Internet of Things (IoT)

Internet das coisas: revelando o verdadeiro potencial de negócios digitais.

Aproveite a estratégia de IoT para inovar e diferenciar.

As empresas que adotam IoT estão cada vez mais se concentrando nos resultados de negócios da tecnologia. As partes interessadas de TI e de negócios devem trabalhar juntas para alinhar os projetos de IoT com os objetivos de negócios para melhorar a receita e a experiência do cliente, mas são limitados por abordagens legadas, por isso oferecemos nossa experiência em fazer:

• Direcionadores de Negócio e Tecnologia e Evolução da IoT;
• Modelos de Negócio e Processos de Design da IoT;
• Modelos de Inteligência e Arquitetura Híbrida;
• Escalabilidade e Eventos Sem Precedentes;
• Protocolos de Comunicação e Localização;
• IoT em Diferentes Domínios e Indústrias;
• Tecnologias Facilitadoras da IoT;
• Dispositivos de Usuário Final, Sensores e Dispositivos de Hardware Especializados;
• Comunicação e Tecnologias de Rede;
• Tecnologias de Software e Algoritmos de IoT;
• Dados da IoT e Tecnologias de Processamento de Sinais;
• IoT e Big Data, Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial;
• Visão Geral da Arquitetura de Ato Nível de IoT;
• Nodo, Rede, Comunicação e Camadas de Acesso;
• Camada de Operação e Gerenciamento;
• Camada de Capacitação de Serviços e Agregação;
• Segurança IoT e Desafios de Privacidade;
• Entendendo a Abordagem da Arquitetura da IoT;
• Arquiteturas da IoT Empresariais, Funcionais e Tecnológicas, de Aplicação, de Protocolo, de Dados e Analíticas;
• Especificações, Tipos e Acesso a Dispositivos IoT;
• Recursos de Armazenamento e Transferência de Dados de Dispositivos IoT;
• Mecânica da Coleta de Dados IoT;
• SQL RDBMS, NoSQL and Dados de Séries Temporais;
• Dados Heterogêneos, da Nuvem e Externos;
  Mecanismos de Comunicação IoT;
• Interações Humano-Máquina, Máquina-Humano, Máquina-Máquina;
• Canais de Comunicação e Tecnologias de Protocolo da IoT;
• Celular, WiFi, LoRaWAN, Satélite e Geo-detecção, ZigBee LAN, Bluetooth, Z Wave, Gateways e Firewalls, bluetooth Beacon, WiFi Aware e Web Física, Open Hybrid, Shazam e Chrips;
• Comunicação e Protocolos de Rede da IoT;
• Protocolos da Camada de Rede IoT e da Camada de Ligação de Dados, OSI e Encapsulamentos
  Edge Computing e Cloud Computing;
• Camada de Sessão IoT e Protocolos de Gerenciamento;
• Princípios de Aprendizado IoT incluindo Ciclo de Vida de Aprendizagem, Previsões, Padrões; e
• Clustering e Aprendizado de Máquina Dinâmico.

DevOps

DevOps representa uma mudança na cultura de TI, com foco na entrega rápida de serviços de TI por meio da adoção de práticas ágeis e enxutas no contexto de uma abordagem orientada para o sistema. O DevOps enfatiza as pessoas (e a cultura) e busca melhorar a colaboração entre as equipes de operações e de desenvolvimento. As implementações de DevOps utilizam tecnologia – especialmente ferramentas de automação que podem alavancar uma infraestrutura cada vez mais programável e dinâmica de uma perspectiva de ciclo de vida. De forma resumida, o Devops permite que funções anteriormente isoladas – desenvolvimento, operações de TI, engenharia da qualidade e segurança – atuem agora de forma coordenada e colaborativa para gerar produtos melhores e mais confiáveis para as empresas, tratamos Devops com as seguintes ações:

