BIG DATA INTRODUÇÃO. Humberto Sandmann

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1 BIG DATA INTRODUÇÃO Humberto Sandmann

2 Apresentação Humberto Sandmann Possui graduação em Ciências da Computação pelo Centro Universitário da Faculdade de Engenharia Industrial (FEI), mestrado e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo, com parte do doutorado realizado no Max Planck Institute for Dynamics and Selforganization em Göttingen (Alemanha). Tem experiência e estudos realizados na área de sistemas dinâmicos em redes neurais artificiais e processamento de sinais biológicos. Além disso, atua na área de ciência da computação, com ênfase em inteligência artificial. As principais áreas de esforços são: sistemas dinâmicos, redes neurais, processamento de sinais, reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina. Atualmente, é sócio em uma empresa de tecnologia, a Selsantech, que atua na área de IoT (internet das coisas), inteligência computacional e big data, também, é professor no MBA da FIAP e Toledo e na gradução da FIAP e ESPM

3 Agenda Roteiro do curso Aula 1: Conceitos, mercado, tendências e arquitetura Aula 2: Ferramentas Hadoop, MongoDB, Neo4j e Solr Aula 3: HBase, Hive e tratamento de dados Aula 4: Machine learning Perceptron MLP, DeepLearning, SOM, Redes probabilística (Redes Bayesianas)

4 Definição Volume Variedade Velocidade

5 Conceitos dos 3Vs Big Volume estruturas simples (SQL) estruturas complexas (nonsql) Big Variedade um grande número de fonte de dados a serem integradas Big Velocidade diversas fontes provendo dados simultaneamente

6 Domínio de atuação Análises são feitas em: centenas ou milhares de nós Petabytes de dados

7 Big Análises Operações matemáticas complexas aprendizado de máquina (machine learning) agrupamento (clustering) detecção de tendências (predição) Complexidade computacional alta (nx) Multiplicidade matricial Decomposições matriciais Regressões lineares ou nãolineares

8 Exemplo Estudo de relação de covariância dentre duas ações ao longo de um intervalo de tempo Ações diárias A e B 10 anos (~2000 dias) Resultado: 2 x 2000 dados para cálculo recursivo Porém, quando pensamos em 4000 ações: 4000 x 2000 dados a serem cálculados recursivamente

9 Exemplo de aplicações Seguro de automóvel sensores em carros (comportamento de direção, localizações de risco, etc) Customização de propagandas Aplicações científicas genoma, imagens de satélites, astronomia, previsão do tempo, neurociência, etc.

10 Mudança de Domínio da Análise Small Math Big Math muitos domínios vem para ficar

11 Ferramentas Matlab (Octave) R SAS Microstrategy

12 Pontos importantes Gerenciamento de dados fraco ou não existente Sistema de arquivo de Armazenamento Escalável e paralelizável

13 Hadoop Gerencia e centraliza o acesso a dados espalhados por diversos nós de armazenamento (+4000 por exemplo) Implementa o design pattern map/reduce Yarn: ferramenta para gerenciamento do cluster Map/reduce Implementa um repositório unificado de nós HDFS: Hadoop File System Apenas viável se a performance não for problema OpenSource: server de referência para outras implementações

14 Referência Bibliográfica Bibliografia Apache Hadoop MIT Big Data Iniciative

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