Novas ferramentas Python para Análise de DadosCiência e Dados
O documento discute novas ferramentas Python para análise de dados, mencionando que o Vale do Silício está em rápida expansão em big data e ciência de dados. Ele também descreve o recente Data Science Summit em São Francisco, no qual foram discutidos avanços em machine learning e novas ferramentas Python como SFrame, Sgraph, Bokeh e Dask.
A quantidade de dados digitais produzidos está aumentando rapidamente e as empresas precisam usar métodos como a Ciência de Dados para analisar esses dados e tomar decisões inteligentes. A Ciência de Dados difere da estatística tradicional por usar princípios científicos para descobrir conhecimento em grandes volumes de dados, permitindo previsões e estimativas. Abraçar uma abordagem baseada em dados é crucial para o sucesso dos negócios.
O documento discute ciência de dados em governo, descrevendo como o volume de dados gerados pelo governo cria necessidades de análise de dados. Apresenta o processo de ciência de dados e como ele é aplicado a soluções de TI do governo brasileiro, como a Nota Fiscal Eletrônica. Discute também as tecnologias necessárias para armazenar e analisar grandes volumes de dados governamentais.
O documento discute o conceito de Big Data e como a enorme quantidade de dados digitais gerados diariamente podem ser analisados para diferentes fins, como prever crimes, fazer negócios ou catalogar o cosmos. A geração exponencial de dados está ligada ao crescimento da internet, das redes sociais e dos dispositivos conectados. Empresas como a Amazon e o Walmart usam análises de Big Data em suas estratégias de negócios.
O documento discute o conceito de Big Data, definindo-o como conjuntos extremamente grandes de dados que precisam de ferramentas especializadas para lidar com volumes e velocidades crescentes. Explica que o Big Data pode ser usado para inovação e tomada de decisão, e destaca o crescimento exponencial na geração de dados oriundo da internet e dispositivos móveis. Também aborda profissões emergentes e soluções tecnológicas para o armazenamento e análise de grandes volumes de dados.
O documento descreve um curso de especialização em arquitetura de nuvem com foco em big data oferecido em setembro de 2014. O curso terá 4 dias de duração cobrindo tópicos como apresentação e conceitos de big data, infraestrutura para big data, análise de big data e tendências futuras. O primeiro dia incluirá uma apresentação da disciplina e conceitos introdutórios sobre big data.
Big Data e Data Science - Tecnologia e MercadoHélio Silva
1) O documento discute os conceitos de Big Data, Data Science e as tecnologias e mercado relacionados.
2) Grandes volumes de dados continuam a ser gerados diariamente pela internet e dispositivos conectados.
3) A análise de dados em larga escala requer novas abordagens de engenharia e armazenamento para lidar com a variedade e volume crescentes.
Big data é o conjunto de tecnologias para captura, armazenamento e análise de grandes volumes de dados de diversas fontes. Os principais desafios são a captura, curadoria, armazenamento, busca, compartilhamento, análise e visualização destes dados. Profissionais qualificados como cientistas de dados e administradores de big data são necessários para extrair insights valiosos destas informações.
Novas ferramentas Python para Análise de DadosCiência e Dados
O documento discute novas ferramentas Python para análise de dados, mencionando que o Vale do Silício está em rápida expansão em big data e ciência de dados. Ele também descreve o recente Data Science Summit em São Francisco, no qual foram discutidos avanços em machine learning e novas ferramentas Python como SFrame, Sgraph, Bokeh e Dask.
A quantidade de dados digitais produzidos está aumentando rapidamente e as empresas precisam usar métodos como a Ciência de Dados para analisar esses dados e tomar decisões inteligentes. A Ciência de Dados difere da estatística tradicional por usar princípios científicos para descobrir conhecimento em grandes volumes de dados, permitindo previsões e estimativas. Abraçar uma abordagem baseada em dados é crucial para o sucesso dos negócios.
O documento discute ciência de dados em governo, descrevendo como o volume de dados gerados pelo governo cria necessidades de análise de dados. Apresenta o processo de ciência de dados e como ele é aplicado a soluções de TI do governo brasileiro, como a Nota Fiscal Eletrônica. Discute também as tecnologias necessárias para armazenar e analisar grandes volumes de dados governamentais.
