A Revolução dos Aplicativos Móveis

Os aplicativos móveis transformaram a maneira como vivemos, trabalhamos e nos divertimos. Desde a comunicação até o comércio eletrônico, quase tudo pode ser feito através de um aplicativo.

Os aplicativos móveis simplificam tarefas do dia a dia e oferecem soluções que há pouco tempo sequer imaginávamos. A engenharia de software está por trás dessa revolução, criando plataformas intuitivas e eficientes para os usuários.

Um dos maiores impactos dos aplicativos móveis está na comunicação. Aplicativos como WhatsApp, Telegram e Messenger facilitaram a troca de mensagens de texto, voz e vídeo em tempo real. Aplicações de redes sociais como Facebook, Instagram e Twitter conectam bilhões de pessoas ao redor do mundo.

Além disso, o comércio eletrônico foi profundamente influenciado pelos aplicativos móveis. Plataformas como Amazon, eBay e Alibaba oferecem uma experiência de compra externa. Sites de pagamentos como PayPal e PicPay garantem transações seguras.

Para os engenheiros de software, criadores e desenvolvedores de aplicativos, o desafio é constante: melhorar a performance, segurança e a experiência do usuário. A integração de tecnologias emergentes continua a moldar os aplicativos do futuro.

Inovações em Inteligência Artificial

Inteligência Artificial (IA) não é mais um conceito de ficção científica. A IA está presente nos serviços que usamos diariamente. Desde assistentes pessoais como Siri e Alexa até algoritmos de recomendação da Netflix, a IA está em toda parte.

Na engenharia de software, a IA ajuda na automação de tarefas e na análise de grandes volumes de dados. Machine Learning, uma subárea da IA, desenvolve algoritmos que melhoram à medida que recebem mais dados. Deep Learning, outra subárea, utiliza redes neurais para imitar a forma como o cérebro humano funciona.

A IA também está revolucionando a saúde. Sistemas baseados em IA auxiliam no diagnóstico de doenças, na análise de imagens médicas e até na gestão de hospitais. Organizações como IBM, Google e startups inovadoras desenvolvem soluções IA que melhoram significativamente os cuidados com a saúde.

No setor financeiro, os chatbots e assistentes baseados em IA melhoram a interação com clientes; algoritmos de IA avaliam riscos e ajudam na tomada de decisões. A IA também oferece um grande potencial em cibersegurança, detectando ameaças e prevenindo ataques em tempo real.

Empresas de todo o mundo estão investindo pesadamente em IA para melhorar operações e oferecer novos produtos e serviços aos consumidores. A integração contínua da Inteligência Artificial na engenharia de software está transformando o futuro digital.

Tecnologias Emergentes na Indústria

A engenharia de software está na vanguarda das tecnologias emergentes que transformam diversos setores industriais. Uma delas é a Internet das Coisas (IoT), que conecta dispositivos e sistemas, permitindo uma troca de dados eficiente e em tempo real.

No setor agrícola, dispositivos IoT monitoram condições climáticas, a umidade do solo e o crescimento das culturas. Isso permite uma tomada de decisão mais informada e melhora a produtividade. Nas cidades inteligentes, sensores IoT ajudam a gerenciar o tráfego, economizar energia e melhorar a qualidade de vida dos cidadãos.

A nuvem (Cloud Computing) também é uma tecnologia transformadora. Plataformas como AWS, Google Cloud e Microsoft Azure oferecem infraestrutura como serviço (IaaS), plataforma como serviço (PaaS) e software como serviço (SaaS). Isso permite que empresas de todos os tamanhos escalem rapidamente suas operações e reduzam custos.

Outra tecnologia emergente é o Blockchain. Usada inicialmente para criptomoedas como o Bitcoin, a blockchain tem aplicações em muitos setores. Sua capacidade de criar registros imutáveis e temporizados é utilizada em transações financeiras, cadeias de suprimentos e contratos inteligentes.

A automação robótica de processos (RPA) está mudando a forma como as empresas conduzem suas operações diárias. RPA usa software para automação de tarefas repetitivas e baseadas em regras, liberando os funcionários para se concentrarem em atividades mais complexas e criativas.

Na vanguarda dessas inovações, a engenharia de software continua a desenvolver soluções que aprimoram os processos industriais e iniciativas de negócios. A integração dessas tecnologias na indústria está moldando o futuro de forma nunca antes vista.

O Futuro da Realidade Aumentada e Virtual

A Realidade Aumentada (RA) e a Realidade Virtual (RV) estão transformando a maneira como interagimos com o mundo digital. Essas tecnologias criam novas formas de entretenimento, educação e treinamento, bem como oportunidades para o setor empresarial.

No entretenimento, a Realidade Virtual oferece experiências imersivas como jogos e filmes interativos. Empresas como Oculus, HTC e Sony estão liderando a criação de dispositivos VR que oferecem uma experiência de alta qualidade para os usuários.

