Big Data e IOT

O termo Big Data já foi abordado aqui no blog diversas vezes em vários assuntos, porém dessa vez vamos falar sobre Big Data e IOT(Internet das coisas), mas antes de qualquer coisa, o que seria esse "IOT"?

O que é IOT? 

A IOT pode ser descrita como a comunicação de máquina com máquina via internet. Ou, em outras palavras, a "internet das coisas" é basicamente como os objetos físicos estão conectados e se comunicando entre si e com as pessoas.

Alguns exemplos de IOT:

1. Carros elétricos e autônomos
2. Pulseira nike
3. Sensores
4. Tablets
5. Smartphones

Mas a pergunta é "qual a relação com Big Data?"

   Simples, sabemos que Big Data se refere a gigantes quantidades de dados, agora imagina uma máquina (seja ela qual for) recebendo esses dados para aprimorar a sua função, ainda não ficou claro? então imagina um carro autônomo, um carro que pode dirigir pelas rodovias desviando dos obstáculos, agora imagina esse carro conectado a internet recebendo constantemente dados sobre todos os lugares que ele trafega, dados contendo informações como "lugares que possuem escolas, locais onde o tráfego de carros é maior, lugares com maiores riscos de assalto...", essas informações iriam ajudar o carro a chegar mais rapidamente ao seu destino, de forma segura e com menos chances de riscos para as pessoas.

OBS: Se ficou alguma dúvida, não deixe de comentar no nosso fórum: <https://seminarioscomp.blogspot.com/2019/07/forum-de-duvidas-sobre-big-data.html>

Fontes:

Qual a relação de Big Data e IOT? : https://blogbrasil.westcon.com/qual-a-relacao-entre-big-data-e-iot

O que é IOT?: https://news.sap.com/brazil/2016/05/o-que-e-iot-a-internet-das-coisas/

11 Exemplos que internet das coisas é capaz de mudar o mundo: https://www.ngi.com.br/novidades/11-exemplos-provam-que-internet-das-coisas-e-capaz-de-mudar-o-mundo/

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Fórum de dúvidas sobre Big Data

 

 Aqui no blog foi abordado diversos assuntos no que se refere a Big Data, por isso, essa postagem será especialmente dedicada a dúvidas e ideias sobre a mesma. Se tem algo que você deseja saber sobre "big data" e nossa equipe ainda não tenha postado aqui, dê a sua sugestão nos comentários e quem sabe futuramente será o assunto de uma postagem!

Temas já abordados aqui no blog sobre big data:

- Onde os dados são armazenados? -  Concluído

- Técnicas de inteligência artificial aplicada por cientistas de dados. - Concluído

- (Profissão) Cientista de dados. - Concluído

- Compartilhamento de dados. - Concluído

- Big data: armazenamento de dados na nuvem. - Concluído

- mais a fundo na big data (Visualização de dados). - Concluído

- Para que analisamos dados? - Concluído

- Afinal, o que é big data? - Concluído

- Big Data e IOT - Concluído
- O poder dos dados - Concluído

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Onde os dados são armazenados?

   Já vimos anteriormente que Big Data se refere a um gigante volume de dados gerados (que são estruturados ou não) por segundo, que sobrecarregam todo tipo de empresa diariamente. Mas a questão abordada aqui é: para onde vão esses dados?

DATA WAREHOUSE

    Data warehouse é um sistema utilizado com o objetivo armazenar uma coleção de dados corporativos para serem analisados e estudados e é  considerado um componente central da inteligência de negócios. Em outras palavras, Data warehouse é um banco de dados digitais que armazena informações pré-selecionadas que variam de acordo com tempo.

PARA QUE SERVE? 

    Um Data warehouse é projetado para suportar decisões de negócios, dando uma maior destreza as pesquisas, extrações, transformações e carregamento de informações. Sendo assim criando padrões para melhorar a análise de dados e auxiliando na tomada de decisões.

VANTAGENS DE UM DW

1. Simplicidade
2. Facilidade de uso
3. Infra-estrutura computacional     
4. Ajuda a tomar decisões
5. Anomalias são facilmente detectadas

DESVANTAGENS DE UM DW

1. Complexidade de desenvolvimento  
2. Alto custo de desenvolvimento
3. Não possuem soluções adequadas para dados não estruturados

Fontes:

Data warehouse(DW): 

https://www.techopedia.com/definition/1184/data-warehouse-dw

Data warehouse:

https://www.coladaweb.com/informatica/data-warehouse

Significado de data warehouse:

https://www.significados.com.br/data-warehouse/

Data warehouse: Tudo o que você precisa saber!

https://www.cetax.com.br/data-warehouse/

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Técnicas de inteligência artificial aplicada por cientistas de dados

    Como já mencionado anteriormente, os Cientistas de Dados são uma nova geração de especialistas analíticos que utilizam suas competências para desbravar o mundo dos dados. Mas eles não agem sozinhos, eles contam com um arsenal de técnicas de inteligência artificial que os auxilia na sua tarefa. Falaremos brevemente sobre algumas delas:

MACHINE LEARNING: A inteligência artificial possui diversas subáreas, entre uma delas "machine learning". O aprendizado de máquina é uma técnica de I.A. bastante utilizada por cientistas de dado, consiste em desenvolver um algoritmo que irá constantemente aprender e se aperfeiçoar em uma determinada tarefa que o seu programador escolher. A aprendizagem é feita por 3 formas diferentes denominadas: 

1. Aprendizado Supervisionado ( o programador irá participar mais ativamente);
2. Aprendizado Não Supervisionado ( o programador participa parcialmente ou não participa);
3. Aprendizado Por Reforço ( o programador participa parcialmente).

DEEP LEARNING: Deep learning (Aprendizagem profunda) é uma subárea do aprendizado de máquina que consiste em criar um algoritmo baseado no funcionamento dos neurônios ( uma rede neural artificial), que irá aprender e se aperfeiçoar constantemente.

    O profissional que trabalha com dados irá utilizar essas técnicas de aprendizagem de máquina para o auxiliar em diversas atividades. Alguns exemplos: 

1. Mecanismos de Busca
2. Sistemas de recomendação
3. Detecção de Fraudes
4. Processamento de Linguagem Natural
5. Segurança de TI
6. Reconhecimento de Fala
7. Detecção de Anomalia
8. Logística

Fontes:

CIENTISTA DE DADOS - POR ONDE COMEÇAR EM 8 PASSOS:                                                    datascienceacademy.com.br/blog/17-casos-de-uso-de-machine-learning/

DEEPLEARNING: o que é e qual sua importância:                                                                                    www.sas.com/pt_br/insights/analytics/deep-learning.html

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