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Ementa da Disciplina

CódigoIOT-002
DisciplinaIntrodução ao Big Data
ObjetivoProver ao aluno conhecimento sobre princípios introdutórios do Big Data, suas propriedades, características, infraestrutura e capacidade que este é capaz de oferecer ao tomador de decisões. Por meio de suas propriedades, apresentar: a variedade de tipos de dados (estruturados, não estruturados e semiestruturados); questões pertinentes ao volume de dados que são considerados; e a velocidade de resposta para atender às necessidades do usuário a partir do Big Data. Considerar as necessidades relacionadas à infraestrutura tecnológica para tratamento destes vastos volumes de dados bem como apresentar uma visão inicial sobre o data analytics que se refere às técnicas utilizadas para se extrair resultados do Big Data.
Público_Alvo 
Ementa1. Visão geral sobre ambiente Big Data. 2. Propriedades do Big Data e sua evolução. 3. Fontes, tipos de dados e NoSQL. 4. Infraestrutura tecnológica: plataformas, linguagem e ambiente. 5. Abordagem semântica: extração de conhecimento. 6. Data analytics: ferramentas e técnicas. 7. Profissionais envolvidos: o papel do cientista de dados. 8. Relação entre Big Data e Internet das Coisas. 9. Big Data: Perspectivas e evolução. 10. Estudos de caso.
Bibliografia Mayer-Schönberger, V.; Cukier, K. Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think. Eamon Dolan/Mariner Books; Reprint edition. 2014. 272 p.  Finlay, S. Predictive Analytics, Data Mining and Big Data: Myths, Misconceptions and Methods. Palgrave Macmillan. 2014. 260 p.  Provost, F.; Fawcett, T. Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. O'Really, 2013  Bedeley, R. T., & Iyer, L. S. (2014). Big Data Opportunities and Challenges: The Case of Banking Industry. Proceedings of the Southern Association for Information Systems Conference, 1, p. 1-6.  Borkar, V. R., Carey, M. J., Li, C. Inside "Big Data Management": Ogres, Onions, or Parfaits? Proceedings of the 15th International Conference on Extending Database Technology, 1, 2012a. p. 3-14.  Demchenko, Y., Laat, C., & Membrey, P. Defining architecture components of the big data ecosystem. Proceedings of the International Conference on Collaboration Technologies and Systems. 1, 2014. p.104-112..  Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., & Byers, A. H. Big Data: the next frontier for innovation, competition, and productivity. McKinsey Global Institute. 2011.  Russom, P. Managing Big Data. TDWI - The Data Warehousing Institute. 2013;  Hu, H., Wen, Y., Chua, T., and Li, X. Toward scalable systems for big data analytics: a technology tutorial. IEEE Access, 2014. p. 672-687.
Duração (h)30
Título Escolha
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