Data Scientists! Data Scientists! Data Scientists! & Bots

Talvez Staya Nadela em algum destes palcos em eventos da Microsoft, pudesse atualizar o famoso “Developers! Developers! Developers!” do Steve Balmer para “Data Scientists! Data Scientists! Data Scientists!”. E por esta demanda de perfis profissionais capazes de transformar montanhas de dados em respostas que, através da ciência de dados, os agentes virtuais de conversação ou simplesmente Bots empoderam pessoas e organizações que demandam por uma Entidade de Inteligência Artificial unificada, que permita transformar digitalmente processos de negócios em conversações. Hoje os processos ancorados no mar de formulários e aplicativos, os bots apresentam uma resposta e operam em nome de organizações, respondendo e atuando diretamente em nós do processo ou mesmo em nome de pessoas – numa espécie de secretário eletrônico atual – permitindo a visitantes de sites pessoais por exemplo conhecer melhor a biografia da pessoa ou mesmo consultar a agenda de um profissional autônomo em quanto este está em consulta. Através da conversa com uma entidade virtual, “gêmea” e on-line websites,  mídias sociais e canais diversos de mensagens como Telegram, Skype e Facebook Messenger são então o novo lar do avatar sob medida que incorpora um pouco da personalidade de cada marca ou pessoa, permitindo a interação com seguidores, ou mesmo com fornecedores e parceiros, automatizando processos empresariais.

Unidades de Resposta Automática ou simplesmente URA, podem ser criadas por organizações,  possibilitando atendimento automatizado e ativado por voz para clientes ou mesmo processos internos. No âmbito pessoal, a criação de assistentes pessoais sob medida que operam comandos cotidianos são construídos sob medida para cada pessoa e refinados a cada momento, por treinamento ou mesmo algorítimos sob medida.

Através do uso da ciência de dados, é possível extrair informações chave do dia a dia das pessoas e das máquinas através de software e dispositivos, deste modo através da profissão que se estabelece como uma evolução natural do desenvolvimento. Através da ciência de dados é possível colher dados-chave e tomar decisões de negócio que ajudam a definir as respostas da Entidade de Inteligência Artificial. Um Chatbot corporativo por exemplo, pode responder sob demanda através de troca de mensagens, as informações-chave para todo o nível executivo. Modelos de aprendizado de máquina podem gerar notificações ou ações pela Entidade de Inteligência Artificial por meio de alertas em Chatbots com mensagens pró-ativas. Estas notificações são diálogos iniciados pelo Robot, com inteligencia de Big Data , diferentemente dos Bots mais comuns que interagem sob o par requisição/resposta. Assistentes pessoais, ou mesmo dispositivos sob medida, que externalizam a ciência de dados, no mundo físico com sons, cores ou movimentos sob-medida, para cada projeto podem também ser incorporados a qualquer objeto com o uso de IoT, alguns dos dispositivos presentes hoje (Como pode ser visto na Figura 1) já possibilitam a construção de projetos que integram desde uma retaguarda corporativa com bases Oracle e SQL Server até mesmo do simples conjunto de dados da lista de músicas do dispositivo de alguém.

Figura 1 – Exemplos de Dispositivos que materializam a Entidade de Inteligência Artificial

A Entidade de Inteligência Artificial passa então a tomar forma no mundo físico. Através de hardware compatível com o custo de projetos de software atuais, onde o Windows IoT, juntamente do Cortanta Intelligence Suite e General Bots empoderam dispositivos como Totens, Falantes domésticos e Robots permitindo que de modo acessível, a onipresença da EAI esteja presente através de dispositivos que permitam  a marca estar sempre disponível, não apenas em interfaces padrão, já que a integração de um microfone e falantes relativamente fácil de fazer, qualquer aparelho falará.

Data Mining, Hadoop, Pivotal, Aprendizagem Profunda, Python, Linguagem R, Classification, Clustering, Predictive Modeling, são alguns dos termos e técnicas que Cientistas de Dados utilizam no dia a dia para ajudar a prover todas os insights necessários para modelar a Entidade de Inteligência Artificial. Conhecimentos de Hacking, Estatística, Matemática, Pesquisa são alguns dos requisitos adicionais que também compõe a base da ciência de dados segundo Drew Conway, quem em seu blog, ilustrou os conhecimentos que formam a base da Ciência de Dados, replicado na Figura 2 – Data Science Venn Diagram.

Figura 2 – Data Science Venn Diagram

Desenvolvedoras(es), Programadoras(es) e Analistas, têm um longo caminho de transição à frente, mas podem começar já através de material disponível na Internet além de conjuntos de dados conhecidos e disponibilizados publicamente. É possível começar com um conjunto de dados ou dataset que dependendo do ponto de vista individual pode prover percepções inéditas que podem ajudar a difundir cada vez mais a ciência de dados. Alguns cursos gratuitos da edX são listados abaixo:

  https://www.edx.org/course/processing-big-data-azure-data-lake-microsoft-dat223-1x-1

 

  https://www.edx.org/course/processing-big-data-hadoop-azure-microsoft-dat202-1x-2

 

  https://www.edx.org/course/processing-real-time-data-streams-azure-microsoft-dat223-2x-1

Contamos com um time cada vez mais crescente de Cientistas de Dados, se desejar ingressar em nosso processo seletivo e participar de nossa comunidade, recebendo atualizações de postagens, novidades da indústria de software e links úteis, envie seu currículo para perfis@pragmatismo.io.

Rodrigo Rodriguez é CEO da pragmatismo.io

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