Realidade Aumentada está integrando o mundo virtual no mundo real. Aplicativos como Pokémon GO mostram o potencial da RA, fundindo elementos digitais em tempo real com o ambiente físico. Industries como o varejo utilizam RA para oferecer experiências interativas e personalizadas aos clientes.

No campo da educação, a Realidade Virtual permite que os alunos explorem ambientes históricos ou científicos sem sair da sala de aula. A Realidade Aumentada está transformando livros e materiais educativos em experiências interativas, ampliando a forma de aprendizado.

No setor empresarial, RA e RV estão sendo utilizadas para treinamento de funcionários em ambientes de alta complexidade. Empresas de manufatura e aviação usam simulações de RV para treinar seus profissionais sem riscos. A RA é utilizada em processos de engenharia, permitindo a visualização e modificação de projetos em três dimensões.

A engenharia de software continua a evoluir, integrando RA e RV em novos aplicativos e plataformas. Essas inovações estão criando novas formas de interagir com o mundo digital, sinalizando um futuro cheio de possibilidades.

Em resumo, o ‘Desenvolvimento de tecnologias, aplicativos e inovações que moldam o futuro digital’ é um campo dinâmico e em constante evolução. Seguindo a vanguarda das inovações, a engenharia de software está transformando todos os aspectos da vida moderna. De aplicativos móveis a tecnologias emergentes, a integração contínua de novas ideias e técnicas moldará o futuro de forma inovadora.

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O que é um Engenheiro de Prompts?

Engenheiros de Prompts são especialistas em criar, otimizar e gerenciar as instruções (prompts) dadas aos sistemas de IA, especialmente os grandes modelos de linguagem (LLMs), para gerar respostas mais precisas, relevantes e úteis.

Dados que Comprovam a Ascensão

1. Crescimento de Demanda: Segundo o LinkedIn, houve um aumento de 395% nas ofertas de emprego mencionando “prompt engineering” nos últimos 6 meses de 2023.
2. Salários Competitivos: Um relatório da Glassdoor indica que o salário médio para Engenheiros de Prompts nos EUA varia entre $120,000 e $175,000 por ano.
3. Adoção Corporativa: Uma pesquisa da Gartner revela que 68% das empresas Fortune 500 planejam integrar equipes de engenharia de prompts até 2025.

Por que Esta Profissão é Crucial?

1. Eficiência Econômica: O Forrester Research estima que a engenharia de prompts eficaz pode reduzir os custos de processamento de IA em até 30%.
2. Melhoria de Desempenho: Um estudo da OpenAI mostrou que prompts bem elaborados podem melhorar a precisão dos modelos de IA em tarefas específicas em até 40%.
3. Mitigação de Riscos: Segundo a IBM, 87% dos incidentes de segurança relacionados à IA em 2023 poderiam ter sido evitados com uma melhor engenharia de prompts.

Habilidades Necessárias para um Engenheiro de Prompts

Para se tornar um Engenheiro de Prompts de sucesso, é necessário um conjunto diversificado de habilidades:

1. Compreensão Profunda de IA: Conhecimento sólido sobre funcionamento de LLMs e outros sistemas de IA.
2. Habilidades Linguísticas: Capacidade de manipular nuances da linguagem para comunicação eficaz com sistemas de IA.
3. Pensamento Analítico: Habilidade para analisar e otimizar resultados de prompts.
4. Conhecimento de Domínio: Compreensão do contexto específico em que a IA será aplicada.

O Futuro da Profissão

O Bureau of Labor Statistics dos EUA prevê um crescimento de 15% nas profissões relacionadas à IA até 2029. Dessa forma, com a engenharia de prompts sendo uma das áreas de mais rápido crescimento, o mercado é extremamente promissor.

Como Se Preparar para Esta Carreira

1. Educação Formal: Universidades como o MIT e Stanford já oferecem cursos específicos em engenharia de prompts.
2. Certificações: Empresas como Google e Microsoft estão desenvolvendo certificações em engenharia de prompts.
3. Prática Constante: Plataformas como Kaggle oferecem competições regulares focadas em otimização de prompts.

Conclusão

A engenharia de prompts não é apenas uma moda passageira, mas uma profissão crucial que está moldando o futuro da interação homem-máquina. Assim, com a crescente dependência de sistemas de IA em diversos setores, a demanda por profissionais qualificados nesta área só tende a aumentar.

Quer se preparar para esta carreira promissora? Inscreva-se na lista de espera para minha Masterclass “Engenheiros do Futuro” em https://www.engclass.com.br/masterclass-engenheiros-do-futuro-e e descubra como se posicionar na vanguarda desta revolução tecnológica.

Por fim, lembre-se: no mundo da IA, a habilidade de comunicar efetivamente com máquinas será tão valiosa quanto a capacidade de programá-las. O futuro pertence àqueles que dominarem ambas as artes.

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As novas regras da Justiça Eleitoral e seu impacto

O Tribunal Superior Eleitoral (TSE) determinou que:

1. O uso de IA para criar ou manipular conteúdo audiovisual de candidatos será proibido na pré-campanha.
2. Durante a campanha oficial, será permitido o uso de IA para criar conteúdo, desde que haja indicação clara de que se trata de material gerado artificialmente.