O documento discute o conceito de Big Data e como a enorme quantidade de dados digitais gerados diariamente podem ser analisados para diferentes fins, como prever crimes, fazer negócios ou catalogar o cosmos. A geração exponencial de dados está ligada ao crescimento da internet, das redes sociais e dos dispositivos conectados. Empresas como a Amazon e o Walmart usam análises de Big Data em suas estratégias de negócios.
O documento discute o conceito de Big Data, definindo-o como conjuntos extremamente grandes de dados que precisam de ferramentas especializadas para lidar com volumes e velocidades crescentes. Explica que o Big Data pode ser usado para inovação e tomada de decisão, e destaca o crescimento exponencial na geração de dados oriundo da internet e dispositivos móveis. Também aborda profissões emergentes e soluções tecnológicas para o armazenamento e análise de grandes volumes de dados.
O documento descreve um curso de especialização em arquitetura de nuvem com foco em big data oferecido em setembro de 2014. O curso terá 4 dias de duração cobrindo tópicos como apresentação e conceitos de big data, infraestrutura para big data, análise de big data e tendências futuras. O primeiro dia incluirá uma apresentação da disciplina e conceitos introdutórios sobre big data.
Big Data e Data Science - Tecnologia e MercadoHélio Silva
1) O documento discute os conceitos de Big Data, Data Science e as tecnologias e mercado relacionados.
2) Grandes volumes de dados continuam a ser gerados diariamente pela internet e dispositivos conectados.
3) A análise de dados em larga escala requer novas abordagens de engenharia e armazenamento para lidar com a variedade e volume crescentes.
Big data é o conjunto de tecnologias para captura, armazenamento e análise de grandes volumes de dados de diversas fontes. Os principais desafios são a captura, curadoria, armazenamento, busca, compartilhamento, análise e visualização destes dados. Profissionais qualificados como cientistas de dados e administradores de big data são necessários para extrair insights valiosos destas informações.
O documento apresenta os conceitos e desafios do Big Data, discutindo como os dados estão crescendo exponencialmente em volume, velocidade e variedade. Aprensenta as tecnologias necessárias para armazenar, processar e analisar grandes volumes de dados, incluindo MapReduce, NoSQL, aprendizado de máquina e computação em nuvem. Discutem os desafios de lidar com os 6 V's do Big Data e a necessidade de novas abordagens para extrair valor destes dados.
O documento discute o conceito de Big Data, definindo-o como o foco em grandes volumes de dados e velocidades de processamento. Explora os 5 V's do Big Data (Velocidade, Volume, Variedade, Veracidade e Valor) e apresenta exemplos de como empresas usam Big Data para identificar padrões e tomar decisões mais rápidas. Finalmente, discute tecnologias como Hadoop usadas para armazenar e processar grandes volumes de dados distribuídos.
O documento discute o conceito de Big Data, incluindo os 3 V's (Volume, Variedade e Velocidade) e mais 2 V's (Valor e Veracidade). Também aborda ferramentas como Hadoop, aplicações de Big Data, potencial e desafios de Big Data, além de conclusões e referências bibliográficas.
Big Data Analytics - Data Science - Aplicação e TecnologiaHélio Silva
1) O documento discute o crescimento exponencial da quantidade de dados gerados, especialmente na ciência e pela internet das coisas.
2) Empresas e governos coletam grandes volumes de dados de dispositivos móveis para criar perfis detalhados de usuários e tomar decisões.
3) Cientistas de dados precisam de habilidades amplas em programação, estatística e modelagem para extrair valor destes grandes conjuntos de dados.
O documento discute o tema de Big Data, definindo-o como grandes volumes de dados de alta velocidade e variedade que exigem novas formas de processamento de baixo custo para percepção e tomada de decisão. As definições de Gartner, IBM e Forrester sobre Big Data são apresentadas, assim como exemplos de como empresas como Netflix, Amazon e Casas Bahia utilizam Big Data no marketing.
