Introdução à ciência de dados

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O fenômeno apontado como a quarta revolução industrial e também conhecido como Big Data está trazendo mudanças profundas no mundo em que vivemos. <br /> Ainda é difícil fazer previsões precisas de como o fenômeno vai afetar nossas vidas e nosso mundo, mas sabendo que Big Data vai afetar sua vida pessoal, sua casa, seu carro, seu emprego, sua saúde, suas amizades, sua alimentação, seu sono e até seu lazer. <br /> Dados produzidos em grande escala, com velocidade e variedade nunca antes imaginados e que a tecnologia atual tem dificuldade para armazenar e processar. <br /> <br /> Você ouve falar de Big Data todos os dias! Mas do que adianta uma montanha de dados se não formos capazes de extrair valor? <br /> Big Data vai mudar a forma como uma indústria produz, como um avião voa, como se planta um alimento, como se trata uma doença, como anunciar um produto e até como ir a Marte. Por trás deste fenômeno está o dado eletrônico, que se por um lado a poucas décadas era produzido por alguns poucos equipamentos e tinha um alto custo de armazenamento, hoje é produzido em tudo que é lugar e o custo de armazená-lo é muito baixo, e a cada dia fica mais barato. <br /> <br /> Como o dado é produzido? <br /> Como é armazenado?<br /> De que forma é consumido? <br /> Como extrair informação e conhecimento? <br /> Como tratar aspectos de segurança e privacidade? <br /> <br /> Esta obra traz uma introdução ao mundo do dado, em um estudo que vem desde sua geração ao descarte, com ênfase especial na sua análise.<br /> <br /> Esta obra está dividida em duas grandes partes: A primeira parte é uma introdução ao mundo da Ciência de Dados e Big Data, abordando questões que envolvem os modelos pré-relacionais, relacionais e pós-relacionais, como NoSQL, processos de transformação de dados, armazenamento analítico, como o Data Warehouse, e HDFS, sem deixar de tratar de maneira clara a Mineração de Dados e outras técnicas analíticas.<br /> <br /> A segunda parte é prática, onde o leitor pode implementar os conceitos estudados, desenvolvendo diversas técnicas de análise de dados como Classificação, Agrupamentos, Lei de Benford, entre outras.