Essas medidas visam combater a desinformação e garantir a integridade do processo eleitoral.

Desafios tecnológicos

A implementação dessas regras apresenta desafios significativos para engenheiros de software e desenvolvedores:

1. Detecção de conteúdo gerado por IA: Será necessário desenvolver ferramentas robustas para identificar material produzido artificialmente.
2. Rotulagem de conteúdo: Sistemas precisarão criar automaticamente rótulos para o conteúdo gerado por IA, garantindo transparência.
3. Verificação de autenticidade: Tecnologias de blockchain ou assinaturas digitais podem ser necessárias para certificar a origem do conteúdo.

Oportunidades para inovação

Apesar dos desafios, essas novas regras abrem caminho para inovações tecnológicas. Dessa forma, observa-se:

1. Desenvolvimento de IA ética: Criação de sistemas de IA que respeitem intrinsecamente as normas eleitorais.
2. Ferramentas de fact-checking avançadas: Uso de IA para verificar rapidamente a veracidade de informações em larga escala.
3. Plataformas de campanha digital: Desenvolvimento de soluções que integrem IA de forma transparente e ética.

O papel dos engenheiros

Como profissionais da área, temos a responsabilidade de:

1. Manter-nos atualizados sobre as regulamentações e suas implicações técnicas.
2. Desenvolver soluções que equilibrem inovação e conformidade legal.
3. Colaborar com especialistas em direito eleitoral para garantir que as soluções técnicas atendam aos requisitos legais.

Perspectivas futuras

A decisão do TSE é apenas o começo. Dessa forma, à medida que a IA continua a evoluir, podemos esperar:

1. Regulamentações mais detalhadas sobre o uso de IA em contextos políticos.
2. Maior demanda por transparência e explicabilidade em sistemas de IA.
3. Crescente necessidade de profissionais especializados em ética de IA e conformidade regulatória.

Em minhas palestras e treinamentos, sempre enfatizo a importância de considerarmos as implicações éticas e sociais de nossas inovações tecnológicas. Além disso, este caso é um exemplo perfeito de como a engenharia de software e a IA estão intrinsecamente ligadas a questões fundamentais de nossa sociedade.

Assim, para mais informações sobre o impacto da IA em sistemas críticos, recomendo a leitura do meu artigo sobre IA e segurança em infraestruturas críticas, onde discuto casos similares de regulamentação e suas implicações técnicas.

Por fim, a interseção entre IA e política é um campo em rápida evolução, e nós, como engenheiros, temos um papel crucial em moldar um futuro onde a tecnologia fortaleça, e não ameace, nossos processos democráticos.

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Desafios no Desenvolvimento de Software para VR e AR

Performance e Latência

Um dos maiores desafios no desenvolvimento de software para VR e AR é garantir alta performance e baixa latência. Em aplicações de VR, qualquer atraso ou falha na renderização pode causar desconforto ao usuário, incluindo náuseas e desorientação. Por isso, é essencial que os sistemas operem com uma latência inferior a 20ms. Isso requer hardware potente e otimização eficiente do software para garantir que os gráficos sejam renderizados em tempo real.

Precisão de Rastreamento

Para criar uma experiência verdadeiramente imersiva, é necessário um rastreamento preciso dos movimentos do usuário e do ambiente. Sistemas de rastreamento, como câmeras e sensores, devem ser altamente precisos e rápidos para capturar movimentos sutis e garantir que as ações no mundo virtual correspondam aos movimentos reais do usuário. Assim, a integração desses sistemas com o software de VR/AR é complexa e desafiadora.

Interface do Usuário (UI/UX)

Desenvolver uma interface de usuário intuitiva e eficiente para VR e AR é fundamental. Diferente das interfaces tradicionais, em VR e AR os usuários interagem com o conteúdo de maneira tridimensional e imersiva. Isso exige a criação de novos paradigmas de interação que sejam naturais e fáceis de usar. Portanto, elementos como gestos, voz e até mesmo o olhar do usuário podem ser utilizados para navegar e interagir com o ambiente virtual.

Avanços no Desenvolvimento de Software para VR e AR

Ferramentas e Plataformas de Desenvolvimento

Nos últimos anos, houve um avanço significativo nas ferramentas e plataformas de desenvolvimento de VR e AR. Engines como Unity e Unreal Engine proporcionam uma base sólida para a criação de ambientes virtuais ricos e detalhados. Dessa forma, essas ferramentas oferecem bibliotecas e frameworks específicos para VR e AR, facilitando o trabalho dos desenvolvedores.

Integração com IA e Machine Learning

A integração de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) com VR e AR está trazendo novas possibilidades para essas tecnologias. Algoritmos de IA podem ser usados para melhorar o rastreamento de movimentos, reconhecer objetos e ambientes, e criar interações mais naturais e responsivas. Isso possibilita experiências mais realistas e personalizadas para os usuários.

