Cargos de TI no Brasil precisando de profissionais

Atualmente os CIOs (chief Information Officers; também conhecido como o chefão da area de tecnologia em empresas grandes) estão tendo que assumir maior responsabilidades mais complexas e que vão além do desenvolvimento de sistemas e infraestrutura de redes da empresa. Agora eles precisam se preocupar mais com coisas como segurança cibernética, ciência e análise de dados (Data Science) e aprendizado de máquina e inteligência artificial (Artificial Intelligence). Com essa mudança, novas vagas de emprego começam a ser mais requisitadas e com isso a necessidade de profissionais especializados que consigam preencher tais vagas.

Tendo isso em menste, foi feita uma pesquisa que entrevistou 679 diretores de TI e 250 líderes de TI de linha de negócios, eles informaram que em 2020 as prioridades são:

  • aumentar a eficiência operacional (37%)
  • melhorar a experiência do cliente (35%)
  • Aumentar as proteções de segurança cibernética (33%)
  • transformar os processos de negócios (30%)
  • melhorar a lucratividade (24%)

Essas mudanças estão ditando novas demandas por talentos. O que permanece o mesmo, no entanto, é que a competição por profissionais qualificados continua aumentando, principalmente em áreas como cibersegurança, segundo John McKnight, vice-presidente executivo de serviços de pesquisa do Enterprise Strategy Group.

Embora a ciência e a análise de dados permaneçam escassas, as habilidades em cibersegurança ocuparam o primeiro lugar na pesquisa deste ano, com 39% dos líderes de TI prevendo dificuldade em encontrar talentos neste ano, ante 33% em 2019. Outras mudanças notáveis: o design thinking, o DevOps e as habilidades ágeis são todos percebidos como desafios crescentes para contratação no próximo ano, em parte por conta da abordagem de concentração em produto e cliente.

Confira as 12 áreas que serão mais desafiadoras para encontrar talentos em 2020:

  • Cibersegurança: 39%
  • Ciência de dados / análise: 35%
  • IA / aprendizado de máquina / RPA: 31%
  • Serviços / integração em nuvem: 18%
  • Tecnologias herdadas: 18%
  • DevOps / DevSecOps / processos ágeis: 17%
  • Internet das coisas: 17%
  • Arquitetura em nuvem: 16%
  • Design thinking / UX: 16%
  • Engenharia de software: 15%
  • Desenvolvimento de aplicativos: 15%
  • Gerenciamento multi cloud: 15%

Com isso você pode ver que diversas áreas que já vem sido mencionadas por diversos sites e mídias focadas na área de tecnologia; Lecionadas nas universidades e cursos do Brasil estão ficando mais fortes no mercado de trabalho. Se você está na duvida sobre qual ramo da Ciêcia/Engenharia da Computação seguir ou até mesmo se você já é trabalha com TI mas está pensando em trocar de área de especialização, vale a pena dar uma olhada nestas áreas que foram mencionadas. Boa sorte.

fonte:

https://cio.com.br/os-12-cargos-de-ti-mais-dificeis-de-serem-preenchidos-nas-empresas/

 

Inteligência Artificial: Deeplearn.js

A biblioteca Deeplearn.js permite o treinamento de redes neurais, não exigindo instalação de software ou back-end. “Uma biblioteca de aprendizado de máquina do lado do cliente pode ser uma plataforma para explicações interativas, para prototipagem e visualização rápidas, e até para computação offline”, disseram pesquisadores do Google. “E se nada mais, o navegador é uma das plataformas de programação mais populares do mundo”.

Ela é oferecida pelo Google no formato código aberto, com aceleração de hardware para aprendizagem de máquina que é executada em pelo seu navegador. Atualmente ela é suportada apenas na versão desktop do Google Chrome, mas o projeto está para oferecer suporte a outros dispositivos.

Usando a API JavaScript para o WebGL, o Deeplearn.js pode realizar cálculos no GPU. Isso oferece um desempenho significativo, passando assim os limites de velocidade do JavaScript, segundo os pesquisadores.

O Deeplearn.js imita a estrutura da biblioteca de inteligência de máquina TensorFlow da empresa e NumPy, um pacote de computação científica baseado em Python. “Também implementamos versões de algumas das operações TensorFlow mais utilizadas. Com o lançamento do Deeplearn.js, estaremos fornecendo ferramentas para exportar pesos dos pontos de verificação TensorFlow, o que permitirá aos autores importá-los para páginas da internet para a inferência Deeplearn.js “.

Embora o TypeScript da Microsoft seja o idioma escolhido, Deeplearn.js pode ser usado com JavaScript puro. As demonstrações de Deeplearn.js são apresentadas na página inicial do projeto. O Deeplearn.js junta outros projetos que trazem aprendizado de máquina para JavaScript e o navegador, incluindo TensorFire, que permite a execução de redes neurais dentro de uma página e ML.js, que fornece ferramentas de aprendizado de máquina e análise numérica em JavaScript para Node.js.

Caso você tenha interesse em conhecer mais, o site oficial deles é o https://deeplearnjs.org/index.html e eles oferecem diversos demos para que os novos programadores possam ter uma ideia do potencial do Deeplearn. Caso você queira brincar com o código, veja este link: https://deeplearnjs.org/index.html#demos