O documento discute conceitos e ferramentas de big data como processamento por lotes versus processamento em tempo real, arquiteturas lambda e kappa, Apache Kafka, Elasticsearch e PySpark. Inclui exemplos de análise de dados em tempo real.
Este documento discute processamento e análise de dados em tempo real usando Python, Kafka e ElasticSearch. Ele explica conceitos como processamento por lote e streaming, data lake, Apache Kafka e ElasticSearch. O documento também apresenta casos de uso e um ambiente com Docker para demonstrar como integrar essas ferramentas em uma arquitetura de big data.
Este documento apresenta como construir um data lake para análise de dados. Primeiro, discute conceitos de big data e inteligência artificial. Em seguida, descreve as principais ferramentas para armazenamento e análise de dados em um data lake, incluindo Apache NiFi, ElasticSearch, Kibana, Amazon S3 e Docker. Por fim, fornece detalhes sobre um projeto prático de coleta e análise de dados financeiros usando essas ferramentas.
O documento apresenta uma trilha sobre Big Data e NoSQL, abordando tópicos como streaming de dados em data lake com Debezium, Delta Lake e EMR, incluindo arquiteturas, ferramentas e casos reais.
O documento discute como a Internet das Coisas (IoT) e a Tecnologia Assistiva (TA) podem ser combinadas para melhorar a vida das pessoas de forma acessível. Ele apresenta várias soluções de monitoramento de saúde e controle de medicamentos usando dispositivos embarcados, nuvem e aplicativos móveis e discute como os dados gerados podem ser usados com aprendizado de máquina para identificar comportamentos e prever riscos à saúde.
1) O documento apresenta um resumo sobre Big Data, Data Driven, Cloud Computing e AWS. 2) Inclui definições sobre Data Lake, perfis na área de dados, computação on-demand e serverless. 3) Discutiu sobre a AWS, seus serviços, custos e casos reais de projetos de análise de dados.
O documento discute vários tópicos relacionados a Big Data e Machine Learning, incluindo: 1) pontos atribuídos a diferentes tópicos; 2) definição de Data Lake; 3) batch e streaming de dados; 4) evolução do Big Data; 5) definição de Machine Learning.
O documento discute o tema de Big Data, abordando suas principais características, como volumes massivos e diversificados de dados, e as tecnologias e técnicas empregadas para analisá-los, como aprendizado de máquina e MapReduce. Também apresenta aplicações como recomendação e análise de tráfego e discute a relação com Business Intelligence, destacando oportunidades e desafios do mercado de trabalho nessa área.
Este documento discute processamento e análise de dados em tempo real usando Python, Kafka e ElasticSearch. Ele explica conceitos como processamento por lote e streaming, data lake, Apache Kafka e ElasticSearch. O documento também apresenta casos de uso e um ambiente com Docker para demonstrar como integrar essas ferramentas em uma arquitetura de big data.
Este documento apresenta como construir um data lake para análise de dados. Primeiro, discute conceitos de big data e inteligência artificial. Em seguida, descreve as principais ferramentas para armazenamento e análise de dados em um data lake, incluindo Apache NiFi, ElasticSearch, Kibana, Amazon S3 e Docker. Por fim, fornece detalhes sobre um projeto prático de coleta e análise de dados financeiros usando essas ferramentas.
O documento apresenta uma trilha sobre Big Data e NoSQL, abordando tópicos como streaming de dados em data lake com Debezium, Delta Lake e EMR, incluindo arquiteturas, ferramentas e casos reais.
O documento discute como a Internet das Coisas (IoT) e a Tecnologia Assistiva (TA) podem ser combinadas para melhorar a vida das pessoas de forma acessível. Ele apresenta várias soluções de monitoramento de saúde e controle de medicamentos usando dispositivos embarcados, nuvem e aplicativos móveis e discute como os dados gerados podem ser usados com aprendizado de máquina para identificar comportamentos e prever riscos à saúde.
