[vc_row][vc_column][vc_column_text]A Fast Lane tem o prazer de anunciar que, a partir deste momento, toda a oferta de treinamento e certificação Red Hat está disponível no mercado latino-americano, como parte de nossa aliança com esta marca.
A Red Hat é a líder mundial em soluções open source empresariais e oferece serviços de TI em qualquer infraestrutura com mais rapidez e menos custos com nosso amplo portfólio de infraestrutura de nuvem híbrida, serviços de aplicação, desenvolvimento de aplicações nativas em nuvem e soluções de automação.
Entre seus principais aliados estão outros líderes do setor como AWS, Microsoft, Google e IBM entre outros. A confiança vem de saber mais. Confie na Fast Lane & Red Hat para desenvolver suas habilidades e ampliar seu conhecimento. Oferecemos opções de treinamento flexíveis, com conteúdo baseado em casos e tarefas reais e comprovação das habilidades adquiridas por meio de exames de certificação hands-on. Aprimore ao máximo as habilidades da sua equipe e aumente o impacto gerado pelos investimentos tecnológicos da sua organização.
Portfolio de Treinamentos Red Hat oferecidos pela Fast Lane.[/vc_column_text][us_image image=”8492″ link=”url:https%3A%2F%2Fwww.flane.com.pa%2Fpt%2Fredhat|target:_blank” onclick=”custom_link”][us_separator size=”small”][vc_column_text]Agora na Fast Lane você poderá se capacitar em todas essas soluções no idioma e lugar que precisar, com nossa presença em 8 países da região (México, Costa Rica, Panamá, Colômbia, Peru, Argentina, Chile, Brasil) atendemos todas as demandas de nossos clientes no formato que melhor se adequa às suas necessidades e projetos.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
São Paulo, 08/08/2022 – Por Raphael Silva – O instrutor Marcio Young, um dos mais aclamados em Cisco no país, atingiu a marca de 250 classes ministradas na carreira no último mês de Fevereiro. A marca expressiva, que tem 200 delas pela Fast Lane, vem sendo conquistada desde 2011 e com mais de 1400 alunos formados nos cursos.
“Quando comecei a ministrar os treinamentos Cisco Learning Partner em 2011, não conseguia imaginar que ultrapassaria a marca de 250 turmas ministradas. Como instrutor Cisco, estamos sempre em constante crescimento, num aprendizado continuado, novas certificações e, com isso, uma evolução de conhecimento que é aplicado nos treinamentos ministrados”, afirma Marcio.
Marcio Young recebe homenagem da Fast Lane pelas mãos de Raphael Silva, Diretor de Marketing LATAM
O Instrutor Cisco entregou no ano de 2021 mais 37 turmas Cisco, com 171 alunos treinados. Outro ponto de muito destaque é a altíssima média das avaliações: 4,94 numa escala até 5, com destaque nas áreas de Data Center e Security. O Managing Director da Fast Lane LATAM, Luis Campbell, elogiou Marcio Young:
“Contar com profissionais como Marcio Young em nossa equipe tem nos permitido manter os mais altos níveis de satisfação por parte de nossos clientes. Entrega, paixão e profissionalismo. Além de uma base de experiência e conhecimento, Marcio é um dos melhores do setor e temos orgulho de que faça parte da equipe Fast Lane”, comentou Luis.
Lenoska Palma Gámez, Business Development Manager de Cisco na Fast Lane LATAM também comentou a qualidade das aulas de Marcio.
“Marcio, além de ser um excelente profissional na área técnica, sempre está comprometido em ajudar os nossos clientes a resolver os desafíos com as soluçoes que tem implementadas. Acho que é por isso ele consegue criar essa sinergia com os participantes e sempre tem alta qualidade em todas as entregas”, disse ela.
Por isso, a Fast Lane homenageou um dos maiores instrutores Cisco do Brasil com um presente que marca essa celebração tão importante em um jantar realizado no Rio de Janeiro.
“A FastLane é uma família, que envolve desde o marketing, as vendas, a organização e a entrega de cada turma. Sempre, como parte dessa família, fui apoiado em cada momento, sempre incentivado a evoluir. E, para comemorar essa marca, ganhei um presente maravilhoso, que adorei!”, disse ele.
