1) O documento discute os conceitos de data mining, data marts e granularidade no contexto de data warehouses.
2) Data mining é o processo de identificar padrões e relacionamentos nos dados de um data warehouse para auxiliar na tomada de decisões.
3) Exemplos comuns de uso de data mining incluem detecção de fraude e análise de mercado.
1) O documento discute mineração de dados, destacando suas funcionalidades, técnicas e abordagens. A mineração de dados é parte do processo maior de busca de conhecimento em bancos de dados (KDD).
2) As funcionalidades da mineração de dados incluem análise descritiva e prognóstica, com técnicas como classificação, agrupamento, associação e detecção de padrões.
3) A preparação dos dados é fundamental para o sucesso da mineração, envolvendo limpeza, inte
Pentaho Data Mining - FTSL - Fórum de Tecnologia de Software Livre - Serpro -...Marcos Vinicius Fidelis
O documento descreve Marcos Vinicius Fidelis, professor e analista de informática que pesquisa e usa o Pentaho Data Mining (anteriormente conhecido como WEKA) desde 1999. Ele também é entusiasta de software livre e código aberto.
O documento descreve uma palestra sobre a utilização da ferramenta Pentaho Data Mining para realizar análise preditiva em dados de e-commerce. O palestrante apresenta casos de uso bem-sucedidos e mal-sucedidos de mineração de dados em empresas de comércio eletrônico e discute as vantagens da personalização de recomendações para os clientes. Ele também fornece uma introdução aos conceitos e processos básicos de mineração de dados.
O documento descreve os conceitos de banco de dados, tabelas, registros, campos e dados. Explica o que é um SGBD (Sistema Gerenciador de Banco de Dados) e como ele facilita a definição, construção e manipulação dos dados armazenados. Fornece exemplos de como empresas usam SGBDs.
O documento discute o processo de data mining, incluindo suas definições, funções, técnicas e aplicações. Resume que data mining extrai padrões de dados para gerar conhecimento útil para tomada de decisão, utilizando técnicas como árvores de decisão, redes neurais e regras indutivas. Apresenta também exemplos de como empresas aplicaram com sucesso data mining.
O documento apresenta uma palestra sobre mineração de dados utilizando a ferramenta Pentaho Data Mining (WEKA). A palestra aborda tópicos como: o que é Pentaho e seus módulos, diferença entre KDD e data mining, fases do processo KDD, exemplos de aplicação de data mining, classificadores, a ferramenta WEKA e avaliação de classificadores.
Construção de Classificadores utilizando Pentaho Data Mining (WEKA) - FTSL 2014 Marcos Vinicius Fidelis
Este documento fornece uma introdução ao processo de construção de classificadores para mineração de dados. Discute conceitos como classificação, regressão, agrupamento e detecção de desvios. Apresenta ferramentas como Weka e Pentaho para desenvolvimento de modelos preditivos e avaliação de algoritmos de aprendizado de máquina.
1) O documento discute mineração de dados, destacando suas funcionalidades, técnicas e abordagens. A mineração de dados é parte do processo maior de busca de conhecimento em bancos de dados (KDD).
2) As funcionalidades da mineração de dados incluem análise descritiva e prognóstica, com técnicas como classificação, agrupamento, associação e detecção de padrões.
3) A preparação dos dados é fundamental para o sucesso da mineração, envolvendo limpeza, inte
Pentaho Data Mining - FTSL - Fórum de Tecnologia de Software Livre - Serpro -...Marcos Vinicius Fidelis
O documento descreve Marcos Vinicius Fidelis, professor e analista de informática que pesquisa e usa o Pentaho Data Mining (anteriormente conhecido como WEKA) desde 1999. Ele também é entusiasta de software livre e código aberto.
O documento descreve uma palestra sobre a utilização da ferramenta Pentaho Data Mining para realizar análise preditiva em dados de e-commerce. O palestrante apresenta casos de uso bem-sucedidos e mal-sucedidos de mineração de dados em empresas de comércio eletrônico e discute as vantagens da personalização de recomendações para os clientes. Ele também fornece uma introdução aos conceitos e processos básicos de mineração de dados.