Realidade Mista (MR)

A Realidade Mista (MR), que combina elementos de VR e AR, está emergindo como um campo promissor. Em MR, objetos virtuais são ancorados no mundo real, permitindo interações que combinam o físico e o digital. Assim, é possível abranger novas possibilidades para aplicações em áreas como design, educação e treinamento, onde a simulação e a interação com objetos virtuais em um ambiente real podem ser extremamente benéficas.

Aplicações Práticas de VR e AR

Educação e Treinamento

No setor educacional, VR e AR estão sendo usadas para criar ambientes de aprendizagem imersivos. Simulações em VR permitem que os alunos pratiquem habilidades em um ambiente seguro e controlado. Por exemplo, estudantes de medicina podem realizar cirurgias virtuais antes de operar em pacientes reais. Em treinamento corporativo, essas tecnologias ajudam a simular situações de trabalho, proporcionando uma experiência de aprendizagem prática e envolvente.

Engenharia e Arquitetura

Em engenharia e arquitetura, os profissionais utilizam VR e AR para visualizar projetos em escala real antes de construí-los. Dessa forma, facilita-se a identificação de problemas e ajustes no design, economizando tempo e recursos. Engenheiros podem caminhar por um edifício virtual, inspecionar detalhes e testar diferentes soluções em um ambiente controlado.

Entretenimento e Jogos

O setor de entretenimento, especialmente os jogos, tem sido um dos maiores beneficiários de VR e AR. Assim, jogos imersivos que transportam os jogadores para mundos virtuais detalhados estão se tornando cada vez mais populares. A interação em tempo real e a sensação de presença proporcionada por essas tecnologias criam experiências de jogo únicas e emocionantes.

Por fim, o Blog da Engenharia é seu portal de conteúdo para todas as engenharias, oferecendo as últimas novidades e avanços tecnológicos. Continue nos acompanhando e fique por dentro de todas as novidades do mundo da engenharia!

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Desafios na Engenharia de Software para Sistemas Embarcados

Complexidade e Integração

Os sistemas embarcados em veículos automotivos são altamente complexos e requerem integração perfeita entre diversos módulos de hardware e software. Assim, a necessidade de integrar funcionalidades de infotainment, telemetria, controle de tração, frenagem e ADAS em um único sistema aumenta a complexidade do desenvolvimento e da manutenção desses sistemas.

Segurança e Confiabilidade

A segurança é uma prioridade absoluta na engenharia de software para veículos automotivos. Sistemas embarcados devem ser projetados para operar de maneira confiável em todas as condições, prevenindo falhas que possam comprometer a segurança dos passageiros. A certificação e conformidade com padrões de segurança, como ISO 26262, são essenciais para garantir que os sistemas atendam aos requisitos rigorosos de segurança funcional.

Conectividade e Cibersegurança

A conectividade dos veículos com a internet e outros dispositivos externos apresenta novos desafios de cibersegurança. Proteger os sistemas embarcados contra ataques cibernéticos é crucial para prevenir acessos não autorizados e garantir a integridade dos dados e das operações do veículo. Implementar medidas robustas de segurança cibernética é uma parte essencial do desenvolvimento de software automotivo.

Avanços Recentes na Engenharia de Software

Desenvolvimento Baseado em Modelos

Uma abordagem promissora no desenvolvimento de software para sistemas embarcados é o desenvolvimento baseado em modelos (MBD – Model-Based Development). Esta técnica permite a criação de modelos matemáticos dos sistemas que podem ser simulados e verificados antes da implementação física. Isso reduz o tempo de desenvolvimento e melhora a precisão e a confiabilidade dos sistemas.

Integração de Inteligência Artificial

A inteligência artificial (IA) está transformando os sistemas embarcados em veículos, especialmente nos sistemas de assistência ao motorista e veículos autônomos. Algoritmos de aprendizado de máquina são usados para processar grandes volumes de dados em tempo real, permitindo que os veículos tomem decisões rápidas e precisas. Assim, a IA também melhora a eficiência energética e a gestão dos recursos do veículo.

Plataformas de Desenvolvimento de Software

A utilização de plataformas de desenvolvimento específicas para sistemas embarcados, como AUTOSAR (Automotive Open System Architecture), está se tornando padrão na indústria. Dessa forma, essas plataformas fornecem um ambiente padronizado para o desenvolvimento de software, facilitando a reutilização de código e a integração de componentes de diferentes fornecedores. Isso acelera o desenvolvimento e reduz os custos.

Simulação e Testes Virtuais

Os avanços nas tecnologias de simulação e testes virtuais permitem que os engenheiros testem e validem os sistemas embarcados em condições virtuais antes de implementá-los em veículos reais. Isso não só economiza tempo e recursos, mas também aumenta a segurança ao identificar e corrigir falhas em um ambiente controlado.

Implicações para a Segurança e Funcionalidade Automotiva

Melhoria na Detecção de Falhas

Os sistemas embarcados avançados possuem capacidades aprimoradas de detecção e diagnóstico de falhas. Dessa forma, sensores e algoritmos de IA monitoram continuamente o desempenho do veículo, detectando anomalias e ativando mecanismos de segurança preventiva. Isso contribui para a redução de acidentes e falhas catastróficas.