1) O documento apresenta um resumo sobre Big Data, Data Driven, Cloud Computing e AWS. 2) Inclui definições sobre Data Lake, perfis na área de dados, computação on-demand e serverless. 3) Discutiu sobre a AWS, seus serviços, custos e casos reais de projetos de análise de dados.
O documento discute vários tópicos relacionados a Big Data e Machine Learning, incluindo: 1) pontos atribuídos a diferentes tópicos; 2) definição de Data Lake; 3) batch e streaming de dados; 4) evolução do Big Data; 5) definição de Machine Learning.
O documento discute o tema de Big Data, abordando suas principais características, como volumes massivos e diversificados de dados, e as tecnologias e técnicas empregadas para analisá-los, como aprendizado de máquina e MapReduce. Também apresenta aplicações como recomendação e análise de tráfego e discute a relação com Business Intelligence, destacando oportunidades e desafios do mercado de trabalho nessa área.
TDC2016POA | Trilha BigData - Orquestrando Hadoop, Cassandra e MongoDB com o ...tdc-globalcode
O documento discute como a Pentaho Big Data Analytics pode orquestrar Hadoop, Cassandra e MongoDB. Apresenta as principais características e usos de Hadoop, Cassandra, MongoDB e da plataforma Pentaho para integrar e analisar dados em ambientes de Big Data.
TDC2016POA | Trilha BigData - Google BigQuery: Estudo de Caso Globo.comtdc-globalcode
O documento discute o uso do Google BigQuery pela Globo.com para armazenar e analisar grandes volumes de dados gerados diariamente pelos usuários em sua plataforma. Ele explica como a Globo.com importa 3 bilhões de eventos por dia no BigQuery e gera relatórios para entendimento do comportamento dos usuários e métricas-chave de desempenho em tempo real. Também compara o BigQuery com outras opções e discute os custos e melhorias possíveis na abordagem atual.
O documento discute o uso da solução BigQuery do Google para analisar dados de vagas de emprego coletados por um rastreador da web. A solução BigQuery é mais econômica e escalável do que Hadoop, pois os dados são armazenados e processados na nuvem sem a necessidade de manutenção de hardware. No entanto, BigQuery tem limitações em relação a atualizações e exclusões de dados.
O documento discute como o portal Globo.com está revolucionando o uso de big data para personalizar a experiência do usuário. Ele recebe 3 bilhões de eventos diários de 50 milhões de usuários e usa algoritmos como collaborative filtering para fornecer recomendações personalizadas que aumentam o engajamento dos usuários. A cultura de dados da empresa usa ferramentas como Grafana e Jupyter para análise exploratória e descoberta de insights nos dados.
O documento discute o framework Spark para processamento de grandes dados. Spark é um framework open-source que facilita o processamento de grandes volumes de dados de forma distribuída através de recursos como DataFrames, SQL, machine learning e streaming. O documento também descreve como a Globo.com usa Spark para análises, recomendações e machine learning com volumes de dados de até 3.5 bilhões de eventos por dia.
Este documento descreve o uso da Splunk na empresa VTEX para gerenciar logs e métricas de mais de 1000 clientes. A VTEX começou usando a Splunk para armazenar 2GB de dados, e agora armazena 65GB para fornecer insights que melhoram a tomada de decisão. A Splunk permite monitorar o desempenho, identificar anormalidades e aumentar a conversão.
De Desenvolvedor para Engenheiro de dados;
Como fui de um dev web tradicional, usando uma stack para um mundo aonde vivo sem cache aonde o usuário é visto como único.
Como as tecnologias evoluíram e como essa background me ajuda no dia-a-dia
O documento discute o estudo de Big Data, apresentando os 5V (Volume, Variedade, Veracidade, Valor e Velocidade) e ferramentas como Hadoop, Spark e Airflow. O texto também fornece exemplos de como essas ferramentas podem ser usadas para análises em larga escala e processamento de grandes volumes de dados.
