Quer você saiba ou não, seu negócio já faz parte do mercado de dados e informações. Enquanto nossas vidas continuam migrando para a internet, produzimos um fluxo constante e exaustivo de informação digital.
Quer você saiba ou não, seu negócio já faz parte do mercado de dados e informações. Enquanto nossas vidas continuam migrando para a internet, produzimos um fluxo constante e exaustivo de informação digital.
Visão sobre o encontro dos dois conceitos emergentes (Big Data e Governança de Dados), analisada à luz de modelos como DMBOK(Data management Association) e DMM(Data Management Maturity Model, do CMMI Institute).
Trabalho sobre Big Data apresentado na disciplina Tópicos Especiais de TI no curso de Sistemas de Informação do IFAL. Fala sobre algumas definições que auxiliaram no surgimento do que hoje chamamos de Big Data, além de falar sobre a ferramenta SPLUNK
Artigo Científico apresentado à Faculdade de Tecnologia da Zona Sul – Fatec-ZS como exigência parcial para a obtenção do título de Tecnólogo em Informática para Gestão de Negócios.
Orientador: Prof. Alex Macedo de Araujo.
breve abordagem sobre a importância do bigdata, grandes armazens de dados.
apresentado nas 2ª jornadas tecnologicas do CINFOTEC, em alusão ao seu 5º aniversário.
ATENÇÃO: Como é um slide mais visual, os texto de apoio que estão apartir do slide 10 são de extrema importância, leia-os para compreender sobre o tema.
DESIGN DO SLIDE DE AUTORIA DE DAYANE CRISTINE LEITE.
ROTEIRO DO SLIDE DE AUTORIA DE MIGUEL DE OLIVEIRA.
Trabalho apresentado em equipe para a matéria de Fundamentos de Sistemas de Informação em 2018.
Links utilizados:
http://nyti.ms/1EQTznL
http://on.fb.me/1EQTq3A
https://www.cetax.com.br/blog/data-science-ou-ciencia-de-dados/
https://datajobs.com/what-is-data-science
https://www.datasciencegraduateprograms.com/python/
Apresentação realizada por Renato Rocha Souza - Professor e pesquisador da Escola de Matemática Aplicada da FGV e da Escola de Ciência da Informação da UFMG no I Simpósio Internacional Network Science - Nov/2017 - Rio de Janeiro. Vídeo Disponível (01:00:00)
Quando se trata de Ciência de Dados, uma pergunta sempre vem à tona: R ou Python para análise de dados? Apesar de existirem muitas outras possibilidades, estas duas linguagens tem polarizado as discussões sobre que ferramenta utilizar para análise.
Visão sobre o encontro dos dois conceitos emergentes (Big Data e Governança de Dados), analisada à luz de modelos como DMBOK(Data management Association) e DMM(Data Management Maturity Model, do CMMI Institute).
Trabalho sobre Big Data apresentado na disciplina Tópicos Especiais de TI no curso de Sistemas de Informação do IFAL. Fala sobre algumas definições que auxiliaram no surgimento do que hoje chamamos de Big Data, além de falar sobre a ferramenta SPLUNK
Artigo Científico apresentado à Faculdade de Tecnologia da Zona Sul – Fatec-ZS como exigência parcial para a obtenção do título de Tecnólogo em Informática para Gestão de Negócios.
Orientador: Prof. Alex Macedo de Araujo.
breve abordagem sobre a importância do bigdata, grandes armazens de dados.
apresentado nas 2ª jornadas tecnologicas do CINFOTEC, em alusão ao seu 5º aniversário.
ATENÇÃO: Como é um slide mais visual, os texto de apoio que estão apartir do slide 10 são de extrema importância, leia-os para compreender sobre o tema.
DESIGN DO SLIDE DE AUTORIA DE DAYANE CRISTINE LEITE.
ROTEIRO DO SLIDE DE AUTORIA DE MIGUEL DE OLIVEIRA.
Trabalho apresentado em equipe para a matéria de Fundamentos de Sistemas de Informação em 2018.
Links utilizados:
http://nyti.ms/1EQTznL
http://on.fb.me/1EQTq3A
https://www.cetax.com.br/blog/data-science-ou-ciencia-de-dados/
https://datajobs.com/what-is-data-science
https://www.datasciencegraduateprograms.com/python/
Apresentação realizada por Renato Rocha Souza - Professor e pesquisador da Escola de Matemática Aplicada da FGV e da Escola de Ciência da Informação da UFMG no I Simpósio Internacional Network Science - Nov/2017 - Rio de Janeiro. Vídeo Disponível (01:00:00)
Quando se trata de Ciência de Dados, uma pergunta sempre vem à tona: R ou Python para análise de dados? Apesar de existirem muitas outras possibilidades, estas duas linguagens tem polarizado as discussões sobre que ferramenta utilizar para análise.