Marcio Young ainda foi premiado com “2020 Instructor Excellence Award” nas áreas de Data Center e Security e, mais recentemente, com o “2022 Distinguished Instructor Award”.
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Aprofundando o tema de cibersegurança chegamos em Hacking, que nada mais é do que aplicação de tecnologia ou de conhecimento técnico para ocasionar ou comprometer sistemas de computadores, contas pessoais, redes e afins. Em sua definição não há nada criminoso, apesar de pessoas ainda aplicarem e associarem essas habilidades para fins criminosos.
O termo foi aplicado a primeira vez no contexto tecnológico por membro do Tech Model Railroad Club da MIT, mas com o surgimento de computadores o grupo levou o termo eles ao entrarem em um novo espaço da tecnologia.
Tipos de Hacking
Um hacker é quem aproveita suas habilidades técnicas e conhecimentos para resolver um problema ou desafio. Como lembramos no início nem todas essas habilidades são designadas para o crime. O grupo é divido por outros três grandes grupos que se baseiam na legalidade de seus atos:
Black Hat: Infelizmente os mais conhecidos, por se tratar de um grupo cibercriminoso que usa seus conhecimentos para violar sistemas de computadores, roubando dados, alterando registros ou tentando cumprir outros objetivos ilegais. Quando descoberta uma vulnerabilidade de segurança um hacker fará a exploração normalmente em troca de dinheiro.
White Hat: Sendo o oposto do grupo Black Hat, muitas empresas contratam os serviços desse hacker como parte de uma estratégia, assim eles invadem seus sistemas e detectam falhas, ajudando assim as empresas a se fortalecerem suas seguranças.
Grey Hat: São os que ficam entre white e black hats. Não vão para o lado ético, mas também não são focados exclusivamente em atividades criminosas. Tendem a fazer a invasão e depois pedir a permissão, ao contrário do White hats. Embora esse grupo possa ter resultados positivos, ressaltamos que é ilegal praticar hacking de segurança sem consentimento prévio.
É ilegal praticar hacking?
Como citamos acima, não há nada de errado em praticar contanto que seja mediante a consentimento prévio, para não cruzar a linha entre o hobby legal para o crime cibernético. Todo hacking back hat é ilegal e, se caso tenha sido vítima deste ataque, você pode e deve denunciar o crime cibernético às autoridades competentes do seu país ou região.
Como evitar ser hackeado?
Para concluir o assunto, não deixaríamos vocês sem dicas para evitar ser hackeado, e assim se proteger contra a violação de dados. O primeiro passo para se proteger contra violações de dados é ter uma senha forte e exclusiva para cada conta online, mas vamos deixar algum pontos positivos para se manter atento. Anota essas dicas:
Download de fontes originais: Ao instalar novos programas, fique atento a softwares adicionais que venham no pacote. Se não puder omitir esses bloatwares, desista de tudo.
Use uma VPN: Uma VPN é um túnel privado de internet que liga seu dispositivo ao site ou serviço que você quer acessar. Ela criptografa o tráfego do seu dispositivo ao servidor da VPN, o que significa que ninguém além do seu provedor de VPN poderá ver o que você faz.
Não configure o login padrão como administrador.
Use um gerenciador de senha: É importante ter senhas exclusivas em todas as suas contas.
Use autenticação de dois fatores sempre que puder: Não é a prova de falhas, mas no geral é uma segurança melhor que você deve usar no seu dia a dia.
Aproveitando que o dia 1 de fevereiro é o dia mundial de mudar a sua senha, que tal já começar a se prevenir? Gostou do conteúdo e tem interesse em se aprofundar em segurança da informação? Acesse nosso site, clicando aqui, e conheça todos os treinamentos destinados para a área.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por Mayara Pimentel – com revisão final de Raphael Silva.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Big data é um termo usado para descrever o grande volume de dados que as empresas recebem em seu dia a dia. Sendo assim, os dados podem ser analisados para gerar insights levando decisões e estratégias de negócios para as organizações.
Referente ao volume total de dados, não importa necessariamente a sua quantidade, mas sim o que as empresas fazem com eles.