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 como a 99Taxis usa o Splunk para agregar logs de sistemas, permitindo buscas entre sistemas, monitoramento em tempo real de métricas chave e análises que melhoram a agilidade e tomada de decisões. Isso superou desafios de visibilidade e troubleshooting em um ambiente complexo com dezenas de sistemas e 100GB de logs diários.
O documento discute NoSQL e Cassandra, incluindo: (1) Big Data e computação em nuvem; (2) o teorema CAP e como Cassandra lida com consistência, disponibilidade e tolerância a partições; (3) a arquitetura de Cassandra e seu modelo de dados de colunas.
O documento discute o uso de big data e web semântica para fornecer recomendações personalizadas aos usuários com base em seus interesses revelados por sua navegação online. A Globo.com coleta 3 bilhões de eventos diários de 50 milhões de usuários únicos e usa essas informações, juntamente com ontologias e grafos semânticos, para fornecer conteúdo relevante e aumentar as taxas de conversão em 48%.
O documento discute como a VTEX usa o Splunk para coletar e analisar logs, métricas e dados de máquinas para monitoramento e fornecer insights de negócios aos clientes. Antes do Splunk, a VTEX enfrentava desafios para centralizar e analisar grandes volumes de dados gerados. O Splunk permitiu a criação de um ambiente centralizado para logs e o desenvolvimento de aplicativos para análises específicas.
Curta apresentação sobre a arquitetura de big data na globo.com.
Essa apresentação visa mostrar como Big Data auxiliou recomendação e analytics na empresa, bem como conseguimos construir uma plataforma (pipeline) para distribuir os dados pela empresa.
Essa apresentação será feita no TDC - Florianópolis.
O documento discute como o Business Intelligence (BI) pode maximizar lucros por meio da informação. Revisa literatura sobre como o BI apoiado por Big Data pode transformar dados em conhecimento, apesar de desafios iniciais de investimento e implementação. Também discute tendências do BI como ferramenta para toda a organização para compreender processos e cortar custos.
O documento discute o conceito de Big Data, definindo-o como dados caracterizados por grande volume, velocidade e variedade que requerem técnicas específicas para extrair valor. Explora as características do Big Data, tipos de dados, exemplos de fontes de Big Data e técnicas como data mining e machine learning para analisá-lo. Também apresenta tecnologias como NoSQL e Hadoop para armazenar e processar Big Data.
A apresentação tem como objetivo demonstrar uma arquitetura para solução Big Data utilizando componentes Open Source, a mesma foi apresentada no TDC 2014 em Porto Alegre.
O documento discute o conceito de Big Data, definindo-o como dados em massa de diferentes fontes e formatos. Apresenta os três Vs que caracterizam o Big Data - volume, velocidade e variedade - e discute como ferramentas como Hadoop e bancos NoSQL podem lidar com a análise e armazenamento desses dados em grande escala.
Splunk live! São Paulo 2014 - Edenred-TicketSplunk
O documento descreve como a Edenred, líder mundial em cartões e vouchers de serviços pré-pagos, implementou o Splunk para centralizar logs e melhorar a visibilidade e análise de segurança e desempenho de redes e sistemas. Antes do Splunk, a Edenred enfrentava desafios como demora na análise de incidentes, falta de histórico e métricas em tempo real. Ao implementar o Splunk, a empresa passou a centralizar logs de Active Directory, projetos PCI e firewalls, entre outros, para agilizar respostas e auditorias.
O documento discute várias tecnologias para processamento de big data, incluindo MapReduce, Hadoop, Apache Kafka, Apache Ignite, e Apache Spark. Ele fornece exemplos de código e exercícios para cada tecnologia e conclui discutindo outras opções como Apache Parquet e Apache Mesos.
Xen e CoreOS: solução para data mining com NodeJS e ElasticSearchBernardo Donadio
Este documento discute como usar Xen e CoreOS para implementar uma solução de data mining com NodeJS e ElasticSearch de forma escalável e segura. Ele apresenta dois estudos de caso reais de aplicações intensivas de dados e discute os desafios de levantamento de requisitos e escalabilidade, propondo estratégias como uso de cloud privada, Docker, bancos de dados multi-níveis e cache para atender requisitos de alto desempenho e disponibilidade.
