Robert Reich tem algumas boas perguntas sobre a universidade on-line de Sebastian Thruns, Udacity. O que escrevi sobre a semana passada. Eu falei com Thrun ontem, então aproveitei a oportunidade para esclarecê-los. Data-share-img data-sharetwitter, facebook, linkedin, reddit, google, mail data-share-countfalse Robert Reich tem três perguntas muito boas sobre a nova universidade on-line de Sebastian Thrun8217s, Udacity. O que escrevi sobre a semana passada. Eu falei com Thrun ontem, então aproveitei a oportunidade para esclarecê-los. 1. Por que Thrun precisa sair de Stanford Por que não prosseguir o projeto sob o guarda-chuva de Stanford, com sua enorme e reputação global. De fato, não havia feito uma demonstração de prova do conceito com sua classe de Inteligência Artificial em Stanford. Por que não apenas continuar Com isso em forma expandida em Stanford As Thrun diz em sua página inicial, ele desistiu de Stanford em 1 de abril de 2017 8212 antes de oferecer a classe gratuita em inteligência artificial 8212 8220 primeiro para continuar meu emprego com o Google8221. Thrun é um funcionário muito antigo e bem-sucedido do Google, e ele de alguma forma combinou isso, antes de 2017, com um professor totalmente titular em Stanford. Isso foi feito através de algo chamado 8220leave time8221 8212, mas deixar o tempo é finito, e eventualmente Thrun ficou sem isso. Quando isso aconteceu, Thrun me disse, 8220 eu disse que I8217m não está pronto para deixar o Google ainda 8221. Então ele desistiu de seu mandato em Stanford, e tornou-se um professor de pesquisa não remunerado de Stanford. Isso ajuda a responder outra das perguntas do Reich8217s. 8220 Se Thrun desenvolvesse a classe de AI como membro do corpo docente em Stanford, 8221 ele pergunta, 8220, então, Stanford não tem uma reivindicação sobre pelo menos o conteúdo do curso8221. A resposta, ao que parece, é que Thrun desenvolveu a aula depois que ele desistiu de sua posição em Stanford. E, como resultado, o conteúdo do curso não pertence a Stanford, mas sim a KnowLabs, a empresa Thrun8217s. What8217s mais, a versão on-line do curso, que não foi hospedada no site do Stanford8217s, foi muito cuidadosa com a marca Stanford. Sim, o curso on-line não escondeu o fato de que era basicamente exatamente o mesmo caminho que Thrun estava ensinando a um grupo de graduados de Stanford. Mas a certificação final não mencionou Stanford. Saindo de Stanford, Thrun me disse, era a única maneira pela qual eu poderia tirar isso. A afirmação de que podemos permitir que os alunos façam exames e se compare aos alunos de Stanford é algo que eu não acho que a universidade teria aprovado.8221 Quando a NPR entrevistou a Thrun para uma história sobre a Udacidade. Eles também receberam uma declaração muito entusiasmada de Stanford: o colega Andrew Ng da Thrun8217s ensinou uma aula de aprendizado de máquinas gratuita e on-line que atraiu mais de 100 mil alunos. Quando pergunto a Ng como a administração de Stanford8217 reagiu a sua proposição, ele ficou silencioso por um segundo. 8220Oh garoto, 8221 ele diz, 8220 Eu acho que havia um forte senso de que estávamos todos de repente em um mundo novo e corajoso.8221 Ng diz que houve longas conversas sobre se deve ou não dar aos alunos on-line um certificado com o nome do universitário. Mas Stanford recusou-se e, em última instância, a escola decidiu dar aos alunos uma carta de realização dos professores que não mencionou o nome da universidade. 8220Somos ainda conversando sobre isso, 8221 diz James Plummer, diretor da Stanford8217s School of Engineering. Penso que será realmente um longo tempo, talvez nunca, quando os graus atuais de Stanford seriam dadas para o trabalho totalmente online por qualquer pessoa que deseje se inscrever para os cursos.8221 Stanford, então, conseguiu sair desta história cheirando razoavelmente bem: Ajudou a dar a Thrun a plataforma de lançamento da Udacity e não se queixou visivelmente sobre o material do seu curso aparecendo online gratuitamente. Mas não o ajudou realmente de forma ativa, e provavelmente, se Thrun tivesse estado afiliado a Stanford indo para frente, teria acabado impedindo o que Thrun queria fazer. Thrun não está chateado com isso: ele entende por que seu sonho não é realmente compatível com o que