O documento apresenta os conceitos de Big Data e NoSQL. Define Big Data como a análise de grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados para gerar novas informações. Apresenta os 5 Vs que caracterizam o Big Data (Volume, Variedade, Velocidade, Veracidade e Valor) e explica porque os bancos tradicionais não são adequados para lidar com Big Data. Resume também o que é NoSQL, apresentando alguns de seus tipos de armazenamento como alternativa aos bancos relacionais para lidar com a necessidade de escalabilidade
Aula 02 evolução historica sistemas de informação - dbDaniela Brauner
A evolução histórica dos sistemas de informação pode ser resumida em três fases: (1) A Revolução Industrial levou à mecanização da produção e mobilidade de pessoas e produtos; (2) A Era Pós-Industrial marcou a transição para uma economia baseada na informação com o desenvolvimento de novas tecnologias e comunicações; (3) A Era da Informação trouxe computadores, sistemas de informação, Internet e mobilidade digital, permitindo o armazenamento e análise de grandes volumes de dados abertos e Big Data.
O que é BIG DATA e como pode influenciar nossas vidasElaine Naomi
O documento discute o Big Data, definido como conjuntos de dados difíceis de capturar, armazenar, analisar e visualizar com tecnologias atuais. Apresenta estatísticas sobre a quantidade de dados gerados diariamente e como empresas como Google, Facebook e Netflix usam a análise de Big Data. Também aborda possíveis aplicações em diagnósticos médicos, educação e matching de parceiros, bem como riscos à privacidade.
Este documento discute os desafios do compartilhamento de dados científicos. A quantidade de dados gerados está aumentando rapidamente devido a sensores, experimentos científicos e outras fontes. No entanto, os dados raramente são compartilhados, dificultando a reprodução e repetição de pesquisas. A Research Data Alliance (RDA) foi criada para promover o compartilhamento de dados através de grupos de trabalho e recomendações.
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).
Palestra big data_e_mineracao_dedados_5agosto13-versaoslidesharepccdias
- O documento discute Big Data e Mineração de Dados, abordando o que é Big Data, sua infraestrutura e aplicações, e a pós-graduação em Banco de Dados e Mineração de Dados oferecida pela UniSEB.
O documento discute o conceito de Big Data e como ele está transformando o mundo dos negócios. Apresenta casos de uso de Big Data em empresas como a Monsanto e a Prefeitura do Rio de Janeiro. Também discute como a análise de Big Data pode levar à novos modelos de negócios e profissões.
O documento discute o Big Data, definindo-o como conjuntos de dados cujo tamanho ultrapassa a capacidade de processamento dos sistemas de banco de dados convencionais. Aborda as características do Big Data incluindo volume, variedade e velocidade de dados, além de discutir aplicações em diversas áreas como meteorologia, genômica e pesquisas na Internet. Também apresenta desafios e oportunidades do Big Data para empresas.
O documento apresenta um resumo sobre Big Data, definindo os conceitos de Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor. Também descreve brevemente como surgiram as primeiras soluções de Big Data na Google e no Hadoop e algumas das principais empresas que utilizam Big Data.
O documento discute o conceito de "Big Data" e sua importância crescente. Apresenta as tecnologias e aplicações de Big Data, incluindo como empresas como Amazon e governos como o de Obama usam grandes volumes de dados para tomada de decisões. Também aborda desafios como a necessidade de profissionais qualificados para analisar e interpretar corretamente os dados.
Seminário Big Data, 19/05/2014 - Apresentação Edson GomiFecomercioSP
- Big Data refere-se a conjuntos de dados grandes em quantidade, variedade, velocidade e complexidade de análise
- Exemplos incluem mapeamento do universo, dados de agências de segurança e projetos das Nações Unidas
- Questões técnicas, éticas e legais surgem em relação à coleta, armazenamento e análise de grandes volumes de dados
O documento discute as linguagens R e Python para análise de dados, afirmando que ambas são boas opções para iniciantes, gratuitas e fáceis de usar, com R tendo uma longa história e suporte da comunidade e Python sendo mais abrangente, podendo fazer diferentes tarefas além de análise. No final, a escolha deve considerar qual melhor resolve os problemas de negócio.
