[Pcamp19] - Scaling Nubank`s customer service with machine learning - Gustavo Mendes & Paulo Castro | Nubank
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1) Em qual momento em sua estratégia de produto, você deve considerar apostas como Machine Learning? 2) Como trazer um mindset de AI para o seu time e passar a considerar essas apostas no backlog; 3) Como investir com poucos recursos e testar se AI é uma boa solução para o seu problema; 4) Como conciliar automação e uma excelente experiência para o seu cliente; 5) Os problemas de produto que você só vai descobrir quando decidir usar machine learning como uma solução. Quais são (muitas vezes parecidos em várias empresas) e como solucionamos alguns desses problemas no Nubank, que permitiu que a gente saisse de 3% para mais de 55% das dúvidas dos clientes resolvidas por uma solução com ML; 6) Como vender a importância do investimento de Machine Learning na sua empresa.
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Evolution of Data at Nubank - Product.io Meetup 2019-01-29
Nubank is using machine learning, analytics and data engineering to disrupt the financial industry in Brazil. With over 5 million customers, it's already the biggest fintech outside Asia.
In this presentation I go over the main learnings of the company in the data space since it was founded 5 years ago. How did the company look like on each of those years? What mistakes did we make? What lessons did we learn?
This deck was presented in the São Paulo Product.io Meetup
Data Democratization at Nubank
Nubank is the leading fintech in Latin America. Using bleeding-edge technology, design, and data, the company aims to fight complexity and empower people to take control of their finances. We are disrupting an outdated and bureaucratic system by building a simple, safe and 100% digital environment.
In order to succeed, we need to constantly make better decisions in the speed of insight, and that’s what We aim when building Nubank’s Data Platform. In this talk we want to explore and share the guiding principles and how we created an automated, scalable, declarative and self-service platform that has more than 200 contributors, mostly non-technical, to build 8 thousand distinct datasets, ingesting data from 800 databases, leveraging Apache Spark expressiveness and scalability.
The topics we want to explore are:
– Making data-ingestion a no-brainer when creating new services
– Reducing the cycle time to deploy new Datasets and Machine Learning models to production
– Closing the loop and leverage knowledge processed in the analytical environment to take decisions in production
– Providing the perfect level of abstraction to users
You will get from this talk:
– Our love for ‘The Log’ and how we use it to decouple databases from its schema and distribute the work to keep schemas up to date to the entire team.
– How we made data ingestion so simple using Kafka Streams that teams stopped using databases for analytical data.
– The huge benefits of relying on the DataFrame API to create datasets which made possible having tests end-to-end verifying that the 8000 datasets work without even running a Spark Job and much more.
– The importance of creating the right amount of abstractions and restrictions to have the power to optimize.
Design Sprint e Lean Inception se complementam. Como?
Apresentação realizada no TDC POA 2018
Duas técnicas uma de discovery e outra de definição, o objetivo desta palestra é mostrar como utilizar as técnicas de forma complementar. Existem algumas dúvidas que irei responder, como:
- Qual é o objetivo de cada técnica?
- Qual insumo você tem como resultado de cada técnica?
- O que tenho de ter claro e preparado antes para cada técnica?
- Em que momento realizar cada técnica?
Junto compartilharei dicas sugeridas de cada técnica, e que você pode usar na outra para lhe apoiar. Venha saber como estou estruturando estas duas técnicas e também sugerir mais maneiras de pensar em como usar!
[Pcamp19] - Escalando o uso de dados no Nubank - André Tavares | Nubank
Nubank uses its data platform to power automated decisions and data-driven products. The platform sources data from various systems and refines it into datasets using data tools. These datasets then power credit decisions, customer support automations, and other systems. The platform also supports internal users through business intelligence tools. As data usage grows, the platform must scale to handle larger volumes, more systems/users, and new use cases. Product managers play a key role in ensuring the success of both consumer-facing products and internal platforms and tools.
Evoluindo a Plataforma de Dados do Nubank TDC SP 2019
O documento descreve a evolução da plataforma de dados do Nubank. Apresenta a infraestrutura de dados da empresa, incluindo o uso do Datomic e Kafka para armazenamento e processamento de dados. Também explica os processos de ingestão, análise e uso dos dados para tomada de decisões e modelos, além das ferramentas utilizadas como Databricks, Looker e Jupyter Notebooks.