Otimização da Experiência do Usuário

A integração de software avançado melhora a experiência do usuário ao oferecer funcionalidades como sistemas de navegação inteligentes, controle por voz e entretenimento a bordo. Além disso, sistemas de assistência ao motorista, como controle de cruzeiro adaptativo e estacionamento automático, aumentam o conforto e a segurança dos ocupantes.

Redução de Impacto Ambiental

Sistemas embarcados eficientes contribuem para a redução do consumo de combustível e emissões de gases poluentes. Assim, o controle preciso dos motores e a otimização dos sistemas de gerenciamento de energia são essenciais para atender às regulamentações ambientais e promover a sustentabilidade na indústria automotiva.

Por fim, o Blog da Engenharia é um portal de conteúdo que oferece informações atualizadas e relevantes sobre todos os campos da engenharia, incluindo as inovações na engenharia de software para sistemas embarcados em veículos automotivos. Para mais artigos e notícias, acesse Blog da Engenharia.

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Sobre o Curso de Engenharia de Software

O curso de Engenharia de Software da Universidade Latino-Americana é reconhecido por sua qualidade e excelência acadêmica. O programa proporciona uma formação completa, abrangendo desde os fundamentos teóricos até a prática das mais recentes metodologias e tecnologias utilizadas no desenvolvimento de software.

Dessa forma, com um corpo docente altamente qualificado e uma estrutura curricular atualizada, o curso prepara os estudantes para enfrentar os desafios do mercado de trabalho, desenvolvendo habilidades técnicas, analíticas e de gestão de projetos.

Benefício das Vagas Gratuitas

As 100 vagas gratuitas oferecidas pela Universidade Latino-Americana para o curso de Engenharia de Software representam uma grande oportunidade para aqueles que desejam ingressar nessa área promissora. Além do acesso a uma formação de qualidade, os estudantes selecionados também se beneficiarão das seguintes vantagens:

1. Custo Zero: Os alunos selecionados não terão nenhum custo com as mensalidades do curso, tornando a formação em Engenharia de Software ainda mais acessível.
2. Certificado Reconhecido: Ao concluir o curso, os estudantes receberão um certificado de conclusão emitido pela Universidade Latino-Americana, com reconhecimento e validade no mercado de trabalho.
3. Networking: Durante o curso, os alunos terão a oportunidade de interagir com profissionais da área, estabelecendo contatos e conexões importantes para o desenvolvimento de suas carreiras.

Como se Candidatar

Para se candidatar a uma das 100 vagas gratuitas no curso de Engenharia de Software da Universidade Latino-Americana, é necessário seguir os seguintes passos:

1. Acesse o site oficial da universidade e encontre a página de candidatura.
2. Preencha o formulário de inscrição com suas informações pessoais, histórico acadêmico e motivação para ingressar no curso.
3. Envie os documentos solicitados, como cópia do RG, CPF, comprovante de residência e comprovante de conclusão do ensino médio.
4. Aguarde o período de seleção, no qual a universidade avaliará os candidatos com base nos critérios estabelecidos.

Não perca essa oportunidade de dar um passo importante na sua carreira em Engenharia de Software. Candidate-se a uma das vagas gratuitas oferecidas pela Universidade Latino-Americana e construa um futuro promissor na área de tecnologia.

Referência:

• G1 – Universidade Latino-Americana Oferece 100 Vagas Gratuitas para Engenharia de Software: Saiba como se Candidatar

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Para isso, a Arquitetura da Informação mescla os princípios de design de ambientes informacionais compartilhados e arquitetura de paisagens digitais.

Encontrabilidade de Informação

É nesse contexto que surge a Encontrabilidade de Informação (Findability), conceito proposto por Peter Morville no livro Ambient Findability: What we find changes who we become (2005).

O autor define o termo como o grau e a qualidade no qual um determinado objeto é facilmente localizado e navegável pelo sujeito informacional.

Quando falamos de um site web a encontrabilidade de informação refere-se à estrutura no qual se constitui os elementos de busca e descoberta, como cada seção é dividida, às barras de pesquisas, categorias que devem estar de acordo com os títulos no qual vão ser inseridos, etc.

Dessa forma, os usuários podem encontrar as informações de forma mais conveniente e fácil. Um exemplo disso são as categorias de temas aqui no Blog da Engenharia. Cada colunista é responsável por uma engenharia e assim os leitores encontram as informações mais relevantes da  engenharia de interesse.

Nomenclatura e Estrutura da Informação

Outros dois termos relacionados à Arquitetura da Informação são a Nomenclatura da Informação e Estrutura da Informação.

A Nomenclatura da Informação trata basicamente dos nomes e títulos dados aos objetos dentro da paisagem digital. Sua principal função é tornar as categorias identificáveis, acessíveis e fazer sentido para o usuário.