The document discusses building the Verizon Data Breach Investigations Report (DBIR), the most respected report in cybersecurity. It involves analyzing over 200 million records of security incidents and data breaches from over 20,000 organizations. Researchers use R and R Markdown to analyze the data, create visualizations, and document their findings. Lessons learned include using version control, packages over loose scripts, and ensuring analyses can be reproduced with the same data and code.
O documento apresenta os conceitos e desafios do Big Data, discutindo como os dados estão crescendo exponencialmente em volume, velocidade e variedade. Aprensenta as tecnologias necessárias para armazenar, processar e analisar grandes volumes de dados, incluindo MapReduce, NoSQL, aprendizado de máquina e computação em nuvem. Discutem os desafios de lidar com os 6 V's do Big Data e a necessidade de novas abordagens para extrair valor destes dados.
O documento discute o conceito de Big Data, definindo-o como o foco em grandes volumes de dados e velocidades de processamento. Explora os 5 V's do Big Data (Velocidade, Volume, Variedade, Veracidade e Valor) e apresenta exemplos de como empresas usam Big Data para identificar padrões e tomar decisões mais rápidas. Finalmente, discute tecnologias como Hadoop usadas para armazenar e processar grandes volumes de dados distribuídos.
O documento discute o conceito de Big Data, incluindo os 3 V's (Volume, Variedade e Velocidade) e mais 2 V's (Valor e Veracidade). Também aborda ferramentas como Hadoop, aplicações de Big Data, potencial e desafios de Big Data, além de conclusões e referências bibliográficas.
Big Data Analytics - Data Science - Aplicação e TecnologiaHélio Silva
1) O documento discute o crescimento exponencial da quantidade de dados gerados, especialmente na ciência e pela internet das coisas.
2) Empresas e governos coletam grandes volumes de dados de dispositivos móveis para criar perfis detalhados de usuários e tomar decisões.
3) Cientistas de dados precisam de habilidades amplas em programação, estatística e modelagem para extrair valor destes grandes conjuntos de dados.
O documento discute o tema de Big Data, definindo-o como grandes volumes de dados de alta velocidade e variedade que exigem novas formas de processamento de baixo custo para percepção e tomada de decisão. As definições de Gartner, IBM e Forrester sobre Big Data são apresentadas, assim como exemplos de como empresas como Netflix, Amazon e Casas Bahia utilizam Big Data no marketing.
O documento apresenta os conceitos de Big Data e NoSQL. Define Big Data como a análise de grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados para gerar novas informações. Apresenta os 5 Vs que caracterizam o Big Data (Volume, Variedade, Velocidade, Veracidade e Valor) e explica porque os bancos tradicionais não são adequados para lidar com Big Data. Resume também o que é NoSQL, apresentando alguns de seus tipos de armazenamento como alternativa aos bancos relacionais para lidar com a necessidade de escalabilidade
Aula 02 evolução historica sistemas de informação - dbDaniela Brauner
A evolução histórica dos sistemas de informação pode ser resumida em três fases: (1) A Revolução Industrial levou à mecanização da produção e mobilidade de pessoas e produtos; (2) A Era Pós-Industrial marcou a transição para uma economia baseada na informação com o desenvolvimento de novas tecnologias e comunicações; (3) A Era da Informação trouxe computadores, sistemas de informação, Internet e mobilidade digital, permitindo o armazenamento e análise de grandes volumes de dados abertos e Big Data.
O que é BIG DATA e como pode influenciar nossas vidasElaine Naomi
O documento discute o Big Data, definido como conjuntos de dados difíceis de capturar, armazenar, analisar e visualizar com tecnologias atuais. Apresenta estatísticas sobre a quantidade de dados gerados diariamente e como empresas como Google, Facebook e Netflix usam a análise de Big Data. Também aborda possíveis aplicações em diagnósticos médicos, educação e matching de parceiros, bem como riscos à privacidade.
