BIG Data

Assuntos da página:
– Ciência de Dados (Data Science)
– Aprendizado de Máquina (Machine learning)
– BIG Data
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Data Science

Data Science é o estudo da extração de conhecimento a partir de dados. Uma ciência que incorpora técnicas e teorias das mais diversas áreas de conhecimento (computação, engenharia, matemática, estatística, economia, etc). Mais +

Ciência e Dados (Site)

O que é a Ciência de Dados?

Habilidades do Cientista de Dados

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Ciência de Dados no Brasil: Iuri Queiroz.

Cientista de Dados – A profissão da moda.

O dia a dia do Cientista de Dados.

DatabaseCast 53: Cientista de dados.

Facilite seus upsells por meio da análise de dados

What is Advanced Analytics?

Já colocou Analytics na agenda de 2016?

De mineradores a cientistas de dados, passando por operadores de empilhadeiras

Microsoft oferece ferramenta grátis para programar em linguagem R

Calling All Data Scientists

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Aprendizado de Máquina

O que é Aprendizado de Máquina?
A aprendizagem automática ou aprendizado de máquina (em inglês: “machine learning”) é um sub-campo da inteligência artificial dedicado ao desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitam ao computador aprender, isto é, que permitam ao computador aperfeiçoar seu desempenho em alguma tarefa. Enquanto que na inteligência artificial existem dois tipos de raciocínio – o indutivo, que extrai regras e padrões de grandes conjuntos de dados, e o dedutivo – o aprendizado de máquina só se preocupa com o indutivo.

Algumas partes da aprendizagem automática estão intimamente ligadas à mineração de dados e estatística. Sua pesquisa foca nas propriedades dos métodos estatísticos, assim como sua complexidade computacional. Sua aplicação prática inclui o processamento de linguagem natural, motores de busca, diagnósticos médicos, bioinformática, reconhecimento de fala, reconhecimento de escrita, visão computacional e locomoção de robôs.

A revolução das máquinas: descubra o que é aprendizado de máquina

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O QUE É BIG DATA?

por: SAS (The power to know)Word Cloud

Big Data é um termo popular usado para descrever o crescimento, a disponibilidade e o uso exponencial de informações estruturadas e não estruturadas. Muito tem sido escrito sobre Big Data e como ele pode servir como base para a inovação, diferenciação e crescimento.
Segundo o IDC, é imperativo que os líderes das organizações de TI se concentrem no crescente volume, variedade e velocidade de informações que constituem o Big Data.

• Volume
Muitos fatores contribuem para o aumento do volume de dados. Transações de dados armazenados ao longo dos anos, dados de texto constantemente em streaming nas mídias sociais, o aumento da quantidade de dados de sensores que estão sendo coletados etc. No passado o volume de dados excessivo criou um problema de armazenamento. Mas com os atuais custos de armazenamento decrescentes, outras questões surgem, incluindo, como determinar a relevância entre os grandes volumes de dados e como criar valor a partir dessa relevância.

• Variedade
Os dados de hoje vem em todos os tipos de formatos. Sejam bancos de dados tradicionais, hierarquias de dados criados por usuários finais e sistemas OLAP, arquivos de texto, e-mail, medidores e sensores de coleta de dados, vídeo, áudio, dados de ações do mercado e transações financeiras. Por algumas estimativas, 80 por cento dos dados de uma organização não é numérico! Mas, estes dados também precisam ser incluídos nas análises e tomadas de decisões das empresas.

• Velocidade
De acordo com o Gartner, velocidade significa tanto o quão rápido os dados estão sendo produzidos quanto o quão rápido os dados devem ser tratados para atender a demanda. Etiquetas RFID e contadores inteligentes estão impulsionando uma necessidade crescente de lidar com torrentes de dados em tempo quase real. Reagir rápido o suficiente para lidar com a velocidade é um desafio para a maioria das organizações.

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Levels of Big Data Maturity [ Source: Knowledgent.com ]

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