{"id":131,"date":"2020-09-15T06:48:51","date_gmt":"2020-09-15T09:48:51","guid":{"rendered":"https:\/\/mtstecnologiaeengenharia.com.br\/index.php\/services\/"},"modified":"2021-06-18T21:01:37","modified_gmt":"2021-06-19T00:01:37","slug":"servicos","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/mtstecnologiaeengenharia.com.br\/index.php\/servicos\/","title":{"rendered":"Servi\u00e7os"},"content":{"rendered":"\n
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Servi\u00e7os<\/h1>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n
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Nossos servi\u00e7os<\/h2>\n\n\n\n
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Startups<\/h2>\n\n\n\n

Empresas startup s\u00e3o jovens e buscam a inova\u00e7\u00e3o em qualquer \u00e1rea ou ramo de atividade, procurando desenvolver um modelo de neg\u00f3cio escal\u00e1vel e que seja repet\u00edvel.<\/p>\n\n\n\n

Um modelo de neg\u00f3cio \u00e9 a forma como a empresa gera valor para os clientes. Um modelo escal\u00e1vel e repet\u00edvel significa que, com o mesmo modelo econ\u00f4mico, a empresa vai atingir um grande n\u00famero de clientes e gerar lucros em pouco tempo, sem haver um aumento significativo dos custos.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Engenharia de dados<\/h2>\n\n\n\n

Engenharia de dados \u00e9 uma \u00e1rea que trata da transforma\u00e7\u00e3o <\/strong>dos dados brutos de uma empresa.<\/p>\n\n\n\n

Essa \u00e9 a primeira etapa do processamento de dados, s\u00e9rie de atividades que tem o objetivo de fazer o que falamos antes: dar uma utilidade pr\u00e1tica \u00e0 grande quantidade de informa\u00e7\u00e3o dispon\u00edvel.<\/p>\n\n\n\n

Tudo come\u00e7a a partir de processos de coleta, armazenamento e distribui\u00e7\u00e3o dos dados, que est\u00e3o sob o guarda-chuva da engenharia de dados.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Data Science<\/h2>\n\n\n\n

Data Science, ou Ci\u00eancia de dados \u00e9 o cruzamento das tecnologias de computa\u00e7\u00e3o e programa\u00e7\u00e3o com estat\u00edstica, matem\u00e1tica e m\u00e9todos cient\u00edficos que tem o objetivo de analisar dados estruturados e ou dados n\u00e3o-estruturados, a fim de processar, analisar e disponibilizar de maneira gr\u00e1fica e compreens\u00edvel ao olhar humano grandes volumes de informa\u00e7\u00f5es, ou dados, tamb\u00e9m chamados de \u2018\u2019Big Data\u2019\u2019, de maneira que facilitem e otimizem a tomada de decis\u00e3o sobre problemas do mundo real, que por muitas vezes ajudam empresas a tomar melhores decis\u00f5es, reduzir custos, reduzir riscos e aumentar seus lucros.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Big Data<\/h2>\n\n\n\n

Big Data \u00e9 a an\u00e1lise e a interpreta\u00e7\u00e3o de grandes volumes de dados de grande variedade. Para isso s\u00e3o necess\u00e1rias solu\u00e7\u00f5es espec\u00edficas para Big Data que permitam a profissionais de TI trabalhar com informa\u00e7\u00f5es n\u00e3o-estruturadas a uma grande velocidade.<\/p>\n\n\n\n

As ferramentas de Big Data s\u00e3o de grande import\u00e2ncia na defini\u00e7\u00e3o de estrat\u00e9gias de marketing. Com elas \u00e9 poss\u00edvel, por exemplo, aumentar a produtividade, reduzir custos e tomar decis\u00f5es de neg\u00f3cios mais inteligentes.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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