O documento descreve os conceitos de banco de dados, tabelas, registros, campos e dados. Explica o que é um SGBD (Sistema Gerenciador de Banco de Dados) e como ele facilita a definição, construção e manipulação dos dados armazenados. Fornece exemplos de como empresas usam SGBDs.
O documento discute o processo de data mining, incluindo suas definições, funções, técnicas e aplicações. Resume que data mining extrai padrões de dados para gerar conhecimento útil para tomada de decisão, utilizando técnicas como árvores de decisão, redes neurais e regras indutivas. Apresenta também exemplos de como empresas aplicaram com sucesso data mining.
O documento apresenta uma palestra sobre mineração de dados utilizando a ferramenta Pentaho Data Mining (WEKA). A palestra aborda tópicos como: o que é Pentaho e seus módulos, diferença entre KDD e data mining, fases do processo KDD, exemplos de aplicação de data mining, classificadores, a ferramenta WEKA e avaliação de classificadores.
Construção de Classificadores utilizando Pentaho Data Mining (WEKA) - FTSL 2014 Marcos Vinicius Fidelis
Este documento fornece uma introdução ao processo de construção de classificadores para mineração de dados. Discute conceitos como classificação, regressão, agrupamento e detecção de desvios. Apresenta ferramentas como Weka e Pentaho para desenvolvimento de modelos preditivos e avaliação de algoritmos de aprendizado de máquina.
O documento discute a descoberta de conhecimento em bases de dados e mineração de dados. Apresenta os conceitos, o processo de KDD, métodos de mineração de dados e exemplos de aplicações. Explica como a análise de grandes volumes de dados pode extrair padrões úteis para tomada de decisões em diversas áreas como marketing, bancos e saúde.
Este documento discute a mineração de dados e OLAP como métodos para analisar grandes quantidades de dados armazenados em data warehouses corporativos. Ele explica que a mineração de dados é usada para encontrar padrões nos dados e gerar novas informações, enquanto o OLAP permite consultas multidimensionais rápidas. Embora ambos os métodos tratem dados multidimensionalmente, a mineração de dados usa algoritmos estatísticos explicativos enquanto o OLAP usa funções descritivas. O documento conclui que o método adequ
1) O documento discute Knowledge Discovery Database (KDD) e Data Mining (DM), explicando que KDD é o processo geral de extração de conhecimento de dados enquanto DM se refere especificamente à etapa de descoberta de padrões.
2) O processo de KDD inclui seleção, pré-processamento, transformação, mineração de dados e interpretação. As tarefas comuns de KDD incluem regras de associação, classificação e agrupamento.
3) Exemplos demonstram como técnicas de DM podem ser us
Capítulo 05 - Fundamentos da inteligência de negócios: gestão da informação e...Everton Souza
O capítulo discute fundamentos da inteligência de negócios, gestão da informação e bancos de dados. Aborda como bancos de dados relacionais e orientados a objetos organizam dados, princípios de sistemas de gestão de bancos de dados e como extrair informações dos bancos de dados para melhorar o desempenho e tomada de decisão das empresas.
O documento discute a importância de bancos de dados e sistemas de informação para melhorar o desempenho empresarial e a tomada de decisão. Ele descreve como lojas Seven-Eleven usam dados de clientes para direcionar estoques e aumentar vendas, e como o Banco de Crédito do Peru resolveu problemas com um novo data warehouse. Também aborda questões de qualidade de dados e gerenciamento da informação.
Este documento fornece um resumo sobre sistemas de apoio à decisão, data warehouse e data mining. Ele descreve que sistemas de apoio à decisão usam dados históricos armazenados em um banco de dados para análise e tomada de decisões estratégicas, e que data warehouse foi criado para armazenar esses dados históricos de forma centralizada e especializada. O documento também menciona que data mining é usado para extrair informações valiosas desses grandes volumes de dados.