Data Infra and Data Access in Nubank
This document summarizes Nubank's data infrastructure and access. It notes that Nubank has 55 squads processing 40 TB of data daily across 190 microservices and 29 models. The goals are to make data easy and safe to use for decisions and improve decision making. The infrastructure includes platforms like Datomic, Redshift, Spark and services like Metabase, Looker, Jupyter notebooks. Over 500 people access data tools daily. There are over 300 ETL job contributions monthly to extract, transform and load data from various sources into the data warehouse. Tools like Metabase, Looker and Jupyter notebooks are used for analysis and Databricks for complex tasks. Training, support channels and meetings help users.
Data Product Management at Nubank
O documento discute a gestão de produtos de dados no Nubank. Resume os desafios de implantar uma cultura de dados em uma empresa de rápido crescimento, como medir o sucesso das ferramentas de dados, e lições aprendidas como empoderar times verticais e tratar os próprios dados como produtos.
Apache Kafka in the Healthcare Industry
The Rise of Data in Motion in the Healthcare Industry - Use Cases, Architectures and Examples powered by Apache Kafka.
Use Cases for Data in Motion in the Healthcare Industry:
- Know Your Patient (= “Customer 360”)
- Operations (Healthcare 4.0 including Drug R&D, Patient Care, etc.)
- IT Perspective (Cybersecurity, Mainframe Offload, Hybrid Cloud, Streaming ETL, etc)
Real-world examples include Covid-19 Electronic Lab Reporting, Cerner, Optum, Centene, Humana, Invitae, Bayer, Celmatix, Care.com.
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– How we made data ingestion so simple using Kafka Streams that teams stopped using databases for analytical data.
– The huge benefits of relying on the DataFrame API to create datasets which made possible having tests end-to-end verifying that the 8000 datasets work without even running a Spark Job and much more.
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Design Sprint e Lean Inception se complementam. Como?
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Evoluindo a Plataforma de Dados do Nubank TDC SP 2019
O documento descreve a evolução da plataforma de dados do Nubank. Apresenta a infraestrutura de dados da empresa, incluindo o uso do Datomic e Kafka para armazenamento e processamento de dados. Também explica os processos de ingestão, análise e uso dos dados para tomada de decisões e modelos, além das ferramentas utilizadas como Databricks, Looker e Jupyter Notebooks.
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14 Must-Listen Podcasts in 2014
More Than Sound (morethansound.net) compiled a list of must-listen podcasts from the past year. For more, go here: http://bit.ly/14podcasts
Uma tribo, doze squads e dois agile coaches. um case do luiza labs
Agile brazil 2018 - Durante o crescimento do Luiza Labs (de 75 para 500 pessoas), a estrutura mudou para Tribos, Alianças, Squads e etc. Mas apenas a estrutura não é o suficiente. Entenda como os Agile Coaches participam na trajetória de transformação das Squads em times de alta performance. E em específico, sobre a estratégia utilizada para escalar ágil em uma tribo com 12 squads e apenas 2 Agiles Coaches.
AI & Big Data - Personalização da Jornada - PicPay - TDC
Apresentação sobre como personalizamos a jornada do PicPay.
Explicamos sobre o uso de técnicas de big data e machine learning aplicado ao negócio.
Falamos sobre recomendação na home, problemas de NLP em busca e construção de plataformas.
No excuses user research
As designers and developers, we don’t always have access to research to about our end users, or the opportunity to learn about them. This can leave us building products based on our managers personal opinion, or client specifications, and never really knowing how we can serve our users better.
But the good news is there are many opportunities for user research that most designers and developers just aren’t aware of. They are cheap, easy to implement, and can used straight away on almost any project.
Lily will talk you through 3 methods of no excuse user research that you can use immediately on the websites, products, apps and services you work on every day.
[Product Camp 2020] - Product Management Footprint - uma forma de adequar e e...
Product Management Footprint - uma forma de adequar e evoluir os papeis de produto nas organizações - Alexandre Magno | Emergee
500 Demo Day Batch 18: Statsbot
The document appears to be about a company called Statsbot that provides a bot for Slack. It includes Statsbot's website and contact information. Various metrics are given about Statsbot's user base of over 25,000 weekly active users, 20% weekly growth in recurring revenue, and their goal of opening an API for data providers. The founders have 10 years of working together and degrees from Bauman Technical University.