Este documento discute os desafios do compartilhamento de dados científicos. A quantidade de dados gerados está aumentando rapidamente devido a sensores, experimentos científicos e outras fontes. No entanto, os dados raramente são compartilhados, dificultando a reprodução e repetição de pesquisas. A Research Data Alliance (RDA) foi criada para promover o compartilhamento de dados através de grupos de trabalho e recomendações.
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).
Palestra big data_e_mineracao_dedados_5agosto13-versaoslidesharepccdias
- O documento discute Big Data e Mineração de Dados, abordando o que é Big Data, sua infraestrutura e aplicações, e a pós-graduação em Banco de Dados e Mineração de Dados oferecida pela UniSEB.
O documento discute o conceito de Big Data e como ele está transformando o mundo dos negócios. Apresenta casos de uso de Big Data em empresas como a Monsanto e a Prefeitura do Rio de Janeiro. Também discute como a análise de Big Data pode levar à novos modelos de negócios e profissões.
O documento discute o Big Data, definindo-o como conjuntos de dados cujo tamanho ultrapassa a capacidade de processamento dos sistemas de banco de dados convencionais. Aborda as características do Big Data incluindo volume, variedade e velocidade de dados, além de discutir aplicações em diversas áreas como meteorologia, genômica e pesquisas na Internet. Também apresenta desafios e oportunidades do Big Data para empresas.
O documento apresenta um resumo sobre Big Data, definindo os conceitos de Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor. Também descreve brevemente como surgiram as primeiras soluções de Big Data na Google e no Hadoop e algumas das principais empresas que utilizam Big Data.
O documento discute o conceito de "Big Data" e sua importância crescente. Apresenta as tecnologias e aplicações de Big Data, incluindo como empresas como Amazon e governos como o de Obama usam grandes volumes de dados para tomada de decisões. Também aborda desafios como a necessidade de profissionais qualificados para analisar e interpretar corretamente os dados.
Seminário Big Data, 19/05/2014 - Apresentação Edson GomiFecomercioSP
- Big Data refere-se a conjuntos de dados grandes em quantidade, variedade, velocidade e complexidade de análise
- Exemplos incluem mapeamento do universo, dados de agências de segurança e projetos das Nações Unidas
- Questões técnicas, éticas e legais surgem em relação à coleta, armazenamento e análise de grandes volumes de dados
O documento discute as linguagens R e Python para análise de dados, afirmando que ambas são boas opções para iniciantes, gratuitas e fáceis de usar, com R tendo uma longa história e suporte da comunidade e Python sendo mais abrangente, podendo fazer diferentes tarefas além de análise. No final, a escolha deve considerar qual melhor resolve os problemas de negócio.
The document discusses building the Verizon Data Breach Investigations Report (DBIR), the most respected report in cybersecurity. It involves analyzing over 200 million records of security incidents and data breaches from over 20,000 organizations. Researchers use R and R Markdown to analyze the data, create visualizations, and document their findings. Lessons learned include using version control, packages over loose scripts, and ensuring analyses can be reproduced with the same data and code.
OpenData-BR, [Captando] Dados públicos brasileirosThiago Rondon
O documento discute abertura de dados públicos brasileiros e como torná-los acessíveis. Ele apresenta conceitos de OpenData, exemplos de dados abertos em outros países, desafios em disponibilizar dados no Brasil e sugestões para o governo brasileiro, como a criação de um portal centralizado para dados do governo em formatos abertos como CSV e RDF.
Web Scraping é uma técnica para extrair informações de sites na internet usando programas que simulam usuários humanos e acessam páginas web. O documento explica que ferramentas como import.io e programas que usam o protocolo HTTP podem ser usados para raspar dados e lista exemplos como import.io, Google Docs e uma biblioteca do GitHub para programação de raspagem web.
Web Scraping: aplicações nos negócios e na ciênciaSidney Roberto
O documento discute web scraping, resumindo o que é e como funciona, incluindo exemplos de aplicações em negócios e ciência. Também aborda questões legais relacionadas ao web scraping.
Este documento discute técnicas e ferramentas para raspagem de dados de websites, incluindo como lidar com formulários, login e CAPTCHAs. Fornece recomendações de ferramentas para raspagem como ScraperWiki, Scrapy e ferramentas para quebra de CAPTCHAs como Tesseract, GOCR e serviços pagos.
