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      <title>Glossário Análise de Dados e Big Data by Giovanna Marchi</title>
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      <language>en-us</language>
      <pubDate>2022-03-25 23:01:55 UTC</pubDate>
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         <title>IOT</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
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         <description><![CDATA[<div>Consiste na ideia de que todos os equipamentos podem estar conectados à internet, facilitado a vida das pessoas no dia-a-dia.<br><br>Arquitetura genérica para IOT: M2M<br>1. Camada de Aplicação<br>Engloba elementos de ponta como: sensores, geolocalizadores, smartphones, formando uma entidade de aplicação. Esta implementa uma ou mais lógicas de serviços que permite uma solicitação e uma lógica de serviço.<br><br>2. Camada de Serviços Comuns&nbsp;<br>Solicitação de um conjunto de funções comuns utilizando uma arquitetura funcional. A camada de aplicação interage com a de serviços por meio e biblioteca de desenvolvimento.<br><br>3. Camada de serviços de rede&nbsp;<br>Projeto estrutural para redes e sistemas para executar um amplo conjunto de aplicações.<br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:34:38 UTC</pubDate>
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         <title>Big Data</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
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         <description><![CDATA[<div>Conjunto de técnicas capazes de se analisar grandes quantidades de dados para a geração de resultados importantes<br><br>No Marketing, o Big Data pode ser usado para a análise preditiva, que busca prever como um cliente vai reagir a determinadas táticas. É viável, por exemplo, amplificar sua mensagem e obter anúncios otimizados para gerar o máximo de conversão e de vendas ao estudar quais formas de comunicação ressoam melhor com o público.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:35:25 UTC</pubDate>
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         <title>Business intelligence</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
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         <description><![CDATA[<div>Termo abrangente que engloba processos e métodos de coleta, armazenamento e análise de dados das operações ou atividades para otimizar o desempenho dos negócios.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:35:58 UTC</pubDate>
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         <title>Hadoop</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
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         <description><![CDATA[<div>Hadoop é uma plataforma de software em Java de computação distribuída voltada para clusters e processamento de grandes volumes de dados, com atenção a tolerância a falhas.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:36:23 UTC</pubDate>
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         <title>SQL</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
         <link>https://padlet.com/marchigiovanna20/a1gyt37jj3ihl7ka/wish/2120282092</link>
         <description><![CDATA[<div>Linguagem de consulta estruturada, usada para analisar e executar tarefas em tabelas. Ela é utilizada a partir de SGBD (Sistema Gerenciador de Banco de Dados, exemplo: MySQL, DBeaver, Oracle SQL).&nbsp; &nbsp;<br><br>Linguagem que possibilita o comando ao banco de dados seguido de uma query, uma resposta.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:37:22 UTC</pubDate>
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         <title>Tipos de pesquisa</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
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         <description><![CDATA[<div>Dados quantitativos visam coletar fatos concretos:&nbsp;<br>números.<br><br>&nbsp;Dados quantitativos são estruturados e estatísticos. Eles formam a base para tirar conclusões gerais da sua pesquisa.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:39:21 UTC</pubDate>
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         <title>Análise de Dados </title>
         <author>marchigiovanna20</author>
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         <description><![CDATA[<div>É um trabalho de entendimento de um alto nível de dados desestruturados e que precisam ser compilados e destrinchados. Com isso, pode-se captar resultados sobre vendas, marketing, relacionamento com o cliente, além de outras possibilidades.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:39:52 UTC</pubDate>
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         <title>5 V&#39;s</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
         <link>https://padlet.com/marchigiovanna20/a1gyt37jj3ihl7ka/wish/2120284476</link>