Agile Data Governance Tutorial
The document discusses how to implement agile data governance principles and practices. It provides an overview of agile and lean concepts, and how they can be applied to both establishing a data governance framework and conducting day-to-day governance activities. Specific agile ceremonies, roles, and artifacts that are commonly used are mapped to how they could support data governance. The presentation emphasizes the importance of engaging stakeholders, prioritizing work, delivering value iteratively, and continually improving.
The ABCs of Treating Data as Product
Product-thinking is making a big impact in the data world with the rise of Data Products, Data Product Managers, data mesh, and treating “Data as a Product.” But Honest, No-BS: What is a Data Product? And what key questions should we ask ourselves while developing them? Tim Gasper (VP of Product, data.world), will walk through the Data Product ABCs as a way to make treating data as a product way simpler: Accountability, Boundaries, Contracts and Expectations, Downstream Consumers, and Explicit Knowledge.
DataEd Online: Data Architecture and Data Modeling Differences — Achieving a ...
<!-- wp:paragraph -->
<p>Many can be confused when it comes to data topics. Architecture, models, data — it can seem a bit overwhelming. This program offers a clear explanation of Data Modeling and Data Architecture with a focus on the power of their interdependence. Both Data Architecture and data models are made more useful by each other. Data models are a primary means to achieve a shared understanding of specific data challenges. They are literally the pages that intersect data assets and the organizational response. Data models, as documentation, are the currency of data coordination, used to verify integration, and are mandated input to any data systems evolution. Ideally, Data Architecture is the sum of the organizational data models. However, coverage is rarely complete. Anytime you are talking about architecture, it is important to include the complementary role of engineered data models. Developing these models often incorporates both forward and reverse perspectives. Only when working in a coordinated manner, can organizations take steps to better understand what they have and what they need to accomplish by employing Data Modeling and Data Architecture.</p>
<!-- /wp:paragraph -->
<!-- wp:paragraph -->
<p>This program's learning objectives include:</p>
<!-- /wp:paragraph -->
<!-- wp:list -->
<ul><li>Understanding the role played by models</li><li>Incorporating the interrelated concepts of architecture/engineering</li><li>What is taught: forward engineering with a goal of building</li><li>What is also needed: reverse engineering with a goal of understanding</li><li>How increasing coordination requirements increase design simplicity</li></ul>
<!-- /wp:list -->
Customer Journey Mapping and CX Research
A talk Marc gave at the UI20 conference in Boston, November the 3rd, 2015.
Smaply: www.smaply.com
ExperienceFellow: www.experiencefellow.com
This is Service Design Thinking: www.thisisservicedesignthinking.com
This is Service Design Doing: www.thisisservicedesigndoing.com
Content:
1. The typology of journey maps
2. Customer experience research
3. Prototyping services
4. Service design and start-ups
TDM: Masking, Subsetting and generating Synthetic Data
This document outlines an agenda and objectives for a hands-on lab demonstrating CA Technologies' Test Data Manager solution. The lab will guide participants through activities to experience provisioning secure test environments using data subsetting, masking, and synthetic data generation techniques. Specifically, the lab consists of three parts: a subsetting lab to reduce production data size, a masking lab to anonymize sensitive data fields, and a data generation lab to enhance test data quality.
Business Intelligence & Data Analytics– An Architected Approach
Business intelligence (BI) and data analytics are increasing in popularity as more organizations are looking to become more data-driven. Many tools have powerful visualization techniques that can create dynamic displays of critical information. To ensure that the data displayed on these visualizations is accurate and timely, a strong Data Architecture is needed. Join this webinar to understand how to create a robust Data Architecture for BI and data analytics that takes both business and technology needs into consideration.
RWDG Slides: What is a Data Steward to do?
Most people recognize that Data Stewards play an essential role in their Data Governance and Information Governance programs. However, the manner in which Data Stewards are used is not the same from organization to organization. How you use Data Stewards depends on your goals for Data Governance.
Join Bob Seiner for this month’s RWDG webinar where he will share different ways to activate Data Stewards based on the purpose of your program. Bob will talk about options to extend existing Data Steward activity and how to build new functionality into the role of your Data Stewards.
In this webinar, Bob will discuss:
- The crucial role of the Data Steward in Data Governance
- Different types of Data Stewards and what they do
- Aligning Data Steward activities with program goals
- Improving existing Data Steward actions
- Finding new ways to use your Data Stewards
Data Catalogs Are the Answer – What Is the Question?