Raspador: Biblioteca em Python para extração de dados em texto semi-estruturadoFernando Macedo
Slides em HTML5: http://fgmacedo.github.io/talks/pybr9_raspador
Palestra apresentada na PythonBrasil[9], em Brasília.
Com aproximadamente 500 linhas de código (+testes), o raspador é uma mini-biblioteca para extração de dados em fontes semi-estruturadas. Está em produção utilizado como fundamento para extração de dados em Espelhos MFD de impressoras fiscais.
A definição dos extratores é feita através de classes como modelos, de forma semelhante ao ORM do Django. Cada extrator procura por um padrão especificado por expressão regular, e a conversão para tipos primitidos é feita automaticamente a partir dos grupos capturados.
O analisador é implementado como um gerador, onde cada item encontrado pode ser consumido antes do final da análise, caracterizando uma pipeline.
A análise é foward-only, o que o torna extremamente rápido, e deste modo qualquer iterador que retorne uma string pode ser analisado, incluindo streams infinitos.
Com uma base sólida e enxuta, é fácil construir seus próprios extratores.
Além da utilidade da ferramenta, o raspador é um exemplo prático e simples da utilização de conceitos e recursos como iteradores, geradores, meta-programação e property-descriptors.
http://2013.pythonbrasil.org.br/program/pb/other/raspador-uma-mini-biblioteca-tupiniquim-para-extracao-de-dados
Desenvolvendo web crawler/scraper com PythonRoselma Mendes
Fala um pouco de algumas bibliotecas em Python para o desenvolvimento de um web crawler ou scraper.
------
Cover some Python libraries for development of web crawler or scraper.
Extraindo dados públicos na marra com PythonPedro Valente
Juntando as motivações jornalísticas com dados públicos e a capacidade técnica dos programadores, podemos ver exemplos de como vai ser o jornalismo do futuro.
Django é um framework para desenvolvimento rápido para web, escrito em Python.
Utiliza o padrão MTV (model - template - view).
Principais caracteristicas:
Mapeamento Objeto-Relacional (ORM)
Define a modelagem de dados através de classes em Python. Com isso é possível gerar suas tabelas no banco de dados e manipulá-las sem necessidade de utilizarSQL (o que também é possivel).
Interface Administrativa
No Django é possivel gerar automaticamente uma interface para administração para os modelos criados através do ORM.
Formulários
É possível gerar formulários automaticamente através dos modelos de dados.
URLs Elegantes
No Django não há limitações para criação de URLs elegantes e de maneira simples.
- Nada elegante, difícil para o usário e ruim para buscadores: www.meusite.com.br/index.jsp?id=12&nome=ciclano
- Elegante, fácil leitura e memorização e ótimo para buscadores:
www.meusite.com.br/12/ciclano
Sistema de Templates
O Django tem uma linguagem de templates poderosa, extensível e amigável. Com ela você pode separar design, conteúdo e código em Python.
Internacionalização
Django tem total suporte para aplicações multi-idioma, deixando você especificar strings de tradução e fornecendo ganchos para funcionalidades específicas do idioma.
Sistema de Cache
O Django possui um sistema de cache que se integra ao memcached ou em outros frameworks de cache.
Sobre Python
O que é Python?
Python é uma linguagem de altíssimo nível (VHLL - Very High Level Language) com código fonte aberto.
Python é Interpretado ou compilado?
Python é executado de forma interpretada via bytecode, ou seja, escrevendo apenas uma vez o código Python podemos executá-lo em qualquer sistema operaciona
Dicas importantes para criar SLIDES fantásticos:
1: Preocupe-se com os detalhes
2: Use fontes bonitas
3: Use imagens em alta definição
4: Padronize cores
5: Use pouco texto
6: Mantenha organização e sequência
Apresentações Matadoras - Como criar apresentações impactantes com Power Poin...Gustavo Guanabara
Você já deve ter criado uma apresentação, seja uma aula, slides de apresentação de TCC, demonstrações de produtos ou serviços. Nessa palestra de Gustavo Guanabara, você vai aprender técnicas matadoras para organizar seus slides e manter a atenção do público sempre voltada para o apresentador.
São técnicas simples, mas bastante eficazes, que envolvem organização de conteúdo, técnicas de oratória, linguagem corporal e muito mais.