Stanford faz. 8220Se você classificar as pessoas externas sem verificar a identidade, 8221 ele diz, 8220 você abre a porta de inundação para a fraude. A posição de Stanford8217 estava muito bem justificada. Eles não eram anal, estavam preocupados. Mas eu senti que deveríamos apenas ensinar os alunos on-line de graça e que o compromisso que recebemos com isso excede a incerteza que vem desses novos certificados.8221 Na verdade, a taxa de inscrição para os novos cursos da Udacity8217 parece ser exatamente a mesma coisa que a Taxa de inscrição para a classe AI, que foi marcada conjuntamente com Stanford: a falta de uma marca de Stanford não parece ter dificultado muito a Udacity. E da mesma forma, o incrível sucesso da Khan Academy ocorreu sem qualquer co-branding com uma instituição venerável legado. Não há dúvida de que Stanford é extremamente bom ao fazer o que Stanford faz com o 8212, que é contratar grandes professores de pesquisa, selecionar uma pequena minoria dos estudantes que querem um diploma de Stanford e, em seguida, reunir os dois grupos de forma produtiva, Uma reputação de classe mundial e atuando como o coração de Silicon Valley, bombeando conhecimento para os bairros vizinhos e criando o que é indiscutivelmente a região mais inovadora do mundo. Mas tanto o Stanford como o Silicon Valley são mais amplamente instituições de elite, acolhem as ambições ultra-produtivas 1. Thrun8217s são mais demotic e, nesse sentido, cortadas contra o que Stanford representa. Udacity é muito uma instituição de ensino e não uma instituição de pesquisa. 8220Para Stanford, a prioridade é sua carreira de pesquisa, 8221 diz Thrun. 8220 Isso é contrário ao ensino de 100.000 alunos, que geram 100.000 e-mails.8221 Olhava de uma visão de 30.000 pés, Stanford é a instituição que está sendo interrompida aqui, e a instituição não está perturbando. E isso também ajuda a explicar por que Thrun não está fazendo Udacity sob os auspícios do Google. Ele diz que a Udacity se encaixa facilmente na missão do Google8217s de disponibilizar gratuitamente a informação do mundo 8217s, mas que, ao mesmo tempo, o Google não precisa de um cachorro nesta luta particular. 8220Há uma ardósia limpa é uma maneira melhor de começar, 8221 diz Thrun. 8220 A última coisa que quero é que as pessoas perguntem se o Google está interrompendo a educação. É melhor perguntar se Sebastian está tentando interromper a educação.8221 (Dito isto, o amigo e chefe do Thrun8217, Sergei Brin, ocupa um lugar proeminente no vídeo de lançamento do primeiro curso da Udacity8217s, claro, que a Udacity possui um forte apoio do Brin8217. E, claro, o Google também é um grande Apoiante da Academia Khan, depois de ter obtido algo de cerca de 2 milhões.) Então, é muito fácil ver como Thrun, se ele queria criar uma organização que poderia crescer incrivelmente rápido em todo o mundo, pode querer fazê-lo sem ter que obter o sinal de Stanford8217s, Tudo em primeiro lugar. Mas isso não responde a segunda pergunta de Reich8217s: 2. Por que Udacity é uma empresa com fins lucrativos, Thrun disse que os cursos de Udacity seriam gratuitos para estudantes e Thrun citou a academia de Salman Khan e Khan como inspiração e modelo para o que está fazendo. Mas a Academia Khan é sem fins lucrativos. A Universidade de Stanford é sem fins lucrativos. Thrun diz que quer democratizar a educação superior, oferecendo conhecimento ao mundo de graça. Como essa missão se encaixa na sua universidade on-line com fins lucrativos, perguntei a Thrun sobre isso, e ele respondeu dizendo que o lucro não é obrigado a lucrar. Eu precisava reunir as pessoas muito rápido, e é muito mais fácil fazer isso sob as formas de uma empresa do Vale do Silício.8221 Certamente a velocidade com que a Udacity foi lançada, completa com uma equipe de alta qualidade. É um testemunho da velocidade natural com que as coisas são feitas no Vale do Silício. Conduzir o lançamento foi o financiamento de sementes da Charles River Ventures, enquanto a página de emprego do site8217 oferece orgulhosamente 8220 salários competitivos, benefícios e opções de ações da série A8221 para quem pensa em trabalhar na Udacity. Este é um modelo interessante, e isso não é necessariamente o que eu escolheria. Salman Khan, por exemplo, é bastante explícito