Data mining: Auxiliando as empresas na tomada de decisãoAntonioEE256
Monografia sobre os benefícios obtidos pelas empresas que se fazem uso das técnicas de data mining. O trabalho também contempla uma visão geral do sobre B.I
Academic work on data mining and its benefits to business
O documento discute mineração de dados, definindo termos como dados, informação e conhecimento. Apresenta membros de um grupo de mineração de dados e descreve o processo de KDD, incluindo etapas como seleção, pré-processamento e avaliação de dados. Também discute técnicas como classificação, associação e redes neurais aplicadas à mineração.
O documento discute data mining, definindo-o como o processo de extrair informações valiosas e desconhecidas de grandes bases de dados. Ele descreve as etapas do processo de data mining, incluindo pré-processamento, extração de padrões e pós-processamento. Também fornece exemplos de áreas de aplicação como marketing, finanças e saúde.
Este documento descreve um trabalho de conclusão de curso sobre Data Warehouse. O resumo é:
1) O documento introduz os principais conceitos de Data Warehouse, incluindo sua evolução e arquitetura.
2) É discutida a diferença entre Data Warehouse e bancos de dados operacionais, assim como modelos de dados e desenvolvimento de Data Warehouse.
3) São apresentadas técnicas para extrair, transformar e carregar dados nos Data Warehouses, bem como ferramentas para análise de dados como OLAP e Data Mining.
1) Um data warehouse armazena dados extraídos de sistemas operacionais e bancos de dados para análise e tomada de decisão;
2) Dados em data warehouses são integrados, resumidos, históricos e não-voláteis para apoiar a análise gerencial;
3) Dados operacionais e dados de data warehouses diferem em objetivo, estrutura, atualização e outros aspectos.
O documento discute data mining, definindo-o como a exploração e análise de grandes quantidades de dados para descobrir padrões ou regras interessantes. Ele descreve técnicas como árvores de decisão, redes neurais e algoritmos genéticos e discute como o data mining pode ser aplicado em diversas áreas de negócios.
Este documento fornece uma introdução sobre mineração de dados. Resume as seguintes informações essenciais:
1) Apresenta o contexto e motivação para mineração de dados, como a capacidade crescente de coletar e armazenar grandes quantidades de dados.
2) Explica os conceitos centrais de KDD, data warehousing e as principais tarefas de mineração de dados, como classificação, clusterização e detecção de padrões.
3) Apresenta brevemente algumas técnicas comuns de minera
Big Data e Governança de Dados, via DMM-Data Management Maturiy ModelCarlos Barbieri
Mostra um exemplo real de Governança de Dados com Big Data, numa empresa de Energia elétrica, aplicando os conceitos de DMM-Data Management Maturity Model
Metadados podem ser definidos como "dados que descrevem os dados" e fornecem informações sobre como os dados foram criados, onde residem e quaisquer alterações. Eles desempenham um papel importante na gestão de dados ao permitir que as informações sejam processadas, atualizadas e consultadas. Uma estratégia flexível para a gestão de metadados é necessária para decidir quais metadados devem ser coletados e mantidos à medida que as necessidades mudam.
Este documento descreve um curso de tecnologia em gestão da tecnologia da informação. Apresenta o conteúdo programático incluindo tópicos como modelagem de dados, data warehouse, business intelligence e sistemas de informação. Também descreve os objetivos do curso, sistema de avaliação, trabalhos a serem realizados e conceitos fundamentais da área.
O documento resume conceitos fundamentais de mineração de dados, incluindo: 1) Visão geral do processo KDD e das etapas de extração de informações dos dados; 2) Tarefas comuns de mineração de dados como classificação e associação; 3) Técnicas como árvores de decisão e redes neurais. O documento também discute ferramentas como o Weka e aplicações práticas de mineração de dados.
The document addresses students who were at home, informing them that homework has been assigned. It recommends completing the homework today to avoid having too much to do tomorrow night. Students are instructed to print out the homework if possible, or otherwise write it on a sheet of paper.
