Dados

Termos comuns de segurança: Phishing

Desde os anos 90 a internet chegou no Brasil para revolucionar muita coisa. É uma excelente forma de comunicação, de nos conectar com pessoas que estão longe, adquirir conhecimento e até a oportunidade de trabalhar em home office! Mas, infelizmente existem pessoas mal intencionadas que fazem uso da internet para aplicar golpes: um deles é o Phishing.

O que é o Phishing?

Provavelmente você já recebeu um e-mail de seu banco ou de alguma empresa confiável, mas que, ao abrir, achou duvidoso, não tendo certeza se realmente era do remetente o qual dizia ser.

O Phishing é uma maneira que os hackers utilizam para nos induzir a revelar informações importantes, como dados pessoais, senhas, cartão de crédito, número de contas bancárias e até fazer pagamentos/transferências bancárias.

Para isso, eles enviam e-mails se passando por uma pessoa ou empresa confiável com o intuito de atrair vítimas, mas na verdade, tudo não passa de um golpe virtual. Neste e-mail geralmente contém links que te direcionam a sites também falsos.

O phishing é um dos tipos mais simples de ataque. O foco desse tipo de golpe são em usuários inexperientes, que não sabem como o golpe funciona ou em usuários que possam vir a cair por um descuido mesmo.

À primeira vista o e-mail recebido pode parecer confiável. Eles copiam o logo da marca para desviar sua atenção, escrevem de forma muito educada, onde acabam pedindo por confirmação de dados dizendo que houve algum problema ou até mesmo do governo dizendo que você irá perder algum benefício pois não há confirmação de informações de sua conta e que você precisa confirmar.

Com isso, no desespero, a pessoa clica e é direcionada a um site onde é enganada, resultando em roubos de identidade.

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Como reconhecer se estou recebendo esse golpe?

Algumas pessoas acabam caindo nesse tipo de golpe por não terem ciência de como se proteger. Entretanto, você pode evitar esse tipo de golpe procurando alguns sinais significantes e tomando alguns cuidados.

  • Sempre duvidar de e-mails que sejam muito alarmantes, aqueles que fazem você agir naquele momento, antes que sua conta seja cancelada, por exemplo. Empresas não costumam enviar e-mails que solicitam informações pessoais e financeira de seus clientes;
  • Não abrir links e anexos de e-mails que sejam suspeitos;
  • Confira sempre o endereço de e-mail que enviou a mensagem;
  • Entre em contato diretamente com a empresa que você suspeita, para ver se o e-mail realmente é verdadeiro ou não;
  • Os sites oficiais têm certificado de segurança e o link é protegido com HTTPS;
  • Antivírus podem ajudar contra os ataques, pois protegem contra vírus e spam, nos protegendo contra mensagens maliciosas que podem ser enviadas ao seu computador.
    Ferramentas antimalware são criadas especificamente para protegê-lo até mesmo contra as ameaças mais complexas.

Alguns exemplos…

Na primeira imagem podemos ver que o site visualmente engana bem. Porém, ele não tem o HTTPS, além da URL estar escrito “Facelook” ao invés de “Facebook”. Olhando rapidamente não percebe-se o erro na palavra, mas estranha-se o restante da URL.

Na segunda imagem, além do conteúdo da mensagem parecer convincente, ainda mais se você realmente tiver uma conta neste banco, devemos nos atentar com qualquer e-mail vindo principalmente de bancos. Neste exemplo, basta colocar o cursor do mouse em cima do link, que abaixo já mostrará a URL, ou seja, o endereço que vamos ao clicarmos. Podemos ver que o link sequer tem o nome do banco, muito pelo contrário, parece bem suspeito. Vale lembrar que só de passar o cursor no link já conseguimos ver, não deve-se nunca clicar nele.

Dessa forma, é muito importante ficar atento a esses detalhes, pois essas pessoas mal intencionadas estão constantemente modificando seus ataques, incluindo detalhes que farão você acreditar que o golpe é real.

O que é Data Science?