• Motivadores de negócios de DevOps;
• Funções de TI em projetos DevOps;
• Metas e benefícios da adoção de DevOps;
• Interoperabilidade e colaboração transparente;
• Entrega rápida, escalabilidade responsiva e maior confiabilidade;
• Impactos e desafios da adoção de DevOps;
• Automação, medição e métricas unificadas;
• Plataforma e conjunto de ferramentas DevOps;
• As 19 ferramentas, repositórios e sistemas comuns de DevOps;
• Ciclo de vida e estágios do DevOps;
• Pipeline de entrega, Feedback Loop e Dark Launching – Integração Contínua (CI) e Entrega Contínua (CD);
• Compilações e testes automatizados;
• Implantação contínua e gerenciamento de liberação automatizada;
• Gerenciamento de dependências, teste de recursos de infraestrutura e verificação de conformidade;
• Introdução a IaC, PaC e CaC;
• Compreendendo as definições codificadas;
• Módulos de Infraestrutura como Código (IaC) e Configuração;
• Teste contínuo e controle de versão colaborativo;
• Infraestrutura imutável e recursos autodocumentados;
• Configuração como código (CaC) e versões de software contínuas;
• Mudanças de configuração rastreáveis e reconhecimento de status de configuração;
• Controle de versão programático e teste de configuração automatizado;
• Política como Código (PaC) e Sistemas de Política;
• Teste automatizado de aplicação e execução de políticas;
• As 17 métricas DevOps comuns;
• Monitoramento Contínuo;
• Os 8 monitores DevOps comuns;
• Medir DevOps, mapear métricas para monitores;
• Mapeamento de métricas e monitores para estágios de pipeline;
• DevOps com microsserviços e contêineres;
• DevOps com Cloud Computing e Pay-Per-Use Monitoring;
• CI, CD, implantação contínua com microsserviços e computação em nuvem; e
• IaC, CaC, PaC com microsserviços e computação em nuvem;

Inteligência Artificial

A inteligência artificial (IA) aplica análises avançadas e técnicas baseadas em lógica, incluindo aprendizado de máquina, para interpretar eventos, apoiar e automatizar decisões e realizar ações.

Defina seu roadmap de inteligência artificial

Aproveite a inteligência artificial para otimizar seus recursos e se diferenciar em seu mercado

Maximize os benefícios e reduza os riscos da inteligência artificial

A ênfase em torno da IA gerou expectativas exageradas e detalhes vagos.
Com compreensão suficiente das capacidades da IA e dos motivadores de negócios e tecnologia que trabalhamos sua estratégia será vencedora:

• Benefícios e desafios da implementação de IA na sua empresa
• Categorias de problemas de negócios resolvidos pela AI
• Tipos de IA (estreito, geral, simbólico, não simbólico, etc.)
• Abordagens e algoritmos comuns de aprendizagem de IA
• Aprendizagem supervisionada, aprendizagem não supervisionada, aprendizagem contínua
• Aprendizagem Heurística, Aprendizagem Semi-Supervisionada, Aprendizagem por Reforço (RL)
• Projetos funcionais comuns de IA
• Visão computacional, reconhecimento de padrões
• Robótica, Processamento de Linguagem Natural (PNL)
• Reconhecimento de fala, compreensão da linguagem natural (NLU)
• Integração sem atrito, Integração do modelo de tolerância a falhas
• Redes Neurais, Neurônios, Camadas, Links, Pesos
• Noções básicas sobre modelos de IA e modelos de treinamento e redes neurais
• Compreender como existem modelos e redes neurais
• Perda, hiperparâmetros, taxa de aprendizagem, polarização, época
• Funções de ativação (Sigmoid, Tanh, ReLU, Leaky RelU, Softmax, Softplus)
• Tipos de células neuronais (entrada, retroalimentação, ruidosa, oculta, probabilística, spiking, recorrente, memória, kernel, nvolution, pool, saída, entrada de correspondência, etc.)
• Arquiteturas de redes neurais fundamentais e especializadas
• Perceptron, Feedforward, Deep Feedforward, AutoEncoder, Recorrente, Memória de Longo / Curto Prazo
• Deep Convolutional Network, Extreme Learning Machine, Deep Residual Network
• Máquina de vetores de suporte, Rede Kohonen, Rede Hopfield
• Rede Adversarial Generativa, Máquina de Estado Líquido
• Como construir um sistema de IA (passo a passo)
• Princípios de design de sistema de IA comuns e práticas recomendadas de projetos de IA comuns
• Padrões de Wrangling de Dados para Preparação de Dados para Entrada de Rede Neural
• Codificação de recurso para converter recursos categóricos
• Imputação de recursos para inferir valores de recursos
• Escalonamento de recursos para conjuntos de dados de treinamento com amplos recursos
• Representação de texto para conversão de dados enquanto preserva propriedades semânticas e sintáticas
• Redução de dimensionalidade para reduzir o espaço de recursos para entrada de rede neural
• Padrões de aprendizagem supervisionada para treinamento de modelos de redes neurais
• Configuração de rede supervisionada para estabelecer o número de neurônios em camadas de rede
• Identificação de imagem para usar uma rede neural convolucional
• Identificação de sequência para usar uma rede neural de memória de longo prazo
• Padrões de aprendizagem não supervisionados para modelos de redes neurais de treinamento
• Identificação de padrões para identificar visualmente padrões por meio de um mapa de auto-organização
• Filtragem de conteúdo para gerar recomendações
• Padrões de avaliação de modelo para medir o desempenho da rede neural
• Avaliação de desempenho de treinamento para avaliar o desempenho da rede neural
• Avaliação de desempenho de predição para predição de desempenho de rede neural na produção
• Modelagem de linha de base para avaliação e comparação de redes neurais complexas
• Padrões de otimização de modelo para refinamento e adaptação de redes neurais
• Prevenção de sobreajuste para ajustar uma rede neural
• Reciclagem frequente do modelo para manter uma rede neural em sincronia com os dados atuais
• Transferência de aprendizagem para acelerar o treinamento da rede neural
• DataOps
• DataOps

