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A LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) e seu impacto no Big Data

No último dia 18 de setembro, entrou em vigor a LGPD, Lei Geral de Proteção de Dados. A lei, de modo geral, trata da proteção de dados dos usuários pelas corporações. Estas terão que se adaptar às novas regras de tratamento dos dados de seus clientes e usuários. Toda as empresas, que de alguma forma manipulam dados dos seus clientes, serão atingidas pelas novas regras. Este tipo de lei já existe na União Europeia e vinha sendo discutida aqui no Brasil há alguns anos.

O que é a LGPD?

A lei nº 13.709 foi aprovada em agosto de 2018 no governo do então presidente Michel Temer. O intuito desta lei é regulamentar a coleta e tratamento de dados pessoais para protegê-los, mantendo sua privacidade e dando transparência à relação entre usuários e organizações.

O artigo 20 da Lei Geral de Proteção de Dados declara que todo titular de dados tem o direito de solicitar a revisão de suas decisões tomadas em relação ao tratamento automatizado de suas informações, especialmente quando essas afetem seus interesses, como o perfil profissional, consumo, crédito e dados de personalidade.

O titular, pessoa natural a quem se referem os dados pessoais que são objeto de tratamento, deverá, a partir de agora, autorizar a coleta, uso e tratamento de seus dados. Dessa forma o indivíduo passa a ter autonomia sobre suas próprias informações, adquirindo direitos como questionar às organizações quais dados elas armazenam, ter acesso a eles e até mesmo exigir que eles sejam apagados caso estejam em desconformidade com a LGPD.

Mas que dados são esses?

Qualquer informação que identifique um usuário, podendo ser desde um número de telefone a dados sensíveis, aqueles que podem ser usados de maneira discriminatória como raça, etnia, religião, posição política, dados referentes à saúde e vida sexual.

De acordo com a lei, existe ainda a classificação de dado pessoal anonimizado, ou seja, referente à pessoa que não possa ser identificada. Contudo, estes não sofrem a aplicação da lei, salvo se o anonimato for revertido e que estes dados não sejam usados para formação de perfis comportamentais.

Dados anônimos em IA e ML

O uso de Dados anônimos são bastante utilizados em Inteligência Artificial e Machine Learning. No ano de 2019, a empresa de vestuário Hering teve que se explicar ao Idec ( Instituto Brasileiro de Defesa do Consumidor) diante do uso de dados de reconhecimento facial que coleta em uma de suas lojas localizada em São Paulo. De acordo com a empresa, esses dados são anonimizados e sendo assim, não poderiam identificar as pessoas que aparecem nas imagens.

O impacto da LGPD no Big Data

Haverá, diante de toda essa mudança, um grande impacto no que se refere ao Big Data, visto que a obtenção de dados automatizada, como nas técnicas de mineração e geração de profiling, basicamente consiste nas informações em relação a um usuário, via tratamento de dados, o que pode ferir as regras da LGPD se não estiver adaptada.

Isso porque esse tipo de abordagem resulta na obtenção de dados pessoais, a técnica analisa dentre outras coisas, o comportamento das pessoas e suas características, fatores que segundo a LGPD não podem mais ser obtidos sem a legítima autorização do indivíduo, salvo em casos de legítimo interesse.

A LGPD, a princípio, terá esse impacto reestruturante especialmente nessas atividades de coleta e tratamento de informações que são primordiais para a formação desse grande volume de dados que chamamos de  Big Data.

Perspectivas esperançosas a longo prazo

Ainda que inicialmente isso represente uma redução desse tipo de atividade, tempo necessário para que as empresas aprendam o modo de fazer e aplicar esse tipo de técnica de maneira segura para garantir o compliance, a regulamentação é de extrema importância para muitos mercados e deve continuar a longo prazo.

Com um ambiente mais seguro e adequado aos direitos de cada consumidor, uma nova era deve surgir com maior confiança e transparência no tratamento de dados nos espaços corporativos, e essa confiança é essencial para que a tecnologia passe por uma manutenção em seu modo de existir em uma sociedade conectada.

