O documento discute métodos para importar, manipular e representar dados online utilizando R. Ele apresenta como importar dados do Banco Mundial para o MySQL e como utilizar bibliotecas como quantmod, Quandl e WDI para coletar e analisar dados financeiros e macroeconômicos.
Apresentação do Engenheiro de software, Fábio Caldas, da VTEX na Splunk Live! São Paulo sobre o amadurecimento do uso do Splunk no case da empresa que migrou de um simples monitoramento de logs para um monitoramento efetivo de seu negócio.
Visão sobre o encontro dos dois conceitos emergentes (Big Data e Governança de Dados) analisada à luz dos modelos DAMA/DMBOK(Data Management Association) e DMM(Data Management Maturity Model do CMMI Institute). Por aspectos de direitos, foram refeitos diagramas do modelo DMBOK.
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.
Alex Manoel Coelho1, Cristhian Heck2
1Aluno 7ª fase do Curso de Ciência da Computação do Instituto Federal Catarinense - Campus Rio do Sul
2Professor de Ensino Superior do Instituto Federal Catarinense - Campus Rio do Sul
O Cassandra é um banco de dados NOSQL orientado à família de coluna que nasceu para resolver problemas com aplicações que precisam operar com gigantescas cargas de dados além de poder escalar com grande facilidade. Ele nasceu no facebook e hoje vem sendo usado intensamente por empresas dos mais variados portes, tais como Netflix, Twitter, Instagram, HP, IBM, dentre muitas outras. Um fator importante que vale ser citado é a sua adoção crescente inclusive em mercados mais conversadores tais como, instituições financeiras e agências governamentais como a NASA.
Assuntos abordados
- Conceito Data Science
- Conceito BigData
- NOSQL
- Histórico
- Tipos de Bancos
- Comparação com o Modelo relacional
- Cassandra
- Arquitetura Cassandra
- Configurações Básica do Cassandra
- Configuração de multi-nodes no Cassandra
- Conhecendo o DevOpsCenter
- Instalando os Agentes
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).
Alex Manoel Coelho1, Wesley Bezerra2
1Aluno 7ª fase do Curso de Ciência da Computação do Instituto Federal Catarinense - Campus Rio do Sul
2Professor de Ensino Superior do Instituto Federal Catarinense - Campus Rio do Sul
Essa palestra foi apresentada no TDC Recife 2019, na trilha de JavaScript.
"Hoje, quem trabalha com JS já está acostumado a ter seu código transformado. Pré-processadores, transpiladores, formatters, linters, bundlers, agora são todos parte do nosso dia-a-dia. Mas como essas ferramentas funcionam? E o que acontece se você tiver um caso de uso especial, que não já exista pronto por aí? Nesta talk falarei sobre Abstract Syntax Trees (ASTs), a base de todas essas transformações. Explicarei o que são e como usá-las para construir suas próprias ferramentas."
Apresentação do Engenheiro de software, Fábio Caldas, da VTEX na Splunk Live! São Paulo sobre o amadurecimento do uso do Splunk no case da empresa que migrou de um simples monitoramento de logs para um monitoramento efetivo de seu negócio.
Visão sobre o encontro dos dois conceitos emergentes (Big Data e Governança de Dados) analisada à luz dos modelos DAMA/DMBOK(Data Management Association) e DMM(Data Management Maturity Model do CMMI Institute). Por aspectos de direitos, foram refeitos diagramas do modelo DMBOK.
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.
Alex Manoel Coelho1, Cristhian Heck2
1Aluno 7ª fase do Curso de Ciência da Computação do Instituto Federal Catarinense - Campus Rio do Sul
2Professor de Ensino Superior do Instituto Federal Catarinense - Campus Rio do Sul
O Cassandra é um banco de dados NOSQL orientado à família de coluna que nasceu para resolver problemas com aplicações que precisam operar com gigantescas cargas de dados além de poder escalar com grande facilidade. Ele nasceu no facebook e hoje vem sendo usado intensamente por empresas dos mais variados portes, tais como Netflix, Twitter, Instagram, HP, IBM, dentre muitas outras. Um fator importante que vale ser citado é a sua adoção crescente inclusive em mercados mais conversadores tais como, instituições financeiras e agências governamentais como a NASA.
Assuntos abordados
- Conceito Data Science
- Conceito BigData
- NOSQL
- Histórico
- Tipos de Bancos
- Comparação com o Modelo relacional
- Cassandra
- Arquitetura Cassandra
- Configurações Básica do Cassandra
- Configuração de multi-nodes no Cassandra
- Conhecendo o DevOpsCenter
- Instalando os Agentes
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).