TDC2016POA | Trilha BigData - Orquestrando Hadoop, Cassandra e MongoDB com o ...tdc-globalcode
O documento discute como a Pentaho Big Data Analytics pode orquestrar Hadoop, Cassandra e MongoDB. Apresenta as principais características e usos de Hadoop, Cassandra, MongoDB e da plataforma Pentaho para integrar e analisar dados em ambientes de Big Data.
TDC2016POA | Trilha BigData - Google BigQuery: Estudo de Caso Globo.comtdc-globalcode
O documento discute o uso do Google BigQuery pela Globo.com para armazenar e analisar grandes volumes de dados gerados diariamente pelos usuários em sua plataforma. Ele explica como a Globo.com importa 3 bilhões de eventos por dia no BigQuery e gera relatórios para entendimento do comportamento dos usuários e métricas-chave de desempenho em tempo real. Também compara o BigQuery com outras opções e discute os custos e melhorias possíveis na abordagem atual.
O documento discute o uso da solução BigQuery do Google para analisar dados de vagas de emprego coletados por um rastreador da web. A solução BigQuery é mais econômica e escalável do que Hadoop, pois os dados são armazenados e processados na nuvem sem a necessidade de manutenção de hardware. No entanto, BigQuery tem limitações em relação a atualizações e exclusões de dados.
O documento discute como o portal Globo.com está revolucionando o uso de big data para personalizar a experiência do usuário. Ele recebe 3 bilhões de eventos diários de 50 milhões de usuários e usa algoritmos como collaborative filtering para fornecer recomendações personalizadas que aumentam o engajamento dos usuários. A cultura de dados da empresa usa ferramentas como Grafana e Jupyter para análise exploratória e descoberta de insights nos dados.
O documento discute o framework Spark para processamento de grandes dados. Spark é um framework open-source que facilita o processamento de grandes volumes de dados de forma distribuída através de recursos como DataFrames, SQL, machine learning e streaming. O documento também descreve como a Globo.com usa Spark para análises, recomendações e machine learning com volumes de dados de até 3.5 bilhões de eventos por dia.
Este documento descreve o uso da Splunk na empresa VTEX para gerenciar logs e métricas de mais de 1000 clientes. A VTEX começou usando a Splunk para armazenar 2GB de dados, e agora armazena 65GB para fornecer insights que melhoram a tomada de decisão. A Splunk permite monitorar o desempenho, identificar anormalidades e aumentar a conversão.
De Desenvolvedor para Engenheiro de dados;
Como fui de um dev web tradicional, usando uma stack para um mundo aonde vivo sem cache aonde o usuário é visto como único.
Como as tecnologias evoluíram e como essa background me ajuda no dia-a-dia
O documento discute o estudo de Big Data, apresentando os 5V (Volume, Variedade, Veracidade, Valor e Velocidade) e ferramentas como Hadoop, Spark e Airflow. O texto também fornece exemplos de como essas ferramentas podem ser usadas para análises em larga escala e processamento de grandes volumes de dados.
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 como a 99Taxis usa o Splunk para agregar logs de sistemas, permitindo buscas entre sistemas, monitoramento em tempo real de métricas chave e análises que melhoram a agilidade e tomada de decisões. Isso superou desafios de visibilidade e troubleshooting em um ambiente complexo com dezenas de sistemas e 100GB de logs diários.
O documento discute NoSQL e Cassandra, incluindo: (1) Big Data e computação em nuvem; (2) o teorema CAP e como Cassandra lida com consistência, disponibilidade e tolerância a partições; (3) a arquitetura de Cassandra e seu modelo de dados de colunas.
