Big Data Series

Bienvenidos al libro "Big Data para Ejecutivos y Profesionales - Tecnologías, Aplicaciones y Carreras"   Big Data es una tecnología "moonshot" que emerge y cambia profundamente la vida de las personas y sus carreras profesionales.   Este libro está organizado para proporcionar una descripción general de Big Data, Data Science y Data Analytics.   Estructura el conocimiento de forma informativa, menos técnica, para una mejor comprensión y un aprendizaje más rápido.   Desmitificar y orientar a Ejecutivos y Profesionales en general sobre cómo utilizar el Big Data a su favor para obtener el éxito profesional.   Un primer paso para que conozcas y te interese el Big Data.   Avalie o resumo de aprendizado que fará nesta jornada. 1 - Introducción a Big Data y Data Science. Principales Tecnologías aplicadas al Big Data. Tecnologías en la nube, sistemas, hardware y software.   2 - Ecosistema Hadoop y su importancia para Big Data. Ambiente de Spark. El paradigma de programación paralela MapReduce para resolver problemas de Big Data. Data Lake, Data Warehouse y procesos ETL para Big Data. Casos de éxito: Tesla, Google, Amazon.   3 - La Ciencia de la Analítica y sus derivaciones para Predictivo y Big Data. Herramientas de analítica y sus aplicaciones en Big Data. Machine Learning (ML) y su relación con el Big Data. Aplicaciones ML para Big Data. Introducción a la visualización de datos.   4 - Privacidad en Big Data con RGPD y LGPD. Computación de borde. Transformación Digital.   5 - Principales carreras profesionales en Big Data. Empresas que crearon Big Data y utilizan la tecnología. Aplicaciones de Big Data en empresas brasileñas. Aplicaciones Big Data para redes sociales e Internet de las Cosas. Privacidad y Gobernanza en Big Data.   6 - Influencers de Big Data y Data Science. Cómo convertirse en un Científico de Datos. Currículo y Lineamientos Académicos.   7 - Conclusiones generales sobre la Era del Big Data y sus implicaciones para la vida empresarial y profesional.  

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 desta Terceira Edição Além do reposicionamento de conteúdo e das revisões dos textos para facilitar a leitura, foi incluída uma Seção de Revisão Rápida de Aprendizagem em cada um dos Capítulos, abordando os principais pontos. É possível ler todo o livro, e depois reler as Revisões Rápidas. Ou, retomar a leitura do livro, em trechos específicos, relendo a Revisão Rápida para tirar as dúvidas dos conteúdos.  Pode-se também voltar ao livro alguns meses depois, e ler apenas as Revisões Rápidas, com ganho de tempo para revisão dos conteúdos.

Big Data is a technology "Moonshot," those that arise and change people's lives and their professional careers.  This eBook is organized to summarize Big Data, Data Science, Analytics and Machine Learning, structuring knowledge, less technical, for a better understanding and rapid learning, demystifying and guiding Executives and Market Professionals on how to use Big Data on their favor, for greater professional success.  It is the first stage to become interested in Big Data.  Check the learning summary you take on this journey.    - Introduction to Big Data and Data Science. Main Technologies applied to Big Data. Cloud technologies, systems, hardware, and software.   - Hadoop Ecosystem and its importance to Big Data. The parallel programming paradigm of MapReduce to solve problems in Big Data. Data Lake, Data Warehouse, and the ETL processes for Big Data.   - Analytics Science and its derivations for Predictive and Big Data. The Analytics Tools and their Big Data applications. Machine Learning (ML) and its relationship with Big Data. ML Applications for Big Data. Data Visualization introduction.   - Professional careers in Big Data. Companies that created Big Data and adopted the technology. Big Data applications for social networks and the Internet of things.   - Privacy and Governance in Big Data. Big Data and Data Science Influencers. How to become a Data Scientist.   - Big Data for Professionals. Big Data for Market Professionals. Summary and general conclusions about the Big Data era. Its implications for business and professional life. What goes on in this Third Edition?    We looked at the content and texts for readability. And included new information into the chapters to update the content. A new Summary section for each Chapter was included.   Beyond, the new sections included are: Chapter 3 - Section 2 - Data is Files Chapter 7 - Section 5 - Success Story - Tesla Chapter 8 - Section 2 - GDPR and LGPD Privacy Chapter 10 - Section 6 - Edge Computing Chapter 10 - Section 7 - Digital Transformation Chapter 11 - Section 10 - The Importance of Spark Chapter 16 - Section 7 - Big Data + Data Science + ML Chapter 18 - Section 4 - Analytics Translator Chapter 18 - Section 5 - Is it worth going for a new career