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De DBA a Cientista de Dados

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Machine learning no Oracle Autonomous Database oferece um caminho para uma das carreiras mais desejadas em tecnologia.

Por Jeff Erickson*

Charlie Berger quer que DBAs e desenvolvedores de bancos de dados cliquem em um link no seu console autônomo de serviços de banco de dados para abrir um novo mundo em suas carreiras. Ele está lá, ao lado das opções comuns de gerenciamento de dados para baixar clientes ou redefinir senhas, e é chamado de Oracle ML Users.

"Você clica nele e, em seguida, está percorrendo um caminho diferente que o leva à terra dos cientistas de dados", diz Berger, diretor sênior de Gerenciamento de Produtos para machine learning, IA e análise cognitiva da Oracle. Berger, um veterano com 20 anos de experiência em mineração de dados e machine learning no Oracle Database, conduz sessões e laboratórios práticos em eventos da Oracle e de grupos de usuários por todo o país.

-Leia mais: Como o Oracle Autonomous Database mudará a função do DBA — para melhor

Com o Oracle Autonomous Database, quando os DBAs clicam no link Oracle ML Users, eles encontram notebooks (blocos de anotações) baseados em Oracle Machine Learning, onde eles podem definir problemas de negócios, coletar e preparar dados e aplicar algoritmos de machine learning disponíveis em uma extensa biblioteca. Posteriormente, o DBA, o desenvolvedor de banco de dados ou o analista pode usar uma interface de usuário simples do notebook Zeppelin para criar e testar modelos de machine learning. Grande parte do trabalho será familiar para especialistas em bancos de dados. "Os desenvolvedores de bancos de dados já realizam muitas dessas tarefas", diz Berger, "mas eles as chamam de ETL (extrair, transformar e carregar), preparação dos dados (data wrangling) e transferência de scripts para o ambiente de produção."

Para os DBAs, essa é uma área interessante e lucrativa a ser explorada, no tempo que é liberado pelo uso do banco de dados autônomo da Oracle. Os bancos de dados autônomos implantam, ajustam, corrigem e protegem a si mesmos sem intervenção humana, de forma que um DBA pode pensar em fazer coisas melhores e mais importantes. Os DBAs conhecem seus dados e seus negócios e "com um pouco de orientação em conceitos de machine learning, eles podem começar a criar e aplicar modelos preditivos aos seus dados para ajudar suas organizações a funcionar de maneira mais inteligente", diz Berger.

A experiência de Berger lhe diz que o mercado é favorável aos DBAs que desejam seguir nessa direção. "Em minhas viagens, descobri que é mais fácil pegar uma pessoa que conhece e gosta de SQL e ensiná-la a começar a usar machine learning de verdade no banco de dados, do que pegar pessoas que usam Python ou R, e que conhecem algoritmos, e ensiná-las SQL para que usem machine learning dentro do banco de dados."

Berger acredita que cada vez mais a ciência de dados vai ocorrer dentro do banco de dados Oracle, pela simples razão de que "os algoritmos são pequenos e os dados são grandes. A Oracle optou por levar os algoritmos até os dados, não o contrário", diz ele. "Agora que nós levamos os algoritmos para dentro do banco de dados, você não precisa mover quantidades crescentes de dados até o código-fonte aberto e os algoritmos de outra pessoa." Isso simplifica o processo e garante que os modelos de machine learning entrem imediatamente em produção.

É por isso que Berger trabalha para ajudar os DBAs a se familiarizarem com práticas padrão em ciência de dados: "Você precisa saber qual é o problema de negócio, precisa pensar nos seus dados, precisa transformá-los, precisa criar os modelos e, depois, avaliar os modelos para finalmente implantá-los." Tudo isso está disponível com o Oracle Machine Learning dentro do banco de dados.

Berger está empolgado em mostrar a DBAs e desenvolvedores de banco de dados o poder da guia Oracle Machine Learning dentro do Oracle Autonomous Database — que lhes oferece um caminho pronto para que usem seus conhecimentos especializados sobre dados e sobre bancos de dados na altamente valorizada função de negócios que é a ciência de dados. "É hora de os DBAs ganharem um pouco mais de espaço sob os holofotes da ciência de dados", conclui Berger.

*Jeff Erickson é estrategista de conteúdo para inovação em bancos de dados e inovação orientada por dados na Oracle

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