sobre o motivo pelo qual é bom que ele seja um sem fins lucrativos e a maneira pela qual os sonhos de capitalistas de risco que o abordaram entraram em conflito com sua visão fundamental. Mais do que mais, Khan acabou recebendo 5 milhões do capitalista de risco irlandês Sean O8217Sullivan 8212, exatamente como uma subvenção filantrópica, e não como um investimento de capital. E certamente Thrun não tem vontade de se juntar às filiais das universidades com fins lucrativos da America8217, que fazem seu dinheiro com as propinas. Mas ainda assim, a educação on-line é jovem o suficiente para que valha a pena tentar muitos modelos diferentes para ver quais funcionam. A Udacidade parece ser construída no modelo VC padrão de obter escala primeiro, se preocupe em monetizá-la mais tarde. E se Udacity acabar com milhões de estudantes, eu deveria imaginar que existem muitas empresas que pagariam Udacity para poder alcançar esses estudantes. Simplesmente cobrando empresas de tecnologia para colocar oportunidades de trabalho na frente de alunos com notas e qualificações determinadas, provavelmente geraria taxas bastante pesadas. Desde que a educação em si permaneça livre, não acho que ser lucrativo é, por si só, algo ruim. 8220 Devemos tentar muitas coisas diferentes, 8221 diz Thrun. Eu acredito na revolução educacional que Salman começou. Eu acredito que a educação pode mudar o mundo. Então, por que não tentar centenas dessas coisas.8221 Isso parece razoável para mim. Uma grande parte do sucesso dos dois cursos de Khan8217s e Thrun8217s é a forma como eles foram apresentados e executados, em vez de qualquer modelo de negócios por trás deles. Khan, em particular, é um educador natural extremamente talentoso. E o que ambos aspiram a fazer é construir o que Thrun chama 8220magic8221 na forma como eles ensinam. Thrun quer adicionar outro elemento, também a comunidade 8212. Seus cursos têm uma data de início e uma data final e prazos, com milhares de alunos todos tendo a mesma classe ao mesmo tempo que os torna inerentemente sociais de uma forma que os vídeos do YouTube Khan8217s são aren8217t. Finalmente, pergunta ao Reich, 3. O que fazer com o prazer aparente de Thruns pelo fato de que 170 dos 200 estudantes de Stanford que se matricularam na versão real, não on-line, da classe de Stanford AI interromperam a classe, preferindo o Thrun on-line para O Thrun de carne e osso Esse prazer, com certeza, é genuíno. Eu acho que Khan e Thrun estão na vanguarda de uma maneira nova e mais pessoal de ensinar a pensar que eles têm habilidades de ator de tela em um mundo que históricamente recompensou habilidades de ator de teatro. Quando você ensina online, você está ensinando de maneira conversacional, em um espaço individual. E verifica-se que muitos alunos 8212, possivelmente, a maioria dos estudantes 8212 preferem ser ensinados dessa maneira, em oposição ao modelo antiquado onde um conferencista se levanta em frente a uma sala de aula lotada e declara para muitas pessoas ao mesmo tempo. A maioria dos alunos é naturalmente tímida, eles gostam de falar em sala de aula e dizer que eles não entendem algo. Online, eles podem apenas rebobinar e reproduzir, ou pausar e procurá-lo na Wikipédia. E então, é claro, o fato de que os incentivos para o professor são muito maiores on-line, se a maioria dos professores forem conduzidos pela oportunidade de transmitir conhecimento aos alunos. 8220 Esta é a melhor coisa que posso fazer na minha vida, 8221 diz Thrun. 8220I habilitou mais estudantes em 2 meses do que em toda a minha vida antes. Naquela escala, eu estava fora das paradas no último quarto.8221 E, claro, Thrun está mal nos gráficos se você o comparar com o número de estudantes que Khan alcançou. O que Khan e Thrun e outros estão criando é um novo paradigma educacional, que promete não apenas uma escalabilidade muito maior do que qualquer coisa que já tivemos até agora, mas também uma educação de qualidade superior. Essa é a verdadeira lição dos estudantes de Stanford, Thrun8217s, que fazem sua classe on-line: isso significa que o modelo on-line realmente pode ter seu bolo (chegar a milhões de pessoas) enquanto o come também (seja melhor para os alunos do que os cursos oferecidos nas instituições de elite). O truque é a intimidade, de