Simplificando o Big Data em 7 capítulos (Portuguese Edition)
Sprache: Portugiesisch
Verlag: Independently published, 2025
Serie: Buch 2 von 31 - Big Data
- Softcover
- Neu

Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
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- Titel
- Simplificando o Big Data em 7 capítulos (Portuguese Edition)
- Autor
- PINTO, PROF MARCUS VINICIUS
- Verlag
- Independently published
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Zustand
- New
- Einband
- Softcover
- Sprache
- Portugiesisch
- ISBN-13
- 9798310244214
- Artikelgewicht
- 321 Gramm
- Serie
- Buch 2 von 31: Big Data
Ao longo do texto, você irá descobrir como o Big Data está transformando a forma como as empresas atuam e como podemos extrair insights valiosos a partir de grandes volumes de dados. Desde as bases teóricas até as melhores práticas e ferramentas disponíveis, este livro é um guia essencial para iniciantes e profissionais que desejam se destacar nesse campo em constante evolução.
Com uma abordagem prática, eu compartilho dicas valiosas para a coleta, armazenamento, processamento e análise de dados. Além disso, ele discute os desafios éticos e de segurança que acompanham o manuseio de informações sensíveis e como enfrentá-los adequadamente.
"Simplificando o Big Data em 7 Capítulos" é um tesouro de conhecimento para empresários, gestores, estudantes e entusiastas que desejam desvendar os segredos do Big Data e utilizá-lo como vantagem competitiva nos negócios.
Escrito de forma acessível e envolvente, este livro é um convite para explorar um universo de possibilidades. Seja você um novato no campo do Big Data ou um profissional experiente em busca de atualização, este livro certamente ampliará seus horizontes e lhe fornecerá as ferramentas necessárias para obter insights valiosos e transformar dados em resultados palpáveis.
Neste livro eu apresento:
- Os conceitos fundamentais de Big Data e o que o torna diferente das formas anteriores de análise e ciência de dados.
- As motivações empresariais e os impulsionadores que conduzem à adoção de Big Data, desde melhorias operacionais até a inovação.
- Os 5 Vs dos conjuntos de dados em ambientes de Big Data: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor
- A análise comparativa entre Data Warehouse e Big Data e as possibilidades as possibilidades de trabalho com plataformas híbridas.
- As técnicas e caraterísticas do trabalho com dados estruturados, não estruturados, semiestruturados e metadados.
- As aplicações nos diversos setores empresariais e da administração pública.
- Como trabalhar com Cloud Computing, virtualização, Analytics e streaming em um contexto de Big Data.
- O NoSQL, bancos de dados colunares, bancos de dados espaciais e outras tecnologias para atender aos requisitos distintos de processamento de dados de Big Data.
- Os componentes da estrutura de Big Data, tais como MapReduce e Hadoop.
- A arquitetura tecnológica e informacional da proposta de Big Data.
- Aspectos a serem considerados para implantar o Big Data na sua empresa.
- Questões de segurança, governança, ética e impactos na sociedade.
A quem se destina este livro:
Este livro pode ser utilizado como livro texto ou complementar das disciplinas que têm interseção com Big Data, Ciência de Dados, tratamento de dados e análise de informação da Internet.
Além disto pode ser utilizado pelos profissionais de tecnologia da informação, administração de dados, arquitetura de dados, engenharia de atributos, analistas de negócio e analistas de sistemas envolvidos em projetos de análises de dados.
Sobre o autor:
Marcus Pinto – Prof. Marcão como é conhecido por todos – é mestre em Tecnologia da Informação e atua no seguimento de arquitetura da informação e de engenharia de atributos desde meados da década de 1980.
É propositor de várias metodologias, dentre as quais destacam-se os padrões de modelagem de dados e de data warehouse, metodologia de validação e gerenciamento de modelos de dados e metodologia de desenvolvimento de data mart. Um foco de atuação atual é o cenário dos dados abertos governamentais.
Este livro sobre Big Data pretende auxiliar os profissionais de tecnologia a ter projetos de análise de dados da Internet com menos problemas e riscos imprevistos.
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