Você já deve ter ouvido falar sobre o termo Data Science (em português, ciência dos dados), ainda mais que é um termo cada vez mais pronunciado no meio corporativo. Milhões de dados são gerados a todo momento. Imagina quantos dados o Youtube gera por dia? E o Uber? Waze?

Um dos fatores que culminaram na existência da ciência de dados foi o aumento de dados não estruturados. Através desses dados é possível fazer uma análise de onde você pode tomar decisões inteligentes e a favor do negócio.

O que realmente vem a ser o Data Science?

Data Science é o processo que visa extrair dados de diversas fontes, focada em descobrir conhecimento a partir de uma quantidade grande e pesada de dados, para que através de uma análise possamos fazer previsões, tomando decisões a longo prazo e estimativas a partir desses dados gerados.

Essa ciência estuda as informações, o processo de captura, transformação, geração e análise dos dados. Esse é um termo muito utilizado ultimamente, pois traz diversos benefícios para as empresas, ajudando-as a melhorar seus negócios, na otimização e direcionamento de estratégias, otimização de processos, melhores análises, melhor gerenciamento de riscos, melhor percepção às oportunidades de negócio e por aí vai…

Enfim, é um termo abrangente para as técnicas utilizadas a fim de se extrair dados e obter insights através desse conjunto de dados. O Data Science trata do futuro, a partir de uma análise preditiva.

O profissional dessa área é o cientista de dados, o qual tem um papel bem abrangente. Além de analisar dados comuns gerados pelo negócio, ele deve encontrar fontes de dados antes inexploradas.

É necessário extrair esses dados, fazer o processamento, ou seja, a análise, para assim podermos ter a informação.

Quais são os conhecimentos necessários?

Disciplinas como ciência da computação, estatística e matemática contribuem para a formação desse profissional. Por isso, vamos citar alguns deles abaixo:

Estatística – A estatística é fundamental no universo da ciência de dados, pois ajuda a extrair conhecimento e obter melhores resultados, ampliando o potencial da ciência de dados. Além disso, quando desenvolvemos uma análise, precisamos saber explicar o que o sistema está fazendo, certo? Então o conhecimento em estatística e matemática será importante até mesmo para criar cálculos e análises mais avançadas.

Python – O Python é a linguagem mais comum utilizada na ciência de dados, mas também podemos incluir o Java, C e C++. Apesar dessas linguagens também serem usadas para o mesmo fim, o Python é o mais propenso a ser utilizado. Ele pode te ajudar em tudo o que você precisa como coleta de dados, análise e muito mais.

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Banco de dados (SQL e NoSQL) – Conhecer a codificação SQL é importante, pois assim você poderá escrever e executar consultas mais complexas.

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Linguagem R – R é uma linguagem de programação utilizada para a manipulação de dados estatísticos e gráficos. É uma linguagem de script poderosa e gratuita, o que aumentou muito sua popularidade nos últimos anos. É ótima para a execução de complexas análises de dados. Também se integra muito bem com outras linguagens como C++ e Java.

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Hadoop – O Hadoop é um software de armazenamento e processamento de grandes conjuntos de dados, além disso também fornece acesso, governança e segurança dos dados. Com ele você consegue analisar grandes quantidades de dados de forma rápida, flexível e confiável.

Como foi dito, esses são alguns tópicos de conhecimentos que você deve ter para adentrar nessa área. Ainda existem algumas outras ferramentas para serem exploradas, mas para iniciar esses já são o bastante =)

Concluindo…

Podemos ver que com um conjunto de métodos e ferramentas avançadas de análise de dados, os profissionais desta área conseguem realizar previsões que resolvem grande problemas e auxiliam muito as empresas com informações valiosas.

Vale lembrar que a ciência de dados ajuda a melhorar o processo de decisão, porém as previsões realizadas não garantem o futuro em 100% todas as vezes, pois não está imune a falhas. Ainda sim, os benefícios que temos com sua utilização é muito grande e deve cada vez mais ganhar um espaço ainda maior nas organizações.