O documento descreve como usar a biblioteca Scrapy em Python para criar um web crawler. Ele explica o que é um web crawler, sua estrutura básica e como Scrapy resolve problemas comuns como autenticação, sessões, requisições simultâneas e persistência de dados. Em seguida, guia o leitor passo a passo na criação de um crawler para extrair informações de lutadores do site UFC.com.
Python + Delphi: Um relacionamento que está dando certoFernando Macedo
O documento descreve como a empresa Esys Colibri integrou Python em seu software de ponto de venda Delphi para facilitar a manutenção e customização de relatórios. Python permitiu que a empresa atendesse às necessidades de relatórios de forma rápida e flexível em apenas 2 dias, ao contrário de meses como antes. A integração entre Python e Delphi também permitiu novas possibilidades de extensão e customização do software para os clientes.
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.
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Cover some Python libraries for development of web crawler or scraper.
Crawleando a web feito gente grande com o scrapyBernardo Fontes
A apresentação introduz o framework Scrapy para construir web crawlers em Python. Ela discute os principais componentes do Scrapy, incluindo Item para modelar dados, Request para fazer requisições, Spider para executar o crawler, e HtmlXPathSelector para selecionar partes da página. A apresentação também menciona outros recursos úteis do Scrapy como Item Pipeline, Scrapy Shell, Feed Exports e integração com Django.
Extraindo dados públicos na marra com PythonPedro Valente
O documento discute o potencial do jornalismo baseado em dados públicos extraídos com Python. Ele apresenta exemplos de aplicativos que usam dados públicos de forma transparente e útil, e argumenta que desenvolvedores podem fazer jornalismo ao descobrir e comunicar informações de interesse público, independentemente do suporte tecnológico. O documento convida a comunidade Python a liderar esse movimento no Brasil.
Django é um framework web escrito em Python que utiliza o padrão MTV, foi criado originalmente para gerenciar um site jornalístico e se tornou um projeto de código aberto em 2005 sob a licença BSD.
Django - Desenvolvimento web ágil com PythonIgor Sobreira
Django é um framework web escrito em Python focado em desenvolvimento ágil. Ele fornece recursos como ORM, administração, URLs amigáveis, templates, formulários e testes para facilitar a criação de aplicações web. A documentação e comunidade ativa de Django tornam o framework uma poderosa ferramenta para desenvolvimento web.
6 DICAS PARA VOCÊ MELHORAR SUAS APRESENTAÇÕESRafael Camanho
O documento fornece dicas para melhorar apresentações usando PowerPoint, enfatizando a importância de usar poucas palavras e imagens ao invés de muita informação escrita, escolher fontes e cores adequadas, e contar uma história coesa ao invés de apenas apresentar fatos.
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.
Este documento apresenta um tutorial sobre como hackear a web com Python 3 ministrado por Marcel Caraciolo. O tutorial introduz Python 3 e mostra como interagir com plataformas como Facebook, Reddit, MongoDB, Foursquare, Twitter e dados abertos usando a linguagem. O documento fornece links e códigos para que os participantes possam experimentar coletar e analisar dados dessas plataformas.
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.
A empresa de tecnologia anunciou um novo smartphone com câmera aprimorada, processador mais rápido e bateria de maior duração. O dispositivo também possui tela maior e armazenamento expansível. O lançamento está programado para o próximo mês com preço inicial sugerido abaixo do modelo anterior.
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
Apresentado por Michael Stanton – Diretor de P&D da Rede Nacional de Pesquisa-RNP no I Simpósio Internacional Network Science em Nov/2017 no Rio de Janeiro (Video Disponível (01:39:00)
Este manual discute a abertura de dados governamentais e foi produzido em parceria entre o Laboratório Brasileiro de Cultura Digital e o NIC.br. Ele explica por que os dados governamentais devem ser abertos, como abri-los e como utilizá-los para aumentar a transparência, participação cidadã e inovação.
1) O documento discute as políticas de acesso aberto e gestão de dados do programa de pesquisa Horizonte 2020 da União Europeia.
