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Big Data Técnicas e tecnologias para extração de valor dos dados

Rosangela Marquesone

Conteúdo

Estamos na era dos dados. Não importa qual seja a sua área de atuação, uma palavra atualmente em evidência é: Big Data. Podemos encontrar casos de uso em que esse conceito permitiu a redução do número de fraudes, redução de custos na produção, eficiência energética, aumento de segurança, entre outros benefícios tão almejados em diversos domínios. Muito embora o interesse esteja em alta, Big Data ainda é um termo incipiente, gerando incertezas sobre sua definição, características, aplicabilidade e desafios. Como obter dados de diferentes fontes? Como extrair valor a partir dos dados? Qual a infraestrutura necessária para criar uma solução de Big Data? Quais habilidades são necessárias para atuar com Big Data em seu projeto?

Neste livro, Rosangela Marquesone apresenta as tecnologias e soluções de Big Data, em uma abordagem conceitual que detalha as características e capacidades de cada uma delas. Você verá as principais fases de um projeto de Big Data, desde a captura, o armazenamento, o processamento, análise, até a visualização de dados.

 

Sumário

  • 1 Introdução a Big Data
  • 1.1 Por que estamos na era dos dados
  • 1.2 Todos os Vs de Big Data
  • 1.3 Dados gerados por humanos
  • 1.4 Dados gerados por máquinas
  • 1.5 Mitos sobre Big Data
  • 1.6 Um mundo de oportunidades
  • 1.7 Considerações
  • 2 Capturando e armazenando os dados
  • 2.1 Formas de obtenção de dados
  • 2.2 Necessidades de armazenamento
  • 2.3 Tecnologia NoSQL
  • 2.4 A importância da governança dos dados
  • 2.5 Praticando: armazenando tweets com MongoDB
  • 2.6 Considerações
  • 3 Processando os dados
  • 3.1 O desafio da escalabilidade
  • 3.2 Processamento de dados com Hadoop
  • 3.3 Processamento em tempo real
  • 3.4 Big Data e computação em nuvem
  • 3.5 Praticando: contagem de hashtags em MapReduce
  • 3.6 Considerações
  • 4 Analisando os dados
  • 4.1 Características da análise de dados
  • 4.2 O processo de análise de dados
  • 4.3 Preparando os dados
  • 4.4 Construindo o modelo
  • 4.5 Validando o modelo
  • 4.6 Tecnologias de Big Data para análise de dados
  • 4.7 Big Data Analytics
  • 4.8 Praticando: classificação de mensagens usando R
  • 4.9 Considerações
  • 5 Visualizando os dados
  • 5.1 O que é visualização de dados
  • 5.2 Criando as interfaces visuais
  • 5.3 Recursos para visualização interativa
  • 5.4 Processo de visualização de dados
  • 5.5 Praticando: visualização de dados com Plotly e R
  • 5.6 Considerações
  • 6 O que muda com Big Data
  • 6.1 Cultura orientada por dados
  • 6.2 A carreira do cientista de dados
  • 6.3 A privacidade dos dados
  • 6.4 Novos modelos de negócios
  • 6.5 Mensagem final

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Autor

Rosangela Marquesone

Rosangela é pesquisadora no Laboratório de Arquitetura e Redes de Computadores (LARC-USP), atuando nas áreas de computação em nuvem e Big Data. Atua como professora e palestrante de cursos de Big Data para empresas e programas de MBA da Universidade de São Paulo (USP) e Fundação Instituto de Administração (FIA). Também atua como revisora de código no Nanodegree de Analista de Dados da Udacity. É mestre e doutoranda em Engenharia de Computação na Escola Politécnica da USP. Seus principais interesses de pesquisa são: Big Data, computação em nuvem e Internet das coisas. Também se interessa por temas como design thinking, vegetarianismo, mulheres na tecnologia e empreendedorismo social. Acredita profundamente no poder da inovação na vida, nos negócios e na sociedade. Está no twitter como: @hadoop_girl

Dados do produto

Número de páginas:
245
ISBN:
978-85-5519-231-9

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