em grande quantidade.
Apesar das vantagens oferecidas no processo, uma empresa não
necessita ter Big Data para trabalhar com Machine Learning.
14. 4 aplicações práticas do machine learning no
setor financeiro
O uso do aprendizado de máquina na gestão de diferentes
modelos de negócio ainda é uma novidade recente. Na prática, o
uso da tecnologia apresenta uma série de desafios. Contudo, as
vantagens de longo prazo certamente superam muito os
obstáculos.
O machine learning tem potencial para proporcionar a mitigação
de riscos e a melhoria contínua dos processos e do modelo de
negócio. Isso porque os dados extraídos do mercado e da base
interna da organização orientam o aprendizado da máquina, para
que ela seja capaz de atender às principais demandas da
instituição.
15. 4 aplicações práticas do machine learning no
setor financeiro
Ainda assim, embora a adoção da inteligência artificial e machine
learning seja uma estratégia inteligente, muitas empresas têm
dificuldade para entender sua importância.
No setor financeiro, especialmente, é urgente compreender os
impactos das tecnologias disruptivas e os avanços que podem ser
conquistados com o uso adequado.
16. Conhecendo a proposta do machine learning
O conceito de machine learning (ML) pode ser definido como um
subconjunto de ciência de dados que usa modelos estatísticos para
extrair insights e fazer previsões.
Na prática, as soluções de aprendizado de máquina aprendem com a
experiência sem exigir uma programação detalhada. Basta selecionar os
modelos estatísticos e alimentá-los com dados. Feito assim, cada
modelo ajusta seus parâmetros, automaticamente, para melhorar os
resultados.
Para usar a tecnologia, primeiro, os cientistas de dados treinam
modelos de aprendizado de máquina com conjuntos de dados
existentes. Na sequência, eles aplicam modelos bem treinados a
situações da vida real. Eles são executados em segundo plano e
fornecem resultados automáticos, tomando como base o treinamento.
17. Conhecendo a proposta do machine learning
O aprendizado da máquina tem sido explorado também pelo
setor de serviços financeiros. Já existem enormes conjuntos de
dados do mercado bancário: são petabytes de dados sobre
transações, clientes, contas e transferências de dinheiro.
À medida que a tecnologia evolui e os melhores algoritmos
pertencem a um ecossistema de código aberto, é certo que o
machine learning tem seu espaço no futuro dos serviços
financeiros.
18. Conhecendo a proposta do machine learning
Por que usar o machine learning na sua estratégia?
por que as empresas de serviços financeiros não podem ignorar
o aprendizado de máquina?
19. Conhecendo a proposta do machine learning
O fato é que a tecnologia pode ser incorporada a vários processos
nas instituições financeiras. Muitos executivos de serviços
financeiros já investem no aprendizado de máquina. Eles são
motivados por uma série de razões, entre elas:
Redução de custos operacionais graças à automação de processos;
Aumento da receita por conta da maior produtividade do time e
das melhorias contínuas na experiência do usuário;
Maior aderência aos critérios de conformidade e compliance;
20. Conhecendo a proposta do machine learning
Fortalecimento das políticas de segurança da instituição.
Como o mercado bancário dispõe de um grande volume de dados
históricos, explorando essas informações e a variedade de
algoritmos e ferramentas, o machine learning tem potencial para
aprimorar muitos aspectos do ecossistema financeiro.
Machine learning contribui para a segurança do sistema financeiro
21. Conhecendo a proposta do machine learning
Com o número crescente de transações, usuários e integrações de terceiros,
as ameaças à segurança do sistema financeiro também aumentam.
Neste contexto, o machine learning deve ser usado pelas instituições
financeiras também na estratégia de segurança, gerenciamento de risco e
compliance. Isso porque os algoritmos de aprendizado de máquina são
treinados para detectar fraudes.
Os bancos, por exemplo, podem usar essa tecnologia para acompanhar os
parâmetros de transação das contas em tempo real. Desse modo, conseguem
identificar comportamentos fraudulentos com alta precisão, avisando o
cliente e até impedindo a transação quando a probabilidade de fraude chega
a 95%.
22. Conhecendo a proposta do machine learning
O machine learning é usado também no treinamento do sistema
financeiro para que ele seja capaz de detectar um grande número
de micropagamentos e apontar técnicas de lavagem de dinheiro,
como o smurfing.
De outro modo, os cientistas de dados também treinam sistemas
para detectar e isolar ameaças cibernéticas, que podem
comprometer a disponibilidade dos recursos e serviços e a
segurança digital dos bancos.
23. #1 Automação de processos
Essa é uma das aplicações mais comuns do aprendizado da máquina em finanças. O
machine learning permite automatização de tarefas repetitivas, aumentando a agilidade dos
processos e a produtividade do time.
Logo, o uso da tecnologia gera outros ganhos para os bancos, como otimização de recursos,
redução de custos, amplo portfólio de serviços e foco na experiência do cliente.
Uso de chatbots no atendimento;
Automação de call center;
Gamificação de treinamento de funcionários
24. #2 Subscrição e pontuação de crédito
Os algoritmos de aprendizado da máquina podem otimizar as tarefas de
subscrição que são tão comuns no setor de finanças e seguros.
Usando o machine learning, os cientistas de dados treinam modelos em
milhares de perfis de clientes com centenas de entradas de dados para cada
cliente.
Dessa maneira, um sistema bem treinado pode executar as mesmas tarefas
de subscrição e pontuação de crédito nos ambientes da vida real.
Os mecanismos de pontuação orientam os profissionais, que conseguem
trabalhar com muito mais rapidez e precisão.
25. #3 Negociação algorítmica
• Neste caso, o aprendizado de máquina ajuda a tomar decisões mais
inteligentes.
• A negociação algorítmica consiste no uso de um modelo matemático que
monitora os resultados das notícias e do comércio em tempo real. Desse
modo, ele detecta padrões que podem levar os preços das ações a subir ou
descer. A partir das suas projeções, o modelo pode agir proativamente
para vender, manter ou comprar ações.
• Contudo, os profissionais também podem usar os algoritmos de
aprendizado de máquina para obter uma pequena vantagem sobre a
média do mercado. Em grandes operações comerciais, essa pequena
vantagem pode gerar lucros expressivos.
26. #4 Robo-banker
• O uso de robôs consultores já é realidade nas instituições financeiras.
Atualmente, os robôs se destacam em duas aplicações de machine learning:
• Gerenciamento de portfólio: trata-se de um serviço on-line de gerenciamento de
patrimônio que usa algoritmos e estatísticas para alocar, gerenciar e otimizar os
ativos dos clientes. Aos clientes, basta informar os ativos e objetivos financeiros
atuais. A partir daí, o robô advisor aloca os ativos atuais em oportunidades de
investimento com base nas preferências de risco e nos objetivos do cliente.
• Recomendação de produtos financeiros: muitos bancos e corretoras já usam
robôs consultores para recomendar planos de seguros personalizados. O robô
advisor oferece várias vantagens como taxas mais baixas, recomendações
personalizadas e calibradas e disponibilidade 24/7.