         <description><![CDATA[<div>Volume: de informações influencia em dois pontos principais: armazenamento e análise.<br>Variedade: diferentes fontes e diferentes tipos de dados extraídos de distintos equipamentos ou aplicações, o que envolve, portanto, a geração e captura de dados.&nbsp; -&gt; é preciso entender as variedades existentes e como cada uma deve ser analisada e armazenada.&nbsp;<br>Velocidade: é o que podemos dizer que se trata da caraterísticas mais importante. Os dados são gerados de forma muito veloz. É preciso fazer a análise de dados também de modo veloz, a tempo hábil para servir para os objetivos que se pretende com a análise de dados.&nbsp;<br>Variabilidade: a ideia de variabilidade pode ser aplicada a dados diários, sazonais e relativos a eventos específicos, o que gera um grande volume de informações e traz desafios no gerenciamento.&nbsp;<br>Vínculo: é preciso conectar e correlacionar os elementos, criar hierarquias e ligações múltiplas para os dados, ou seja, criar vínculos entre eles.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:40:17 UTC</pubDate>
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         <title>Ciência de dados</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
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         <description><![CDATA[<div>A ciência de dados abrange a preparação de dados para análise, incluindo limpeza, agregação e manipulação de dados para realizar análises de dados avançadas.<br><br>A ciência de dados envolve diversas disciplinas. São elas: Estatística,Computação,Conhecimento do negócio, Matemática</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:41:40 UTC</pubDate>
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         <title>Linguagem de programação</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
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         <description><![CDATA[<div>Java: é uma linguagem de programação utilizada para diversos tipos de desenvolvimento, tipos: jogos, sites web; o Minecraft é um jogo criado em Java!&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;  Exemplo de código em Java:&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;public static void main (String[], args) {&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;System.out.println("Olá mundo"); }</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:42:23 UTC</pubDate>
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         <title>Banco de dados relacional</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
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         <description><![CDATA[<div>Bancos de dados relacionais são baseados no modelo relacional, uma maneira intuitiva e direta de representar dados em tabelas.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:43:38 UTC</pubDate>
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         <title>Data Lakes</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
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         <description><![CDATA[<div>Armazena todos os dados gerados pela e para uma empresa em estado bruto. Os data lakes são muito mais acessíveis, permitem o compartilhamento de informações entre muitos usuários sem a necessidade de intervenção da equipe de TI. Seus dados podem ser agrupados por temas, objetivos, e outros critérios.<br><br>Dados extraídos sem uma estrutura de catalogação pré-definida, quase como uma caixa de brinquedos. São disponibilizados a diversos setores, onde podem ser tagueados.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:44:48 UTC</pubDate>
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         <title>HTML</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
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         <description><![CDATA[<div>HTML (Linguagem de Marcação de HiperTexto) é o bloco de construção mais básico da web. Define o significado e a estrutura do conteúdo da web.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:45:12 UTC</pubDate>
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         <title>XML</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
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         <description><![CDATA[<div>É uma linguagem utilizada para guardar informações de forma estruturada e facilmente legível para pessoas e sistemas.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:45:46 UTC</pubDate>
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         <title>Data Warehouse</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
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         <description><![CDATA[<div>Possui um esquema já pré determinado, trabalha especificamente com dados estruturados.<br><br>Processamento analítico é executado em dado que foram contextualizados e transformados com o objetivo de gerar infos baseadas em análises.<br><br>São capazes de lidar com grande quantidades de dados e fontes.<br><br>Quando as organizações precisam de análises avançadas baseados em dados históricos esse sistema é indicado.&nbsp;</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:46:17 UTC</pubDate>
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         <title>Sistema Gerenciador</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
