projeto de extensão com o tema Tópicos de Big Data em Python faculdade estacio de sa

Question

projeto de extensão com o tema Tópicos de Big Data em Python  faculdade estacio de sa

Accepted Answer

**Projeto de Extensão: Tópicos de Big Data em Python**

**Faculdade Estácio de Sá**

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**1. Introdução:**
O projeto de extensão "Tópicos de Big Data em Python" tem como objetivo capacitar os alunos da Faculdade Estácio de Sá nas técnicas e ferramentas de Big Data utilizando a linguagem de programação Python. O curso abordará conceitos fundamentais, além de práticas avançadas para análise de grandes volumes de dados.

**2. Objetivos:**
- Apresentar os conceitos básicos de Big Data.
- Ensinar o uso de Python para análise de grandes volumes de dados.
- Capacitar os alunos a utilizar bibliotecas e frameworks populares no ecossistema de Big Data.
- Desenvolver habilidades práticas através de projetos e estudos de caso.

**3. Justificativa:**
Com o crescimento exponencial dos dados gerados diariamente, a habilidade de processar e analisar grandes volumes de dados tornou-se essencial. Python é uma das linguagens mais utilizadas para este fim devido à sua simplicidade e vasto conjunto de bibliotecas disponíveis. Este projeto visa preencher a lacuna entre a teoria e a prática, preparando os alunos para os desafios do mercado de trabalho.

**4. Público-Alvo:**
Estudantes de graduação e pós-graduação em cursos relacionados à tecnologia da informação, ciência de dados, engenharia, matemática e áreas afins.

**5. Metodologia:**
O curso será dividido em módulos teóricos e práticos:

**Módulo 1: Introdução ao Big Data**
- Conceitos fundamentais
- Arquitetura de sistemas de Big Data

**Módulo 2: Python para Big Data**
- Revisão de Python
- Bibliotecas essenciais: NumPy, Pandas, Matplotlib

**Módulo 3: Processamento de Dados**
- Manipulação de dados com Pandas
- Limpeza e transformação de dados

**Módulo 4: Armazenamento e Recuperação de Dados**
- Bancos de dados NoSQL: MongoDB, Cassandra
- Introdução ao Hadoop e HDFS

**Módulo 5: Computação Distribuída**
- Introdução ao Apache Spark
- Processamento paralelo com PySpark

**Módulo 6: Visualização de Dados**
- Ferramentas de visualização: Seaborn, Plotly
- Dashboards interativos

**Módulo 7: Estudos de Caso e Projetos Práticos**
- Análise de grandes conjuntos de dados reais
- Desenvolvimento de projetos individuais ou em grupo

**6. Recursos Necessários:**
- Laboratório de informática equipado com computadores e acesso à internet.
- Softwares e bibliotecas de Python instalados.
- Material didático (apostilas, slides, exemplos de código).

**7. Cronograma:**
O curso terá a duração de 12 semanas, com encontros semanais de 3 horas cada.

**8. Avaliação:**
Os alunos serão avaliados através de:
- Participação nas aulas e atividades práticas.
- Desenvolvimento de projetos práticos.
- Apresentação final dos projetos.

**9. Resultados Esperados:**
Ao final do curso, espera-se que os alunos estejam aptos a:
- Compreender os conceitos e técnicas de Big Data.
- Utilizar Python e suas bibliotecas para análise de grandes volumes de dados.
- Desenvolver soluções práticas para problemas reais utilizando Big Data.

**10. Referências:**
- "Python for Data Analysis" by Wes McKinney
- "Big Data: Principles and best practices of scalable real-time data systems" by Nathan Marz
- Documentação oficial das bibliotecas mencionadas (NumPy, Pandas, Matplotlib, etc.)

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Este projeto visa proporcionar uma experiência enriquecedora e prática, preparando os alunos para as demandas do mercado de trabalho na área de Big Data.

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