Já a Estrutura da Informação é um conceito mais relacionado ao design e a engenharia das plataformas. Por objetivo, ela busca tornar as estruturas que compõem mais visuais e organizadas, de forma que os usuários rapidamente identifiquem cada seção – cabeçalho, corpo, footer.

Na home do Blog da Engenharia, por exemplo, você pode constatar que existem várias estruturas: os artigos mais recentes, vídeos do canal do youtube, uma seção de artigos de carreira e empreendedorismo, dentre outros. Assim, o leitor que chegar na página terá uma noção sobre o que aquele conteúdo trata antes mesmo de lê-lo.

A arquitetura da informação é um elemento importante e constitui um aspecto essencial na constituição dos sites, uma vez que pode ajudar os visitantes a navegarem pela plataforma, ou mesmo, atrapalhá-los.

Por isso, ao criar seu site web dedique o tempo necessário para planejar e detalhar o modelo de cada seção. Além do visual mais agradável e prático, a organização também o auxiliará na manutenção do conteúdo.

Aproveite e siga o Blog da Engenharia no Instagram!

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Acontece que como discorri no artigo e em minha apresentação, o movimento No-code encontra-se em grande evidência atualmente, recebendo ampla aplicação financeira do mercado tecnológico.

Dessa forma, constatamos investimentos de empresas como a Google que adquiriu o AppSheet em 2020, a Amazon lançando o Honeycode em março deste ano, a brasileira Totvs com a Fluig, a Oracle lançando o Apex e a Microsoft com o Power Apps. Estes são apenas alguns exemplos dentre muitos que evidenciam a ascensão do No-code.

Contudo, mesmo diante de muitas evidências é comum observarmos um comportamento de negação partindo de alguns programadores que insistem em desmerecer o No-code em detrimento à programação.

Alguns mais “exaltados” até mesmo afirmam que No-code não é programação ou que é impossível fazer uma aplicação real sem programar em linhas código. Resolvi, portanto, trazer esta discursão para o Blog e elucidar os leitores sobre as principais diferenças entre o No-code e a programação.

No-code é programação de verdade?

Na teoria, não! Porém, na prática pode sim ser considerado, já que é possível obter muitos bons resultados a partir dessas plataformas. Há inclusive muitos programadores que enxergam a oportunidade diante do crescente mercado e dos benefícios, e já trabalham exclusivamente com No-code.

Porém, é interessante ressaltar que isso não desmerece a programação, pois esta possui objetivos e público diferentes do No-code.

Então, para quem serve o No-code?

Bem, é verdade que muitos programadores utilizam No-code para criação de aplicações, sites, APIs, dentre outras tecnologias. Contudo, via de regra, o No-code atende um outro tipo de público: os empreendedores.

Isso porque em um mercado competitivo, custoso e que exige uma boa dose de estudo como é o da programação, o No-code acaba sendo uma alternativa mais rápida, barata e muito mais fácil.

Além disso, se o empreendedor em questão não sabe programar, o No-code acaba por ser uma das únicas alternativas realmente práticas, já que aprender a programar do zero ou terceirizar a aplicação iria custar muito tempo e dinheiro.

Entre criar o MVP e lançar a versão 1.0 da aplicação, o empreendedor dispenderia milhares de reais. Por outro lado, utilizando uma plataforma No-code, é possível criá-la em apenas 2 meses no preço de 30 dólares ao mês.

Quais as vantagens do No-code?

Além das já mencionadas, isto é, custo de fabricação da tecnologia e velocidade na criação, há muitos outros benefícios. Por se tratar de ferramentas visuais, é possível consertar bugs e implementar melhorias com muito mais facilidade.

Além disso, a integração com outras plataformas torna-se muitas atividades mais fáceis. Existem plataformas, por exemplo, que permitem criar aplicações nativas para Android, como o Kodular ou IOS, como Thunkable.

E o Low-code… O que tem a ver?

Low-code são ferramentas de baixo código. Elas costumam funcionar no sistema Drag and Drop – do inglês Arrastar e Soltar. Isso significa que os usuários não necessitam escrever em linhas de código, pois a programação vem em blocos pré-programados, no qual exigirão apenas o conhecimento em lógica para a construção dos algoritmos.

Assim, na prática isso agiliza muito o trabalho e, por isso, muitas grandes empresas utilizam ferramentas Low-code para criação de suas plataformas. Se você pegar o Outsystems, por exemplo, e analisar a lista de seus principais usuários, poderá constatar a presença de muitas grandes multinacionais como a Intel, Mercedes Benz, Honda e Volkswagen.

Dessa forma, o Low-code é outro movimento em ascensão. Segundo a Gartner, uma das principais instituições de pesquisa no ramo tecnológico, pelo menos 65% de todo o desenvolvimento de aplicativos será realizado a partir de plataformas Low-code até 2024. Além disso, quase 66% das grandes empresas usarão no mínimo quatro dessas plataformas.

Isso explica o motivo das gigantes da tecnologia estarem investindo tanto em suas próprias plataformas de criação de aplicações.