Este documento apresenta a Carta Gastronómica do Alentejo, um projeto de levantamento sistemático do receituário regional realizado pela Confraria Gastronómica do Alentejo com o apoio da Entidade Regional de Turismo do Alentejo. O documento descreve o processo de recolha de quase 1200 receitas em 204 freguesias da região com a colaboração de associações locais. Inclui também textos de especialistas sobre temas como a história, produtos e influências culturais da gastronomia alentejana.
O documento discute a descoberta de conhecimento em bases de dados e mineração de dados. Apresenta os conceitos, o processo de KDD, métodos de mineração de dados e exemplos de aplicações. Explica como a análise de grandes volumes de dados pode extrair padrões úteis para tomada de decisões em diversas áreas como marketing, bancos e saúde.
Este documento discute a mineração de dados e OLAP como métodos para analisar grandes quantidades de dados armazenados em data warehouses corporativos. Ele explica que a mineração de dados é usada para encontrar padrões nos dados e gerar novas informações, enquanto o OLAP permite consultas multidimensionais rápidas. Embora ambos os métodos tratem dados multidimensionalmente, a mineração de dados usa algoritmos estatísticos explicativos enquanto o OLAP usa funções descritivas. O documento conclui que o método adequ
1) O documento discute Knowledge Discovery Database (KDD) e Data Mining (DM), explicando que KDD é o processo geral de extração de conhecimento de dados enquanto DM se refere especificamente à etapa de descoberta de padrões.
2) O processo de KDD inclui seleção, pré-processamento, transformação, mineração de dados e interpretação. As tarefas comuns de KDD incluem regras de associação, classificação e agrupamento.
3) Exemplos demonstram como técnicas de DM podem ser us
Capítulo 05 - Fundamentos da inteligência de negócios: gestão da informação e...Everton Souza
O capítulo discute fundamentos da inteligência de negócios, gestão da informação e bancos de dados. Aborda como bancos de dados relacionais e orientados a objetos organizam dados, princípios de sistemas de gestão de bancos de dados e como extrair informações dos bancos de dados para melhorar o desempenho e tomada de decisão das empresas.
O documento discute a importância de bancos de dados e sistemas de informação para melhorar o desempenho empresarial e a tomada de decisão. Ele descreve como lojas Seven-Eleven usam dados de clientes para direcionar estoques e aumentar vendas, e como o Banco de Crédito do Peru resolveu problemas com um novo data warehouse. Também aborda questões de qualidade de dados e gerenciamento da informação.
Este documento fornece um resumo sobre sistemas de apoio à decisão, data warehouse e data mining. Ele descreve que sistemas de apoio à decisão usam dados históricos armazenados em um banco de dados para análise e tomada de decisões estratégicas, e que data warehouse foi criado para armazenar esses dados históricos de forma centralizada e especializada. O documento também menciona que data mining é usado para extrair informações valiosas desses grandes volumes de dados.
Data mining: Auxiliando as empresas na tomada de decisãoAntonioEE256
Monografia sobre os benefícios obtidos pelas empresas que se fazem uso das técnicas de data mining. O trabalho também contempla uma visão geral do sobre B.I
Academic work on data mining and its benefits to business
O documento discute mineração de dados, definindo termos como dados, informação e conhecimento. Apresenta membros de um grupo de mineração de dados e descreve o processo de KDD, incluindo etapas como seleção, pré-processamento e avaliação de dados. Também discute técnicas como classificação, associação e redes neurais aplicadas à mineração.
O documento discute data mining, definindo-o como o processo de extrair informações valiosas e desconhecidas de grandes bases de dados. Ele descreve as etapas do processo de data mining, incluindo pré-processamento, extração de padrões e pós-processamento. Também fornece exemplos de áreas de aplicação como marketing, finanças e saúde.
Este documento descreve um trabalho de conclusão de curso sobre Data Warehouse. O resumo é:
1) O documento introduz os principais conceitos de Data Warehouse, incluindo sua evolução e arquitetura.
