Atualmente, muitas empresas de tecnologia utilizam siglas e termos específicos para se referirem a suas atividades e áreas de atuação. Uma dessas siglas é MANGA, que tem ganhado destaque no cenário das empresas que vendem serviços de publicidade e software como serviço (SAAS). Mas afinal, o que significa essa sigla?
Com o passar do tempo, as empresas líderes que oferecem serviços de publicidade e têm milhões de assinantes criaram uma sigla para identificar esse grupo um grupo definido a que elas pertencem.
É semelhante ao ocorrido com o grupo de ex-funcionários do PayPal que saíram da empresa e fundaram startups renomadas no mercado, chamada de “Máfia do PayPal”. A “Máfia do PayPal” é formada por antigos funcionários e fundadores da PayPal, que posteriormente fundaram e desenvolveram outras empresas de tecnologia, como Tesla Motors, LinkedIn, Palantir Technologies, SpaceX, YouTube, Yelp e Yammer. Muitos dos membros estudaram na Universidade Stanford ou na Universidade de Illinois em Urbana-Champaign. Seis dos membros – Peter Thiel, Elon Musk, Reid Hoffman, Luke Nosek, Ken Howery e Keith Rabois – se tornaram bilionários.
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Agora, voltando ao assunto da palavra “MANGA”, ela representa as primeiras letras das palavras META/APPLE/NETFLIX/GOOGLE/AMAZON. Quando você ouvir “Manga” relacionado à tecnologia, entenda que não estão falando da fruta, mas sim desse conjunto de empresas que dominam o ambiente virtual em diversos setores da sociedade e têm influência na formação de opiniões por meio do uso de algoritmos.
É por isso que o ditado “cão chupando manga” faz mais sentido para desenvolvedores como nós, pois retrata nossa expressão facial quando essas empresas alteram a politica de termos e condições de uso das APIs cerca de dez vezes por ano. (rs)
Quando você estiver se candidatando a uma vaga em uma das empresas que pertencem a MANGA, fique atento ao que você precisa entender mesmo que seja no básico para aumentar suas chances de sucesso an entrevista e nos testes.
1. Aprendizado de Máquina (Machine Learning): Estudar algoritmos de aprendizado de máquina e suas aplicações em problemas reais é essencial. Conhecer conceitos como regressão, classificação, clusterização e métodos de otimização pode ser útil.
2. Ciência de Dados: Ter conhecimentos sólidos em análise de dados, estatística, visualização de dados e processamento de dados é fundamental. Compreender ferramentas como Python, R e SQL também é importante.
3. Redes Neurais e Deep Learning: Familiarizar-se com redes neurais artificiais e técnicas de deep learning, como convolução, recorrentes e redes neurais generativas, é crucial. Isso inclui o conhecimento de frameworks populares, como TensorFlow e PyTorch.
4. Processamento de Linguagem Natural (NLP): Entender os fundamentos do processamento de linguagem natural, incluindo modelos de linguagem, análise de sentimento, extração de informações e tradução automática, é altamente valorizado.
5. Visão Computacional: Conhecimentos em tarefas de visão computacional, como detecção de objetos, segmentação de imagem e reconhecimento facial, são importantes. Algoritmos de processamento de imagem e ferramentas como OpenCV podem ser necessários para isso.
Espero que tenha ajudado a entender um pouco mais sobre o mundo de Tech de verdade e sem romantização.
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Obrigado por ler até aqui e até amanhã.
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