Alex Manoel Coelho1, Wesley Bezerra2
1Aluno 7ª fase do Curso de Ciência da Computação do Instituto Federal Catarinense - Campus Rio do Sul
2Professor de Ensino Superior do Instituto Federal Catarinense - Campus Rio do Sul
Essa palestra foi apresentada no TDC Recife 2019, na trilha de JavaScript.
"Hoje, quem trabalha com JS já está acostumado a ter seu código transformado. Pré-processadores, transpiladores, formatters, linters, bundlers, agora são todos parte do nosso dia-a-dia. Mas como essas ferramentas funcionam? E o que acontece se você tiver um caso de uso especial, que não já exista pronto por aí? Nesta talk falarei sobre Abstract Syntax Trees (ASTs), a base de todas essas transformações. Explicarei o que são e como usá-las para construir suas próprias ferramentas."
AE02 - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL COMUNICAÇÃO ASSERTIVA E INTERPESSOA...Consultoria Acadêmica
A interação face a face acontece em um contexto de copresença: os participantes estão imediatamente
presentes e partilham um mesmo espaço e tempo. As interações face a face têm um caráter dialógico, no
sentido de que implicam ida e volta no fluxo de informação e comunicação. Além disso, os participantes
podem empregar uma multiplicidade de deixas simbólicas para transmitir mensagens, como sorrisos,
franzimento de sobrancelhas e mudanças na entonação da voz. Esse tipo de interação permite que os
participantes comparem a mensagem que foi passada com as várias deixas simbólicas para melhorar a
compreensão da mensagem.
Fonte: Krieser, Deise Stolf. Estudo Contemporâneo e Transversal - Comunicação Assertiva e Interpessoal.
Indaial, SC: Arqué, 2023.
Considerando as características da interação face a face descritas no texto, analise as seguintes afirmações:
I. A interação face a face ocorre em um contexto de copresença, no qual os participantes compartilham o
mesmo espaço e tempo, o que facilita a comunicação direta e imediata.
II. As interações face a face são predominantemente unidirecionais, com uma única pessoa transmitindo
informações e a outra apenas recebendo, sem um fluxo de comunicação bidirecional.
III. Durante as interações face a face, os participantes podem utilizar uma variedade de sinais simbólicos,
como expressões faciais e mudanças na entonação da voz, para transmitir mensagens e melhorar a
compreensão mútua.
É correto o que se afirma em:
ALTERNATIVAS
I, apenas.
III, apenas.
I e III, apenas.
II e III, apenas.
I, II e III.
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Compatível com vários motores
Experiência da EDP na monitorização de vibrações de grupos hídricosCarlosAroeira1
Apresentaçao sobre a experiencia da EDP na
monitorização de grupos geradores hídricos apresentada pelo Eng. Ludovico Morais durante a Reunião do Vibration Institute realizada em Lisboa no dia 24 de maio de 2024
2. Importando dados online para o MySQL.
® Importando e manipulando dados de bancos
online com o R.
® Representação destes dados com ggplot2.
“Havia 5 exabyte de informação criada desde as
figuras rupestres até 2003, em 2011 este volume
de informação era criado a cada dois dias.”
Eric Schmidt, Executivo da Google.
4. Importando dados online com R
OBSERVAÇÕES:
1) O argumento SKIP, em
read.csv(), pula o número
de linhas definido
2) A função sub() realiza
uma substituição de
termos. Troca o primeiro
pelo segundo, num
referido arquivo.
3) A função names()
seleciona a linha com os
nomes das colunas de um
data.frame. Isto é muito
útil.
6. Manipulando os dados com R
Como tratar os dados?
10H: Troque a agua e
coloque mais comida.
14H: Leve-os pra passear.
16H: Dê banho nos bichinhos
20H: Prepare-os pra dormir.
16. Manipulando e representando dados online com R
1) Clique em CSV para baixar.
2) Espere o download terminar.
3) Apague o menor arquivo e
salve os outros dois numa
pasta adequada.
4) Renomeie estes arquivos.
1
2
3
4
17. Salvando os dados online no MySQL com R
Primeiramente baixe os dados.
World Bank:
https://data.worldbank.org/country/brazil
Depois descompacte-os numa
pasta adequada.
Abra o MySQL WB e crie um
banco, pra armazenar estes
dados.
Por fim, execute este código.
55. Importando dados
online para o MySQL.
Utilizando a biblioteca WDI, compare
um índice macroeconômico do Brasil
com: México, Canadá, Estados Unidos e
Argentina.
Na próxima aula vamos abordar os
métodos de Web Scraping, pra coletar
dados que não estão adequados.