2) É discutida a diferença entre Data Warehouse e bancos de dados operacionais, assim como modelos de dados e desenvolvimento de Data Warehouse.
3) São apresentadas técnicas para extrair, transformar e carregar dados nos Data Warehouses, bem como ferramentas para análise de dados como OLAP e Data Mining.
1) Um data warehouse armazena dados extraídos de sistemas operacionais e bancos de dados para análise e tomada de decisão;
2) Dados em data warehouses são integrados, resumidos, históricos e não-voláteis para apoiar a análise gerencial;
3) Dados operacionais e dados de data warehouses diferem em objetivo, estrutura, atualização e outros aspectos.
O documento discute data mining, definindo-o como a exploração e análise de grandes quantidades de dados para descobrir padrões ou regras interessantes. Ele descreve técnicas como árvores de decisão, redes neurais e algoritmos genéticos e discute como o data mining pode ser aplicado em diversas áreas de negócios.
Este documento fornece uma introdução sobre mineração de dados. Resume as seguintes informações essenciais:
1) Apresenta o contexto e motivação para mineração de dados, como a capacidade crescente de coletar e armazenar grandes quantidades de dados.
2) Explica os conceitos centrais de KDD, data warehousing e as principais tarefas de mineração de dados, como classificação, clusterização e detecção de padrões.
3) Apresenta brevemente algumas técnicas comuns de minera
Big Data e Governança de Dados, via DMM-Data Management Maturiy ModelCarlos Barbieri
Mostra um exemplo real de Governança de Dados com Big Data, numa empresa de Energia elétrica, aplicando os conceitos de DMM-Data Management Maturity Model
Metadados podem ser definidos como "dados que descrevem os dados" e fornecem informações sobre como os dados foram criados, onde residem e quaisquer alterações. Eles desempenham um papel importante na gestão de dados ao permitir que as informações sejam processadas, atualizadas e consultadas. Uma estratégia flexível para a gestão de metadados é necessária para decidir quais metadados devem ser coletados e mantidos à medida que as necessidades mudam.
Este documento descreve um curso de tecnologia em gestão da tecnologia da informação. Apresenta o conteúdo programático incluindo tópicos como modelagem de dados, data warehouse, business intelligence e sistemas de informação. Também descreve os objetivos do curso, sistema de avaliação, trabalhos a serem realizados e conceitos fundamentais da área.
O documento resume conceitos fundamentais de mineração de dados, incluindo: 1) Visão geral do processo KDD e das etapas de extração de informações dos dados; 2) Tarefas comuns de mineração de dados como classificação e associação; 3) Técnicas como árvores de decisão e redes neurais. O documento também discute ferramentas como o Weka e aplicações práticas de mineração de dados.
The document addresses students who were at home, informing them that homework has been assigned. It recommends completing the homework today to avoid having too much to do tomorrow night. Students are instructed to print out the homework if possible, or otherwise write it on a sheet of paper.
Este documento apresenta a Carta Gastronómica do Alentejo, um projeto de levantamento sistemático do receituário regional realizado pela Confraria Gastronómica do Alentejo com o apoio da Entidade Regional de Turismo do Alentejo. O documento descreve o processo de recolha de quase 1200 receitas em 204 freguesias da região com a colaboração de associações locais. Inclui também textos de especialistas sobre temas como a história, produtos e influências culturais da gastronomia alentejana.
Marco curricular nacional_-_3ra_versiónJavier Olguin
Este documento presenta los fundamentos generales de un currículo para la Educación Básica en el Perú. En la introducción, describe los desafíos actuales de la educación peruana y la necesidad de formar personas competentes para el desarrollo del país. Luego, establece que el currículo debe tener baja densidad, gradualidad y claridad. También destaca la importancia de la diversificación regional. Finalmente, identifica los principales desafíos a los que debe responder la educación peruana como la formación de identidad, el desarrollo econó
The document discusses the similarities between the structure of atoms and human beings on a macro scale. It notes that images of auras and halos around figures are similar to electron cloud configurations that surround atomic nuclei. It suggests that humans, as "Adam atoms", absorb and re-radiate knowledge and understanding through learning and creative expression, playing a role in evolutionary chains, similar to subatomic interactions in atoms. Later, it shows images of electron cloud configurations in hydrogen atoms that coincidentally resemble depictions of countries and cultures.
