Detecção Eficiente de Anomalias em Redes de Data Centers Apoiada por Aprendizado de Máquina e Otimizador do Lobo Cinzento para Seleção de Atributos Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos SBRC
A tarefa consiste na especificação do “que” se deseja buscar nos dados, que tipo de regularidades ou categorias de padrões, ou que tipo de padrões poderiam surpreender. Já a técnica de mineração consiste na especificação de métodos que garantam “como” descobrir os padrões que interessam. Entre as principais técnicas utilizadas em mineração de dados estão as técnicas estatísticas e as de inteligência artificial. A necessidade de informações disponíveis vem crescendo assustadoramente nos últimos anos e vários fatores contribuíram para esse incrível aumento. O baixo custo de armazenagem pode ser visto como a principal causa do surgimento dessas enormes bases de dados. Outro fator é a disponibilidade de computadores de alto desempenho a um custo razoável.
Para que serve o data center e o Data Mining?
Esse campo da estatística computacional relaciona milhões de dados isolados e serve às empresas, por exemplo, para detectar padrões de conduta em seus clientes e predizer seu comportamento. Seu objetivo é gerar novas oportunidades de mercado. O 'data mining' converte as informações em conhecimento.
Uma estratégia de big data prepara o terreno para o sucesso dos negócios em meio a uma abundância de dados. Porém, para que esses dados sejam coletados, armazenados e devidamente analisados, justamente para fornecer informações holísticas da realidade de uma área, é que surge a ideia de big data. Plataformas Open Source de Data Management e automação, Cloud Computing, dentre outras tecnologias, têm surgido para resolver tais problemas. Pesquise e escolha as soluções certas para ter um gerenciamento de dados preciso e confiável. Contudo, mesmo existindo ferramentas robustas, a falta de especialistas de Data Science tem limitado a criação de novas estratégias de Data Analytics nas organizações.
Veja as fotos do Datacenter do Google
Seus recursos analíticos permitem que as organizações obtenham informações de negócios úteis de seus dados para melhorar a tomada de decisões. Com o tempo, cria-se um registro histórico que pode ser inestimável para cientistas de dados e analistas de negócios. Devido a esses recursos, um data warehouse pode ser considerado como a “única fonte confiável” de uma organização. De um modo geral, as abordagens de mineração de dados podem ser categorizadas como direcionadas – focadas em um resultado desejado específico – ou não direcionadas como um processo de descoberta.
Inicialmente, convém dividir os modelos de aprendizagem em supervisionado e não-supervisionado. Ao lidar com uma base de dados, geralmente em alto volume, o data mining emprega estratégias baseadas em estatística e ciência de dados. Uma delas é a identificação de padrões e tendências, com foco em encontrar possíveis classes para categorizar esses dados. Desse modo, a equipe consegue entender os grupos existentes e extrair conclusões a partir do comportamento deles. Esta solução ajuda as corporações a identificar padrões e, com isso, gate7.com.br permite a elas criar soluções cada vez mais atrativas. O segundo motivo pelo qual as organizações do mercado financeiro têm adotado o Big Data é a possibilidade de reconhecer quais são os clientes de alto risco.
Informações
As limitações encontradas na análise dos resultados indicam que ainda é preciso padronizar o modo do preenchimento dos currículos Lattes para refinar as análises e, com isso, estabelecer indicadores. Embora muita informação já exista sobre o tema, não existe uma padronização e classificação universalmente aceita sobre o assunto, de maneira a facilitar os interessados da área na condução de seus projetos de pesquisa. Uma das justificativas é justamente essa dimensão de novidade do tema e sua relevância na solução para análise de grandes volumes de dados. Além disso, o material existente sobre data mining possui abordagens heterogêneas, dependendo da origem ou do público-alvo a que se destina. O tema é estudado e abordado por profissionais de diversas áreas e cada uma possui abordagens específicas, adequadas para as suas necessidades. A quantidade de dados provenientes de análises geoquímicas de amostras coletadas em poços de petróleo cresce simultaneamente ao investimento no setor de exploração e produção.
O que significa data center?
Um datacenter corresponde a um local físico que armazena máquinas de computação e seus equipamentos de hardware relacionados. Ele contém a infraestrutura de computação que os sistemas de TI exigem, como servidores, unidades de armazenamento de dados e equipamentos de rede.
A mineração de dados é o processo de usar ferramentas analíticas avançadas para extrair informações úteis de um acúmulo de dados. Machine Learning é um tipo de inteligência artificial (IA) que permite que os sistemas aprendam com a experiência. A mineração de dados pode fazer uso do aprendizado de máquina, quando os programas analíticos têm a capacidade de adaptar suas funcionalidades em resposta à análise de dados que realizam. Já existem no mercado ferramentas que fornecem insights valiosos para que as empresas, de qualquer segmento, possam conquistar clientes.
Quanto ganha um analista de data center?
No cargo de Analista de Data Center se inicia ganhando R$ 3.021,00 de salário e pode vir a ganhar até R$ 5.048,00. A média salarial para Analista de Data Center no Brasil é de R$ 4.031,00.