BIG DATE É MELHOR BY K.CUKIER TED

Releitura: A arte do aprendizado origina conhecimento: A realidade BiG Date conexos – Fundamentos no pensamento K. Cukier TED” – Informação e comunicação e seus suportes


Introdução

Relíquias e origens terminológica: Subsídios antropológicos

Bolo favorito nos EUA? Público: A maçã. Kenneth Cukier: Apple. Claro. Como sabemos? Para os dados. As vendas nos supermercados são analisadas. São observadas as vendas nos supermercados de bolos congelados de 30 cm e as de maçã vencem sem rival. A maioria das vendas são de maçã. Mas os supermercados começaram a vender bolos menores, 11 cm, e subitamente a maçã caiu para o 4º ou 5º lugar. Porque O que aconteceu? Bem, pense sobre isso. Quando compramos um bolo de 30 cm, toda a família tem que concordar, e a maçã é a segunda preferida de todas.


Mas se você comprar um bolo individual de 11 cm, poderá comprar o que deseja. Você pode comprar sua primeira opção. Temos mais dados. Podemos ver algo que não podia ser visto quando havia apenas menos dados. Agora, o ponto é que muitos mais dados não apenas nos permitem ver mais, mais do mesmo que já vimos. Mais dados nos permitem ver coisas novas. Eles nos permitem ver melhor. Eles nos permitem ver de forma diferente. Nesse caso, eles nos permitem ver que o bolo favorito da América é: não torta de maçã.


Todo mundo pode ter ouvido o termo “dados em massa”. Na verdade, eles provavelmente estão cansados de ouvir “dados em massa”. É verdade que o termo é muito exagerado e isso é muito lamentável, porque dados massivos são uma ferramenta muito importante para a sociedade avançar. No passado, costumávamos observar pequenas quantidades de dados e pensar no que eles significariam tentar entender o mundo. Agora temos muito mais, mais do que aquilo que poderia existir antes.


O que descobrimos é que, quando temos uma grande quantidade de dados, podemos fazer coisas que não poderíamos, tendo apenas quantidades menores. Dados massivos são importantes e são algo novo, e quando você pensa sobre isso, a única maneira de o planeta enfrentar seus desafios globais, ou seja, alimentar pessoas, prestar assistência médica, fornecer energia, eletricidade e garantir que Não diminuímos devido ao aquecimento global, ele está usando dados de maneira eficaz. Então, o que há de novo nos dados de massa? Qual é o grande problema? Bem, para responder a isso, vamos pensar sobre como as informações eram, fisicamente no passado.

Fundamentos e vertentes arqueológicas : Uma leitura substancial

Em 1908, na ilha de Creta, os arqueólogos descobriram um disco de argila. Eles datam do ano 2000 aC, então eles têm 4000 anos. Existem inscrições neste álbum, mas não sabemos o que elas significam. É um mistério completo, mas o ponto é que as informações eram vistas 4000 anos atrás. É assim que a sociedade armazena e transmite informações. Agora, a sociedade não avançou muito. Ainda salvamos as informações em discos, mas agora podemos armazenar muito mais informações, mais do que nunca. A pesquisa é mais fácil. Copiar é mais fácil. Compartilhar é mais fácil. O processamento é mais fácil. E podemos reutilizar essas informações para usos que nunca imaginamos quando os primeiros dados foram coletados. Nesse sentido, os dados evoluíram de um armazém para um fluxo, de algo estacionário e estático para algo fluido e dinâmico. Existe, se você quiser, uma liquidez de informações.


O disco descoberto fora de Creta, com 4000 anos, é pesado, não armazena muita informação e essa informação não é modificável. Pelo contrário, todos os arquivos que Edward Snowden tirou da Agência de Segurança Nacional dos EUA se encaixam em um dispositivo de memória removível do tamanho de uma unha e podem ser compartilhados à velocidade da luz. Mais dados Mais. Um motivo para ter tantos dados hoje no mundo é que coletamos coisas sobre as quais sempre coletamos informações, mas outro motivo é que estamos pegando coisas que sempre foram informativas, mas nunca foram convertidas para um formato de dados e estamos transformando em dados


Pense, por exemplo, na questão da localização. Tomemos, por exemplo, Martin Luther. Se quiséssemos saber em 1500 onde estava Martin Luther, teríamos que segui-lo o tempo todo, talvez com caneta e tinteiro, e anotá-la. Mas pense como está hoje. Você sabe que em algum lugar, talvez no banco de dados de uma empresa de telecomunicações, existe uma planilha ou entrada do banco de dados onde suas informações são registradas de onde você esteve o tempo todo. Se eles tiverem um telefone celular e o telefone tiver GPS, mas mesmo se não tiverem GPS, suas informações poderão ser gravadas. Nesse sentido, a localização tem sido um campo de dados.