2) É obrigatório fornecer acesso aberto a publicações científicas resultantes de projetos financiados e há um piloto para disponibilização de dados de pesquisa em algumas áreas.
3) As diretrizes orientam os beneficiários sobre como depositar e gerenciar publicações e dados de forma a garantir o acesso, validação e reuso por terceiros.
Dados científicos, Serviços nacionais de dados e Research Data AllianceDaniela Brauner
O documento discute os desafios do volume crescente de dados científicos e iniciativas para promover o compartilhamento e reuso desses dados, como Serviços Nacionais de Dados e a Research Data Alliance. É destacado o Australian National Data Service, que oferece serviços de armazenamento, publicação e descoberta de dados para instituições de pesquisa australianas.
O documento discute comunidades e projetos relacionados a dados abertos no Brasil, incluindo hackatonas, grupos como Transparência Hacker e plataformas como Gastos Abertos que fornecem dados do governo de forma aberta e acessível. Também menciona desafios como a necessidade de regulamentação de políticas de dados abertos em cidades como São Paulo.
Apresentação feita para @prof.anapatricia dando enfoque a campo de atuação na Biblioteconomia como Bibliotecário de Dados no cenário de dados de pesquisa abertos uma das dimensões da Ciência Aberta.
Este manual sobre dados abertos:
1. Apresenta os conceitos e benefícios dos dados abertos governamentais, incluindo exemplos de como eles podem promover transparência, participação cidadã e inovação.
2. Discutem como escolher, disponibilizar e tornar os dados governamentais mais acessíveis para reutilização.
3. Fornece orientações técnicas e exemplos de como promover o uso dos dados abertos após sua liberação.
Introdução aos dados abertos governamentais:
1) O manual explica os conceitos e benefícios dos dados abertos governamentais;
2) Os dados abertos podem melhorar a transparência, participação pública e inovação;
3) Exemplos internacionais mostram como os dados abertos geram valor social e econômico.
Introdução, 3
O documento introduz o tema de dados abertos governamentais, explicando seu potencial para permitir novos serviços de informação que beneficiem cidadãos e aproximem governo e sociedade. Ele serve como guia para funcionários públicos e qualquer pessoa interessada no assunto.
Por que dados abertos?, 7
Há muitos grupos que podem se beneficiar de dados abertos do governo, incluindo o próprio governo. Dados abertos têm potencial para gerar valor em áreas como transparência, empreendedorismo, pes
Apresentação Dados Abertos: cidadania ou oportunidades para empresas?Caroline Burle
Apresentação sobre dados abertos e oportunidades para empresas, realizada no I Congresso da Indústria Brasileira de Software e Serviços de TI, em outubro de 2012.
Potencializando o uso de Open Data com a aplicação de ferramentas Big DataVivaldo Jose Breternitz
O documento discute o potencial do uso de ferramentas de Big Data para expandir o uso de dados abertos. Apresenta os conceitos-chave de Open Data e iniciativas governamentais para disponibilizar grandes conjuntos de dados públicos. Também descreve princípios para a abertura transparente de dados governamentais e como o uso combinado de dados abertos e ferramentas de Big Data pode promover inovação.
O documento descreve as atividades de um Grupo de Trabalho sobre Dados Abertos no Brasil. O grupo discute a promoção e implementação de dados abertos no governo brasileiro de acordo com a Lei de Acesso à Informação, com foco em capacitação, projetos pilotos e engajamento da sociedade civil. O histórico do grupo inclui oficinas, definição de prioridades e planejamento estratégico para viabilizar a abertura e reuso de dados governamentais.
O documento resume os principais pontos da política de dados abertos do governo brasileiro, incluindo: 1) a definição de dados abertos; 2) as três leis de dados abertos; 3) decretos e leis que regem a política de dados abertos; 4) como medir o impacto e promover o uso de dados abertos.
O documento discute a importância dos dados abertos para a transparência governamental, permitindo que cidadãos e empresas utilizem e agreguem valor aos dados do governo. Ele também explica como identificar dados abertos usando o framework das Cinco Estrelas e fornece exemplos de iniciativas brasileiras de publicação e uso de dados abertos.
