Análise de dados: big data e analytics

by Marcos Aurélio Paixão

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.

Análise de dados: big data e analytics aborda diversas técnicas utilizadas para o tratamento e análise de dados em um mundo hiperconectado. A obra expõe, por meio de linguagem simplificada e exemplos práticos, desde a preparação dos dados até os processos para visualizá-los e classificá-los em um contexto de big data, e apresenta soluções para a preparação dos dados por meio das principais ferramentas utilizadas atualmente no mercado. O objetivo é conscientizar os leitores sobre a importância do uso de dados no cotidiano, seja nas empresas seja em ambientes virtuais como as redes sociais.

Product Details

ISBN-13:	9788539645411
Publisher:	Editora Senac São Paulo
Publication date:	10/04/2024
Series:	Série Universitária
Sold by:	Bookwire
Format:	eBook
Pages:	124
File size:	8 MB
Language:	Portuguese

About the Author

Marcos Aurélio Paixão é graduado em telemática pelo Instituto Federal de Educação Tecnológica (Ifet) e master business administration em gestão de projetos. Atuou em projetos de software e adquiriu diversas certificações com reconhecimento internacional em projetos, sempre com a utilização e manipulação de dados. Foi professor no Centro Universitário Senac da disciplina tópicos avançados de inteligência artificial, desenvolvimento e aplicativos, além de participar ativamente no fomento de inovações em tecnologia por meio da internet das coisas (IoT). Atualmente trabalha em uma consultoria especializada na análise de dados por meio de algoritmos de inteligência artificial (IA).

Table of Contents

Capítulo 1 Conceito de banco de dados 1 O que é banco de dados? 2 Tipos de bancos de dados e suas características Considerações finais Referências Capítulo 2 Conceito de big data 1 O que é big data 2 Big data: sua razão e seu uso 3 Características de big data: volume, variedade e velocidade 4 Outras características: veracidade, valor, volatilidade e visualização Considerações finais Referências Capítulo 3 Tecnologias e infraestrutura 1 Nuvem e edge 2 Hardware e software 3 Linguagens de programação Considerações finais Referências Capítulo 4 Tecnologia hadoop 1 O que é o hadoop 2 Conhecendo suas atuações Considerações finais Referências Capítulo 5 Dados no big data 1 Tipos e preparação dos dados 2 Mineração dos dados 3 Nomes das quantidades de dados Considerações finais Referências Capítulo 6 Data analytics 1 Conceituação de data analytics 2 Funcionamento do data analytics 3 Tipo de data analytics Considerações finais Referências Capítulo 7 Data science e data analytics 1 Principais diferenças entre data science e data analytics 2 Principais ferramentas entre data science e data analytics Considerações finais Referências Capítulo 8 Carreiras para o ambiente de dados 1 Data science 2 Analista de dados 3 Chief data officer Considerações finais Referências Sobre o autor