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O papel dos profissionais de operações de rede está se tornando cada vez mais interligado com as operações de segurança de rede, com 85% das equipes de rede agora envolvidas em investigações de segurança.

Mais de um quarto dos profissionais da rede passa 10 horas por semana em questões de segurança, de acordo com uma pesquisa realizada pela unidade JDSU Networking Instruments.

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https://talma.com.br/ataques-alimentam-necessidade-de-operacoes-de-seguranca-de-rede/
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Um fato-chave para saber sobre testes de penetração de rede para iniciantes: Se uma organização paga alguém para tentar invadir sua rede, ela normalmente quer que essa pessoa encontre zero ou uma miríade de falhas.

As organizações geralmente investem em testes de penetração de rede para conformidade, seja porque os testes são obrigatórios ou para garantir que a rede não tenha problemas.

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https://talma.com.br/testes-de-penetracao-de-rede-para-iniciantes/
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As empresas estão se aproximando de upgrades de infraestrutura de rede com a implantação do SD-WAN, mas uma nova pesquisa mostra que elas estão pesando problemas como encadeamento de serviços e funcionalidade integrada.

O WAN definido por software está redefinindo como as empresas implementam funções e serviços de rede.

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https://talma.com.br/as-funcoes-de-rede-se-transformam-com-a-estrategia-de-implantacao-do-sd-wan/
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Os benefícios do SD-WAN podem funcionar para dentro a partir da borda da rede para melhorar a eficiência da infraestrutura de rede, antecipar as necessidades de serviços de rede e talvez emergir como o aplicativo assassino da NFV.

A indústria de tecnologia sempre foi conhecida por gerar novas siglas, mas o networking parece estar superando outras áreas nos últimos anos.

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https://talma.com.br/os-muitos-beneficios-do-sd-wan-para-as-redes-atuais/
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É muito fácil ser sugado pelo zumbido e equívocos em torno da tecnologia WAN definida por software. Aqui estão quatro pontos a serem observados sobre os benefícios anunciados do SD-WAN.

Quando qualquer tecnologia ou serviço é comercializado pesadamente, uma série de equívocos e preocupações comuns podem surgir.

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No mais recente avanço de rede, o SD-WAN beneficia o cenário de conectividade de rede em evolução, permitindo que os clientes usem links de internet mais baratos e mantenham o MPLS para tráfego importante.

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Com as políticas de trabalho de casa agora como parte integrante da vida para grandes grupos de pessoas, a natureza da solução de problemas em rede se transformou. De certa forma, os funcionários que trabalham em casa foram forçados a aprender mais sobre suas redes domésticas e solucionar problemas em conformidade.

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À medida que a ciência de dados se torna ainda mais prevalente nas organizações, espera-se que os cientistas de dados assumam um papel maior no processo de análise. Em seu relatório do Quadrante Mágico de 2020 sobre ciência de dados e plataformas de aprendizado de máquina, o Gartner disse que a necessidade de apoiar um amplo conjunto de usuários de ciência de dados é "cada vez mais a norma".

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Em um artigo publicado em 1962, o estatístico americano John W. Tukey escreveu que a análise de dados "é intrinsecamente uma ciência empírica". Quatro anos depois, Peter Naur, um pioneiro da programação de software dinamarquês, propôs a datalogia - "a ciência dos processos de dados" - como uma alternativa à ciência da computação. 

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Antes de se tornarem fornecedores de tecnologia, o Google e a Amazon eram os primeiros usuários de ciência de dados e análise de big data para aplicações internas, juntamente com outras empresas de internet e comércio eletrônico como Facebook, Yahoo e eBay. Agora, a ciência de dados é difundida em organizações de todos os tipos.

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A ciência de dados depende fortemente de algoritmos de aprendizagem de máquina. O aprendizado de máquina é uma forma de análise avançada na qual os algoritmos aprendem sobre conjuntos de dados e, em seguida, procuram padrões, anomalias ou insights neles.

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Muitas organizações criaram uma equipe separada, ou várias equipes, para lidar com atividades de ciência de dados. Como explica a escritora de tecnologia Mary K. Pratt em um artigo sobre como criar uma equipe de ciência de dados, há mais em uma equipe eficaz do que os próprios cientistas de dados. Também pode incluir as seguintes posições:

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O principal papel dos cientistas de dados é analisar dados, muitas vezes grandes quantidades deles, em um esforço para encontrar informações úteis que possam ser compartilhadas com executivos corporativos, gerentes de negócios e trabalhadores, bem como funcionários do governo, médicos, pesquisadores e muitos outros.

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A ciência de dados é inerentemente desafiadora devido à natureza avançada das análises que envolve. As vastas quantidades de dados que normalmente estão sendo analisados aumentam a complexidade e aumentam o tempo necessário para concluir projetos.

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https://talma.com.br/voce-sabe-quais-sao-os-desafios-na-ciencia-de-dados/
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Em um webinar de outubro de 2020 organizado pelo Instituto de Ciência Computacional Aplicada da Universidade de Harvard, Jessica Stauth, diretora-gerente de ciência de dados na unidade Fidelity Labs da Fidelity Investments, disse que há "uma relação muito clara" entre o trabalho em ciência de dados e os resultados dos negócios.

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A ciência de dados é o campo da aplicação de técnicas avançadas de análise e princípios científicos para extrair informações valiosas de dados para tomada de decisões de negócios, planejamento estratégico e outros usos. É cada vez mais crítico para as empresas:

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É difícil superestimar o quanto o desenvolvimento está sendo feito em inteligência artificial por fornecedores, governos e instituições de pesquisa -- e quão rapidamente o campo está mudando. Do lado do hardware, as startups estão desenvolvendo novas e diferentes formas de organizar memória, computação e networking que poderiam remodelar a maneira como as empresas líderes projetam e implantam

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Estudos recentes sobre a adoção de IA na empresa afirmam que as implantações de IA estão aumentando. Até 2022, por exemplo, o Gartner projeta que o número médio de projetos de IA por empresa crescerá para 35, um aumento de 250% em relação à média de 10 projetos em 2020. Mas se o crescimento da adoção de IA é tão forte quanto o previsto, ou vai dar certo como previsto, é um debate que está aberto.

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A gama de casos de uso de IA na empresa não está apenas se expandindo, mas também evoluindo diante da incerteza atual do mercado. À medida que as empresas lidam com as implicações da pandemia e precipitação do coronavírus, a IA ajudará as empresas a entender como elas precisam se manter relevantes e lucrativas, disse Arijit Sengupta, CEO da Aible, uma provedora de plataformas de IA.

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Uma pesquisa do Google para casos de uso de IA mostra milhões de resultados, uma indicação das muitas maneiras pelas quais a IA é aplicada na empresa -- ou pelo menos pode ser aplicada. Os casos de uso de IA abrangem indústrias desde serviços financeiros - um adotante precoce - até saúde, educação, marketing e varejo.

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