Organizations with governed metadata made available through their data catalog can answer questions their people have about the organization’s data. These organizations get more value from their data, protect their data better, gain improved ROI from data-centric projects and programs, and have more confidence in their most strategic data.
Join Bob Seiner for this lively webinar where he will talk about the value of a data catalog and how to build the use of the catalog into your stewards’ daily routines. Bob will share how the tool must be positioned for success and viewed as a must-have resource that is a steppingstone and catalyst to governed data across the organization.
In this webinar, Bob will focus on:
-Selecting the appropriate metadata to govern
-The business and technical value of a data catalog
-Building the catalog into people’s routines
-Positioning the data catalog for success
-Questions the data catalog can answer
Lean Inception custo ou desperdício? Como engajar participantes?
O documento apresenta informações sobre Mayra Souza e Gabriela Corrêa, duas profissionais que atuam como Agile Coaches e facilitadoras. Detalha suas formações acadêmicas e experiências profissionais atuando em transformação organizacional, treinamentos, reengenharia de processos e gestão de produtos.
Lambda Architecture in the Cloud with Azure Databricks with Andrei Varanovich
The term “Lambda Architecture” stands for a generic, scalable and fault-tolerant data processing architecture. As the hyper-scale now offers a various PaaS services for data ingestion, storage and processing, the need for a revised, cloud-native implementation of the lambda architecture is arising.
In this talk we demonstrate the blueprint for such an implementation in Microsoft Azure, with Azure Databricks — a PaaS Spark offering – as a key component. We go back to some core principles of functional programming and link them to the capabilities of Apache Spark for various end-to-end big data analytics scenarios.
We also illustrate the “Lambda architecture in use” and the associated tread-offs using the real customer scenario – Rijksmuseum in Amsterdam – a terabyte-scale Azure-based data platform handles data from 2.500.000 visitors per year.
Creating a Data-Driven Organization (Data Day Seattle 2015)
Creating a Data-Driven Organization
The document discusses how to create a data-driven organization. It argues that being data-driven requires having strong analytics, a data-focused culture, and using data to drive impact and business results. Some key aspects of a data-driven culture discussed are having a testing mindset, open data sharing, self-service analytics access for business units, broad data literacy, and visible data leadership. The presentation provides examples of actions organizations can take to promote a data-driven culture, such as improving analyst competencies and linking metrics to strategic goals. It cautions that becoming complacent once progress is made can undermine data-driven efforts, as demonstrated by Tesco's experience.
[Product Camp 2020] - Dados e métricas para líderes de produto - Pedro Galopp...
O documento apresenta Pedro Galoppini, CPO e co-fundador da Involves, e fornece dicas sobre métricas e ferramentas para gestão de produtos, incluindo NPS, Value Throughput e OKRs. Apresenta também exemplos de OKRs e resultados de uma equipe.
Modern Data architecture Design
The document discusses modern data architectures. It presents conceptual models for data ingestion, storage, processing, and insights/actions. It compares traditional vs modern architectures. The modern architecture uses a data lake for storage and allows for on-demand analysis. It provides an example of how this could be implemented on Microsoft Azure using services like Azure Data Lake Storage, Azure Data Bricks, and Azure Data Warehouse. It also outlines common data management functions such as data governance, architecture, development, operations, and security.
Data Governance — Aligning Technical and Business Approaches
Data Governance can have a varied definition, depending on the audience. To many, data governance consists of committee meetings and stewardship roles. To others, it focuses on technical data management and controls. Holistic data governance combines both of these aspects, and a robust data architecture and associated diagrams can be the “glue” that binds business and IT governance together. Join this webinar for practical tips and hands-on exercises for aligning data architecture & data governance for business and IT success.
[Product Camp 2021] Produto em saúde: Scale Up e Covid-19: Como a Memed fez e...
[Product Camp 2021] Produto em saúde: Scale Up e Covid-19: Como a Memed fez essa combinação dar certo - Acsa Cardoso
[Product Camp 2021] Product Direction
This document outlines the steps in a strategic product planning process:
1) Gather information from a multidimensional view of the situation and identify insights
2) Select opportunities to focus on and position the product by leveraging strengths and building strategic advantages
3) Define goals and assumptions by establishing a strategic hypothesis and identifying risks of incorrect assumptions
While the process requires hard work, iterating and considering challenges can help build an effective strategy in a practical way.
