El uso moderno del término "big data" tiende a referirse al análisis del comportamiento del usuario, extrayendo valor de los datos almacenados, y formulando predicciones a través de los patrones observados. La disciplina dedicada a los datos masivos se enmarca en el sector de las tecnologías de la información y la comunicación. Esta disciplina se ocupa de todas las actividades relacionadas con los sistemas que manipulan grandes conjuntos de datos.
Las dificultades más habituales vinculadas a la gestión de estos grandes volúmenes de datos se centran en la recolección y el almacenamiento de los mismos,6 en las búsquedas, las comparticiones, y los análisis,7 y en las visualizaciones y representaciones. La tendencia a manipular enormes volúmenes de datos se debe en muchos casos a la necesidad de incluir dicha información para la creación de informes estadísticos y modelos predictivos utilizados en diversas materias, como los análisis sobre negocios, sobre publicidad, sobre enfermedades infecciosas, sobre el espionaje y el seguimiento a la población, o sobre la lucha contra el crimen organizado.8
7. R Fundamentos
• Execução de Scripts R no Azure ML
• Módulos de Manipulação
• Tratamento de Metadados
• Tratamento de Dados Duplicados e Missing
• Transformação e Padronização
• Erros e Outliers
• SQL no Azure ML
• Utilização de Joins para Combinar Datasets
• Pacotes dplyr e tidyr
• Criação de Gráficos com ggplot2 no Azure ML
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8. R Fundamentos
Criar Notebooks em R usando o Jupyter Notebook
Regressão Logística
Classificação com Naïve Bayes
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9. R Fundamentos
Este capítulo é sequencial.
Recomendo assistir as aulas na sequência em que
os vídeos são apresentados.
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