Para fecharmos o assunto!

Mais uma vez é importante ressaltar que a programação não é melhor nem pior que o No-code ou Low-code, pois essas modalidades atendem objetivos e públicos diferentes. Enquanto o No-code atende empreendedores e o Low-code auxilia empresas em seus projetos, a programação é a base de tudo.

Portanto, programadores não devem subestimar as plataformas No-code, assim como os No-coders não devem afirmar que a programação encontrou seu fim nesta nova modalidade de codificar.

Mesmo nas próximas décadas, as próprias plataformas No-code, os plugins para estas ferramentas e toda uma série de tecnologias que sustentam esses recursos, ainda precisarão ser programados através de linhas de código.

Assim, não há fundamentos que sustentem tal discursão entre no-coders e programadores, pois como vimos, estas nunca foram ferramentas concorrentes, porém, complementares.

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Por isso, separei 8 certificações e cursos com certificados gratuitos para você, leitor que está graduando em Engenharia de Computação, Engenharia de Software, Ciência da Computação ou Sistemas de Informação, turbinar o currículo e se destacar nos próximos processos seletivos. Vamos conferir!?

1 – Aprendizagem Automática com Python – IBM

Este curso aprofunda os fundamentos do aprendizado de máquina usando uma linguagem de programação acessível e bem conhecida, o Python. Neste curso, o leitor revisará dois componentes principais: Aprenderá sobre o propósito do Aprendizado de Máquina e onde ele se aplica ao mundo real, além de ter uma visão geral dos tópicos de aprendizado de máquina, como Aprendizado supervisionado versus Aprendizado não supervisionado, avaliação de modelo e algoritmos de aprendizado de máquina, dentre outros tópicos interessantes.

• Duração: 22 horas
• Idioma: Inglês
• Nível: Intermediário

2 – Scrum Fundamental Certified – SCRUMStudy

Já redigi uma série em quatros partes Destrinchando o SCRUM aqui no Blog da Engenharia. Assim, se você já leu, está ciente da importância desse framework de gestão de projetos no universo tecnológico e já conhece esta certificação.

• Questões: 40
• Duração do exame: 1 hora
• Porcentagem para aprovação: 75% (30 questões)
• Dificuldade: Fácil

Dica: O nível de dificuldade do exame é relativamente fácil, porém exigirá um conhecimento intermediário do framework. Portanto, recomendo ler esta série do SCRUM do início – caso ainda não tenha feito isso – antes de aplicar para o exame.

3 – SCRUM Foundation Professional Certificate – CERTIPROF

Além disso, outra empresa que costuma disponibilizar algumas certificações gratuitas é a Certiprof. É uma certificação muito boa para estudantes que buscam por aprimoramento profissional.

• Questões: 40
• Duração do exame: 1 hora
• Porcentagem para aprovação: 70% (28 questões)
• Dificuldade: Fácil
• Material de suporte: Sim

4 – Artificial Intelligence Foundations powered by ISTE and IBM – IBM

Os estudantes de hoje precisam se expor aos conhecimentos, habilidades e valores da IA para estarem prontos para aproveitar as oportunidades que esta tecnologia oferece. Assim, a ISTE e a IBM proporcionam este curso a fim de oferecer aos alunos uma introdução abrangente à Inteligência Artificial. Ele pode ser feito de forma independente pelo aluno e é ideal para iniciantes, alunos e professores que desejam obter certificações na área.

• Duração: 15 horas
• Idioma: Português ou Inglês
• Nível: Iniciante

5 – ISO/IEC 20000 IT Service Management Associate – SkillFront

O ISO / IEC 20000 é o padrão internacional específico para Gerenciamento de Serviços de Tecnologia da Informação. Assim ele descreve um conjunto integrado de processos de gerenciamento que juntos formam um sistema de gerenciamento para a entrega eficaz de serviços à empresa e clientes.

Portanto, para muito estudantes esta certificação pode ter grande valia e, assim, é uma boa ideia investir um tempo para obtê-la.

• Questões: 30
• Porcentagem para aprovação: 66% (20 questões)
• Dificuldade: Fácil
• Material de estudo: SIM

6 – Certified Associate in Scrum Fundamentals – SkillFront

Além disso, outra certificação de SCRUM de nível elementar, gratuita, muito boa para acrescentar no currículo é esta. Ela é um pouco mais fácil de tirar do que a da Certiprof e a da ScrumStudy em termos de conteúdo, porém o exame está disponível apenas em inglês. Assim, para alguns pode ser um pouco mais desafiador, porém se você domina o idioma não terá problemas com a prova.

• Questões: 30
• Porcentagem para aprovação: 66% (20 questões)
• Dificuldade: Fácil
• Material de estudo: SIM

7 – Power BI Essencial Training – LinkedIn

O Power BI é um serviço de análise de negócios da Microsoft. Seu objetivo é fornecer visualizações interativas e recursos de inteligência de negócios com uma interface simples o suficiente para que os usuários finais criem seus próprios relatórios e painéis, e por isso vem se tornando bem conhecida no mercado e cada vez mais exigida pelos recrutadores em processos seletivos.