Vale a pena entrar no mercado de Big Data?

Nunca tivemos um volume de dados tão grande e variado quanto temos atualmente. Para se ter uma noção, só o Facebook gera ==64 terabytes== de dados por dia. Outras empresas como a Google e a Amazon também estão nesse nível.

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Por causa dessa superlotação de dados e informações, as empresas necessitam de profissionais que façam a análise desses dados a fim de obter informações importantes para o negócio (como informações sobre o consumidor e o mercado) e até mesmo aumentar receitas.

A utilização do Big Data e da análise de dados pode gerar bons resultados para a empresa que a utilizar, além do poder de inovação que isso pode trazer. Sendo assim, o crescimento dessa tecnologia nos próximos anos é ainda maior.

Imagem exibe um Gráfico ilustrativo

Através de um estudo da Robert Half, foi apresentado as 10 áreas mais promissoras para esse ano. Podemos ver que no topo estão os cientistas de dados e os engenheiros de Big Data.

Infográfico com as dez profissões em tecnologia mais procuradas em 2017

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Ainda é difícil encontrar mão de obra especializada para integrar esse time de Big Data. Em relação à formação acadêmica, é difícil falar qual exatamente é direcionada a esse ramo, porém as empresas geralmente buscam profissionais com formação em TI, Matemática, Estatística ou Negócios.

Listamos aqui alguns conhecimentos necessários que podem te ajudar a entrar nessa área.

  • Programação: É necessário conhecer pelo menos um pouco de alguma linguagem de programação como, por exemplo, Python, Java, GO etc. Pacotes de análise de dados como o SAS por exemplo, requerem conhecimento em programação. A programação permite que o profissional extraia ao máximo dos dados, além de ser um diferencial na hora de concorrer a uma vaga.

  • Lógica: O pensamento lógico é bastante utilizado para realizar as análises. Se você tem conhecimento em programação ou já trabalhou com isso, você tem seu pensamento lógico muito mais desenvolvido.

  • Habilidade com números: Talvez esse seja um problema para alguns, mas é necessário conhecimento em conceitos matemáticos e estatística.

  • Banco de dados: No processo de análise de dados, interações com banco de dados são necessárias, então se você compreender um pouco de banco de dados será um ponto positivo.

Lembre-se que não é porque uma área está em alta que você deve seguí-la. Primeiramente você tem que se interessar pelas atividades a serem desenvolvidas no dia a dia e se sentir satisfeito com o trabalho e, é claro, estudar, pois é uma área em que deve-se estar em constante aprendizado.

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Big Data: o que é e qual a sua importância?

Big Data é uma ferramenta fundamental para que as empresas possam obter diversas vantagens competitivas, podendo ser utilizado em negócios de diversos segmentos. Um conjunto de dados “soltos” podem se tornar informações valiosas para tomadas de decisão.
Veja nesse artigo um pouco mais sobre o Big Data e como esse conceito é promissor.

O que vem a ser o Big Data?

O termo Big Data é um termo muito amplo, mas resumidamente se refere a um grande conjunto de dados estruturados ou não estruturados (explicados abaixo), que são gerados por empresas, pessoas e até mesmo por aparelhos. Cada vez mais geramos uma infinidade de dados, um exemplo simples disso é a utilização de mídias sociais onde são geradas informações o tempo todo.

A geração de valor do Big Data não se resume a quantidade de dados que é armazenado e sim o que você faz com eles, ou seja, o processamento e análise desses dados, para assim poder obter respostas que permitam que você reduza tempo, custos, dentre outros fatores.

Os dados estruturados são organizados e de fácil leitura, já os dados não estruturados são incompletos ou difíceis de serem mapeados, mas isso não quer dizer que não sejam dados relevantes de serem analisados.