 

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Fontes:cnnbrasil.com.br e compugraf.com.br

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Ciência de Dados Cursos Destaque

Curso: Imersão em Ciência de Dados

Apresentamos hoje o curso “Imersão em Ciência de Dados”, totalmente gratuito e disponível em nosso canal no YouTube. Essa é uma nova contribuição do Insight Lab para a formação de novos cientistas de dados brasileiros. O curso tem o propósito de ambientar você no campo de Data Science ao apresentar áreas de conhecimento, metodologias e ferramentas que compõem esta ciência. 

 

Veja o conteúdo de cada módulo:

Introdução (Disponível)

Webinar: Por onde começar e o que você deve saber antes de iniciar sua carreira em Ciência de Dados

 

 Getting ready! (Disponível)

Google Colab

Básico da linguagem Python

Estruturas de dados – Parte 1

Estruturas de dados – Parte 2

 

Estatística (Disponível)

O que é estatística?

Ideias centrais em estatística

Probabilidade e variáveis

Coleta de dados

Coleta de dados – Dados observacionais

Coleta de dados – Erros de coleta

Coleta de dados – Exemplos

– Coleta de dados – Erros não amostrais

 

Numpy, Pandas e pré-processamento de dados (Disponível)

Introdução ao Numpy

Fatiando arrays

Introdução ao Pandas

Pré-processamento de Dados

 

Fundamentos de Aprendizado de Máquina (Disponível)

O que é aprendizagem de máquinas?

Aprendizagem Supervisionada x Não Supervisionada

Introdução à aprendizagem supervisionada – Knn

 

Modelos lineares (Disponível)

Modelos Lineares – Introdução

Modelos Lineares – Regressão Linear

Modelos Lineares – Regressão Logística

Modelos Lineares – Naive Bayes

Modelos Lineares – SVM

 

Métricas de avaliação e técnicas para melhoria dos resultados (Disponível)

Simplificando fluxos de trabalho com pipelines

Validação cruzada

 

Árvores de Decisão (Disponível)

Árvores de Decisão: conceitos básico

Árvores de Decisão: como uma árvore de decisão é construída

Árvores de Decisão: exemplo prático de construção

Árvores de Decisão: com linguagem Python e biblioteca Scikit-Learn

 

Aprendizado não-supervisionado (Disponível)

Introdução a aprendizado não-supervisionado e clusterização

K-Means (Algoritmo)

K-Means (Hands-On)

DBSCAN (parte 1)

DBSCAN (parte 2)

PCA (parte 1)

PCA (parte 2)

PCA (parte 3)

Regras de Associação (parte 1)

Regras de Associação (parte 2)

 

 Redes neurais e aprendizado profundo (Disponível)

Introdução às redes neurais (parte 1)

Introdução às redes neurais (parte 2)

Redes neurais convolucionais 

Redes neurais recorrentes (parte 1)

Redes neurais recorrentes (parte 2)

Redes neurais recorrentes (parte 3)

LSTM

 

Conheça os professores que irão te acompanhar neste curso:

Gustavo Coutinho: Professor no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará (IFCE), doutorando em Ciência da Computação na Universidade Federal do Ceará (UFC) e pesquisador do Insight Lab.

Regis Pires: Doutor em Ciência da Computação (UFC), professor na Universidade Federal do Ceará (UFC) e coordenador de capacitação e pesquisador do Insight Lab.

José Florêncio: Doutor em Ciência da Computação (UFC) e coordenador negocial e pesquisador do Insight Lab.

Lucas Peres: Doutorando em Ciência da Computação (UFC) e desenvolvedor full stack do Insight Lab.

Lívia Almada: Professora na Universidade Federal do Ceará (UFC), doutoranda em Ciência da Computação (UFC) e pesquisadora do Insight Lab.

Carlos Júnior: Mestre em Ciência da Computação, doutorando em Ciência da Computação (UFC) e pesquisador do Insight Lab.

José Macêdo: Doutor em Ciência da Computação (UFC), professor da UFC e coordenador do Insight Lab.