Portanto, vale a pena investir nesse curso se a área de mercado que você deseja atuar necessita de habilidades e conhecimento em ferramentas de análise de dados.

• Duração: 3 h 20 min
• Dificuldade: Intermediário
• Idioma: Inglês
• Questões do exame: 60

8 – Machine learning with Apache SystemML – Cognitive Class

O Apache SystemML é uma linguagem de estilo declarativo projetada para aprendizado de máquina em grande escala. Ela fornece geração automática de planos de tempo de execução otimizados que variam de um único nó à memória e a cálculos distribuídos no Apache Hadoop e Apache Spark. Os algoritmos SystemML são expressos em sintaxe semelhante a R ou semelhante a Python, que inclui primitivas de álgebra linear, funções estatísticas e construções específicas de ML.

Assim, o curso atende à todos os estudantes, engenheiros e profissionais da TI que buscam flexibilidade ao expressar análises personalizadas e não se preocupar com o mecanismo de otimização subjacente. A escalabilidade e a otimização automática são gerenciadas pelo SystemML. Portanto, este curso fornece uma visão de como os otimizadores funcionam e também exemplos práticos de algoritmos de ML, e como executá-los.

• Duração: 3 horas
• Dificuldade: Intermediária
• Idioma: Inglês
• Público: Interessados em ciência e engenharia de Dados

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Entenda as diferenças entre os dois e faça a melhor escolha para a sua carreira.

Funções e Responsabilidades    

Dentro de um projeto de desenvolvimento de software é muito comum haver tanto um engenheiro de software quanto um desenvolvedor na equipe, uma vez que os profissionais têm funções distintas no time.

O engenheiro de software participa do processo de desenvolvimento como responsável por desenhar, avaliar, manter, testar, desenvolver e prover soluções tecnológicas para os desejos e necessidades do cliente.

Por outro lado, o desenvolvedor de software se encarrega pelo processo de desenvolvimento do software em si, isto é, desenhar, arquitetar e criar as principais tarefas que o programa executará, assim como escrever as linhas de código junto ao time de programadores, sempre visando a produtividade, a alta performance e a satisfação das demandas do cliente.

Formação acadêmica

Geralmente, para se tornar um engenheiro de software é necessário que o profissional obtenha graduação em Engenharia de computação ou em Engenharia de software.

Além disso, realizar muitos cursos de lógica de programação, arquitetura de computadores, estrutura de dados e algoritmos, como forma de complementar a aprendizagem.

Estes engenheiros também devem estar habilitados a trabalhar com diferentes modelos matemáticos e tecnologias de hardwares.

Já os desenvolvedores de software, por sua vez, possuem graduação em Ciência da computação, Sistema de informação ou outro curso relacionado.

Durante sua formação, é necessário que o profissional estude várias linguagens de programação, mas escolha uma ou duas para se especializar. Isto dependerá diretamente do mercado que deseja atuar.

Por exemplo, Python, uma linguagem de alto nível orientada a objetos, é comumente usada em programação web ou aplicativos, enquanto C++ é utilizada em uma grande variedade de tarefas, desde aplicativos até gráficos de jogos.

Gestão de Projetos

Tanto os engenheiros, quanto os desenvolvedores necessitam expandir seus conhecimentos em gerenciamento de projetos, adotando várias metodologias de desenvolvimento de software, como Kanban, Scrum, XP.

Além disso, vale a pena ressaltar que um engenheiro de computação também pode trabalhar como desenvolvedor de software, porém alguém com formação de desenvolvedor raramente trabalha como engenheiro de software.

Habilidades Necessárias

Um desenvolvedor de software profissional não é alguém que apenas escreve linhas de código.

Além de estar habilitado com diferentes linguagens de programação, o desenvolvedor deve ter capacidade analítica, boa comunicação e experiência com diferentes plataformas abertas, como Github.

Muitas vezes, o desenvolvedor precisará se envolver com vários projetos simultâneos, por isso capacidade de atenção, criatividade e organização são habilidades extremamente necessárias.

Similarmente, o engenheiro de software precisa de expertise técnica para trabalhar em vários projetos diferentes, especialmente naqueles que envolvem ferramentas open-source.

Além do mais, é essencial que este profissional apresente boa capacidade de gerenciamento, liderança, organização, boa comunicação para lidar com a equipe de projetos, além de proficiência em supervisionar planos de projetos técnicos e em gestão de produtos.

Conclusão

A indústria da tecnologia cresceu bastante nos últimos anos, especialmente, devido à grande capacidade de profissionais de ambas as profissões.

Então, independentemente da escolha, lembre-se que não há um melhor absoluto, pois bons profissionais são formados com a experiência adquirida com tempo e estudo.

Entender suas diferenças como formação acadêmica, mercado de trabalho, habilidades necessárias e saber que tipo de futuro que você deseja é o primeiro passo para fazer uma carreira de sucesso no mercado de softwares.

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