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         <description><![CDATA[<div>Utilizado para acessar, gerenciar e manipular as informações e integradas de um sistema de banco de dados.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:46:44 UTC</pubDate>
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         <title>Linguagem Cobol</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
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         <description><![CDATA[<div>Primeira linguagem de programação que, além de se preocupar com a lógica, se preocupava com o acesso aos dados.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:47:00 UTC</pubDate>
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         <title>Linguagem de exploração</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
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         <description><![CDATA[<div>É a chave para manipular os dados, como o nome diz, explorar os dados.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:47:21 UTC</pubDate>
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         <title>Dados estruturados</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
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         <description><![CDATA[<div>Dados armazenados em fontes de fácil compreensão (tabelas, excel, bancos de dados).<br>Os dados estruturados são organizados em linhas e colunas, geralmente são encontrados em banco de dados relacionais, são eficientes quanto à recuperação e processamento.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:47:39 UTC</pubDate>
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         <title>Dados semi estruturados</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
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         <description><![CDATA[<div>Dados irregulares, incompletos e que não necessariamente estão de acordo com um esquema (banco de dados). Não possuem estrutura prévia, não são registros pertencentes a uma tabela. (grande fonte de dados semi estruturados: a internet, dados disponíveis em documentos textuais.)</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:47:56 UTC</pubDate>
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         <title>Dados não estruturados</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
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         <description><![CDATA[<div>Não possuem estrutura definida, como arquivo de música, imagem, vídeos, imagens de satélite etc.<br>Geralmente são dados de difícil acesso e recuperação</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:48:17 UTC</pubDate>
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         <title>Dashboard</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
         <link>https://padlet.com/marchigiovanna20/a1gyt37jj3ihl7ka/wish/2120291149</link>
         <description><![CDATA[<div>Dashboard é uma ferramenta de gestão de dados, que auxilia na exibição de métricas, que indicam como um processo, campanha ou a saúde de um negócio está se desenvolvendo.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:48:35 UTC</pubDate>
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         <title>Estatística</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
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         <description><![CDATA[<div>É um conjunto de técnicas para:<br>- Planejar a coleta de dados oriundos de estudos ou experimentos<br>- Descrever, analisar e interpretar dados<br>- Avaliar evidências<br>- Extrair informações para subsidiar decisões<br><br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:49:09 UTC</pubDate>
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         <title>População</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
         <link>https://padlet.com/marchigiovanna20/a1gyt37jj3ihl7ka/wish/2120291733</link>
         <description><![CDATA[<div>População é qualquer conjunto, não necessariamente de pessoas, que constituem todo o universo de informações de que se necessita. Por exemplo, se em uma empresa o diretor gostaria de saber se os funcionários estão satisfeitos com os benefícios oferecidos, a população de estudo são todos os funcionários dessa empresa. Outro exemplo de população é o caso de um biólogo que necessita estudar uma espécie de formigas de uma determinada região. Assim a população corresponde a todas as formigas dessa espécie que vivem nessa região. Note que o conceito de população depende do objetivo do estudo.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:49:21 UTC</pubDate>
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         <title>Amostra</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
         <link>https://padlet.com/marchigiovanna20/a1gyt37jj3ihl7ka/wish/2120291917</link>