O documento discute o uso de big data e web semântica para fornecer recomendações personalizadas aos usuários com base em seus interesses revelados por sua navegação online. A Globo.com coleta 3 bilhões de eventos diários de 50 milhões de usuários únicos e usa essas informações, juntamente com ontologias e grafos semânticos, para fornecer conteúdo relevante e aumentar as taxas de conversão em 48%.
O documento discute como a VTEX usa o Splunk para coletar e analisar logs, métricas e dados de máquinas para monitoramento e fornecer insights de negócios aos clientes. Antes do Splunk, a VTEX enfrentava desafios para centralizar e analisar grandes volumes de dados gerados. O Splunk permitiu a criação de um ambiente centralizado para logs e o desenvolvimento de aplicativos para análises específicas.
Curta apresentação sobre a arquitetura de big data na globo.com.
Essa apresentação visa mostrar como Big Data auxiliou recomendação e analytics na empresa, bem como conseguimos construir uma plataforma (pipeline) para distribuir os dados pela empresa.
Essa apresentação será feita no TDC - Florianópolis.
O documento discute como o Business Intelligence (BI) pode maximizar lucros por meio da informação. Revisa literatura sobre como o BI apoiado por Big Data pode transformar dados em conhecimento, apesar de desafios iniciais de investimento e implementação. Também discute tendências do BI como ferramenta para toda a organização para compreender processos e cortar custos.
O documento discute o conceito de Big Data, definindo-o como dados caracterizados por grande volume, velocidade e variedade que requerem técnicas específicas para extrair valor. Explora as características do Big Data, tipos de dados, exemplos de fontes de Big Data e técnicas como data mining e machine learning para analisá-lo. Também apresenta tecnologias como NoSQL e Hadoop para armazenar e processar Big Data.
A apresentação tem como objetivo demonstrar uma arquitetura para solução Big Data utilizando componentes Open Source, a mesma foi apresentada no TDC 2014 em Porto Alegre.
O documento discute o conceito de Big Data, definindo-o como dados em massa de diferentes fontes e formatos. Apresenta os três Vs que caracterizam o Big Data - volume, velocidade e variedade - e discute como ferramentas como Hadoop e bancos NoSQL podem lidar com a análise e armazenamento desses dados em grande escala.
Splunk live! São Paulo 2014 - Edenred-TicketSplunk
O documento descreve como a Edenred, líder mundial em cartões e vouchers de serviços pré-pagos, implementou o Splunk para centralizar logs e melhorar a visibilidade e análise de segurança e desempenho de redes e sistemas. Antes do Splunk, a Edenred enfrentava desafios como demora na análise de incidentes, falta de histórico e métricas em tempo real. Ao implementar o Splunk, a empresa passou a centralizar logs de Active Directory, projetos PCI e firewalls, entre outros, para agilizar respostas e auditorias.
O documento discute várias tecnologias para processamento de big data, incluindo MapReduce, Hadoop, Apache Kafka, Apache Ignite, e Apache Spark. Ele fornece exemplos de código e exercícios para cada tecnologia e conclui discutindo outras opções como Apache Parquet e Apache Mesos.
Xen e CoreOS: solução para data mining com NodeJS e ElasticSearchBernardo Donadio
Este documento discute como usar Xen e CoreOS para implementar uma solução de data mining com NodeJS e ElasticSearch de forma escalável e segura. Ele apresenta dois estudos de caso reais de aplicações intensivas de dados e discute os desafios de levantamento de requisitos e escalabilidade, propondo estratégias como uso de cloud privada, Docker, bancos de dados multi-níveis e cache para atender requisitos de alto desempenho e disponibilidade.
O documento fornece uma introdução a vários bancos de dados NoSQL de código aberto, incluindo Cassandra, Redis, MongoDB e Neo4J. Resume os principais recursos e casos de uso recomendados para cada um.
Orquestrando HBase, Cassandra e MongoDB com o Pentaho Big Data Analytics. Ambiente Livre
O documento resume como o Pentaho Big Data Analytics pode orquestrar bancos de dados NoSQL como HBase, Cassandra e MongoDB. Ele também discute como o Pentaho pode integrar e analisar dados armazenados nesses bancos de dados.