Agora pense, por exemplo, sobre a questão da postura, o modo como você está sentado agora, o modo como está sentado, o de você, o de você.Todos diferentes, dependendo do comprimento das pernas, as costas e seu contorno, e se eu colocar censores, talvez 100 em todos os assentos agora, eu poderia criar um índice exclusivo para cada um, algo como uma impressão digital, que não é do dedo. E então, o que podemos fazer com isso? Pesquisadores em Tóquio estão usando-o como um potencial dispositivo anti-roubo em carros. A idéia é que o ladrão sinta ao volante, tente ligá-lo, mas o carro reconhece que um motorista não autorizado está no carro e, talvez, o motor pare, a menos que ele escreva uma senha no painel para dizer: “Eu tenho autorização de condução “. Ótimo O que aconteceria se todos os carros na Europa tivessem essa tecnologia? O que podemos fazer então? Talvez, se adicionarmos os dados, talvez possamos identificar sinais reveladores que previam melhor que um acidente de carro ocorrerá nos próximos cinco segundos. E então, o banco de dados que teremos é fadiga do motorista, e o serviço seria ativado quando os sensores do carro detectassem que a pessoa descansa nessa posição e um alarme interno é ativado automaticamente que faria o volante vibrar, soando um alarme. para dizer: “Acorde, preste mais atenção à estrada”.


Esse é o tipo de coisa que podemos fazer quando coletamos dados em mais aspectos de nossas vidas. Então, qual é o valor dos dados em massa? Bem, pense sobre isso. Eles têm mais informações. Eles podem fazer coisas que não podiam fazer antes. Uma das áreas mais impressionantes em que esse conceito é aplicado é na área de aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial, que por si só é um ramo da ciência da computação. A idéia geral é que, em vez de ensinar algo a uma equipe, simplesmente transferiremos os dados para o problema, para que o computador descubra sozinho. E ajude-nos a entendê-lo vendo suas origens.

FE – Avanços e memória : Comunidades desenvolvedoras

Nos anos 50, um cientista da computação da IBM chamado Arthur Samuel que gostava de jogar damas, por isso escreveu um programa para jogar contra o computador. Jogado. Ganhou. Jogado. Ganhou. Jogado. Ele venceu, porque a equipe sabia apenas o que era um movimento legal. Arthur Samuel sabia de outra coisa. Arthur Samuel sabia de estratégia.


Então, ele escreveu um pequeno subprograma operando em segundo plano. E tudo o que ele fez foi anotar a probabilidade de que uma configuração do quadro levasse a um quadro vencedor e um quadro perdedor após cada jogada. Ele jogou contra o time. Ele ganhou. Ele jogou contra o time. Ele ganhou. Ele jogou contra o time. Ele ganhou. E então Arthur Samuel deixou o computador tocar sozinho. Joga sozinho. E colete mais dados. Colete mais dados. Aumente a precisão de sua previsão. E então Arthur Samuel volta para o time joga e perde. E jogar e perder. E jogar e perder. E Arthur Samuel criou uma máquina que excede sua capacidade em uma tarefa que ele ensinou.


E essa idéia de aprendizado de máquina irá a qualquer lugar. Como você acha que temos carros auto-dirigidos? Somos melhores como sociedade armazenando todas as regras da estrada em software? Não. A memória é mais barata. Não. Os algoritmos são mais rápidos. Não. Os processadores são melhores. Não. Todas essas coisas são importantes, mas não é por isso. É porque mudamos a natureza do problema. Mudamos o problema de um em que tentamos explicar aberta e explicitamente ao computador como dirigir, para um em que dizemos: “Aqui estão muitos dados do veículo. Faça os números. Você percebeu que esse é um semáforo, que é vermelho e não verde, significa que você precisa parar e não continuar.


O aprendizado de máquina está na base de muitas coisas que fazemos online: mecanismos de pesquisa, algoritmo de personalização da Amazon, tradução automática por computador, sistemas de reconhecimento de voz. Recentemente, os pesquisadores examinaram a questão das biópsias, biópsias de câncer e usaram o computador para identificar, analisando os dados e as taxas de sobrevivência, se as células são realmente cancerígenas ou não e, é claro, transferindo os dados através de Um algoritmo de aprendizado de máquina, a máquina conseguiu identificar os 12 sinais indicadores que melhor preveem se nesta biópsia de células de câncer de mama, existe, de fato, câncer. O problema: a literatura médica conhecia apenas nove deles. Três dos traços eram aqueles que as pessoas não procuram, mas que a máquina descobriu. Também existem aspectos obscuros nos dados massivos. Isso melhorará nossas vidas, mas há problemas que precisamos estar cientes, e o primeiro é a ideia de que podemos ser punidos por previsões, de que a polícia pode usar dados massivos para seus propósitos, um pouco como “Relatório da Minoria”.


É um termo conhecido como polícia preditiva, ou criminologia algorítmica, e a idéia é que, com uma grande quantidade de dados, por exemplo, onde houve crimes antes, saberemos para onde enviar patrulhas. Faz sentido, mas o problema, é claro, é que eles não apenas permanecerão nos dados de localização, mas irão para o nível do indivíduo. Por que não usamos dados de pessoas com um alto histórico acadêmico? Talvez use o fato de estarem desempregados, seu registro de crédito, seu comportamento na Web, se estiverem acordados até tarde da noite. O seu controlador físico digital, ao identificar dados bioquímicos, mostrará se você tem pensamentos agressivos. Podemos ter algoritmos que podem prever o que estamos prestes a fazer, e podemos ser responsáveis antes de realmente agirmos. A privacidade foi o principal desafio na era dos pequenos dados.