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<!-- /wp:paragraph -->
<!-- wp:paragraph -->
<p>This program's learning objectives include:</p>
<!-- /wp:paragraph -->
<!-- wp:list -->
<ul><li>Understanding the role played by models</li><li>Incorporating the interrelated concepts of architecture/engineering</li><li>What is taught: forward engineering with a goal of building</li><li>What is also needed: reverse engineering with a goal of understanding</li><li>How increasing coordination requirements increase design simplicity</li></ul>
<!-- /wp:list -->
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A talk Marc gave at the UI20 conference in Boston, November the 3rd, 2015.
Smaply: www.smaply.com
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Content:
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Data Governance — Aligning Technical and Business Approaches
Data Governance can have a varied definition, depending on the audience. To many, data governance consists of committee meetings and stewardship roles. To others, it focuses on technical data management and controls. Holistic data governance combines both of these aspects, and a robust data architecture and associated diagrams can be the “glue” that binds business and IT governance together. Join this webinar for practical tips and hands-on exercises for aligning data architecture & data governance for business and IT success.
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2) Select opportunities to focus on and position the product by leveraging strengths and building strategic advantages
3) Define goals and assumptions by establishing a strategic hypothesis and identifying risks of incorrect assumptions
While the process requires hard work, iterating and considering challenges can help build an effective strategy in a practical way.
[Product Camp 2021] Lições aprendidas de uma transformação digital
O documento discute três lições aprendidas de uma transformação digital: 1) Estrutura de times focada no cliente, 2) Entrega rápida de resultados validados através de PoCs e MVPs, 3) Enxergar times como unidades de negócio com foco no retorno sobre investimento de recursos e funcionalidades.
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[Product Camp 2021] Escalando a gestão de produtos internos
Má gestão de produtos internos pode prejudicar a experiência do usuário final. Processos de suporte que permitem maior conhecimento do produto e feedback dos usuários melhoram a experiência. É importante demonstrar o valor do produto interno para a liderança e equipe, e gerenciar stakeholders de forma a apoiar a estratégia do produto.
[Product Camp 2021] Lean Customer Development
This document discusses the challenges of customer research and insights. It notes that humans are unpredictable and our biases can limit useful insights. Product teams often feel they lack enough time, methods, or ways to prove the value of customer research. The document provides recommendations for overcoming common problems like prioritizing desired outcomes over solutions, asking how decisions would differ with more information, and treating customer insights as products that need packaging and an explanation of why they should be acted on. Framing insights as problems to be solved, quantifying potential risks of inaction, and getting 1% better at applying insights each week can help convince teams to incorporate what they learn from customers.
[Product Camp 2021] Product Roadmaps Relaunched
This document discusses the evolution of product roadmaps from rigid lists of features and dates to more flexible frameworks focused on solving customer problems. It argues that roadmaps should emphasize outcomes over outputs and manage intentions rather than commit prematurely to untested solutions. An effective roadmap communicates a product vision, business objectives, timeframe themes to guide development, and makes clear that plans may change based on what is learned.
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Este documento fornece conselhos sobre como criar produtos centrados no usuário através da cultura da narrativa escrita. Ele enfatiza a importância de documentos concisos com detalhes da perspectiva do consumidor, além de requerer muito trabalho e revisões para alcançar padrões elevados. O autor aprendeu na Amazon a importância de manter o foco no consumidor durante toda a execução do produto.
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The document discusses the future of work and freelancing. It notes that COVID-19 has changed how business is done by increasing remote work. Freelancing has become more mainstream, with the number of freelancers growing significantly in recent years. Fiverr is presented as revolutionizing freelancing by creating a global marketplace that connects businesses and freelancers for digital services. The future of work is described as involving remote and freelance work, global demand, continuous learning, and teams supplemented by online freelancers as needed.
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[Product Camp 2020] - A cultura da narrativa escrita para criar produtos cent...
Este documento fornece conselhos sobre como criar produtos centrados no usuário através da cultura da narrativa escrita. O autor aprendeu na Amazon a importância de documentos concisos com foco no consumidor, dados e sem ego. Bons documentos requerem que toda a empresa escreva, comente e debata para elevar continuamente a qualidade. Manter o foco no consumidor durante a execução é essencial para não desviar da experiência idealizada.