Ticiana Linhares: Doutora em Ciência da Computação (UFC), professora da UFC e coordenadora de pesquisa do Insight Lab.

 

Durante as próximas semanas, esta página será atualizada com os links dos novos módulos disponíveis. Então, continue nos acompanhando para receber todas essas informações. Bons estudos!

 

 

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Ciência de Dados Destaque Webinar

Webinar: Por onde começar e o que você deve saber antes de iniciar sua carreira em Ciência de Dados

A nova edição do nosso webinar já está programada. Agora, o tema debatido será “Por onde começar e o que você deve saber antes de iniciar sua carreira em Ciência de Dados”.

Nesta conversa, cinco profissionais compartilharão suas experiências no mercado de Data Science sobre a perspectiva da evolução da Ciência de Dados e a caracterização atual do mercado, destacando as pesquisas em alta, o perfil do profissional almejado na área e também como acontece o fluxo produtivo entre os setores acadêmico e privado. 

Durante o webinar, também será apresentado o curso gratuito e online de Ciência de Dados produzido pelo Insight Lab.

 

Participantes

José Macêdo: Coordenador do Insight Lab, Cientista-chefe de Dados do Governo do CE e professor da UFC

Regis Pires: Coordenador de Capacitação do Insight Lab, cientista de dados do Íris e professor da UFC

Lívia Almada: Pesquisadora no Insight Lab e professora da UFC

Lucas Peres: Desenvolvedor Full Stack no Insight Lab

André Meireles: Pesquisador no Virtus UFCG e professor na UFC

 

Agenda

Dia: 16 de setembro

Horário: 16h

A transmissão acontecerá no canal do Insight Lab no Youtube, aqui.

 

Este evento é feito para você, então se sinta à vontade para enviar suas perguntas através do chat no YouTube, elas serão respondidas no último bloco do webinar.

Até lá!

 

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8 vezes em que a tecnologia virou roteiro de cinema

Você, muitas vezes, deve ter se deparado com cenas futuristas no cinema com carros voadores e robôs que se tornam rivais dos humanos. Pois é, a indústria cinematográfica utiliza muito conhecimento tecnológico, matemático e de programação para ativar a imaginação de grandes diretores. A Ciência de Dados na vida real é fascinante e se torna ainda mais incrível quando vista pela sétima arte. 

A nossa playlist, desta vez, traz filmes de ficção, documentários e biografias que tratam como a tecnologia foi adequada para a grande tela. Confira estas oito dicas:

 

1. O Jogo da Imitação

 

O Jogo da Imitação, baseado na história real de Alan Turing, narra como um matemático, sem patente militar ou cargo político, conseguiu decifrar os códigos de guerra nazistas e contribuir para o final da 2ª Guerra Mundial.

Com uma equipe de decodificadores trabalhando em uma instalação militar secreta no projeto Ultra, Turing não tinha motivações humanitárias ou patrióticas, mas sim, matemáticas.

Arrogante, tirânico, introvertido e de difícil convívio, ainda mais sob a pressão extrema de sua missão, Alan estava obstinado em decifrar o Enigma. Foi quando teve a ideia de criar uma máquina para decifrar códigos secretos. Se a criação deu certo ou não, você vai precisar assistir o filme para saber.

Inspirado no livro “Alan Turing: The Enigma”, de Andrew Hodges, o filme é um reconhecimento ao pai da computação moderna, interpretado por Benedict Cumberbatch, o Sherlock Holmes da série BBC e Dr. Estranho, Marvel.

 

2. Her

Her é a história de Theodore (Joaquin Phoenix, o coringa), um escritor de cartas românticas divorciado. Ele adquire um novo sistema operacional, Samantha (Scarlett Johansson), como o sistema se autonomeia, e o configura com voz feminina. Os dois desenvolvem uma relação pessoal que evolui para um relacionamento amoroso marcado por questionamentos presentes em qualquer namoro e por questões particulares, como a dúvida se Samantha está desenvolvendo a capacidade de pensamento próprio ou se seu sentimento por Theodore é um comportamento programado.

