Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina, é uma área da computação que tem recebido tanta atenção recentemente que seus profissionais já estão até posando para comerciais de perfume.
Neste artigo, falaremos sobre esse assunto de maneira intuitiva, simplificando a complexidade por trás do tema, e daremos um panorama de como e em quais situações, técnicas de machine learning podem ser utilizadas.
O artigo Data Visualization: por que transformar Big Data em gráficos? discorreu sobre a importância das visualizações de dados na identificação de padrões e tendências. Além disso, o artigo enfatizou que cerca de 70% dos receptores sensoriais humanos estão ligados à visão. Consequentemente, seres humanos adquirem mais informações via visão do que por meio de todos os outros sentidos combinados.
Raquel Aoki, cientista de dados da Hekima, escolheu como tema para seu mestrado um desafio interessante: quantificar, por meio de um coeficiente que mede a distância entre o resultado final observado em ligas esportivas e o idealizado em competições equilibradas, a presença relativa de sorte e habilidade nos campeonatos.
Se dados são o novo petróleo da humanidade, como dizem as máximas sobre Big Data, nada mais justo que irmos em busca de novas “fontes de perfuração” (ou seja, novas bases de dados).
Este artigo aborda a ferramenta Apache Sqoop, que desde 2012 é um dos projetos top-level da Apache Software Foundation. O Apache Sqoop – abreviação de “SQL para Hadoop” – tem como objetivo executar a transferência eficiente e bidirecional de dados entre o Hadoop e diversos serviços de armazenamento externo de dados estruturados.
Você já trabalha ou quer trabalhar com Big Data? Eis aqui um assunto que pode diferenciar sua prática no campo dos grandes dados: CRISP-DM.
Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) é uma metodologia especificamente desenhada para processos de mineração de dados. Sua aplicação vem se tornando cada vez mais recorrente em projetos de Big Data.
Neste artigo, você entenderá como esse método funciona e como ele pode ser importante em seu trabalho.