This document provides information about electronic toll collection (ETC) systems. It discusses how ETC allows for electronic payment of tolls using RFID tags to identify registered vehicles. It then summarizes the key components of an ETC system, including automatic vehicle identification, classification, transaction processing, and violation enforcement. The document reviews the specific ETC systems used at various toll plazas in India and discusses technologies like infrared sensors, RFID, and pressure sensors used for vehicle detection. Rate tables and operational details are also included for toll plazas on the Delhi-Gurgaon Expressway.
1) O documento discute a abordagem de "Data Mesh" como uma mudança de paradigma na arquitetura de dados descentralizada e orientada por domínio;
2) Essa abordagem envolve tratar os dados como produtos e distribuir a propriedade dos dados entre times focados em domínios específicos;
3) Isso visa resolver problemas comuns em arquiteturas de dados atuais como data warehouses e data lakes, como dificuldades em escalar consumo e fontes de dados.
R$ 1.000,00 Auxiliar de suporte ao usuário, atendimento ao público e manutenção de equipamentos.
Técnico: R$ 1.500,00 Suporte de 1o nível, instalação e configuração de softwares e hardware.
Analista: R$ 2.500,00 Suporte de 2o nível, administração de redes, sistemas e banco de dados.
Coordenador: R$ 3.500,00 Gerenciamento de equipes e projetos.
Gerente: R$ 5.000,00 Gestão e planejamento estratégico da á
1) O documento discute parâmetros importantes na escolha de técnicas e ferramentas de mineração de dados.
2) A escolha da técnica depende do problema a ser resolvido e dos dados disponíveis, enquanto a escolha da ferramenta depende de parâmetros como características, desempenho e usabilidade.
3) O documento apresenta exemplos de técnicas como árvores de decisão, redes neurais e algoritmos genéticos e sugere que não existe uma técnica que resolva todos os problemas
O documento propõe integrar os dados de reserva e informações dos hospedes de hotéis em uma rede em uma única plataforma tecnológica. O projeto usará o software Microsoft Dynamics CRM para coletar dados de clientes e o portal DSPACE para consolidar as informações entre as unidades e melhorar as campanhas de marketing. O cronograma detalha as etapas de mapeamento, migração de dados, treinamentos e feedback ao longo de 1470 horas para implementar a solução.
SGBDs Orientado a Objetos e Aplicações de Data miningdanielpazleonardi
O documento discute a aplicação de técnicas de mineração de dados em sistemas de gerenciamento de banco de dados orientados a objetos e em diferentes contextos de negócios, incluindo comércio eletrônico, marketing digital e gestão hospitalar.
1. Com o aumento de volumes de dados, ferramentas como data mining são necessárias para analisar dados de forma otimizada e extrair conhecimento e padrões. 2. Técnicas como descoberta de padrões sequenciais, redes neurais e algoritmos genéticos podem ser usadas para data mining. 3. Data mining tem aplicações em diversas áreas como marketing, finanças e saúde para apoiar tomadas de decisão.
O documento discute as principais técnicas de mineração de dados, incluindo classificação, clusterização, associação e sequência. A classificação é usada para prever grupos de objetos, enquanto a clusterização agrupa objetos similares. Associações identificam relacionamentos entre itens e sequências determinam padrões temporais. O documento também discute os desafios da análise de dados, como a necessidade de dados limpos e a explicação de resultados.
1) O documento discute a aplicação de mineração de dados para detectar fraudes em ligações de água em uma empresa de saneamento em Campinas. 2) Foram desenvolvidos modelos para identificar o perfil de consumidores que fazem ligações clandestinas a fim de tomar medidas corretivas. 3) Problemas foram encontrados durante o desenvolvimento, como configuração de equipamentos e participação de usuários, mostrando que mineração de dados requer persistência e dados confiáveis.
