Uma introdução essencial aos Fundamentos de Big Data usando o ecossistema Python. Descubra os conceitos-chave (3 Vs), os desafios do processamento em larga escala e por que o Pandas sozinho não é suficiente. Apresenta as principais ferramentas como Dask e PySpark para processamento distribuído.

1. Conceitos e ferramentas essenciais para análise
avançada
FUNDAMENTOS DE BIG
DATA: PRINCÍPIOS,
TECNOLOGIAS E
APLICAÇÕES PRÁTICAS

2. • Princípios de Big Data e Suas Aplicações
• Hadoop e Soluções para Armazenamento de Dados
• Princípios de Desenvolvimento com Spark Utilizando Python
• Análise de Dados em Python Utilizando a Biblioteca Pandas
• Big Data Analytics: Atividade Prática Supervisionada
• Introdução à Programação em Python: Primeiros Passos
Agenda da Apresentação

3. PRINCÍPIOS DE BIG
DATA E SUAS
APLICAÇÕES

4. Definição de Big Data
Big Data envolve grande volume, variedade e
velocidade de dados gerados em diversos
setores.
Análise Preditiva
Análise preditiva usa Big Data para antecipar
tendências e comportamentos futuros com
precisão.
Aplicações em Saúde e Marketing
Big Data transforma setores como saúde e
marketing digital gerando insights valiosos e
personalizados.
Introdução ao conceito
de Big Data e
principais aplicações

5. Internet das Coisas (IoT)
IoT conecta dispositivos variados para coletar dados
em tempo real e permitir automação inteligente.
Computação Distribuída
Permite o processamento de dados em múltiplos
sistemas, aumentando eficiência e escalabilidade.
Conceitos fundamentais de IoT e
computação distribuída

6. Armazenamento Escalável
Plataformas em nuvem oferecem armazenamento flexível e
escalável para grandes volumes de dados.
Processamento de Big Data
Serviços em nuvem facilitam o processamento eficiente de
grandes conjuntos de dados em tempo real.
Análise Avançada
Ferramentas na nuvem permitem análise avançada para
insights valiosos e decisões informadas.
Escalabilidade e Flexibilidade
Ambientes em nuvem adaptam recursos dinamicamente
conforme a demanda de dados e aplicações.
Plataformas em
nuvem voltadas para
aplicações de Big Data

7. Processamento em lote
O processamento em lote manipula grandes
volumes de dados agrupados para análise
posterior com eficiência.
Processamento em streaming
O streaming permite análise de dados em tempo
real, ideal para respostas imediatas em
aplicações dinâmicas.
Estratégias de
processamento e
streaming de dados

8. HADOOP E
SOLUÇÕES PARA
ARMAZENAMENTO
DE DADOS

9. Processamento distribuído de dados
Hadoop permite o processamento paralelo de grandes
volumes de dados em múltiplos nós para eficiência e
escalabilidade.
Sistema de Arquivos HDFS
O HDFS armazena dados em blocos distribuídos por vários
servidores para redundância e alta disponibilidade.
Modelo MapReduce
MapReduce é o framework de processamento que divide
tarefas em mapas e reduções para análise eficiente.
Introdução ao
Hadoop e sua
arquitetura

10. Ferramentas do Ecossistema
Hive, Pig, HBase e Spark são ferramentas
essenciais que ampliam as funcionalidades do
Hadoop.
Consulta de Dados
Hive e Pig facilitam a consulta e manipulação de
grandes volumes de dados estruturados e semi-
estruturados.
Armazenamento e Processamento
HBase e Spark oferecem soluções eficientes para
armazenamento escalável e processamento
rápido de dados variados.
Ecossistema
Hadoop e soluções
derivadas

11. Armazenamento de Dados Não Estruturados
HDFS é eficiente para armazenar grandes
volumes de dados não estruturados, suportando
escalabilidade horizontal.
Manipulação de Dados Estruturados
RDBMS é ideal para dados estruturados e
consultas complexas usando SQL, garantindo
integridade dos dados.
Aplicações Diferentes em Big Data
HDFS e RDBMS atendem a diferentes
necessidades no Big Data, cada um focado em
tipos específicos de dados e uso.
Comparação entre
HDFS e sistemas
RDBMS

