Negócios Digitais na Era do Big Data, Ciência de Dados, Business Intelligence e Analytics
Segundo a Forbes, cerca de 2.5 quintilhões de bytes de dados (estruturados e não estruturados) são gerados todos os dias, em 2020 haverá mais de 200 bilhões de dispositivos inteligentes conectados, interagindo entre si e conosco, coletando todos os tipos de dados. Isso explica o aumento constante do volume de dados produzidos, gerando o que é conhecido como Big data. Saberemos que, no entanto, a importância do Big data não está relacionada à quantidade de dados, mas o que se pode fazer com eles. Veremos que empresas baseadas em negócios digitais podem utilizá-los e analisá-los para encontrar formas de reduzir custos, economizar tempo, desenvolver novos produtos e, principalmente, tomar decisões mais inteligentes. Ao longo do curso, outros conceitos importantes como Business intelligence (BI), Data science e Analytics serão introduzidos. Veremos que o diferencial entre Big data e qualquer outra grande quantidade de dados armazenados em bancos de dados é sua heterogeneidade, uma vez que vêm de diferentes fontes e possuem diferentes formatos. Enquanto o BI ajuda a interpretar dados históricos, a Ciência de dados (Data science) pode analisar esses dados históricos em busca de tendências ou padrões para fazer previsões futuras. Tudo isso se relaciona com o Analytics: o BI gera relatórios ou realiza análises descritivas, enquanto a Ciência de dados trata da análise preditiva ou análise prescritiva. O Big data pode ser processado usando diferentes tecnologias, como Hadoop, MapReduce etc. Assim, o aluno também conhecerá algumas destas tecnologias, suas vantagens e desvantagens, e como as empresas podem empregá-las.
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Resumo
"Segundo a Forbes, cerca de 2.5 quintilhões de bytes de dados (estruturados e não estruturados) são gerados todos os dias, em 2020 haverá mais de 200 bilhões de dispositivos inteligentes conectados, interagindo entre si e conosco, coletando todos os tipos de dados. Isso explica o aumento constante do volume de dados produzidos, gerando o que é conhecido como Big data. Saberemos que, no entanto, a importância do Big data não está relacionada à quantidade de dados, mas o que se pode fazer com eles. Veremos que empresas baseadas em negócios digitais podem utilizá-los e analisá-los para encontrar formas de reduzir custos, economizar tempo, desenvolver novos produtos e, principalmente, tomar decisões mais inteligentes. Ao longo do curso, outros conceitos importantes como Business intelligence (BI), Data science e Analytics serão introduzidos. Veremos que o diferencial entre Big data e qualquer outra grande quantidade de dados armazenados em bancos de dados é sua heterogeneidade, uma vez que vêm de diferentes fontes e possuem diferentes formatos. Enquanto o BI ajuda a interpretar dados históricos, a Ciência de dados (Data science) pode analisar esses dados históricos em busca de tendências ou padrões para fazer previsões futuras. Tudo isso se relaciona com o Analytics: o BI gera relatórios ou realiza análises descritivas, enquanto a Ciência de dados trata da análise preditiva ou análise prescritiva. O Big data pode ser processado usando diferentes tecnologias, como Hadoop, MapReduce etc. Assim, o aluno também conhecerá algumas destas tecnologias, suas vantagens e desvantagens, e como as empresas podem empregá-las. "
Objetivos
- Discutir sobre a importância e os principais fundamentos do Big Data; - Entender como empresas baseadas em negócios digitais podem utilizar e analisar o Big data para encontrar formas de reduzir custos, economizar tempo, desenvolver novos produtos e, principalmente, tomar decisões mais inteligentes; - Identificar algumas tecnologias, suas vantagens e desvantagens, e como as empresas podem empregá-las.
Público-alvo
Estudantes de tecnologia e empreendedores interessados em saber sobre negócios digitais.
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