Data Science, Machine Learning and Big Data

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Fabrício Barth

Tecnologia Educação

Data Science, Machine Learning
and Big Data
Fabrício J. Barth

Entrada: 13 milhões de registros históricos sobre crimes em LA.
Saída: determinar quando um crime irá acontecer.

Entrada: rede de sensores que cobre todo o mundo
Saída: determinar quando um terremoto irá
acontecer

Entrada: milhões de itens e milhões de usuários
Saída: recomendar itens com acurácia alta para os usuários (clientes)

O que estes projetos têm em
comun?
✤

✤

Manipulam grandes volumes de
informação
Outros exemplos de grandes volumes de informação:
✤

A380: Heathrow - JFK: 640 TBs de log

✤

Twitter: 12+ TBs of tweet every day

✤

Facebook: 25+ TBs of log data every day

O que estes projetos têm em
comun?
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A origem dos dados é muito variada.

Big Data refers to:
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All data that comes at high Volume

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All data that comes at high Velocity

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All data that comes from a Variety of Sources (structured +
unstructured data)

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Future

Fluxo de transformação dos dados
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Coleta e pré-processamento dos dados

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Aplicação do modelo

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Apresentação dos resultados

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1. Data Science, Machine Learning and Big Data Fabrício J. Barth

2. Entrada: 13 milhões de registros históricos sobre crimes em LA. Saída: determinar quando um crime irá acontecer.

3. Entrada: rede de sensores que cobre todo o mundo Saída: determinar quando um terremoto irá acontecer

4. Entrada: milhões de itens e milhões de usuários Saída: recomendar itens com acurácia alta para os usuários (clientes)

8. Criar rôbos que compram e vendem ações

9. O que estes projetos têm em comun? ✤ ✤ Manipulam grandes volumes de informação Outros exemplos de grandes volumes de informação: ✤ A380: Heathrow - JFK: 640 TBs de log ✤ Twitter: 12+ TBs of tweet every day ✤ Facebook: 25+ TBs of log data every day

10. O que estes projetos têm em comun? ✤ A origem dos dados é muito variada.

11. O que estes projetos têm em comun?

12. Queremos modelos preditivos

13. Big Data refers to: ✤ All data that comes at high Volume ✤ All data that comes at high Velocity ✤ All data that comes from a Variety of Sources (structured + unstructured data) ✤ Future

14. Fluxo de transformação dos dados ✤ Coleta e pré-processamento dos dados ✤ Aplicação do modelo ✤ Apresentação dos resultados

15. Como o modelo é desenvolvido?

16. Habilidades de um cientísta de dados

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