Resumindo, Big Data é um conjunto de dados complexos e extensos, com maior variedade que chegam em volumes crescentes e velocidade cada vez maior. Porém podem e devem ser usados para resolver problemas da corporação que você não iria conseguir sozinho. Sendo conhecido também pelos 3V’s:
Volume: A quantidade de dados importa. Com o big data, você terá que processar grandes volumes de dados não estruturados de baixa densidade. Podem ser dados de valor desconhecido, como feeds de dados do Twitter, fluxos de cliques em uma página web ou em um aplicativo para dispositivos móveis, ou ainda um equipamento habilitado para sensores. Para algumas empresas, isso pode utilizar dezenas de terabytes de dados. Para outras, podem ser centenas de petabytes.
Velocidade: Velocidade é a taxa mais rápida na qual os dados são recebidos e talvez administrados. Normalmente, a velocidade mais alta dos dados é transmitida diretamente para a memória, em vez de ser gravada no disco. Alguns produtos inteligentes habilitados para internet operam em tempo real ou quase em tempo real e exigem avaliação e ação em tempo real.
Variedade: Variedade refere-se aos vários tipos de dados disponíveis. Tipos de dados tradicionais foram estruturados e se adequam perfeitamente a um banco de dados relacional. Com o aumento de big data, os dados vêm em novos tipos de dados não estruturados. Tipos de dados não estruturados e semiestruturados, como texto, áudio e vídeo, exigem um pré-processamento adicional para obter significado e dar suporte a metadados.
História do Big data
O big data não é um conceito considerado antigo, porem a origens de grandes dados armazenados datam à alguma décadas atrás (1960 e 1970), onde o mundo dos dados se iniciava.
Por volta de 2005, os usuários do Facebook, YouTube e outros serviços online foram crescendo e com isso os dados gerados por eles. Com isso no mesmo ano foi criado o Hadoop, uma estrutura para armazenar e analisar grandes dados. Durante esse período o NoSQL começou a ganhar popularidade.
Apesar da sua evolução o Big Data ainda está no começo da sua utilidade. Com a nuvem oferecendo uma escalabilidade elástica e expandindo ainda mais suas possibilidades. Os bancos de dados grafos estão se tornando cada vez mais importantes, pela sua capacidade de exibir grandes quantidade de dados de uma forma que a análise se torne ainda mais rápida e abrangente.
Como o Big Data possui muitas informações podemos a partir delas obter respostas mais completas, significando para empresas mais confiança nos dados.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por Mayara Pimentel – com revisão final de Raphael Silva.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Estamos trazendo um tema que muitas vezes causa confusão pela sua definição, então para começar deixamos aqui uma nota muito importante: A Inteligência Artificial não é só uma única coisa.
A inteligência artificial é uma junção de muitas tecnologias diferentes que juntas trabalham para permitir que as máquinas encontrem, compreendam, atuem e aprendam com níveis de inteligência semelhantes aos dos humanos. Com seus sistemas de aprendizado que analisam grandes volumes de dados, a Inteligência Artificial pode “aprender por si mesmas”.
As tecnologias como aprendizado de máquina, que já vimos por aqui e processamento de linguagem natural fazem parte do cenário de AI. Cada uma dessas tecnologias está evoluindo ao longo dos tempos em seu próprio caminho e ritmo, porém quando aplicado em combinação com dados, análises e automação, ajudam empresas a atingirem seus objetivos.
Definindo a inteligência artificial como “limitada” e “geral”.
A Inteligência Artificial limitada (ou “fraca”), na maior parte que experimentamos no dia vem dela, que realiza uma única tarefa ou um conjunto de tarefas intimamente relacionadas. Alguns exemplos incluem:
Aplicativos meteorológicos
Assistentes digitais
Software que analisa dados com a função de otimizar uma determinada negócios
Quando aplicada corretamente a Inteligência Artificial limitada tem o poder de transformar e influenciar a forma como trabalhamos e vivemos, assim como faz já atualmente em muitos casos.
