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Dados são um ativo extremamente valioso para todo negócio. As organizações orientadas a dados atuam em um ambiente repleto de sistemas de informação transacionais e analíticos, que geram, coletam e mantêm dados sobre suas operações, clientes, concorrentes e mercado, como subsídios fundamentais para a tomada de decisão. Como utilizar toda essa informação? Surge a necessidade de entender a linguagem dos dados, independentemente da área de atuação. Hoje em dia, todos os colaboradores de uma empresa devem compreender, organizar e interpretar os dados, isto é, devem ser alfabetizados em dados.

Neste livro, Marcio Victorino aborda os fundamentos dos processos e tecnologias utilizadas para o tratamento dos dados. Você vai desenvolver um conjunto de habilidades para saber lidar com informação, com entendimento da linguagem dos dados e conceitos como: modelagem de dados, Bancos de Dados Relacionais, Data Warehouse, fundamentos de Lógica de Programação e Python, Big Data, Banco de Dados NoSQL e Ciência de Dados. Esta é sua jornada em alfabetização de dados.

Saiba o que você vai aprender

Sumário

• 1 Alfabetização de dados

• 2 Sistemas de informação
• 2.1 Classificação dos sistemas de informação

• 3 Projeto conceitual de banco de dados
• 3.1 Modelo Entidade-Relacionamento
• 3.2 Notação da engenharia da informação
• 3.3 Exemplo de projeto conceitual

• 4 Projeto lógico de banco de dados
• 4.1 Modelo Relacional
• 4.2 Mapeamento do modelo conceitual para o lógico
• 4.3 Normalização
• 4.4 Exemplo de projeto lógico

• 5 Projeto físico de banco de dados
• 5.1 Artefatos resultantes do projeto físico
• 5.2 SQL — Linguagem de Definição de Dados (LDD)
• 5.3 Exemplo de Script de Geração do Banco de Dados
• 5.4 SQL — Linguagem de Manipulação de Dados (DML)
• 5.5 Operadores de Conjuntos

• 6 Big Data e banco de dados NoSQL
• 6.1 Big Data
• 6.2 Banco de dados NoSQL

• 7 Data Warehouse
• 7.1 Modelagem dimensional
• 7.2 Exemplo de um projeto de modelagem dimensional de um ambiente de DW
• 7.3 Consultas OLAP

• 8 Lógica de Programação
• 8.1 Algoritmo
• 8.2 Algoritmo com decisão
• 8.3 Algoritmo com repetição

• 9 Linguagem de programação Python
• 9.1 Origem da linguagem de programação Python
• 9.2 Sintaxe da linguagem de programação Python
• 9.3 Blocos de código Python

• 10 Ciência de Dados
• 10.1 Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo
• 10.2 Tipos de aprendizado
• 10.3 Técnicas utilizadas em Machine Learning

• 11 Aprendizado supervisionado
• 11.1 Classificação
• 11.2 Regressão

• 12 Aprendizado não supervisionado
• 12.1 Regras de Associação
• 12.2 Agrupamento

• 13 Considerações finais