 

3. Estrelas Além do Tempo

A obra lança aos olhos do grande público as histórias de Katherine Johnson (Taraji P. Henson), Dorothy Vaughan (Octavia Spencer) e Mary Jackson (Janelle Monáe), três matemáticas negras da Nasa que trabalharam para tornar possível a viagem espacial de John Glenn ao redor da Terra.

O filme é um dos esforços para tentar corrigir a trajetória da História que continuava falando das conquistas espaciais sem citar os nomes dessas mulheres pioneiras.

Katherine realizou o cálculo da trajetória do voo do Apolo 11, o foguete que levou os homens à Lua pela primeira vez. Dorothy, ao descobrir que a Nasa adquirira o computador IBM, decide aprender e ensinar suas companheiras de departamento a programar. Mary foi a primeira mulher engenheira da Nasa. Essas conquistas se tornaram ainda mais desafiadoras diante da discriminação racial e do machismo presentes em suas vidas.

 

4. O Círculo

Esse filme apresenta a trajetória de Mae (Emma Watson) dentro da Círculo, uma poderosa empresa do ramo de tecnologia. O que parece o trabalho dos sonhos no início se torna um conflito quando a protagonista entende que as tecnologias da empresa, naturalizadas no cotidiano de milhões de pessoas, são um meio para vigiar os usuários e monopolizar suas informações pessoais. É recriada na ficção a realidade: a perda de nossa privacidade quando nos inserimos nos ambientes virtuais. Você lembra do seu histórico de navegação do dia 14 do mês passado? Algumas das maiores companhias do mundo têm tudo isso muito bem armazenado.

 

5. Vice – The Future of Work

Lançado em 2019, Vice busca delinear um quadro, diante do presente concretizado da inteligência artificial e das perspectivas para seu desenvolvimento, de qual será a configuração do mercado de trabalho no futuro onde máquinas se apresentarão como uma alternativa mais eficiente em diversas atividades laborais. 

Quais vantagens no campo de trabalho a humanidade alcançará? Em quais termos as leis serão redigidas para regularizar uma nova realidade empregatícia? Para quais atividades serão realocados os grupos substituídos por máquinas? Em Vice, eles estão tendo essa conversa.

 

6. The Age of A.I.

Apresentada pelo ator Robert Downey Junior, a série mostra o trabalho de alguns dos pesquisadores mais influentes no desenvolvimento do potencial da inteligência artificial. Em nove episódios, vamos acompanhar a quais níveis a IA já chegou e o que se espera que sejamos capazes de produzir com ela no futuro, como o aperfeiçoamento da computação afetiva, onde máquinas aprendem a sentir e reagir de uma forma cada vez mais humana.

 

7. O Homem que Mudou o Jogo

No filme, baseado em fatos reais, vamos acompanhar a análise de dados sendo usada como estratégia pela equipe de beisebol Oakland Athletics. Diante da falta de dinheiro do time, o treinador Billy Beane (Brad Pitt) se junta ao analista Peter Brand (Jonah Hill), que sugere uma nova metodologia na escolha dos atletas; nela, o foco deixa de ser a contratação de grandes estrelas.

Peter, sabendo que quase tudo deixa seu rastro de dados, analisa as estatísticas sobre atletas medianos e passa a selecionar aqueles que são talentosos em pontos específicos do jogo. Essa estratégia eleva a posição da Oakland Athletics dentro da Liga Americana e passa a ser adotada por outras equipes.

 

8. The Great Hack

 

A obra mostra como o uso do Big Data, associado a técnicas de marketing, influenciou a eleição presidencial americana de 2016. A companhia Cambridge Analytica, a partir dos dados que o Facebook forneceu de seus usuários, identificou perfis eleitorais e conseguiu produzir um conteúdo mais personalizado para o público que queria atingir.

The great Hack vem para nos lembrar que os nossos dados estão sendo usados, e nós não sabemos por quem e com quais objetivos.

 

Gostou dessas dicas? Qual te interessou mais?