Já Inteligência Artificial geral (ou “forte”) é mais parecida com o que você vê em filmes de ficção científica, onde as máquinas sensíveis emulam a inteligência humana. Por mais que as máquinas executem algumas tarefas melhor do que os seres humanos, um exemplo seria o processamento de dados, essa visão igual aos do cinema ainda não existe. Por esse motivo a colaboração entre máquina e homem é muito importante, atualmente a Inteligência Artificial não é uma subtituição e sim uma extensão das capacidades humanas, e continuará sendo.
Conhecendo as tecnologias por trás da IA
Existem algumas tecnologias que são a junção da Inteligência Artificial que juntas contribuem para que ela evolua e cresça.
Machine Learning
Como já vimos anteriormente dispensa apresentação. Com ML ao invés de programar regras para uma máquina e esperar o resultado, fazemos com que a partir dos dados ela aprenda sozinha.
Deep Learning
O Deep Learning “treina” as máquinas para executarem atividades como se fossem humanos, dessa forma o sistema pode aprender como se defender de ataques sozinho, por exemplo.
O processo de aprendizado ocorre entre suas camadas de neurônios matemáticos, em que a informação é transmitida através de cada camada. Nesse modo, a saída da camada anterior é a entrada da posterior.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
O Processamento de Linguagem Natural visa ao estudo e à tentativa de reproduzir processos de desenvolvimento ligados ao funcionamento da linguagem humana. Para isso, emprega softwares, programação e outras soluções.
Por meio do PLN, as máquinas podem compreender melhor os textos, isso envolve: o reconhecimento de contexto, extração de informações, desenvolvimento de resumos etc. Também é possível compor textos partindo de dados obtidos por computadores, um exemplo é quando você está em sua rede socias, os algoritmos podem buscar padrões em postagens para compreender como os clientes se sentem em relação a marca e produto.
Por que a IA é importante?
Com o aumento rápido de dados e à maturidade de outras inovações no processamento em nuvem e na capacidade computacional, o reconhecimento da Inteligência Artificial está crescendo mais rápido do que nunca. Com esses facilitadores as organizações estão começando a notar como a Inteligência Artificial pode multiplicar o valor para eles.
As empresas que se expandem com a Inteligência Artificial veem o retorno triplicar em comparação com aquelas que estão presas na fase-piloto. Essa capacidade de autoaprendizagem e auto-otimização significa que a Inteligência Artificial integra benefícios ao negócio que gera.
A Inteligência Artificial além de ajudar as empresas a se adaptarem rapidamente, com um fluxo constante de insights para impulsionar a inovação, também oferecem vantagem competitiva em um mundo de constante mudança.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por Mayara Pimentel – com revisão final de Raphael Silva.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
Para começar a compreender essa área mais recente no mercado precisamos voltar um pouco na aprendizagem e entender o que é Machine Learning e qual a sua diferença com a inteligência artificial. Esse termo em inglês tem a tradução para o português como aprendizado de máquina, se prestarmos bastante atenção nessas duas palavras elas podem explicar perfeitamente o que é Machine learning, mas vamos por parte, certo?
O que é Machine Learning?
Machine Learning(ML) é uma subcategoria da Inteligência Artificial (IA)que possibilita a criação de sistemas capazes de aprender e tomar decisões sem uma programação explícita. Em vez de seguir instruções rígidas, os algoritmos de ML identificam padrões em grandes quantidades de dados, ajustando seu comportamento com o tempo para otimizar suas respostas.
Por exemplo, pense nas recomendações de produtos no Amazon ou nas sugestões de filmes no Netflix. Ambas as plataformas utilizam ML para oferecer experiências personalizadas aos seus usuários. No entanto, essa tecnologia vai muito além do comércio e do entretenimento, com impactos em setores como saúde, finanças e segurança cibernética.
Como funciona?
O processo de aprendizado de máquina envolve a alimentação de grandes volumes de dados em um algoritmo. Este algoritmo aprende com os dados e começa a identificar padrões ou tomar decisões com base nas informações processadas. Há três tipos principais de aprendizado de máquina:
Aprendizado supervisionado: Os algoritmos recebem dados rotulados, ou seja, eles sabem qual deve ser a saída correta e ajustam seus modelos com base nesses exemplos. É como ensinar uma criança a associar a palavra “gato” com a imagem de um gato.Exemplo: Classificação de e-mails como “spam” ou “não spam” usando milhares de exemplos pré-classificados.