O documento discute o papel das TICs para a democratização da informação pública e a importância da atuação proativa dos profissionais de informação. Também aborda a mudança necessária da administração clássica para a administração participativa nos processos de gestão da informação e desenvolvimento de projetos utilizando TICs.
2. Open Datasets
Open data (também chamado public
datasets) faz parte de uma tendência
em direção a um conceito mais
amplo sobre o que é propriedade
intelectual, uma tendência que
tem ganhado enorme popularidade
ao longo da última década.
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3. Open Datasets
Dados abertos são dados que foram
disponibilizadas ao público e que
podem ser utilizados, reutilizados,
analisados e compartilhados com os
outros.
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4. Open Datasets
O open data faz parte de um
movimento que inclui software open-
source, hardware livre, trabalho
criativo de conteúdo aberto, acesso
aberto a publicações científicas e a
ciência livre.
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5. Open Datasets
A característica que distingue
licenças de uso livre, são que elas
tenham Copyleft, ao invés de direitos
autorais.
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6. Open Datasets
Com Copyleft, a única restrição é
que a fonte do trabalho deve ser
identificada, por vezes, com a
ressalva de que trabalhos derivados
não podem ser protegidos por
direitos autorais com uma licença
mais restritiva do que o original.
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7. Open Datasets
As pessoas muitas vezes confundem
licenças de uso livre com licenças
Creative Commons.
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8. Open Datasets
Creative Commons é uma
organização sem fins lucrativos,
dedicada a incentivar e difundir
obras criativas.
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10. Open Datasets
Eles podem ser usados para validar
modelos de análise e calibrar
algoritmos de Machine Learning.
Trabalhando com dados reais, os
Cientistas de Dados podem construir
seus modelos e validar os
resultados, antes de liberar suas
aplicações para os usuários finais.
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11. Open Datasets
A Open Data Foundation reúne
empresas e pessoas interessadas
em trabalhar com dados abertos.
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13. Open Datasets
• Dados do Governo do Brasil: http://dados.gov.br/
• IPEA: http://www.ipeadata.gov.br
• Banco Central do Brasil: BCB
• Dados do Governo dos EUA: http://data.gov
• Dados sobre as cidades americanas: http://datasf.org
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14. Open Datasets
• Dados do Governo do Canadá (em inglês e francês):
http://open.canada.ca
• Dados do Governo do Reino Unido: https://data.gov.uk
• Dados da União Europeia: http://open-data.europa.eu/en/data
• Dados do Censo dos EUA (dados da população americana e mundial):
http://www.census.gov
• Dados da NASA: https://data.nasa.gov
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15. Open Datasets
• Dados do Banco Mundial: http://data.worldbank.org
• Dados sobre a saúde: http://www.healthdata.gov
• Dados públicos da Amazon:
http://aws.amazon.com/datasets
• Dados sobre diversos países (incluindo o Brasil):
http://knoema.com
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16. Open Datasets
• Dados sobre diversas áreas de negócio e finanças:
https://www.quandl.com
• Google Trends: https://www.google.com/trends
• Google Finance: https://www.google.com/finance
• Gapminder: http://www.gapminder.org/data
• Dados sobre milhões de músicas:
https://aws.amazon.com/datasets/million-song-dataset
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17. Open Datasets
• Dados sobre os mais diversos assuntos:
http://www.freebase.com
• DBpedia: http://wiki.dbpedia.org/
• Open Data Monitor: http://opendatamonitor.eu
• Open Data Network: http://www.opendatanetwork.com
• R Datasets: http://www.stats4stem.org/data-sets.html
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18. Open Datasets
• R Datasets packages: R Dataset packages
• Datasets: http://www.statsci.org/datasets.html
• Portal de Estatística: http://www.statista.com
• Data 360: http://www.data360.org
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19. Open Datasets
• Reconhecimento de Faces:
http://www.face-rec.org/databases
• Stanford Large Network Dataset Collection:
http://snap.stanford.edu/data
• Datahub: http://datahub.io/dataset
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