Fundamentos de BigData

PRINCIPAIS CARACTERÍSTICAS
1. VOLUME
  1. ++ DADOS
  2. ++ PROCESSAMENTO
    1. BATCH
      1. DADO ARMAZENADO
      2. PROCESSA TUDO
      3. RELATÓRIOS
    2. STREAMING
      1. TEMPO REAL
      2. ATUALIZAÇÃO CONSTANTE
      3. MONITORES
  3. ++ ARMAZENAMENTO
    1. DATA WAREHOUSES
      1. DADOS ESTRUTURADOS
      2. DADOS FÁCIES E CLAROS
      3. DIFICÉIS DE ESCALONAR
      4. CAROS DE MANUTENÇÃO
    2. DATA LAKES
      1. DADOS EM SUA FORMA NATURAL
      2. FÁCIL DE ESCALONAR
      3. MANUTENÇÃO BARATA
      4. MAIOR CURVA DE APRENDIZADO
    3. LAKEHOUSE PLATFORM
      1. FÁCIL DE ESCALONAR
      2. TENDËNCIA DE MERCADO
      3. VÁRIOS TIMES DE DADOS PODEM USAR A FONTE
2. VELOCIDADE
  1. ++ GERAÇÃO DE DADOS
  2. ++ TRANSMISSÁO DOS DADOS
  3. -- DELAY
3. VARIEDADE
  1. ++ TIPOS DE DADOS
    1. ESTRUTURADOS
      1. TABELAS SQL
      2. XLSX
    2. SEMI-ESTRUTURADOS
      1. HTML
    3. NÃO ESTRUTURADOS
      1. TIPO DE DADO MAIS COMUM
      2. POST EM REDES SOCIAIS
      3. FOTOS
  2. ++ FONTES DE DADOS
  3. INTEROPERABILIDADE
COMPUTAÇÃO DISTRIBUIDA
1. JOB
  1. EXECUTORES SIMPLES
    1. PROCESSA
    2. CONTABILIZA
  2. DRIVER
    1. GERENCIA
    2. OBTEM RESULTADOS
TÉCNICAS DE TRABALHO
1. INTELIGËNCIA ARTIFICIAL
  1. MACHINE LEARNING
    1. APRENDER PADRÕES
    2. SUPERVISIONED MACHINE LEARNING
    3. DADOS ESTRUTURADOS
    4. DEEP LEARNING
      1. DADOS NÃO ESTRUTURADOS
  2. REALIZA TAREFAS TÍPICAS DE HUMANOS
  3. TURING
2. DEEP LEARNING
3. DATA SCIENCE
4. DATA SCIENCE
  1. COMPUTER SCIENCE
  2. ESTATÍSTICA/MATEMÁTICA
  3. NEGÓCIOS
DATA SCIENCE
1. IDENTIFICAR NECESSIDADES DE NEGÓCIO
2. INGESTÃO DE DADOS
3. LIMPEZA/PREPARAÇÃO DOS DADOS
4. ANÁLISE DOS DADOS
5. COMPARTILHAMENTO
6. TEAM
  1. PLATFORM ADM
    1. GER. & SUP INFRA
    2. MONITOR
  2. DATA ANALYSTS
  3. DATA SCIENTISTS
  4. DATA ENGINEERS

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