Tendências de inovações para a tecnologia de big datacictec
Este relatório analisa as principais tendências de inovação tecnológica para Big Data. Big Data é definido por seu volume, variedade e velocidade de dados e está revolucionando diversos setores. O documento discute exemplos de uso de Big Data em detecção de fraudes e análise de mídia social e recomenda que empresas de TI explorem oportunidades em análises de Big Data.
O documento discute o que é data analytics, quais ferramentas são usadas e como essa análise de dados pode ser aplicada na vida real e no futuro. Ele também descreve os benefícios de usar data analytics em instituições financeiras e quais novos cargos estão surgindo nessa área.
Os sistemas de apoio à decisão surgiram para auxiliar os gerentes a solucionar problemas complexos, utilizando ferramentas sofisticadas de análise de dados armazenados. Esses sistemas fornecem recomendações rápidas com base em múltiplos fatores agronômicos e meteorológicos, como exemplificado pelo sistema Irriga, que controla irrigações agrícolas.
Esta dissertação aborda a problemática da qualidade dos dados em Sistemas de Data Warehousing (SDWs). Apresenta conceitos fundamentais e dimensões da qualidade dos dados, bem como o impacto da fraca qualidade. Explora as razões para a fraca qualidade nos SDWs e propõe uma plataforma de gestão da qualidade dos dados, incluindo métricas e ferramentas. Ainda, apresenta um estudo de caso de um SDW real, avaliando a qualidade dos dados e fornecendo recomendações.
O documento discute tarefas, técnicas e ferramentas de mineração de dados, incluindo definições de data mining e KDD, áreas de aplicação, casos de sucesso, abordagens metodológicas, tarefas e técnicas de data mining.
APLICAÇÃO DO BIG DATA NA INDÚSTRIA E SUAS VANTAGENS EM RELAÇÃO AOS MODELOS TR...Ricardo Dubsky de Matos
O artigo propõe-se a apresentar um panorama do uso de tecnologias Big Data na indústria através de conceitos atualizados e estabelecer um comparativo com as tecnologias tradicionais como por exemplo PIMS (Plant Information Management System).
Data Management: 5 tendências para alcançar a mudançaDenodo
1) O documento discute 5 tendências para a gestão de dados corporativos, incluindo o uso crescente de Data Fabric, a ampliação do uso de Ciência de Dados nas decisões de negócios, e as ideias emergentes de Data Mesh.
2) Também aborda a necessidade de autoatendimento de dados para usuários de negócios e a especialização e ampliação da análise de dados.
3) A conclusão é que as tendências atuais se concentram em melhorar a qualidade dos dados, a agilidade das decisões e a gestão
Aspectos teóricos do data mining e aplicação das redes neuraisNatalia Fernandes
1) O documento discute a aplicação de técnicas de data mining e redes neurais artificiais para previsões de preços agropecuários.
2) É apresentada uma revisão teórica sobre data mining e redes neurais, incluindo suas principais técnicas e aplicações.
3) Dois artigos científicos que usaram essas ferramentas para prever preços da soja e da arroba bovina são analisados.
O documento discute mineração de dados, definindo-o como o processo de encontrar padrões e correlações em grandes conjuntos de dados para prever resultados. Explica as etapas do processo de mineração de dados e as técnicas comuns utilizadas, incluindo classificação, associação e agrupamento.
Este documento discute mineração de dados (data mining) e como ela pode ser usada para descobrir padrões e relacionamentos nos dados de forma automática para prever resultados de negócios futuros. O documento explica que a mineração de dados passa por quatro fases: preparação de dados, análise e classificação de dados, aquisição de conhecimento e prognóstico. Ferramentas de mineração de dados usam algoritmos como redes neurais e árvores de decisão para modelar os dados e fazer previsões.
O documento discute as técnicas de mineração de dados, incluindo clusterização, classificação, associações e análises de sequências. Também aborda os desafios de pré-processamento e pós-processamento de dados e fornece exemplos de aplicações dessas técnicas.
