REALIDADE VIRTUAL.

A Realidade Virtual (RV) é uma tecnologia que permite a criação de um ambiente virtual, simulando o mundo real por meio de dispositivos tecnológicos. A RV tem crescido consideravelmente nos últimos anos e já é uma realidade em inúmeros setores do mercado.
A RV consiste em uma simulação do mundo real em uma plataforma informatizada, que utiliza técnicas e ferramentas tecnológicas para aumentar a sensação de realidade para o indivíduo. Ainda que seja um universo semelhante ao verdadeiro, trata-se de um espaço virtual, desenvolvido artificialmente. Dessa forma, o indivíduo consegue ter uma experiência bem realista — algumas simulações podem até incluir sensações táteis.
A RV pode ser utilizada em diversos setores do mercado, como arquitetura, educação, saúde, entretenimento, entre outros. Ela possibilita a criação de um ambiente simulado, com ou sem interação do usuário, permitindo a imersão completa em um ambiente simulado.
A RV pode ser uma ferramenta útil para empresas que desejam ganhar vantagem competitiva no mercado, pois demonstra que estão atualizadas sobre as tendências tecnológicas da indústria. Além disso, o custo de aquisição dos equipamentos necessários para a implementação dessa tecnologia é relativamente baixo, comparados aos frutos que renderão para o negócio.

REALIDADE AUMENTADA.

A Realidade Aumentada (RA) é uma tecnologia que permite a sobreposição de elementos virtuais em um ambiente real, por meio de câmeras e lentes. A RA tem crescido consideravelmente nos últimos anos e já é uma realidade em inúmeros setores do mercado, como saúde, educação, arquitetura, publicidade, entre outros.
A RA consiste em uma camada digital sobreposta em um cenário real, ampliando o que se vê em um dispositivo móvel, como um smartphone ou tablet. Essa tecnologia é capaz de criar uma experiência de imersão para todos os usuários, permitindo a interação com objetos virtuais no cenário do mundo real.
A RA pode ser uma ferramenta útil para empresas que desejam ganhar vantagem competitiva no mercado, pois demonstra que estão atualizadas sobre as tendências tecnológicas da indústria. Além disso, o custo de aquisição dos equipamentos necessários para a implementação dessa tecnologia é relativamente baixo, comparados aos frutos que renderão para o negócio.

CIÊNCIA DE DADOS.

A Ciência de Dados é uma área multidisciplinar que combina matemática, estatística, programação, análise avançada, inteligência artificial e machine learning com conhecimento em assuntos específicos para descobrir insights práticos, ocultos nos dados de uma organização. A ciência de dados pode ajudar a descobrir insights de negócios e acelerar a transformação digital, capacitando a tomada de decisões baseada em dados.
O ciclo de vida da ciência de dados envolve várias funções, ferramentas e processos, o que permite que analistas obtenham insights práticos. Normalmente, um projeto de ciência de dados passa pelas seguintes etapas:

1. Ingestão de dados: o ciclo de vida começa com a coleta de dados não processados, tanto estruturados quanto não estruturados, de todas as fontes relevantes por meio de diversos métodos. Esses métodos podem incluir entrada manual, web scraping e dados de streaming em tempo real a partir de sistemas e dispositivos. As fontes de dados podem incluir dados estruturados, como dados do cliente, juntamente com dados não estruturados, como arquivos de log, vídeo, fotos, Internet das Coisas (IoT), redes sociais e muito mais.

2. Armazenamento e processamento de dados: uma vez que os dados podem ter diferentes formatos e estruturas, as empresas precisam considerar diferentes sistemas de armazenamento baseados no tipos de dados que precisam ser capturados. As equipes de gerenciamento de dados ajudam a definir padrões para o armazenamento e a estrutura dos dados, que facilitam os fluxos de trabalho para modelos de análise, machine learning e deep learning. Esta fase inclui a limpeza, desduplicação, transformação e combinação de dados por meio de tarefas ETL (extração, transformação, carregamento) ou outras tecnologias de integração de dados. Esta preparação de dados é essencial para promover a qualidade dos dados antes de carregá-los em um data warehouse, data lake ou outro repositório.

3. Análise de dados: aqui, os cientistas de dados realizam uma análise de dados exploratória para examinar vieses, padrões, intervalos e distribuições de valores nos dados. Esta descoberta por análise guiará a geração de hipóteses para testes a/b. Ela também permite que os analistas determinem a relevância dos dados para uso dentro dos esforços de modelagem para análise preditiva, machine learning e/ou deep learning. Dependendo da precisão de um modelo, as organizações podem se tornar dependentes desses insights para a tomada de decisões de negócios, permitindo-lhes impulsionar mais escalabilidade.

IOT

A Internet das Coisas (IoT) é uma rede de objetos físicos incorporados a sensores, software e outras tecnologias que conectam e trocam dados com outros dispositivos e sistemas pela internet. A IoT tem mudado como as pessoas lidam com dados e interagem com dispositivos. Ela facilita que as empresas e pessoas possam ter mais informações e agilidade para acessá-las.
A IoT é composta por vários componentes, incluindo sensores, dispositivos, gateways, plataformas de gerenciamento de dados, aplicativos e serviços em nuvem. A IoT pode ser aplicada em vários setores, como saúde, transporte, manufatura, agricultura, energia, varejo e muito mais.
A IoT é uma tecnologia em constante evolução, e os especialistas esperam que o número de dispositivos IoT conectados cresça para 22 bilhões em 2025. A IoT é importante porque permite que as empresas e indivíduos obtenham insights valiosos dos dados coletados pelos dispositivos IoT, o que pode ajudar a melhorar a eficiência, a produtividade e a tomada de decisões.

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL.

A Inteligência Artificial (IA) é um campo da ciência da computação que se dedica ao estudo e ao desenvolvimento de máquinas e programas computacionais capazes de reproduzir o comportamento humano na tomada de decisões e na realização de tarefas, desde as mais simples até as mais complexas. A IA atua na reprodução de padrões de comportamento semelhantes ao humano por dispositivos e programas computacionais.
A IA já faz parte da vida cotidiana das pessoas por meio dos assistentes de voz, dos mecanismos de pesquisa, dos carros autônomos e das redes sociais. Ela pode ser utilizada em diversos setores do mercado, como saúde, educação, finanças, entre outros. As IA e a automação tornam processos como a tomada de decisões e a produção muito mais rápidos e eficazes, sendo muito úteis na otimização de nossas rotinas diárias.
A IA é capaz de construir computadores e máquinas que tomam decisões autônomas baseadas em um tipo de inteligência que imita a dos seres humanos. A IA é comumente abreviada em IA ou AI (artificial intelligence, na tradução em inglês). A IA é uma tecnologia capaz de simular a inteligência humana, realizando determinadas atividades de maneira autônoma e aprendendo por si mesmas, graças ao processamento de um grande volume de dados que recebem de seus usuários.
A IA pode ser uma ferramenta útil para empresas que desejam ganhar vantagem competitiva no mercado, pois demonstra que estão atualizadas sobre as tendências tecnológicas da indústria. Além disso, o custo de aquisição dos equipamentos necessários para a implementação dessa tecnologia é relativamente baixo, comparados aos frutos que renderão para o negócio.