Autor: Rosangela Marquesone
Idioma: Português
Páginas: 232
Ano: 2016
ISBN: 978-85-5519-231-9
Entrega: Quando o pagamento for confirmado o ebook será enviado rapidamente por e-mail.
Conteúdo
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.
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