         <description><![CDATA[<div>Amostra corresponde a um grupo representativo da população. Por exemplo, uma rádio tem o interesse de saber como está sua audiência com os ouvintes no trânsito. Sabemos que não é possível perguntar a todos os motoristas que ouvem rádio qual é aquela que eles preferem. Então buscamos uma amostra dessa população, isto significa, perguntar somente a alguns motoristas qual rádio eles preferem escutar enquanto dirigem.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:49:36 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Tipos de Variáveis em uma tabela de dados brutos</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
         <link>https://padlet.com/marchigiovanna20/a1gyt37jj3ihl7ka/wish/2120292736</link>
         <description><![CDATA[<div>Variável qualitativa ou categóricas: é aquela que assume como possíveis valores, atributos ou qualidades<br><br>- Variável qualitativa nominal: assume como possíveis valores, atributos ou qualidades que não apresentam uma ordem natural de ocorrência.<br><br>- Variável qualitativa ordinal: Apresentam uma ordem natural de ocorrência<br><br>Variável quantitativa: assume como possíveis valores/números<br><br>- Quantitativa discreta: assume como possíveis números, em geral inteiros, formando um conjunto finito ou enumerável<br><br>- Quantitativa contínua: em intervalos da reta real e, em geral, resultantes de mensuração.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:50:37 UTC</pubDate>
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         <title>Machine Learning</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
         <link>https://padlet.com/marchigiovanna20/a1gyt37jj3ihl7ka/wish/2120293073</link>
         <description><![CDATA[<div>O aprendizado de máquina (em inglês, machine learning) é um método de&nbsp;análise de dados&nbsp;que automatiza a construção de modelos analíticos. É um ramo da&nbsp;inteligência artificial&nbsp;baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:51:00 UTC</pubDate>
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         <title>Linguagens de programação para ciência de dados</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
         <link>https://padlet.com/marchigiovanna20/a1gyt37jj3ihl7ka/wish/2120293947</link>
         <description><![CDATA[<div>Python: é possível trabalhar em nichos como aprendizado de máquina, IA, análise de dados, visualização de dados, automação de tarefas.<br><br>Linguagem R: processamento de grande volumes de dados, modelagem matemática, mineração de dados e cálculos estatísticos.<br><br>Java: aprendizado profundo, processamento de linguagem natural, mineração de dados<br><br>C/C++: IA, aprendizado de máquina e robótica, onde dados precisam ser feitos com muita rapidez.<br><br>Julia Julia: análise numérica</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:52:04 UTC</pubDate>
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         <title>BI</title>
         <author>marchigiovanna20</author>
         <link>https://padlet.com/marchigiovanna20/a1gyt37jj3ihl7ka/wish/2120294487</link>
         <description><![CDATA[<div>É um termo abrangente que engloba os processos e métodos de coleta, armazenamento e análise de dados das operações ou atividades para otimizar o desempenho dos negócios.<br><br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2022-03-29 22:52:41 UTC</pubDate>
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         <title>Data Driven </title>
         <author></author>
         <link>https://padlet.com/marchigiovanna20/a1gyt37jj3ihl7ka/wish/2217870714</link>
         <description><![CDATA[<div>É&nbsp;a gestão orientada por dados, ou seja, aquela que toma todas as decisões baseadas em informações concretas e analisadas. Com o foco nessa estratégia, a empresa consegue, de fato, ter dados consistentes para personalizar produtos, mensagens e todo o fluxo de relacionamento com o prospect/cliente. </div>]]></description>
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         <pubDate>2022-06-10 22:56:27 UTC</pubDate>
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         <title>Mineração de Dados</title>
         <author></author>
         <link>https://padlet.com/marchigiovanna20/a1gyt37jj3ihl7ka/wish/2217873268</link>
         <description><![CDATA[<div><strong>O que é</strong><br>A mineração de dados é a aplicação da metodologia de pesquisa estatística e de técnicas computacionais com o objetivo de descobrir padrões e tendências úteis em bancos de dados. Isso ocorre pela combinação de ferramentas matemáticas com inovações tecnológicas, como a inteligência artificial e o machine learning.<br><br>A mineração de dados é consequência de uma longa cadeia de descobertas nas Ciências Exatas e da Computação. Algumas técnicas da estatística, como o Teorema de Bayes (1763) e a Análise de Regressão (1805), foram criadas há mais de 200 anos e compõem o conjunto de ferramentas utilizadas no data mining. <br><br><strong>Efeito nas empresas</strong><br>O data mining entrega valor para as empresas. Com isso, nascem as oportunidades para os especialistas da área. Os graduados em Banco de Dados são procurados porque aumentam o capital intelectual, aportando conhecimento para tomar decisões, desenvolver estratégias, identificar oportunidades etc.