12. Armazenamento de Dados Brutos
Data Lakes armazenam dados em seu formato
original, permitindo maior flexibilidade para
análises futuras.
Facilidade de Análise Flexível
Data Lakes facilitam análises avançadas ao
permitir o processamento de diferentes formatos
e fontes de dados.
Integração de Fontes Diversas
Data Lakes integram dados de várias fontes,
essenciais para projetos de Big Data e análises
complexas.
Entendendo a
estrutura e os
benefícios de Data
Lakes

13. PRINCÍPIOS DE
DESENVOLVIMENTO
COM SPARK
UTILIZANDO PYTHON

14. Framework de Processamento Rápido
Apache Spark é um framework que oferece
processamento rápido e eficiente de grandes
volumes de dados distribuídos.
Arquitetura Baseada em RDDs
O Spark utiliza RDDs para permitir operações
escaláveis e tolerantes a falhas em dados
distribuídos.
Escalabilidade e Eficiência
A arquitetura do Spark possibilita operações
escaláveis, otimizando o desempenho em
grandes volumes de dados.
Introdução ao
Spark: conceito e
arquitetura

15. Interface Python para Spark
PySpark oferece uma interface Python para
trabalhar com o motor de processamento de
dados Spark de forma eficiente.
Processamento Distribuído de Dados
Permite criar scripts que processam grandes
volumes de dados distribuídos através de
clusters.
Integração com Bibliotecas Python
Facilita integração com outras bibliotecas Python
para análises avançadas e manipulação de dados.
Utilizando PySpark
para análise e
processamento

16. Modelo MapReduce
MapReduce é um modelo que permite
processamento paralelo eficiente de grandes
volumes de dados.
Operações no PySpark
PySpark oferece funções de map, reduce e
transformações para manipular dados em larga
escala.
Operações de
MapReduce com
PySpark

17. Filtros em PySpark
PySpark permite aplicar filtros eficientes para selecionar subconjuntos específicos de dados distribuídos.
Operações de Join
PySpark suporta joins complexos para combinar diferentes conjuntos de dados de forma eficiente.
Agregações de Dados
Funções de agregação em PySpark possibilitam sumarizar dados distribuídos para análises detalhadas.
Realização de
transformações
e manipulações
avançadas com
PySpark

18. ANÁLISE DE DADOS
EM PYTHON
UTILIZANDO A
BIBLIOTECA PANDAS

19. Estruturas principais
Pandas fornece DataFrame e Series para
organizar dados tabulares e unidimensionais
respectivamente.
Sintaxe intuitiva
A sintaxe simples do Pandas facilita a
manipulação de dados complexos com comandos
claros e eficientes.
Análise exploratória e pré-processamento
Pandas é ideal para análise exploratória e pré-
processamento de dados antes da modelagem e
visualização.
Principais
componentes e
sintaxe do Pandas

20. Limpeza de Dados
Pandas facilita a remoção de dados incorretos e
inconsistentes para garantir resultados precisos.
Transformação de Dados
Transformar dados em formatos adequados para
análise é simples com as funções do Pandas.
Organização dos Dados
Organizar dados em estruturas acessíveis facilita
análises sofisticadas e interpretações claras.
Preparação
dos dados
para análise
com Pandas

21. Filtragem de Dados
Pandas permite selecionar dados relevantes
rapidamente usando filtros eficientes e flexíveis.
Agrupamento de Dados
Agrupar dados em categorias facilita análise
resumida e insights importantes.
Operação Merge
Mesclar conjuntos de dados diferentes amplia a
capacidade de análise integrada.
Manipulação
eficiente de dados
com Pandas

22. Integração com bibliotecas
Pandas se integra facilmente com bibliotecas
como Matplotlib e Seaborn para criar
visualizações de dados eficazes.
Criação de gráficos
Pandas permite gerar gráficos diversos que
facilitam a interpretação clara dos dados
complexos.
Comunicação de insights
Visualizações geradas com Pandas ajudam a
comunicar insights importantes de forma clara e
eficaz.
Visualização e
interpretação de
dados com Pandas

