"""

Introdução aos Conceitos de Dados

Um Roteiro para o Campo da Análise e Ciência de Dados

Classificação: 4.8 de 55 avaliações 1 hora total 5 palestras Especialista

Um Roteiro para o Campo da Análise e Ciência de Dados

O que é Análise de Dados?

A análise de dados transforma dados brutos em insights acionáveis. Envolve um conjunto de ferramentas, técnicas e processos usados para entender tendências e resolver problemas usando dados. A análise de dados pode moldar as operações comerciais, melhorar os processos de tomada de decisão e aprimorar o crescimento dos negócios.

Por que a Análise de Dados é Importante?

A análise de dados ajuda as empresas a obterem insights mais claros e uma compreensão mais profunda de suas operações e serviços. Fornece insights detalhados sobre as experiências dos clientes e os desafios que eles enfrentam. Ao unir insights e ações, as empresas podem criar experiências personalizadas para os clientes, desenvolver produtos digitais relevantes, melhorar as operações e aumentar a produtividade dos funcionários.

O que é Análise de Big Data?

Big data refere-se a conjuntos de dados grandes, diversos, estruturados, semi-estruturados e não estruturados que são gerados continuamente em alta velocidade e em grandes volumes. O big data é tipicamente medido em terabytes ou petabytes. Para simplificar, se um filme em alta definição contém cerca de 4 gigabytes de dados, um petabyte é equivalente a 250.000 filmes. Conjuntos de dados de big data podem variar de centenas a milhões de petabytes. A análise de big data é o processo de explorar conjuntos de dados massivos em busca de padrões, tendências e relacionamentos. Essa análise complexa requer ferramentas específicas, poder computacional e armazenamento de dados escalável.

Como Funciona a Análise de Big Data?

A análise de big data envolve cinco etapas para analisar qualquer conjunto de dados de big data: 1. Coleta de Dados: Esta etapa envolve identificar fontes de dados e coletar dados delas. A coleta de dados segue o processo ETL (Extração, Transformação, Carregamento) ou ELT (Extração, Carregamento, Transformação). - ETL: No ETL, os dados gerados são primeiro transformados em um formato padronizado e depois carregados em uma unidade de armazenamento. - ELT: No ELT, os dados são primeiro carregados em uma unidade de armazenamento e depois transformados no formato desejado. 2. Armazenamento de Dados: Dependendo da complexidade dos dados, eles podem ser armazenados em data warehouses ou data lakes. Ferramentas de inteligência de negócios podem acessar esses dados quando necessário. 3. Processamento de Dados: Esta etapa envolve processar os dados coletados para torná-los utilizáveis para análise. 4. Limpeza de Dados: A limpeza de dados envolve remover erros, duplicatas e inconsistências dos dados coletados. 5. Análise de Dados: Esta etapa final envolve analisar os dados limpos para descobrir padrões, tendências e insights.

Diferença entre Data Warehouses e Data Lakes

Um data warehouse é um banco de dados otimizado para analisar dados transacionais e aplicativos de negócios. A estrutura de dados e o esquema são predefinidos para otimizar a velocidade de busca e a preparação de relatórios. Os dados são limpos, enriquecidos e transformados para servir como uma "fonte única de verdade" na qual os usuários podem confiar. Exemplos de dados incluem perfis de clientes e informações de produtos. Um data lake, por outro lado, armazena dados estruturados e não estruturados sem nenhum processamento adicional. Durante a coleta de dados, os dados e o esquema não são definidos, permitindo que você armazene todos os seus dados sem um design preciso, o que pode ser útil quando o uso futuro dos dados é desconhecido. Exemplos de dados incluem conteúdo de mídia social, dados de dispositivos da Internet das Coisas e dados não relacionais de aplicativos móveis. """