Como Desenvolver

Navegando no Oceano de Informações: Uma Exploração Profunda no Big Data

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Imagine que você está em uma biblioteca gigantesca, com milhões de livros, artigos, revistas e jornais. Cada página desses materiais é um pedaço de dado. Agora, imagine que você tem a capacidade de ler todos esses materiais, entender e analisar as informações neles em questão de segundos. Isso é o que o Big Data permite fazer.

Explicação

Big Data é um termo que descreve um grande volume de dados – estruturados e não estruturados – que inundam os negócios diariamente. Mas não é a quantidade de dados que é importante. O que importa com o Big Data é o que as organizações fazem com os dados. O Big Data pode ser analisado para obter insights que levam a melhores decisões e estratégias de negócios.

Os três Vs do Big Data são:

  1. Volume: Refere-se à quantidade de dados, que está crescendo exponencialmente com o tempo.
  2. Velocidade: Refere-se à taxa na qual os dados são gerados e processados.
  3. Variedade: Refere-se aos diferentes tipos de dados que estão sendo gerados a partir de várias fontes.

Além disso, surgiram mais dois Vs nos últimos anos: valor e veracidade.

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  1. Entender os três Vs do Big Data: Compreender o conceito de Volume, Velocidade e Variedade é crucial para entender o Big Data.
  2. Aplicações do Big Data: Conhecer como o Big Data é usado em diferentes setores pode ajudar a entender seu valor.
  3. Desafios do Big Data: Compreender os desafios associados ao Big Data, como questões de privacidade e segurança, pode dar uma visão mais completa do campo.

Ponto Cego

  1. Como garantir a privacidade e a segurança dos dados no Big Data?
  2. Quais são as implicações éticas do uso do Big Data?
  3. Como o Big Data pode ser usado para prever comportamentos e tendências?

Assunto Relacionado

Saiba mais sobre como o Big Data é usado na Inteligência Artificial ou como ele se relaciona com os Métodos Quantitativos!

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.