Extração de conhecimento em big data
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Autores
Supervisor
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Título da Revista
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Relatório de pós-doc
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Este relatório tem como objetivo sintetizar as pesquisas realizadas no âmbito da preparação, limpeza, mineração e visualização de dados, destacando sua importância em contextos que desafiam os paradigmas de armazenamento tradicionais. A narrativa detalhada da revisão bibliográfica extensiva (resumida em tópico aqui, mas completa nos artigos no anexo) apoiam forntemente os resultados desse trabalho, estabelecendo um contraponto entre os métodos existentes e as novas abordagens emergentes. O relatório foca na análise comparativa de algoritmos, investigando suas capacidades e limitações, e nas tecnologias emergentes, que são fundamentais para o avanço do campo do Big Data. Ao articular os avanços teóricos e práticos obtidos, o documento proporciona insights inovadores e soluções aplicáveis que demonstram um potencial considerável para a transformação de dados em um recurso estratégico e operacional. A síntese das investigações vai além da mera compilação de resultados; ela reflete uma integração criteriosa de conhecimento multidisciplinar, evidenciando como a ciência de dados, impulsionada pelas tecnologias de armazenamento e análise juntas podem ampliar o limite do possível. A contribuição deste relatório ao campo do Big Data é, portanto, duplamente valiosa: promove novas frentes para práticas mais eficientes e inovadoras em armazenamento de dados e abre novas pespectivas de pesquisa que podem elucidar conhecimentos ocultos nos vastos volumes de dados característica marcante da era digital.
Descrição
Palavras-chave
Idioma
Português
Citação
COLOMBINI, Angelo Cesar. Extração de conhecimento em Big Data. 2024. 24 f. Relatório (Pós-Doutorado em Big Data) – Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas, Universidade Estadual Paulista, São José do Rio Preto, 2024.