23. BIG DATA ANALYTICS:
ATIVIDADE PRÁTICA
SUPERVISIONADA

24. Seleção de Dados
A etapa de seleção envolve escolher dados relevantes para
análise a partir de grandes volumes disponíveis.
Pré-processamento
O pré-processamento prepara os dados para análise,
removendo inconsistências e tratando dados ausentes.
Mineração de Dados
A mineração extrai padrões e conhecimento útil dos dados pré-
processados.
Interpretação dos Resultados
A interpretação envolve analisar e validar o conhecimento
extraído para tomada de decisões.
Compreendendo o
processo de descoberta
do conhecimento (KDD)

25. Definição de Inteligência Artificial
IA envolve métodos que capacitam máquinas a
aprender e tomar decisões autonomamente.
Fundamentos da IA
A IA é baseada em técnicas que analisam grandes
volumes de dados para gerar insights úteis.
Aplicações em Big Data
IA é aplicada na análise avançada de Big Data
para identificar padrões e suportar decisões.
Esclarecendo
conceitos de
Inteligência
Artificial

26. Construção de Modelos
TensorFlow permite criar modelos complexos de
aprendizado de máquina para diversas
aplicações.
Treinamento de Modelos
A plataforma facilita o treinamento eficiente de
modelos usando grandes conjuntos de dados.
Análise Preditiva
TensorFlow suporta análise preditiva para
identificar padrões e tendências em dados
complexos.
Aplicações de
aprendizado de máquina
com TensorFlow

27. Ferramentas de Aprendizado Profundo
Scikit-Learn disponibiliza ferramentas para
implementar técnicas avançadas de aprendizado
profundo de forma acessível.
Facilidade de Implementação
A biblioteca facilita a construção de modelos
eficientes para múltiplas aplicações em Big Data.
Aplicações em Big Data
Scikit-Learn é ideal para aplicar aprendizado
profundo em grandes volumes de dados
complexos.
Explorando
aprendizado profundo
com Scikit-Learn

28. INTRODUÇÃO À
PROGRAMAÇÃO EM
PYTHON: PRIMEIROS
PASSOS

29. Instalação do Python
Aprender a baixar e instalar a versão correta do
Python para diferentes sistemas operacionais.
Configuração de Ambientes Virtuais
Configurar ambientes virtuais para isolar
dependências e facilitar o gerenciamento de projetos.
Preparação do Ambiente de Desenvolvimento
Configurar ferramentas essenciais para um ambiente
eficiente de desenvolvimento de scripts e projetos em
Python.
Instalação do
Python e
configuração do
ambiente

30. Versatilidade da Linguagem
Python é uma linguagem de programação versátil usada em
diversas áreas, incluindo desenvolvimento e automação.
Desenvolvimento de Software
Python é popular para desenvolvimento rápido de software
devido à sua sintaxe simples e bibliotecas robustas.
Análise de Dados
Python é amplamente usado em análise de dados para
manipulação, visualização e modelagem estatística.
Automação de Tarefas
Python facilita a automação de tarefas repetitivas, melhorando
eficiência em ambientes variados.
Visão geral da
linguagem Python e
aplicações

31. Assistente para Dúvidas
ChatGPT ajuda a esclarecer dúvidas rapidamente
durante o aprendizado de programação.
Geração de Código
ChatGPT pode gerar trechos de código Python
para acelerar o desenvolvimento.
Aprendizado Acelerado
Usar ChatGPT facilita o aprendizado prático e
eficiente da programação em Python.
Primeiros passos
com ChatGPT na
programação

32. Fundamentos de Big Data
Os fundamentos de Big Data são essenciais para compreender o volume e
a complexidade dos dados atuais.
Tecnologias Essenciais
Tecnologias modernas facilitam o armazenamento e processamento
eficiente de grandes volumes de dados.
Ferramentas Práticas
Ferramentas para análise e desenvolvimento tornam possível extrair
insights valiosos dos dados complexos.
Desafios Atuais
Conhecer Big Data ajuda a enfrentar desafios modernos em dados e
tecnologia com soluções eficazes.
Conclusão