Machine Learning

Algoritmos de aprendizado de máquina avançados são compostos de muitas tecnologias (como deep learning, redes neurais e processamento de linguagem natural), usados no aprendizado não supervisionado e supervisionado, que operam guiados por lições de informações existentes.
É um processo pelo qual computadores desenvolvem a habilidade de reconhecer padrões ou a capacidade de aprender continuamente e fazer previsões baseadas em dados, e então, fazer ajustes em seu funcionamento e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.
Como exemplo de aplicações temos: os carros autônomos Google ou Tesla, ofertas recomendadas como as da Amazon e da Netflix, monitoramento de o que os clientes estão falando da sua empresa no Twitter, entre outras aplicações.

• Drivers de negócios e tecnologia de aprendizado de máquina
• Benefícios e desafios do aprendizado de máquina
• Cenários de uso de aprendizado de máquina
• Conjuntos de dados, dados estruturados, não estruturados e semiestruturados
• Modelos, Algoritmos, Treinamento e Aprendizagem de Modelos
• Como funciona o aprendizado de máquina
• Coleta e pré-processamento de dados de treinamento
• Seleção de Algoritmo e Modelo
• Modelos de treinamento e implantação de modelos treinados
• Algoritmos e práticas de aprendizado de máquina
• Aprendizagem supervisionada, classificação, árvore de decisão
• Regressão, métodos de conjunto, redução de dimensão
• Aprendizagem e agrupamento não supervisionados
• Aprendizagem Semi-Supervisionada e de Reforço
• Melhores práticas de aprendizado de máquina
• Como funcionam os sistemas de aprendizado de máquina
• Mecanismos comuns de aprendizado de máquina
• Como os mecanismos são usados no treinamento do modelo
• Aprendizado de máquina e aprendizado profundo, inteligência artificial (IA)
• Padrões de exploração de dados
• Computação de tendência central, computação de variabilidade
• Computação de associatividade, computação gráfica de resumo
• Padrões de redução de dados
• Seleção de recursos, extração de recursos
• Padrões de organização de dados
• Imputação de recursos, codificação de recursos
• Discretização de recursos, padronização de recursos
• Padrões de aprendizagem supervisionada
• Previsão Numérica, Previsão de Categoria
• Padrões de aprendizagem não supervisionados
• Descoberta de categoria, descoberta de padrão
• Padrões de avaliação de modelo, modelagem de linha de base
• Avaliação de desempenho de treinamento, avaliação de desempenho de previsão
• Padrões de otimização de modelo
• Ensemble Learning, Frequent Model Retraining
• Implementação de modelo leve, aprendizado de modelo incremental

Blockchain

Um blockchain é uma lista em expansão de registros transacionais irrevogáveis, assinados criptograficamente, compartilhados por todos os participantes de uma rede. Cada registro contém um carimbo de data / hora e links de referência para transações anteriores. Com essas informações, qualquer pessoa com direitos de acesso pode rastrear um evento transacional, em qualquer ponto de sua história, pertencente a qualquer participante. Um blockchain é um projeto arquitetônico do conceito mais amplo de livros-razão distribuídos.

