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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.

Saiba o que você vai aprender

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