Administração do Big Data

by Alexandre Lopes Machado

Overview

A Série Universitária foi desenvolvida pelo Senac São Paulo com o intuito de preparar profissionais para o mercado de trabalho. Os títulos abrangem diversas áreas, abordando desde conhecimentos teóricos e práticos adequados às exigências profissionais até a formação ética e sólida. O livro traça um panorama sobre o Big Data, apresentando sua arquitetura e as principais etapas do processo de análise de grandes volumes de dados. Entre os temas abordados, estão a ciência de dados, a ingestão, a modelagem e a mineração de dados e o surgimento de novas fontes com foco na representação visual de dados e analítico (analytics). O livro trata ainda das plataformas de Big Data e de suas aplicações em alguns casos práticos. O objetivo é proporcionar ao leitor uma visão geral sobre os principais fundamentos e conceitos sobre a administração desse tema.

Product Details

ISBN-13:	9788539612284
Publisher:	Editora Senac São Paulo
Publication date:	12/04/2017
Series:	Série Universitária
Sold by:	Bookwire
Format:	eBook
Pages:	149
File size:	5 MB
Language:	Portuguese

About the Author

Alexandre Lopes Machado possui doutorado (2013) e mestrado (2007) em engenharia eletrônica e computação, ambos pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) e graduação em sistemas de informática (2001). Atualmente é analista do Serviço Federal de Processamento de Dados (Serpro) e professor de graduação e pós-graduação do Centro Universitário Senac (Senac/SP). Membro dos grupos: SemantiComp (Semantic Computing Group) do ITA, The International Association for Ontology and its Applications (IAOA) e World Wide Web Consortium (W3C) Escritório Brasil. Além disso, tem experiência na área de ciência da computação, com ênfase em sistemas de computação, atuando principalmente nos seguintes temas: banco de dados, Big Data, modelagem conceitual, ontologias, ontologia legal, web semântica, computação em nuvem e governo eletrônico.

Table of Contents

Capítulo 1 Introdução à ciência de dados 1 Breve histórico da ciência de dados 2 Business intelligence 3 Data warehousing 4 Data discovery Considerações finais Referências Capítulo 2 Big Data 1 Big Data 2 Critério dos "V's" 3 Tratamento dos dados 4 Qualidade de dados Considerações finais Referências Capítulo 3 Arquitetura Big Data 1 Processamento massivamente paralelo 2 Arquitetura GoogleFS 3 Arquitetura HDFS 4 MapReduce Considerações finais Referências Capítulo 4 Ingestão de dados 1 Tipos de dados 2 Coleta de dados 3 Integração dos dados 4 Interoperabilidade dos dados Considerações finais Referências Capítulo 5 Modelagem de dados 1 Modelo multidimensional 2 NoSQL 3 UML estendida Considerações finais Referências Capítulo 6 Analítico (analytics) para Big Data 1 Analítico 2 Analítico descritivo 3 Analítico preditivo Considerações finais Referências Capítulo 7 Mineração de dados 1 Aprendizado de máquina 2 Classificação 3 Associação 4 Regressão 5 Agrupamento Considerações finais Referências Capítulo 8 Análise visual de dados 1 Análise OLAP 2 Exploratória de dados 3 Árvores de decisão 4 Painéis de controle Considerações finais Referências Capítulo 9 Plataformas de Big Data 1 Apache Hadoop 2 Weka 3 Tableau 4 Exemplos de aplicação Considerações finais Referências Capítulo 10 Novas fontes de dados para Big Data 1 Dados abertos 2 Web semântica 3 Dados ligados 4 Internet das coisas Considerações finais Referências Sobre o autor