O documento apresenta uma palestra sobre Big Data e Machine Learning, abordando casos práticos e as possíveis futuras tendências da área de dados. O palestrante discute perfis comuns na área de dados, arquiteturas modernas de dados e a importância da governança de dados. Apresenta também três casos práticos e prevê tendências como ferramentas sem código, aplicações end-to-end com IA e data platforms.

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Big Data e Machine Learning
vida real, cases práticos e possível futuro da área de dados

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➔ Tech Lead na Dadosfera;
➔ AWS Community Builder;
➔ Bacharel em Sistemas de Informação pelo IFG;
➔ Pós graduado em Big Data e Machine Learning
pela Fasam;
Cicero Moura
cicerojmm
/in/cicero-moura

3. 3
www.datatrain.com.br

4. 4
dadosfera.ai

5. Áreas de Data
Science
Agenda
Big Data e IA
1 4
Carreiras na área
de dados
5 Cases
2
3 6
Arquiteturas
modernas
Tendência na área
de dados
5

6. Big Data e IA
6

7. Data Science
7

8. Ecossistema de Big Data
8

9. Buzzwords
9

10. Quem faz
acontecer?
10

11. Perfis na área de Dados
11
Engenheiro de Dados Cientista de Dados Analista de Dados

12. Perfis na área de Dados
12
Engenheiro de
Machine Learning
Arquiteto de Dados Governança de dados

13. Como faz
acontecer?
13

14. Arquiteturas Modernas
14

15. Arquiteturas Modernas
15

16. Arquiteturas na Nuvem
16

17. Arquiteturas na Nuvem
17

18. Arquiteturas na Nuvem
18

19. E como
controlar
tudo isso?
19

20. Governança de Dados
20

21. Governança de Dados
21
Data Lineage Data Quality Data Security Data Catalog

22. Democratização de dados
22

23. Mas não se
esqueça!
23

24. Objetivo Principal
24
Tornar os dados em conhecimento e
inteligência dentro das organizações;

25. Alguns cases
25

26. Cases Práticos
26

27. Cases Práticos
27
● Análise de desempenho e alocação de docentes

28. Cases Práticos
28
● Predição para Design e Qualidade de tubos de petróleo

29. Cases Práticos
29
● Identificação de ineficiência e otimização de processos

30. E o que podemos
esperar?
30

31. Tendências
31
● Ferramentas No-Code ou Low-Code;
● Aumento de aplicação end-to-end com IA;
● Data as Service nas organizações;
● Modern Data Stack;
● Data Platforms.

32. Modern Data Stack
32
Reverse ETL
Metrics Layer
Data Mesh
Data Catalog 3.0
Data Team as
Product Team
Data Observability
1
6
5
4
3
2

33. Data Platform
33
https://docs.dadosfera.ai/

34. Escalando equipes
34
● Equipe de dados se concentrar em entregar
valor;
● Ter ambiente de Big Data reproduzível em larga
escala;
● Oferecer ambiente de dados como Produto;
● Democratizar o acesso a dados.

35. Dicas Extras
35

36. Path de Conhecimento
36

37. Path de Conhecimento
37

38. Path de Conhecimento
38

39. Path de Conhecimento
39

40. Like, share and comment
40
cicerojmm.medium.com

41. Referências
41
● https://mattturck.com/data2021/
● https://subscription.packtpub.com/book/big_data_and_business_intelligence/9781787281349/5/
ch05lvl1sec42/context-in-data-lake-data-acquisition
● https://www.reddit.com/r/googlecloud/comments/mkg093/big_data_pipeline_on_aws_microsoft_
azure_and/
● https://databricks.com/blog/2020/01/30/what-is-a-data-lakehouse.html
● https://medium.com/data-hackers/um-roadmap-de-estudos-para-se-tornar-um-engenheiro-a-de-
dados-52fc2c14a3c8

42. Obrigado!
42
/in/cicero-moura
@cicerojmm
linktr.ee/cicerojmm