Este documento descreve um sistema de agregação de eventos que permite a disseminação, agregação e processamento escalável e fiável de eventos. O sistema utiliza AMQP para mensageria, Riak para armazenamento persistente e permite calcular estatísticas sobre séries temporais de eventos simples para gerar eventos complexos agregados.
O documento discute Big Data, casos e oportunidades. Ele apresenta conceitos como Big Data, Business Intelligence, cientista de dados e ferramentas como Hadoop, Spark e Kafka. Também apresenta exemplos de uso em empresas como Netflix, Facebook e casos de sucesso como House of Cards.
O documento discute os principais conceitos e tecnologias relacionadas a Big Data, incluindo a transformação de dados em informações, análise em nuvem, ecossistema e infraestrutura para Big Data. Casos de sucesso mostram como empresas usaram serviços AWS como EMR, Redshift e Data Pipeline para obter visibilidade, reduzir custos e acelerar processos analíticos.
Stream Processing - ThoughtWorks Architecture Group - 2017Otávio Carvalho
Uma versão mais curta da apresentação anterior (FISL / TDC) para o grupo de arquitetura da ThoughtWorks Brasil. Atualizada com exemplos mais recentes da utilização de Stream Processing (em produção) por grandes empresas como Uber e Spotify.
O documento discute as principais ferramentas e aplicações em Big Data, incluindo Apache Hadoop, Spark, Hive, Impala, Kafka e Solr. Ele explica como essas ferramentas podem ser usadas para armazenar e analisar grandes quantidades de dados de forma distribuída.
Transformando Grandes Volumes de Dados em Insight em Tempo Real usando Fast D...Ricardo Ferreira
1) O documento discute como transformar grandes volumes de dados em insights em tempo real usando técnicas de Fast Data e processamento de eventos complexos (CEP).
2) É apresentada uma demonstração de caso de uso monitorando redes sociais em tempo real para gerar KPIs inteligentes.
3) São explicados os principais tipos de processamento de dados em CEP, incluindo janelas de tempo, agregações e relacionamentos.
Python Brasil 2020 - Desmitificando pipeline de dados com Python: o que apren...Affinitas GmbH
O documento discute a arquitetura de pipelines de dados, comparando as arquiteturas Lambda e Kappa. Apresenta qualidades essenciais de um bom pipeline de dados, como segurança, automação, monitoramento e testabilidade. Destaca também onde a linguagem Python é útil, incluindo ferramentas como PySpark, Pandas, Airflow e bibliotecas para testes e validação.
[Data Lake + Arquitetura Lambda] na práticaFelipe Santos
Armazenar, catalogar e processar grandes quantidades de dados exigem novas ferramentas e novos processos. Nesta apresentação, mostraremos o conceito (e a prática) de como realizar estas ações de maneira moderna, modular e escalável, utilizando um Data Lake e a Arquitetura Lambda.
O documento discute uma solução para processar dados em tempo real e por lotes para atender clientes em múltiplos canais. A pesquisa propõe o Apache Storm para ingestão e análise de dados em streaming de redes sociais e outros dados por lotes. A arquitetura Hortonworks suporta essa solução híbrida de processamento em tempo real e por lotes.
O documento discute como o Great Expectations e o Spark podem ser usados juntos para escalar a qualidade de dados no Modern Data Stack. Ele explica o que é o Great Expectations, como ele pode definir expectativas e testar dados, e apresenta um exemplo de arquitetura onde os testes do Great Expectations são executados no Spark para validar dados armazenados em um Data Lake.
O documento apresenta uma introdução ao Node.js, Javascript assíncrono e em tempo real. Discute o que é Node.js, sua arquitetura e casos de uso, além de exemplos de empresas que usam Node.js como o PayPal.