Para maiores informações em relação ao treinamento e saber como manter contato para levar esse treinamento para a sua empresa, universidade ou evento, entre em contato pelo e-mail palestra@guanabara.info ou acesse about.me/guanabara.
A palestra "Faça Apresentações! Não Faça Slides!" é resultado de um trabalho de modelagem dos padrões linguísticos (PNL) de um dos maiores oradores mais admirados do mundo, Steve Jobs.
Na palestra "Faça Apresentações! Não Faça Slides!", Victor Gonçalves apresenta dicas para realizar apresentações inspiradoras e que proporcionem experiências memoráveis a seu público.
Aula Magna Sobre BI & BigData na UNIA, Luanda - Angolaalexculpado
Breve abordagem sobre o que é, o presente e o futuro do BI (Business Intelligence) o que nos remete a uma breve abordagem sobre o que vem a ser o BIGDATA e suas aplicações na sociedade. Mostrando algumas limitações exixtentes na BI tradicional. Tratou-se de uma aula magna com estudantes da UNIA- Univesidade Independente de Angola.
Palestra de Fernando Torquato sobre Análise de Dados e Inteligência Artificial apresentada no COMJOVEM Experience 2023 realizada no SETCESP em 27/09/2023.
Data Developer - Engenharia de Dados em um time de Data Science - Uai python2015Bruno Rocha
Não é preciso ser um cientista para atuar na área de Data Science, Engenheiros de software, programadores, desenvolvedores web tem muito a colaborar integrando-se aos times de Data Science.
A construção do plano de dados abertos de uma organização pública de pesquisa e desenvolvimento e o desafio de uma ciência agropecuária aberta
Patricia Rocha Bello Bertin
Demonstrações de análises de dados para social media e jornalismoRafa Spoladore
O trabalho baseado em dados está em voga no mundo da TI e da comunicação. Matérias como big data, redes neurais, estatística, datamining, regressões, entre outras, podem inibir profissionais de comunicação – normalmente sem traquejo para aspectos técnicos da computação – que estão interessados em explorar suas possibilidades. Algumas novas tecnologias, como a de máquinas virtuais, podem ser usadas como um atalho para ferramentas que estavam antes disponíveis apenas para quem tinha domínio técnico. Com essas tecnologias, é possível acessar bibliotecas populares para análise de dados a partir de um navegador convencional. Vamos apresentar demonstrações práticas do uso de dados para social media e jornalismo usando essas soluções.
Acesso Aberto na Embrapa: breve histórico, avanços recentes e desafios
Marcos Cezar Visoli, Patrícia Rocha Bello Bertin, Alessandra Rodrigues da Silva, Cláudia Regina De Laia Machado, Isaque Vacari
2. Novas Ferramentas Python
para Análise de Dados
O Vale do Silício em San Francisco,
na Califórnia, está fervendo. O maior
centro de inovação e
desenvolvimento de tecnologias do
planeta está “mudando de fase”,
como dizem alguns profissionais que
trabalham por lá.
www.cienciaedados.com
3. E Big Data, Internet das Coisas e
Ciência de Dados são os principais
responsáveis por este momento.
www.cienciaedados.com
Novas Ferramentas Python
para Análise de Dados
4. Startups e soluções nestas áreas
estão surgindo em uma velocidade
espantosa e isso com certeza fará
com que o campo de Data Science
…
www.cienciaedados.com
Novas Ferramentas Python
para Análise de Dados
5. …se desenvolva de forma nunca
vista, o que vai elevar a demanda
por profissionais nesta área, com
certeza. E a linguagem de
programação Python está no centro
desta expansão.
www.cienciaedados.com
Novas Ferramentas Python
para Análise de Dados
6. Recentemente ocorreu um evento
em San Francisco, com a
participação de mais de 1.000
cientistas de dados e pesquisadores,
o Data Science Summit.
www.cienciaedados.com
Novas Ferramentas Python
para Análise de Dados
7. No evento foram discutidos os
avanços recentes em Data Science,
aplicações de Machine Learning e
aplicações preditivas.
www.cienciaedados.com
Novas Ferramentas Python
para Análise de Dados
8. Discutiu-se também sobre novas
ferramentas Python para análise de
dados. Vejamos algumas delas:
www.cienciaedados.com
Novas Ferramentas Python
para Análise de Dados
9. • SFrame e Sgraph
• Bokeh
• Dask
• Ibis
• Splash
www.cienciaedados.com
Novas Ferramentas Python
para Análise de Dados
10. • Petuum
• Flink
• Pyxley
www.cienciaedados.com
Novas Ferramentas Python
para Análise de Dados