Data Science, Machine Learning and Big Data
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Data Science, Machine Learning and Big Data Data Science, Machine Learning and Big Data Presentation Transcript

  • Data Science, Machine Learning and Big Data Fabrício J. Barth
  • Entrada: 13 milhões de registros históricos sobre crimes em LA. Saída: determinar quando um crime irá acontecer.
  • Entrada: rede de sensores que cobre todo o mundo Saída: determinar quando um terremoto irá acontecer
  • Entrada: milhões de itens e milhões de usuários Saída: recomendar itens com acurácia alta para os usuários (clientes)
  • Criar rôbos que compram e vendem ações
  • O que estes projetos têm em comun? ✤ ✤ Manipulam grandes volumes de informação Outros exemplos de grandes volumes de informação: ✤ A380: Heathrow - JFK: 640 TBs de log ✤ Twitter: 12+ TBs of tweet every day ✤ Facebook: 25+ TBs of log data every day
  • O que estes projetos têm em comun? ✤ A origem dos dados é muito variada.
  • O que estes projetos têm em comun?
  • Queremos modelos preditivos
  • Big Data refers to: ✤ All data that comes at high Volume ✤ All data that comes at high Velocity ✤ All data that comes from a Variety of Sources (structured + unstructured data) ✤ Future
  • Fluxo de transformação dos dados ✤ Coleta e pré-processamento dos dados ✤ Aplicação do modelo ✤ Apresentação dos resultados
  • Como o modelo é desenvolvido?
  • Habilidades de um cientísta de dados