O documento discute o uso de técnicas de Big Data para extrair e analisar grandes volumes de dados, como dados da bolsa de valores. Ele explica como ferramentas como Hadoop, MapReduce e InfoSphere podem ser usadas para coletar e processar dados de redes sociais e fornecer insights valiosos para tomada de decisões de negócios. Apesar de o Big Data ainda não ser amplamente utilizado na área financeira, o documento argumenta que à medida que as empresas adotem essas técnicas, elas poderão obter lucros
PRODUÇÃO E CONSUMO DE ENERGIA DA PRÉ-HISTÓRIA À ERA CONTEMPORÂNEA E SUA EVOLU...Faga1939
Este artigo tem por objetivo apresentar como ocorreu a evolução do consumo e da produção de energia desde a pré-história até os tempos atuais, bem como propor o futuro da energia requerido para o mundo. Da pré-história até o século XVIII predominou o uso de fontes renováveis de energia como a madeira, o vento e a energia hidráulica. Do século XVIII até a era contemporânea, os combustíveis fósseis predominaram com o carvão e o petróleo, mas seu uso chegará ao fim provavelmente a partir do século XXI para evitar a mudança climática catastrófica global resultante de sua utilização ao emitir gases do efeito estufa responsáveis pelo aquecimento global. Com o fim da era dos combustíveis fósseis virá a era das fontes renováveis de energia quando prevalecerá a utilização da energia hidrelétrica, energia solar, energia eólica, energia das marés, energia das ondas, energia geotérmica, energia da biomassa e energia do hidrogênio. Não existem dúvidas de que as atividades humanas sobre a Terra provocam alterações no meio ambiente em que vivemos. Muitos destes impactos ambientais são provenientes da geração, manuseio e uso da energia com o uso de combustíveis fósseis. A principal razão para a existência desses impactos ambientais reside no fato de que o consumo mundial de energia primária proveniente de fontes não renováveis (petróleo, carvão, gás natural e nuclear) corresponde a aproximadamente 88% do total, cabendo apenas 12% às fontes renováveis. Independentemente das várias soluções que venham a ser adotadas para eliminar ou mitigar as causas do efeito estufa, a mais importante ação é, sem dúvidas, a adoção de medidas que contribuam para a eliminação ou redução do consumo de combustíveis fósseis na produção de energia, bem como para seu uso mais eficiente nos transportes, na indústria, na agropecuária e nas cidades (residências e comércio), haja vista que o uso e a produção de energia são responsáveis por 57% dos gases de estufa emitidos pela atividade humana. Neste sentido, é imprescindível a implantação de um sistema de energia sustentável no mundo. Em um sistema de energia sustentável, a matriz energética mundial só deveria contar com fontes de energia limpa e renováveis (hidroelétrica, solar, eólica, hidrogênio, geotérmica, das marés, das ondas e biomassa), não devendo contar, portanto, com o uso dos combustíveis fósseis (petróleo, carvão e gás natural).
Este certificado confirma que Gabriel de Mattos Faustino concluiu com sucesso um curso de 42 horas de Gestão Estratégica de TI - ITIL na Escola Virtual entre 19 de fevereiro de 2014 a 20 de fevereiro de 2014.
As classes de modelagem podem ser comparadas a moldes ou
formas que definem as características e os comportamentos dos
objetos criados a partir delas. Vale traçar um paralelo com o projeto de
um automóvel. Os engenheiros definem as medidas, a quantidade de
portas, a potência do motor, a localização do estepe, dentre outras
descrições necessárias para a fabricação de um veículo
Em um mundo cada vez mais digital, a segurança da informação tornou-se essencial para proteger dados pessoais e empresariais contra ameaças cibernéticas. Nesta apresentação, abordaremos os principais conceitos e práticas de segurança digital, incluindo o reconhecimento de ameaças comuns, como malware e phishing, e a implementação de medidas de proteção e mitigação para vazamento de senhas.