• Nossos experts em Block Chain tem um portfólio de experiência e pode ajudar sua empresa nas seguintes vertentes:
• Benefícios e desafios do Blockchain
• Drivers de negócios e de tecnologia Blockchain
• Compreendendo o modelo descentralizado do Blockchain
• Proposições de valor do Blockchain
• Como Blockchain pode ser usado pelo seu negócio
• Aplicativos Blockchain, redes e o razão distribuído
• Como o razão distribuído pode se relacionar com o banco de dados relacional
• Componentes Fundamentais de uma Arquitetura Blockchain
• Transações, registros e pools
• Blocos, cadeias e cabeçalhos de bloco
• Usuários Blockchain, Nós Completos e Nós Parciais
• Compreensão passo a passo do ciclo de vida de registro e bloco
• Entendimento passo a passo de como funciona a árvore Merkle
• Compreensão passo a passo de como funciona o consenso
• Algoritmos de consenso (PoW, PoS, PoA, DPoS, LPoS, PoI, PoET, PoC, PoB, Round Robin)
• Blockchains públicos x privados / sem permissão x permitidos
• Moedas, tokens, contratos inteligentes
• Noções básicas de criptografia hash e criptografia
• Atividades On-Chain, Off-Chain e Cross-Chain
• Métricas Blockchain comuns
• Mecanismos e artefatos de tecnologia de blockchain comuns
• Node Monitor, Automated Node Deployer, Node Placement Monitor
• Processador de consenso, criador de blocos, federador de identidade
• Hashing Engine, Chaining Engine, Identity Verifier, Wallet
• Repositório de Nó, Replicador de Razão, Migrador de Nó Dinâmico
• Padrões de design de blockchain de integridade e validação
• Block Singleton, Sidechain, Block Validation Consensus
• Escalabilidade e Confiabilidade Padrões de Design de Blockchain
• Nós de escalonamento automático, nós completos mínimos garantidos
• Geo Scaling, atualização do tamanho do bloco
• Padrões de design de Blockchain de segurança e privacidade
• Transações Forçadas na Cadeia, Cadeia Federada
• Proteção de dados do usuário
• Padrões de design de cadeias de blocos de utilitários
• Etiquetagem de registro de transação
• Nó leve, abstração de tarefa de nó

Big Data

Nossa visão de Big Data permite uma visão aprimorada, tomada de decisões e automação de processos.

Nosso conhecimento da tecnologia permite estudar, tratar, analisar e obter informações a partir de conjuntos de dados grandes demais para serem analisados por sistemas tradicionais.

Dessa forma, usando a essência do conceito nosso compromisso está em gerar valor para seus negócios:

• Compreendendo Big Data
• Terminologia e conceitos fundamentais
• Drivers de Big Data e Tecnologia
• Empresa tradicional e tecnologias relacionadas a Big Data
• Características de dados em ambientes de Big Data
• Tipos de conjuntos de dados em ambientes de Big Data
• Análise Fundamental e Analytics
• Tipos de aprendizado de máquina
• Business Intelligence e Big Data
• Visualização de dados e Big Data
• Adoção de Big Data e considerações de planejamento
• Ciclo de vida da análise de Big Data (da avaliação do caso de negócios à análise e visualização de dados)
• Teste A / B, Correlação
• Regressão, mapas de calor
• Análise de Séries Temporais
• Análise de rede
• Análise de dados espaciais
• Classificação, Agrupamento
• Filtragem (incluindo filtragem colaborativa e filtragem baseada em conteúdo)
• Análise de sentimento, análise de texto
• Processamento de cargas de trabalho, clusters
• Computação em nuvem e Big Data
• Mecanismos básicos de tecnologia de Big Data

Data Science

O Data Science ou Ciência de Dados é um estudo disciplinado de determinado conjunto de informações relativas ao negócio. Essa ciência estuda a captura, processamento, geração e análise de dados envolvendo uma série de áreas – computação, estatística, matemática e conhecimentos acerca do negócio que será analisado.

A evolução dos sistemas de informação e dos dispositivos que permitem conexão com a internet contribuiu de maneira significativa para essa explosão na geração de dados. Estima-se que nos últimos dois anos foram gerados mais dados do que em toda história até então. Data Science é a maneira de gerar conhecimento a partir dos dados.

Com o expertise de ter desenvolvido vários projetos de ciência de dados, nossa equipe é capaz de gerar resultados impressionantes através da análise de dados para a geração de insights valiosos. Nossa metodologia de desenvolvimento de projetos de ciência de dados inclui:

Planejamento: definição de um projeto e seus possíveis resultados, através da construção de um modelo de dados e desenvolvimento de APIs.

Avaliação: nessa etapa é gerado um conjunto abrangente de métricas de avaliação e visualizações para avaliação do desempenho do modelo em relação aos novos dados.

Entendimento: explicação dos resultados dos modelos de machine learning para as outras áreas do projeto utilizando técnicas de storytelling.

Implementação: uso do modelo de machine learning em sistemas operacionalizados através do uso de modelos como APIs escaláveis e seguras.

Monitoramento: após a implementação, uma etapa crucial é o monitoramento do modelo em produção para garantir que esteja funcionando corretamente e adequado às expectativas de assertividade e objetivos da empresa.