Aprendizado não supervisionado: Neste caso, os dados não são rotulados, e o algoritmo deve descobrir padrões por conta própria. Ele agrupa informações semelhantes, como um detetive que encontra conexões ocultas entre pistas.Exemplo: Segmentação de clientes com base em comportamentos de compra.
Aprendizado por reforço: Aqui, o algoritmo aprende por meio de tentativa e erro, recebendo recompensas ou penalidades com base nas decisões que toma.Exemplo: Algoritmos que controlam robôs ou veículos autônomos, onde a máquina ajusta suas ações com base no sucesso ou fracasso de suas decisões.
Diferenças entre Machine Learning e Inteligência Artificial
Apesar de estarem relacionados, Machine Learning é uma técnica dentro do campo mais amplo da Inteligência Artificial. Enquanto a IA se refere a qualquer sistema que simule aspectos da cognição humana, como o reconhecimento de fala ou visão, o ML utiliza dados para melhorar sua precisão ao longo do tempo, sem necessidade de intervenção humana constante.
Para entender a diferença de forma prática, considere a IA como o guarda-chuva de tecnologias, enquanto o Machine Learning seria uma ferramenta específica dentro deste guarda-chuva. Outros campos sob a mesma tecnologia incluem o processamento de linguagem natural (NLP) e a visão computacional.
Aplicações de Machine Learning
O machine learning está presente em diversos aspectos do cotidiano, muitas vezes de forma invisível. Aqui estão algumas áreas de destaque:
Assistentes virtuais: Siri, Alexa e Google Assistente são movidos por algoritmos de machine learning para reconhecer padrões de voz e adaptar suas respostas às preferências do usuário.
Recomendações: Plataformas como Spotify, YouTube e Netflix utilizam o ML para sugerir conteúdo com base nos hábitos de consumo dos usuários.
Saúde: Algoritmos de ML são usados para prever doenças e analisar imagens médicas, acelerando diagnósticos e permitindo tratamentos mais precisos. Por exemplo, o uso de ML no diagnóstico de câncer de pele por meio da análise de imagens digitais .
Financeiro: Os bancos utilizam ML para detectar fraudes em transações e avaliar a credibilidade de um cliente com base em seu histórico de crédito .
Automatização: O machine learning permite a automação de tarefas repetitivas e a análise de grandes volumes de dados de forma eficiente, economizando tempo e reduzindo erros humanos.
Personalização: Proporciona experiências mais personalizadas, como recomendações de produtos e serviços que são ajustados ao perfil do usuário.
Tomada de decisão mais rápida: Em setores como finanças e saúde, o machine learning permite que as decisões sejam tomadas de forma quase instantânea, reduzindo a necessidade de intervenção humana.
Desafios:
Qualidade dos dados: O desempenho dos algoritmos depende fortemente da qualidade dos dados fornecidos. Dados incompletos ou enviesados podem levar a conclusões erradas.
Interpretação dos resultados: Muitos modelos de ML são tratados como “caixas-pretas”, onde é difícil entender exatamente como uma decisão foi tomada. Isso pode ser um problema em setores que exigem alta transparência, como a saúde.
Preocupações éticas: A falta de supervisão humana pode gerar preocupações em relação à privacidade e ao uso indevido de dados pessoais. Além disso, algoritmos de ML podem perpetuar preconceitos existentes se treinados com dados enviesados.
O futuro do ML
Com a expansão do Big Data e a evolução das tecnologias de computação em nuvem, o machine learning continuará a transformar diversos setores. Segundo especialistas, o mercado de IA deverá alcançar um valor de 190 bilhões de dólares até 2025 , impulsionado pelo uso crescente de machine learning em áreas como automação, análise preditiva e robótica.
Além disso, novas pesquisas estão focadas em AutoML, que promete democratizar o acesso ao machine learning ao automatizar grande parte do processo de criação de modelos, permitindo que até aqueles sem grande conhecimento técnico utilizem essas tecnologias em suas empresas.[/vc_column_text][us_separator size=”small”][vc_column_text]Referências:
