Ciência de Dados: Enfoque no Desafio do Processamento
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v8i11.1444Palavras-chave:
Limite de processamento; Computador quântico; IA.Resumo
A ciência de dados está em constante evolução, porém muitos problemas são por vezes impossíveis de solucionar, seja somente devido a grande quantidade de dados coletados ou associado aos diferentes tipos de dados, ao afirmar que existem vários problemas impossíveis de se solucionar por questões de processamento, e observar que o dilúvio de dados só aumenta a cada dia, fica o seguinte questionamento: Qual o caminho a ciência de dados pode seguir para conseguir driblar a questão do limite de processamento dados em quantidades cada vez mais exorbitantes? Este artigo tem por objetivo sugerir uma possível solução futura para o problema através de uma pesquisa descritiva, por meio de análise documental. Seguindo os seguintes passos: Embasamento teórico básico sobre a Ciência de Dados, Banco de dados NoSQL, Big Data, Machine Learning e o Computador Quântico, tendo por finalidade apontar passos futuros ou possíveis problemas.
Referências
Amaral, F. (2016). Introdução à ciência de dados: mineração de dados e big data. Alta Books Ed. Rio de Janeiro.
Bell, G., Hey, T., & Szalay, A. (2009). Beyond the Data Deluge. Tradução Google translate. Science, 323:1297–1298.
Biamonte, J. et al. (2017). Quantum machine learning. Nature, 549(7671): 195.
Equipe DAS (2018). 17 Casos de Uso de Machine Learning. [Blog] Data Science Academy. Disponível em: <http://datascienceacademy.com.br/blog/17-casos-de-uso-de-machine-learning/>. Acesso em: 12 jul. 2019.
Felix, B.M., Tavares, E. & Cavalcante, N.W.F. (2018). Fatores críticos de sucesso para adoção de Big Data no varejo virtual: estudo de caso do Magazine Luiza. Rev. bras. gest. neg., São Paulo , 20(1):112-126. Disponível em: <http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1806-48922018000100112&lng=pt&nrm=iso>. Acessos em: 13 jun. 2019. http://dx.doi.org/10.7819/rbgn.v20i1.3627.
Hartnett, K. (2019). A lei de Neven descreve a ascensão da computação quântica? | Revista Quanta. Disponível em: <https://www.quantamagazine.org/does-nevens-law-describe-quantum-computings-rise-20190618/>. Acesso em: 25 jul. 2019.
Machado, F.N.R. (2018). Big Data O Futuro dos Dados e Aplicações. Editora Saraiva.
Matos, D. (2015). Ciência de Dados e Soluções. [Blog] Ciência e Dados. Disponível no website: <http://www.cienciaedados.com/ciencia-de-dados-e-solucoes/>. Acesso em: 13 jul. 2019.
Matos, D. (2018). Como a Computação Quântica Vai Revolucionar a Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data. [Blog] Ciência e Dados. Disponível em: <http://www.cienciaedados.com/como-a-computacao-quantica-vai-revolucionar-a-inteligencia-artificial-machine-learning-e-big-data/>. Acesso em: 13 jun. 2019.
Matos, D. (2015). NoSQL Database. [Blog] Ciência e Dados. Disponível em: <http://www.cienciaedados.com/nosql-database/>. Acesso em: 11 jul. 2019.
Matos, D. (2018). Top 6 NoSQL Databases. [Blog] Ciência e Dados. Disponível em: <http://www.cienciaedados.com/top-6-nosql-databases/>. Acesso em: 11 jul. 2019.
Marr, B. (2017). How Quantum Computers Will Revolutionize Artificial Intelligence, Machine Learning And Big Data. | Revista Forbes. Disponível em: <https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2017/09/05/how-quantum-computers-will-revolutionize-artificial-intelligence-machine-learning-and-big-data/#435f6d445609>. Acesso em: 11 jun. 2019.
Monard, M.C. & Baranauskas, J.A. (2003). Conceitos sobre aprendizado de máquina. Sistemas inteligentes-Fundamentos e aplicações, v. 1, n. 1, p. 32.
Moore, G.E. et al. (1965). Cramming more components onto integrated circuits.
Nunes, J. (2016). Computadores quânticos, informação e computação quânticas. Correio dos Açores, p. 17-17.
O que é Big Data? [Website] Oracle Brasil. Disponível em: <https://www.oracle.com/br/big-data/guide/what-is-big-data.html>. Acesso em: 12 jun. 2019.
Pandey, A. & Ramesh, V. (2015). Quantum computing for big data analysis. Indian Journal of Science, v. 14, n. 43, p. 98-104.
Pereira, A.S. et al. (2018). Metodologia da pesquisa científica. [e-book]. Ed. UAB/NTE/UFSM, Santa Maria/RS. Disponível em: https://repositorio.ufsm.br/bitstream/handle/1/15824/Lic_Computacao_Metodologia-Pesquisa-Cientifica.pdf?sequence=1. Acesso em: 25 julho 2019.
Schoenfeld, B. (2019). How Data (and Some Breathtaking Soccer) Brought Liverpool to the Cusp of Glory - The New York Times. Tradução Google translate. Disponível em: <https://www.nytimes.com/2019/05/22/magazine/soccer-data-liverpool.html>. Acesso em: 11 jul. 2019.
Schwab, K. & Davis, N. (2019). Aplicando a quarta revolução industrial,. Edipro, São Paulo.
Taurion, C. (2013). Big data. Brasport.
Toth, R.M. (2011). Abordagem NoSQL–uma real alternativa. Sorocaba, São Paulo, Brasil: Abril, 13(1).
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
1) Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
2) Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
3) Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado.