uma forma que aproveita plenamente a natureza inclinada das telas de computador. I8217m na Inglaterra agora, onde a Universidade Aberta existe há mais de 40 anos. O OU sempre atingiu estudantes através dos médios de TV e rádio, o que, por sua vez, incentivou seus palestrantes a comportar-se como se estivessem tentando alcançar uma grande audiência. Quando você vê Salman Khan ou Sebastian Thrun desenhando fotos na tela do computador na sua frente, enquanto as escuta falar com você através de fones de ouvido you8217re vestindo, a experiência é muito diferente 8212 it8217s uma experiência muito mais imersiva e íntima. Explodir o vídeo do YouTube até a tela cheia e pular o buraco do coelho. Você pode simplesmente aprender alguma coisa. Laquo Previous PostWhat Oferecendo cursos de baixo custo que envolvem questionários frequentes online, um a cada dois a cinco minutos, que se tornam o centro de uma abordagem interativa para o aprendizado dos alunos. O modelo do curso de educação superior off-line tradicional do tipo Vital Stats Flagship CS101 (ciência da computação) Mais de 300 mil inscrições. Mais de 1,3 milhão de inscrições e mais de 556 mil alunos únicos. Estudantes em 190 países. Mais de 160 mil alunos matriculados no primeiro curso da Udacity, Introdução à Inteligência Artificial, com base no curso ministrado pelo fundador Sebastian Thrun. Dos 24 mil alunos que completaram o curso, os principais 400 não eram estudantes de Stanford. Dos 200 estudantes de Stanford matriculados, apenas 30 continuaram a fazer aula, porque a experiência on-line se mostrou melhor. Lançou cursos em parceria com corporações como Google, NVIDIA, Microsoft, Autodesk e Cadence. Parceria com Georgia Tech e ATampT para o mestrado em mestrado em ciência da computação. O recuo recente foi a suspensão de julho do seu maior programa universitário parceiro, com a Universidade Estadual de San Jose, lançado em janeiro passado e que contou com o apoio do governador da Califórnia, Jerry Brown. Sede: Palo Alto, Califórnia CEO: Sebastian Thrun Ano de Fundação: 2017 Número de Empregados: 50 Financiamento: 20 milhões de Investidores Chave: Andreessen Horowitz, Charles River Ventures, Steve Blank em Perturbação Nós pensamos que a educação superior precisa ser consertada. O ensino universitário convencional é muito caro, ineficiente e ineficaz. Você não perde peso, observando alguém exercitar-se. Você não aprende assistindo alguém resolver problemas. - Sebastian Thrun, Udacity CEOEsta vez que você envia uma mensagem de texto, digite um tweet, publique uma foto no Facebook, clique em um link ou compre algo on-line, sua parte gerando dados. E considerando que existem mais de 3 bilhões de usuários de Internet no mundo (uma quantidade que triplicou nos últimos 9 anos) e 1,75 bilhões de usuários de celulares. Isso é um grande número de dados. Felizmente, à medida que os dados se multiplicaram, a capacidade de colecioná-lo, organizá-lo e analisá-lo. O armazenamento de dados é mais barato do que nunca, o poder de processamento é mais maciço do que nunca e as ferramentas são mais acessíveis do que nunca para explorar os dados disponíveis para inteligência de negócios. Nos últimos anos, a análise de dados fez tudo, desde prever os preços das ações para evitar incêndios na casa. Todo esse crunching de dados requer um exército de mestres de dados. Tradução: therersquos nunca foi um melhor momento para seguir uma carreira em dados. O McKinsey Global Institute previu que, até 2018, os EUA poderiam enfrentar uma escassez de 1,5 milhão de pessoas que sabem como aproveitar a análise de dados para tomar decisões efetivas. Digite: você. O primeiro passo no seu caminho para a pesquisa de dados profissionais Fazendo um balanço de suas três principais opções de carreira: analista de dados, cientista de dados e engenheiro de dados. Analista de dados Um analista de dados é essencialmente um cientista de dados junior. Itrsquos é o lugar perfeito para começar se o seu novo novo para uma carreira em dados e ansioso para cortar os dentes. Os analistas de dados donrsquot têm o histórico matemático ou de pesquisa para inventar novos algoritmos, mas eles têm uma forte compreensão de como usar as ferramentas existentes para resolver problemas. Os analistas de dados precisam ter