Este livro é uma leitura obrigatória para quem está interessado em aprimorar seu conhecimento sobre Pesquisa Científica e Big Data. A obra de Laura Lopes é uma excelente introdução ao tema para aqueles que estão começando do zero. Ela apresenta os conceitos básicos e princípios gerais que governam a análise de dados, se aprofunda em técnicas de análise e como elas são aplicadas no mundo real. Além disso, o livro aborda questões importantes relacionadas ao crescimento do Big Data e destaca algumas lições importantes sobre os desafios enfrentados por aqueles que tentam usar os dados para obter insights.
O livro também explica os fundamentos da pesquisa científica e fornece uma visão geral sobre como realizar pesquisas de forma eficaz. Ele abrange os diferentes tipos de metodologias de pesquisa e suas aplicações, assim como como escolher o melhor método para a pesquisa e entender os resultados obtidos. Além disso, ele ainda oferece recomendações sobre como realizar a interpretação de dados e apresentá-los de forma clara.
A obra de Laura Lopes ainda aborda o uso de técnicas avançadas para a análise de dados usando software como o SAS e o R, e oferece exemplos de aplicação prática de cada técnica. O livro também aborda como usar a computação em nuvem para acessar, processar e armazenar grandes volumes de dados. Ele oferece dicas úteis para gerenciar e analisar dados grandes e disponibilizá-los para uso e disseminação.
No geral, este livro é uma excelente porta de entrada para o campo da pesquisa científica e big data. É uma leitura válida para quem está começando a aprender sobre o assunto, já que aborda todos os principais tópicos do campo. É também útil para aqueles que querem se aprofundar em técnicas de análise de dados, bem como para aqueles que procuram obter insights a partir de dados grandes. Indicado para todos os que desejam adquirir conhecimentos sobre Pesquisa Científica e Big Data.
O Big Data promete revolucionar a produção de conhecimento dentro e fora da ciência, permitindo novas formas altamente eficientes de planejar, conduzir, disseminar e avaliar pesquisas. As últimas décadas testemunharam a criação de novas formas de produzir, armazenar e analisar dados, culminando no surgimento do campo da ciência de dados, que reúne técnicas computacionais, algorítmicas, estatísticas e matemáticas para extrapolar o conhecimento do big data. Ao mesmo tempo, o movimento Open Data — emergindo de tendências políticas como o impulso para o Governo Aberto e a Ciência Aberta — incentivou o compartilhamento e a interligação de dados de pesquisa heterogêneos através de grandes infraestruturas digitais. A disponibilidade de grandes quantidades de dados em formatos legíveis por máquina fornece um incentivo para criar procedimentos eficientes para coletar, organizar, visualizar e modelar esses dados. Essas infraestruturas, por sua vez, servem como plataformas para o desenvolvimento da inteligência artificial, com o objetivo de aumentar a confiabilidade, rapidez e transparência dos processos de criação de conhecimento. Pesquisadores de todas as disciplinas veem a capacidade recém-descoberta de vincular e cruzar dados de diversas fontes como melhorar a precisão e o poder preditivo dos achados científicos e ajudar a identificar direções futuras de investigação, fornecendo, assim, um novo ponto de partida para a investigação empírica. Como exemplificado pelo aumento do financiamento dedicado, programas de treinamento e locais de publicação, o big data é amplamente visto como inaugurando uma nova forma de realizar pesquisas e desafiando os entendimentos existentes do que conta como conhecimento científico.
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Autor: Laura Lopes