<br><br><strong>Recursos</strong> <br>O data mining coloca uma série de ferramentas à disposição das empresas, que podem ser utilizadas para desenvolver novos produtos, serviços, processos etc. Além disso, ela é aplicável nas áreas acadêmicas e científicas, principalmente para elaborar pesquisas mais precisas com base em dados e evidência<br><br><strong>Etapas<br></strong>Segundo o cientista Usama Fayyad, a mineração de dados envolve 5 etapas:<br>I. Seleção: Escolher as bases de dados a serem utilizadas tendo como orientação os objetivos da empresa/organização no grande Big Data.<br>II. Pré-processamento: Processo de limpeza de dados. Organizar os dados selecionados com softwares para delimitar aqueles que serão utilizados para análise, pois muitos podem ser falsos, duplicados.<br>Transformação: O que vou precisar para meu software ler esses dados? A partir desse conjunto de dados, transforma-se eles em dados estruturados, ou seja, serão armazenados em fontes de fácil compreensão como Excel para armazenagem e facilidade de localização<br>III. Date Mining: Aqui ensina-se a máquina quais os tipos de leitura a serem feitos - aplicação da machine learning, inteligência artificial e técnicas estatísticas. Temos os dados estruturados, a máquina "está pronta", vou fazer a interpretação, separar em categorias.<br>IV. Interpretação: A máquina trás esses padrões e agora é feita uma interpretação a fim de guiar em tomadas de decisões, por exemplo, para fazer dashboards, relacionar com outros dados, fazer previsões... tudo depende do objetivo dessa análise.<br>V. Conhecimento: É onde relaciona-se todos os itens acima e olha-se para o todo e assim, é adquirido conhecimento para então partir para a ação - tomar decisões. &nbsp;<br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2022-06-10 23:05:22 UTC</pubDate>
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         <title>Inteligência Artificial (IA)</title>
         <author></author>
         <link>https://padlet.com/marchigiovanna20/a1gyt37jj3ihl7ka/wish/2217875200</link>
         <description><![CDATA[<div>Inteligência Artificial é um ramo de pesquisa da computação que, por símbolos computacionais, constrói dispositivos que simulem a capacidade de pensar e resolver determinadas situações. A ideia principal, é simular capacidades humanas que estão ligadas com a inteligência. Todo esse processo, funciona como uma rede neural artificial, com algoritmos e sistemas de aprendizados.</div><div><br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2022-06-10 23:12:18 UTC</pubDate>
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         <title>Revolução Digital </title>
         <author></author>
         <link>https://padlet.com/marchigiovanna20/a1gyt37jj3ihl7ka/wish/2217876298</link>
         <description><![CDATA[<div>Também conhecida como a Terceira Revolução Industrial, refere-se aos processos associados à passagem da evolução tecnológica industrial iniciada entre o final dos anos 1950 e 1970, com o desenvolvimento da eletrônica digital, expansão do uso de computadores digitais, além dos sistemas de automação industrial. Ou seja, a revolução digital diz respeito a uma era conectada, rapidez na troca de dados e desenvolvimento de novas mídias. Além disso, conta com processos e máquinas cada vez mais eficientes com a Inteligência Artificial e a robotização. Essa revolução levou ao caminho da era da informação. </div>]]></description>
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         <pubDate>2022-06-10 23:16:09 UTC</pubDate>
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         <title>Dados estruturados</title>
         <author>pierogeneroso</author>
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         <description><![CDATA[<div>Dados armazenados em fontes de fácil compreensão (tabelas, excel, bancos de dados).<br>Os dados estruturados são organizados em linhas e colunas, geralmente são encontrados em banco de dados relacionais, são eficientes quanto à recuperação e processamento.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-06-10 23:22:57 UTC</pubDate>
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      </item>
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         <title>Tipos de análises</title>
         <author></author>
         <link>https://padlet.com/marchigiovanna20/a1gyt37jj3ihl7ka/wish/2217900477</link>
         <description><![CDATA[<div><br></div><div><strong>&nbsp;</strong></div><div>Análise Preditiva: Utilizada para examinar possibilidades futuras, também utiliza tendências do mercado.</div><div>Análise Prescritiva: Examina dados para avaliar possíveis consequências, a análise prescritiva fornece informações mais relevantes sobre o que fazer diante de determinada situação&nbsp;</div><div>Análise Diagnóstica: Compreende causas, fatos concretos, um diagnóstico da situação atual</div><div>Análise Descritiva: Captura dados atuais, entender o que está acontecendo&nbsp;</div><div><br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2022-06-11 00:33:11 UTC</pubDate>
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