uma compreensão basal de cinco competências essenciais: programação, estatísticas, aprendizado de máquinas, data munging e visualização de dados. Além da habilidade técnica, a atenção aos detalhes e a capacidade de apresentar resultados efetivamente são igualmente importantes para ser bem sucedida como analista de dados. Os analistas de dados recebem orientação de profissionais de dados mais experientes em sua organização. Com base nessa orientação, adquirem, processam e resumem dados. Os analistas de dados são aqueles que gerenciam a garantia de qualidade da raspagem de dados, consultando regularmente bancos de dados para pedidos de partes interessadas e questões de dados de triagem para chegar a resoluções atempadas. Eles também empacotam os dados para fornecer insights digestíveis em forma narrativa ou visual. Lauren Ancona. Prestes a embarcar em uma carreira como analista de dados com a cidade de Philadelphiarsquos Open Data Office, está mais entusiasmada com a capacidade dos dados para efetuar mudanças cívicas. Ela falou de sua paixão por explorar dados, eu passei o verão, muitas vezes até tarde da noite, aprendendo sobre telhas de mapas, teoria de banco de dados, JavaScript e visualização de dados. rdquo Uma curiosidade duradoura sobre dados e um exame atento das melhores práticas e ferramentas em evolução serve Todos os profissionais de dados bem, independentemente do nível de antiguidade. Cientista de dados Algumas empresas tratam os títulos de ldquodata scientistrdquo e ldquodata analystrdquo como sinônimo. Mas therersquos realmente é uma distinção entre os dois em termos de conjunto de habilidades e experiência. Embora os cientistas de dados e os analistas de dados tenham a mesma missão em uma organização para obter informações sobre o enorme conjunto de dados disponíveis, o trabalho de Scientistrsquos de dados requer habilidades mais sofisticadas para enfrentar um maior volume e velocidade de dados. Como tal, um cientista de dados é alguém que pode fazer pesquisas não direcionadas e enfrentar problemas e perguntas abertas. Os cientistas de dados normalmente possuem diplomas avançados em um campo quantitativo, como ciência da computação, física, estatística ou matemática aplicada, e eles têm o conhecimento para inventar novos algoritmos para resolver problemas de dados. Uma curiosidade duradoura sobre dados e um exame atento das melhores práticas e ferramentas em evolução atende todos os profissionais de dados. Tweet Os cientistas de dados são extremamente valiosos para suas empresas, pois seu trabalho pode descobrir novas oportunidades de negócios ou economizar o dinheiro da organização, identificando padrões ocultos em dados (por exemplo, destacando o comportamento surpreendente do cliente ou encontrando possíveis falhas no cluster de armazenamento). Enquanto um analista de dados pode analisar dados de uma única fonte, um cientista de dados explora dados de várias fontes diferentes. Os cientistas de dados usam ferramentas como o Hadoop (a estrutura mais utilizada para o processamento de arquivos distribuídos), eles usam linguagens de programação como Python e R, e aplicam as práticas de matemática e estatística avançada. O conjunto exato de habilidades difere por organização e projeto, mas este exemplo da Data Science London dá uma noção de quão complexo é o kit de ferramentas de dados scientistrsquos: a habilidade não técnica mais valiosa que um cientista de dados traz à mesa é uma inquisitiva intensa. Os cientistas de dados devem ser levados a fazer perguntas e a buscar soluções e, ao fazê-lo, desenterrar informações que possam transformar uma empresa. Como o cientista de dados Gaeumllle Recourceacute, CSO no Evercontact, disse: "Eu adoro o poder das métricas e o rastreamento dos comportamentos dos usuários, porque me dá a oportunidade de testar intuições pessoais e, em seguida, ter resultados empíricos reais que permitem que nossa equipe tome decisões e Melhorar continuamente o nosso produto. Os pesquisadores de dados basicamente alavancam dados para resolver problemas de negócios. Eles interpretam, extrapolam e prescrevem de dados para entregar recomendações acionáveis. Um analista de dados resume o passado que um cientista de dados planeja para o futuro. Os cientistas de dados podem