Como Desenvolver

Conceito de computação em nuvem

—

A computação em nuvem é um conceito fundamental para entender os bancos de dados na nuvem. A computação em nuvem oferece uma maneira de consumir recursos de computação, como armazenamento, processamento e software, como serviços sob demanda pela internet.

Existem três modelos principais de serviço de computação em nuvem:

  • Infraestrutura como serviço (IaaS): Fornece acesso a recursos de infraestrutura de computação, como servidores, armazenamento e redes.
  • Plataforma como serviço (PaaS): Fornece uma plataforma para desenvolver, testar e implantar aplicações.
  • Software como serviço (SaaS): Fornece acesso a software pronto para uso, como aplicativos de escritório e ferramentas de colaboração.

Os bancos de dados na nuvem são um tipo de PaaS que oferece um ambiente completo para gerenciar bancos de dados. O provedor de serviços gerencia a infraestrutura subjacente, enquanto o usuário gerencia o banco de dados e seus dados.

A computação em nuvem oferece vários benefícios, como:

  • Redução de custos: Elimina a necessidade de investir em hardware e software.
  • Agilidade: Permite que você configure e use recursos de computação rapidamente.
  • Escalabilidade: Permite que você ajuste os recursos de computação conforme suas necessidades.
  • Segurança: Os provedores de serviços em nuvem investem em segurança de alto nível.
  • Confiabilidade: Os provedores de serviços em nuvem garantem a alta disponibilidade dos recursos.

Ao usar bancos de dados na nuvem, você aproveita os benefícios da computação em nuvem para seus bancos de dados.

Inteligência Artificial e Métodos Quantitativos

1 Big Data.

1.1 Definição de Big Data.

1.2 Bancos de dados na nuvem.

1.2.1 O paradigma de computação na nuvem.

1.2.2 Requisitos de gerência de dados na nuvem.

1.2.3 Categorias de bancos de dados na nuvem.

1.3 Infraestruturas para processamento distribuído de Big Data: Hadoop, Spark, Kafka.

2 Data Warehouse.

2.1 Definição e características de um Data Warehouse.

2.2 Data Mart.

2.3 Processamento de Transações em tempo real: OLTP e OLAP.

2.4 Modelagem Multidimensional.

2.5 Bancos de Dados Multidimensionais.

2.6 Projeto de Data Warehouse.

2.7 Conceitos de extração, transformação e carga (ETL).

3 Descoberta de Conhecimento e Mineração de Dados.

3.1 Conceitos básicos do processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD).

3.2 Metodologia de KDD.

3.3 Métodos de Data Mining.

3.4 Pré-processamento de dados.

3.5 Mineração de dados: classificação, regressão, detecção de agrupamentos, descoberta de regras de associação, sumarização, modelagem de dependências, detecção de tendências e exceções.

3.6 Visualização de Dados.

4 Aprendizado de máquina.

4.1 Tipos de aprendizado de máquina: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço.

4.2 Algoritmos de aprendizado de máquina: regressão, árvores de decisão, redes neurais, máquinas de vetor de suporte e algoritmos de agrupamento.

5 Estatística.