O documento discute a importância da qualidade de dados no Modern Data Stack e apresenta o Great Expectations como uma ferramenta para validar dados armazenados em data lakes. O documento também mostra como configurar o Great Expectations para executar testes de qualidade em dados armazenados no S3 da AWS usando Spark, gerar documentação dos resultados e integrá-lo com soluções como EMR e Glue.
Nesta sessão, nos concentraremos na arquitetura de dados de uma aplicação, o que permite que diferentes pessoas com distintas funções em uma organização acesses pontos de dados relevantes e produzam insights valiosos. Explicaremos os conceitos chave e os componentes de uma arquitetura de data lake, assim como de que forma devemos construir fluxos de processamento de dados de camadas de velocidade e de lote.
O documento discute os desafios de trabalhar com grandes volumes de dados e apresenta ferramentas de Big Data como HDFS, Kafka e Spark para armazenar, processar e analisar dados. O autor também apresenta algumas arquiteturas como Lambda e Kappa e encerra convidando o público para conferir seus cursos e vagas de emprego na empresa Globo.
Semelhante a Processamento e Análise de Dados em Tempo Real com Kafka, ElasticSearch e PySpark (20)
A palestra é um recap do evento re:Invent da AWS, que acontece anualmente para anunciar as maiores novidades da empresa.
Esse reCap foi focado em Data Engineer e Analytics
Evento que aconteceu na Infomach no dia 16/03/2023
Link do Meetuo: https://www.meetup.com/pt-BR/aws-go/events/291480759/
Palestra realizada na edição da Join Community 2022.
Modern Data Stack é: Um conjunto flexível de tecnologias que ajudam as empresas a armazenar, gerenciar e aprender com seus dados de forma rápida e eficiente
O documento apresenta uma palestra sobre Big Data e Machine Learning, abordando casos práticos e as possíveis futuras tendências da área de dados. O palestrante discute perfis comuns na área de dados, arquiteturas modernas de dados e a importância da governança de dados. Apresenta também três casos práticos e prevê tendências como ferramentas sem código, aplicações end-to-end com IA e data platforms.
Palestra realizada na edição presencial da Campus Party Goiás 2 em 2022.
Modern Data Stack é: Um conjunto flexível de tecnologias que ajudam as empresas a armazenar, gerenciar e aprender com seus dados de forma rápida e eficiente
O documento discute Big Data e Machine Learning, apresentando casos práticos e tendências futuras na área de dados. O palestrante apresenta perfis comuns na área como engenheiro de dados, cientista de dados e arquiteto de dados, e discute arquiteturas modernas de dados em nuvem. Exemplos de casos práticos incluem análise de desempenho escolar, predição da qualidade de tubos de petróleo e predição de diabetes.
1) O documento discute conceitos e tecnologias relacionadas a assistentes virtuais inteligentes, incluindo exemplos como a Siri. 2) É apresentada a arquitetura por trás desses sistemas, com tecnologias como reconhecimento de voz, processamento de linguagem natural e protocolo MQTT. 3) Instruções e bibliotecas Python são fornecidas para desenvolvimento prático de um assistente virtual.
Este documento apresenta um protótipo de monitoramento remoto da saúde do idoso utilizando a Internet das Coisas. O sistema coleta dados de sensores como batimentos cardíacos e temperatura e os envia para nuvem para análise de riscos à saúde do idoso, como frequência cardíaca anormal ou febre. O documento descreve a implementação do hardware e software do sistema e apresenta resultados dos testes realizados.
O documento fornece dicas para desenvolvimento em PHP evitando más práticas. Ele recomenda: (1) usar a última versão do PHP e orientação a objetos; (2) ferramentas como IDEs, controle de versão e Composer; (3) padrões como MVC e frameworks como Laravel.
4. ○ Processamento e Análise de Dados;
○ Arquiteturas de Big Data;
○ Apache Kafka;
○ Elasticsearch;
○ PySpark;
○ Exemplo de Análise de Dados em
“Tempo Real”.
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