Big Data para Executivos e Profissionais de Mercado – Segunda Edição

Big Data é uma tecnologia “Moonshot”, daquelas que surgem e alteram profundamente a vida das pessoas e suas carreiras profissionais. Este eBook está organizado para fornecer uma visão geral sobre Big Data, Data Science e Análise de Dados, estruturando o conhecimento de maneira informativa, menos técnica, para um melhor entendimento e rápido aprendizado, desmistificando e orientando Executivos e Profissionais de Mercado sobre como utilizar Big Data em seu favor visando obter maior sucesso profissional.

Este eBook é um primeiro passo para você conhecer e se interessar por Big Data.
Avalie o resumo de aprendizado que fará nesta jornada.

I – Introdução ao Big Data e Ciência de Dados. Principais Tecnologias aplicadas ao Big Data. Tecnologias de nuvem, sistemas, hardware e software.

II – Ecossistema Hadoop e a sua importância para Big Data. O paradigma da programação em paralelo MapReduce para resolver problemas em Big Data. Data Lake, Data Warehouse e os processos de ETL para Big Data.

III – A Ciência de Analytics e suas derivações para Predictive e Big Data. As ferramentas de Analytics e suas aplicações em Big Data. Machine Learning (ML) ou Aprendizado de Máquina e a sua relação com Big Data. Aplicações de ML para Big Data. Introdução à Visualização de Dados.

IV – Principais carreiras profissionais em Big Data. Empresas que criaram Big Data e utilizam a tecnologia. Aplicações de Big Data nas empresas brasileiras. Aplicações de Big Data para redes sociais e Internet das coisas. Privacidade e Governança em Big Data.
V – Influenciadores de Big Data e Data Science. Como se tornar um Data Scientist. Orientações Curriculares e Acadêmicas.

VI – Conclusões gerais sobre a Era de Big e suas implicações na vida empresarial e profissional.

Novidades Segunda Edição:

Nesta edição, além do reposicionamento de conteúdo e revisões dos textos para facilitar a leitura, incluímos novas informações, interessantes ao seu aprendizado.

As novas seções incluídas são:

Capítulo 3 – Seção 2 – Dados são Arquivos
Capítulo 7 – Seção 5 – Caso de Sucesso – Tesla
Capítulo 8 – Seção 2 – Privacidade GDPR e LGPD
Capítulo 10 – Seção 6 – Edge Computing
Capítulo 10 – Seção 7 – Digital Transformation
Capítulo 11 – Seção 10 – A importância de Spark
Capítulo 16 – Seção 7 – Big Data + Data Science + ML
Capítulo 18 – Seção 4 – Analytics Translator
Capítulo 18 – Seção 5 – Vale a pena investir?