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O Big Data se baseia em cinco conceitos, chamado os 5 V’s, sendo eles:

  • Volume: Se refere a quantidade de informações que são armazenadas.
  • Variedade: Variedade dos dados gerados podendo ser dados estruturados, não estruturados, e-mails, áudios, vídeos…
  • Velocidade: Velocidade em que os dados devem ser tratados, fazendo com que seja praticamente em tempo real.
  • Veracidade: Se refere o quanto uma informação é verdadeira, por isso é necessário ficar atento a veracidade dos dados que chegam.
  • Valor: É preciso saber quais informações são úteis para seu negócio, a fim de gerar valor.

Esses são os seus pilares, mas toda a sua inteligência está na análise de dados.

Exibe gráfico de dados

Big Data X Insight Data

Os insights que surgem de uma análise são muito importantes. Um insight nada mais é que uma ação ou um momento que pode ser mensurado e analisado. Por exemplo, em uma compra pela internet podemos obter várias informações do usuário como nome, e-mail, endereço, telefone. Essas informações são nossos dados brutos, ou seja, fazem parte do Big Data.

Já com o Insight Data, podemos analisar várias ações desse usuário como o tipo de produto mais procurado por ele, qual produto ele comprou, se colocou algum produto no carrinho e depois desistiu, enfim… todas as informações que possam guiar o negócio, tendo como resultado quais foram as páginas mais visitadas, as menos visitadas, as estratégias de venda que mais funcionam, o porquê uma compra não foi concluída, dentre outras.

Resumindo, com o Big Data você armazena uma grande quantidade de dados para uma eventual análise dessas informações.

Aconselho também a leitura de nosso artigo sobre Business Intelligence x Big Data.

Concluindo

Aqui podemos ver um pouco sobre o Big Data e o que podemos ter como benefícios. Uma empresa que quer sair na frente de seus concorrentes e se inovar, pode utilizar com certeza. No próximo post abordaremos um pouco mais sobre o mercado de Big Data. Até lá! =)

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O que vem a ser um cientista de dados?

No nosso último artigo sobre Big Data: “Vale a pena entrar no mercado de Big Data?” vimos que uma das profissões mais promissoras desse ramo é o Data Scientist, ou cientista de dados em português. Vamos conhecer mais sobre essa profissão e o que devemos fazer para iniciar nela.

O que é um cientista de dados?

Como as empresas agora estão pensando mais em Big Data, há a necessidade (agora e futura) de se ter profissionais especializados nesse ramo. Para fazer análise de Big Data é utilizar técnicas avançadas para tratamento de grandes volumes de dados e, analisar grandes volumes de dados não é uma tarefa fácil, por isso temos o cientista de dados.
O cientista de dados é o profissional que tem a habilidade de transformar números em dados e informações, para que seja possível a geração de insights que realmente causem impacto no negócio. Um cientista de dados pode adquirir grandes massas de dados e deve separá-los, organizá-los e extrair o máximo desses dados.

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Como obter qualificação?

No artigo anterior também vimos que no Brasil ainda não existe uma faculdade específica para seguir essas profissões relacionadas a Big Data, mas hoje temos no mercado cursos de pós-graduação e MBA’s específicos para essa área. Também é possível encontrar cursos online direcionados a esse assunto com facilidade na internet.
Podemos citar também algumas ferramentas que esse profissional precisa saber para te dar uma base de estudo. Para obtenção de dados, ferramentas como o Hadoop, MapReduce, Hive e Spark são importantes. Em relação as linguagens de programação se destacam as linguagens R, Python, SAS e o banco de dados SQL e NoSQL. Além dessas habilidades técnicas, o profissional também deve se atentar as habilidades pessoais, principalmente com a comunicação. Também é necessário ter bom raciocínio lógico e a capacidade de analisar um projeto sob vários aspectos.

Se você fizer uma busca pela internet verá que temos uma infinidade de vagas para cientista de dados e muito bem pagas. Se você se interessa pela área é interessante tentar colocar a mão na massa. Você pode tentar realizar algumas análises no seu próprio trabalho como meio de prática (claro que com a permissão de seu supervisor) e estudar algumas ferramentas e linguagens que irão fazer toda a diferença.

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