 

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trabalho Vagas Vagas Encerradas

Vagas para o Insight Lab: modalidade bolsa e CLT

O laboratório Insight está abrindo novas oportunidades para quem deseja contribuir com trabalhos desafiadores e de impacto social em um ambiente de aprendizado contínuo. Quer fazer parte deste time? Fique atento, as bolsas são para alunos de graduação da UFC e para candidatos celetistas.

 

Vagas ofertadas
1. Bolsista em Engenharia de Software   (Prorrogado até 30 de setembro)

Atualizado em 28.09.2020

Responsável por implementar e executar testes automatizados em aplicações mobile e web; apoiar na especificação de casos de testes; criar e conduzir estratégias de testes de produtos e gerar documentação dos casos de testes.

 

Conhecimentos desejáveis em: documentação de requisitos funcionais e não funcionais;

documentação em modelo de histórias de usuário; documentação e diagramas de arquitetura de software e tecnologias; teste de software; testes de API; UML; banco de dados; controle de versão com Git e desenvolvimento em ambientes e times ágeis.

 

Você irá se destacar se: tiver conhecimento em Selenium e JMeter; conhecimento em linguagens de programação (Python, Go, Node, Java, Scala…); experiência com JVM;

Linux.

 

Carga Horária

20h semanais

 

Modalidade de Contratação

Bolsa de graduação

 

Envio de currículo

Até 09 de setembro

 

Candidatura 

Envie seu currículo para o email jobs@insightlab.ufc.br com o assunto “[JOB19] Bolsista em Eng. de Software”.

Documento completo desta vaga, aqui.

 

2. Analista SRE (Site Reliability Engineering

Responsável por atuar no desenvolvimento de uma plataforma integrada, de alta disponibilidade, distribuída e resiliente da segurança pública; atuar no monitoramento de aplicações em clouds públicas e privadas criar e manter ambientes utilizando Infrastructure as Code; contribuir para a tomada de decisões de arquitetura e tecnologia e compartilhar boas práticas DevOPS com o time de desenvolvimento.

 

Conhecimentos desejáveis em: banco de dados; controle de versão com Git; experiência em Linux; experiência em Docker e desenvolvimento em ambientes e times ágeis.

 

Você irá se destacar se tiver: conhecimento em ferramentas de Big Data (Kafka, Spark, Flink, Hadoop); conhecimento em conceitos e ferramentas de Ciência de Dados e Machine Learning; conhecimento em ferramentas de automação (Ansible, Chef, Puppet); cultura DevOps (Kubernetes, OKD, OpenShift, CI & CD, Monitoração, Observabilidade); conhecimento em Elastic Stack, Grafana, InfluxData Stack, Zabbix, linguagens de programação (Python, Go, Node, Java, Scala); experiência com JVM e conhecimento em Cloud (AWS, Azure, Google Cloud Platform).

 

Carga Horária

40h semanais

 

Modalidade de Contratação

CLT (Salário + Vale alimentação)

 

Envio de currículo 

09 de setembro

 

Candidatura

Envie seu currículo para o email jobs@insightlab.ufc.br com o assunto “[JOB20] Analista SRE“. 

Documento completo desta vaga, aqui.

 

3. Desenvolvedor iOS

Você será responsável por atuar no desenvolvimento de aplicativos relacionados à segurança pública e atuar no processo de deploy e gestão do aplicativo na loja.

 

Conhecimentos desejáveis em: POO; Domínio do Swift; View Code; UIKit e ter familiaridade com UIStackView; Core Data; User Notifications; MapKit; Aplicativo baseado em módulos; Cocoa pods; Requests nativo (sem framework) e controle de versão com Git.

 

Você irá se destacar se tiver: conhecimento em regex; Firebase; Fastlane; SwiftLinter; CloudKit; RXSwift; Combine; experiência com publicação na AppStore/TestFlight e conhecimento básico de Objective C.

 

Carga Horária

40h semanais

 

Modalidade de Contratação

CLT (Salário + Vale alimentação)

 

Envio de currículo 

09 de setembro

 

Candidatura

Envie seu currículo para o email jobs@insightlab.ufc.br com o assunto “[JOB21] Desenvolvedor iOS”.

Documento completo desta vaga, aqui.

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