Informática EmÁudio: Big Data - Parte 3E aí, jovem! Bora continuar nosso papo sobre Big Data? Calma, tá acabando! Só mais algumas informações, som na caixa.O Big Data possui cinco características intrínsecas. Volume, velocidade, variedade, capacidade e valor, os chamados 5x do Big Data. Grave isso! Jovem, necessariamente, é preciso ter um grande volume de dados. Além disso, é fundamental que a geração, entrada e acumulação de dados aconteça de forma veloz, como nas redes sociais, em que os dados são gerados muito rapidamente. Os dados devem possuir a característica da veracidade, isto é, a capacidade de suportar e processar diversos formatos diferentes de dados, como vídeos, fotos, texto, stories, tweets, posts, publicações, etc. E, além dessas três características, volume, velocidade e variedade, que são consideradas as três principais e mais marcantes, temos também duas outras características, que surgiram anteriormente, relacionadas ao lado mais burocrático, veracidade e valor. A veracidade está ligada a ser verdadeira e ínte...

Blue Claro - Módulo

Informática

Olá! Nesse módulo vamos aprender tudo sobre Inteligência Artificial e Big Data! Para isso, estudaremos assuntos como: Internet das Coisas, Inteligência Artificial, Machine Learning, Tipos de Aprendizado, Deep Learning, Big Data, Tecnologias e, no final, faremos o Resumão EmÁudio!

Preparado(a)? Aperte o play e vamos estudar informática ouvindo!

Professor: Victor Dalton
Duração Total: 51 minutos 32 segundos

MÓDULO 06

Inteligência Artificial e Big Data

Informática EmÁudio: Big Data - Parte 3E aí, jovem! Bora continuar nosso papo sobre Big Data? Calma, tá acabando! Só mais algumas informações, som na caixa.O Big Data possui cinco características intrínsecas. Volume, velocidade, variedade, capacidade e valor, os chamados 5x do Big Data. Grave isso! Jovem, necessariamente, é preciso ter um grande volume de dados. Além disso, é fundamental que a geração, entrada e acumulação de dados aconteça de forma veloz, como nas redes sociais, em que os dados são gerados muito rapidamente. Os dados devem possuir a característica da veracidade, isto é, a capacidade de suportar e processar diversos formatos diferentes de dados, como vídeos, fotos, texto, stories, tweets, posts, publicações, etc. E, além dessas três características, volume, velocidade e variedade, que são consideradas as três principais e mais marcantes, temos também duas outras características, que surgiram anteriormente, relacionadas ao lado mais burocrático, veracidade e valor. A veracidade está ligada a ser verdadeira e íntegra. Além disso, as informações têm que ter valor de forma que agreguem ao sistema. Atenção em mim, jovem! Não é incomum que os examinadores tragam nas questões apenas as características mais marcantes. Isso, por si só, não torna a questão errada, exceto se for feita uma exclusão das demais características. Preste atenção nessa questão que eu vou ler agora. A mineração de dados se caracteriza especialmente pela busca de informações em grandes volumes de dados, tanto estruturados quanto não estruturados, alicerçados no conceito dos quatro Vs, volume de mineração, variedade de algoritmos, velocidade de aprendizado e veracidade dos padrões. E aí, certo ou errado? Já vou falando que está errado.Jovem, primeiramente, a questão já inicia falando em mineração de dados, quando, na verdade, o assunto abordado em seguida é o Big Data. Além disso, ela cita quatro Vs e os relaciona a complementos que não estão correlacionados. Essas quatro características são referentes aos dados e não a mineração, algoritmo, aprendizado e padrões. Os complementos são, então, incoerentes. Os cinco Vs do Big Data estão sempre ligados aos dados. Logo, quando na resolução de questões for abordado o significado e ou conceito destas características, basta que você pegue quaisquer das características e complemente-as com dois dados. Por exemplo, volume dos dados, velocidade dos dados, variedade dos dados, veracidade dos dados, valor dos dados. Deu para entender? Maravilha! Então eu já posso ir embora. Finalizamos o assunto Big Data, mas ainda temos outros assuntos para conversar. Bons estudos e até o próximo em áudio.

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