identificar com precisão como otimizar os sites para melhor retenção de clientes, como comercializar produtos para aumentar o valor do ciclo de vida do cliente ou como ajustar um processo de entrega para velocidade e desperdício mínimo. Engenheiro de dados Um engenheiro de dados constrói uma tubulação de dados robusta e tolerante a falhas que limpa, transforma e agrega dados desorganizados e desordenados em bancos de dados ou fontes de dados. Os engenheiros de dados geralmente são engenheiros de software por comércio. Em vez de análise de dados, os engenheiros de dados são responsáveis por compilar e instalar sistemas de banco de dados, escrever consultas complexas, escalar várias máquinas e colocar os sistemas de recuperação de desastres no lugar. Os engenheiros de dados, essencialmente, preparam as bases para um analista de dados ou cientista de dados para recuperar facilmente os dados necessários para suas avaliações e experiências. Enquanto os cientistas de dados extraem valor de dados, os engenheiros de dados são responsáveis por garantir que os dados fluam suavemente de origem para destino para que ele possa ser processado. Como tal, os engenheiros de dados têm conhecimentos e conhecimentos profundos em: tecnologias baseadas em Hadoop, como tecnologias baseadas em MapReduce, Hive e Pig SQL, como tecnologias PostgreSQL e MySQL NoSQL, como Cassandra e MongoDB Data warehousing solutions. As responsabilidades de ldquoMy são bastante variadas. Rdquo disse Social Searcher Engenheiro de Dados Dmitry Novikov. Ldquo Eles vão desde a concepção da arquitetura do sistema e módulos separados, a implementação de algoritmos e requisitos de infraestrutura. Os engenheiros de dados do Data font o trabalho por trás dos bastidores que permite aos analistas de dados e cientistas de dados fazer seus trabalhos de forma mais eficaz. Herersquos, um olhar visual sobre as diferenças específicas entre engenheiros de dados e cientistas de dados: Chris Beland, que lidera a equipe de engenharia de dados da Allclasses, descreve o que o time faz, por que é importante e por que ele adora: ldquo no meu trabalho agora, eu Fazer muito processamento de linguagem natural, transformando conteúdo web semi-estruturado e legível para humanos em bancos de dados altamente legíveis e legíveis por máquina. Minha coisa favorita a fazer é ensinar ao computador algo concreto sobre o mundo real, como a forma como os humanos escrevem as datas do calendário e o que eles significam, ou como o universo dos tópicos de classe se divide em categorias e subcategorias. Então eu proponho alguns algoritmos para que minha máquina possa explorar esse novo conhecimento para analisar e classificar o texto e dar sentido a isso apenas um pouco como um ser humano. Eu me sinto um pouco como um pai orgulhoso quando posso verificar o banco de dados resultante, dar ao programa um toque virtual na cabeça para obter todas as respostas certas, apesar de ter recebido muitas entradas que eu nunca antecipei, e com um clique satisfatório enviou os dados Para as pessoas que precisam dele. rdquo The Bottom Line Você tem muitas opções quando se trata de uma carreira trabalhando com dados. Se você estiver interessado em explorar essa carreira, suas três principais opções são analista de dados, cientistas de dados e engenheiros de dados. Sanjay Venkateswarulu, co-fundador da grande análise de dados e inicialização de visualização Datavore Labs, cristaliza o porquê e a forma como essa subdivisão ocorreu: ldquoData analistas se transformaram nessas três ou mais disciplinas especializadas. Eu acredito que é a mesma especialização que os médicos passaram no nascimento da medicina moderna. Primeiro, o seu líder da aldeia ou o seu ancião desempenharam o papel principal, mas, à medida que as ferramentas do comércio se tornaram cada vez mais especializadas, agora temos GPs, cirurgiões e neurocirurgiões. rdquo Se o seu novo novo no campo da ciência dos dados, seu desejo quer Para começar por apontar para o GP na analogia de Venkateswarulursquos, um trabalho de analista. À medida que você desenvolve suas habilidades e ganha experiência, a sua qualidade poderá progredir para o cientista de dados ou o engenheiro de dados. Pronto para começar
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