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3) O processo envolveu mapear as regras de negócio existentes, desacoplar complexidades e parametrizar as soluções para liberar a criação de produtos
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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
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A palavra
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normalmente
relacionada
com o modo
de pensar de
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e coerência
DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE I_aula1-2.pdf
A linguagem C# aproveita conceitos de muitas outras linguagens,
mas especialmente de C++ e Java. Sua sintaxe é relativamente fácil, o que
diminui o tempo de aprendizado. Todos os programas desenvolvidos devem
ser compilados, gerando um arquivo com a extensão DLL ou EXE. Isso torna a
execução dos programas mais rápida se comparados com as linguagens de
script (VBScript , JavaScript) que atualmente utilizamos na internet
PRODUÇÃO E CONSUMO DE ENERGIA DA PRÉ-HISTÓRIA À ERA CONTEMPORÂNEA E SUA EVOLU...
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).
Escola Virtual - Fundação Bradesco - ITIL - Gabriel Faustino.pdf
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.
Segurança Digital Pessoal e Boas Práticas
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.
ATIVIDADE 1 - ADSIS - ESTRUTURA DE DADOS II - 52_2024.docx
Em determinadas ocasiões, dependendo dos requisitos de uma aplicação, pode ser preciso percorrer todos os elementos de uma árvore para, por exemplo, exibir todo o seu conteúdo ao usuário. De acordo com a ordem de visitação dos nós, o usuário pode ter visões distintas de uma mesma árvore.
Imagine que, para percorrer uma árvore, tomemos o nó raiz como nó inicial e, a partir dele, comecemos a visitar todos os nós adjacentes a ele para, só então, começar a investigar os outros nós da árvore. Por outro lado, imagine que tomamos um nó folha como ponto de partida e caminhemos em direção à raiz, visitando apenas o ramo da árvore que leva o nó folha à raiz. São maneiras distintas de se visualizar a mesma árvore.
Tome a árvore binária a seguir como base para realizar percursos que partirão sempre da raiz (nó 1).
Figura 1 - Árvore binária
Fonte: OLIVEIRA, P. M. de; PEREIRA, R. de L. Estruturas de Dados II. Maringá: UniCesumar, 2019. p. .
Com base na árvore anterior, responda quais seriam as ordens de visitação, partindo da raiz:
a) Percorrendo a árvore pelo algoritmo Pré-Ordem.
b) Percorrendo a árvore pelo algoritmo Em-Ordem.
c) Percorrendo a árvore pelo algoritmo Pós-Ordem.
Obs.: como resposta, informar apenas os caminhos percorridos em cada Situação:
a) Pré-ordem: X - Y - Z.
b) Em-ordem: X - Y - Z.
c) Pós-ordem: X - Y - Z.
ATENÇÃO!
- Você poderá elaborar sua resposta em um arquivo de texto .txt e, após revisado, copiar e colar no campo destinado à resposta na própria atividade em seu STUDEO.
- Plágios e cópias indevidas serão penalizados com nota zero.
- As perguntas devem ser respondidas de forma adequada, ou seja, precisam ser coerentes.
- Antes de enviar sua atividade, certifique-se de que respondeu todas as perguntas e não se esqueceu nenhum detalhe. Após o envio, não são permitidas alterações. Por favor, não insista.
- Não são permitidas correções parciais no decorrer do módulo, isso invalida seu processo avaliativo. A interpretação da atividade faz parte da avaliação.
- Atenção ao prazo de entrega da atividade. Sugerimos que envie sua atividade antes do prazo final para evitar transtornos e lentidão nos servidores. Evite o envio de atividade em cima do prazo.
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PRODUÇÃO E CONSUMO DE ENERGIA DA PRÉ-HISTÓRIA À ERA CONTEMPORÂNEA E SUA EVOLU...
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ATIVIDADE 1 - ADSIS - ESTRUTURA DE DADOS II - 52_2024.docx
ATIVIDADE 1 - ADSIS - ESTRUTURA DE DADOS II - 52_2024.docx
[Pcamp19] - Scaling Nubank`s customer service with machine learning - Gustavo Mendes & Paulo Castro | Nubank
- 15. Gustavo Mendes Product Manager @ Nubank Data Scientist @ Nubank Paulo Castro
- 52. 🤷🏽