Na era dos dados em massa, o desafio será salvaguardar o livre arbítrio, a escolha moral, a vontade humana e a ação humana. Há outro problema: dados massivos tirarão nossos empregos. Dados e algoritmos maciços desafiarão o conhecimento em gerenciamento profissional no século 21 da mesma maneira que o As linhas de automação e montagem da fábrica desafiaram o trabalho dos trabalhadores no século XX. Pense em um técnico de laboratório que olha no microscópio uma biópsia do câncer para determinar se é câncer ou não. A pessoa que foi para a faculdade. Em que ele compra propriedades. Ele ou ela vota. Ele ou ela é um constituinte da sociedade. E o trabalho dessa pessoa, assim como toda uma frota de profissionais como essa pessoa, descobrirá que seus empregos mudaram radicalmente ou, de fato, foram completamente eliminados.


Agora, gostamos de pensar que a tecnologia cria empregos após um curto período de deslocamento temporário, e isso é verdade para o quadro de referência da Revolução Industrial em que vivemos, porque foi exatamente isso que aconteceu. Mas esquecemos algo na análise: existem algumas categorias de empregos que são simplesmente eliminadas e nunca mais criadas. A Revolução Industrial não foi muito boa se você fosse um cavalo. Portanto, teremos que ter cuidado, coletar dados massivos e ajustá-los às nossas necessidades, às nossas necessidades humanas. Temos que ser os donos dessa tecnologia, não seus servidores.


Estamos no começo da era dos dados em massa e, honestamente, não somos muito bons em lidar com todos os dados que podemos coletar agora. Não é apenas um problema para a Agência de Segurança Nacional. As empresas coletam muitos dados e também os utilizam indevidamente, e temos que melhorar isso, e isso levará tempo. É um pouco como o desafio enfrentado pelo homem primitivo e pelo fogo. É uma ferramenta, mas que, a menos que tenhamos cuidado, nos queimará. Dados massivos transformarão a maneira como vivemos, como trabalhamos e como pensamos. Eles nos ajudarão com nossas carreiras e levarão uma vida de satisfação, esperança, felicidade e saúde, mas no passado, freqüentemente, vimos que a tecnologia e nossos olhos só viam a tecnologia T, o hardware, porque isso é físico. Agora temos que reformular nosso olhar para o eu, a informação, que é menos tangível, mas de certa forma muito mais importante. A humanidade pode finalmente aprender com as informações que pode coletar, como parte de nossa eterna busca por entender o mundo e nosso lugar nele, e é por isso que os dados em massa são um grande problema.


Uma tarte da América favorita é …? Audiência: Maçã! Kenneth Cukier: Maçã. Claro que ele. Como sabemos? Por causa de dois dados! Vemos dois supermercados vendidos. Vemos supermercados com bandagens de tortas de 30 cm congeladas e maçã ganha, sem discussão. To maioria das bandadas são as de maçã. Mas você pode comecaram supermercados para vender tortas pequenas, 11 cm. De repente, a maçã caiu para o quarto ou quinto lugar. Porque Ou o que aconteceu? Pensem bem. Quando você compra um bolo de 30 cm, toda a família precisa ser oleada, mais como a maçã é uma segunda escolta de todas. Mas quando você compra um bolo individual de 11 cm, pode comprar o que deseja. Podem obter a primeira escolha. Vocês têm mais dados. Pude ver uma coisa que nunca veio, quando era apenas uma pequena quantidade.


Como está aqui, que mais dados não são apenas autorizados a nos ver mais, mas é isso que vamos esquecer, mas que também nos permitirá ver coisas novas. Vamos ver melhor. Vamos ver de forma diferente. Nesse caso, vamos ver qual das tarte preferidas da América: não é a de maçã.


Provavelmente, já todos ouviram falar sobre os “megadados”. Provavelmente já estamos felizes em ouvir ou garrafa térmica Megadados. É verdade que houve uma publicidade em torno da garrafa térmica e isso é lamentável, porque você foi extremamente importante para mim, enquanto sociedade, para avançar. Não passou, vamos esquecer os conjuntos reduzidos de dados e pensar ou o que significa tentar entender ou mundo. Agora temos muito mais fazer mais do que nunca Descobrimos que, quando temos um grande conjunto de dados, podemos dizer que não fomos capazes de fazê-lo, mesmo quando temos pequenas quantidades. Eu implorei que você fosse importante e você é uma noiva. Eu pensei. A única maneira como este planeta será capaz de enfrentar os desafios globais – alimentar pessoas, fornecer assistência médica, fornecer energia, electricidade e garantir que eles não sejam afectados por causas globais – e através do uso Dados eficazes Como ou o que de novo quanto megadados anos? Ou o que tem de tão importante? Para responder a essa pergunta, vamos pensar em como era a informação, o que era ou seu aspecto físico, não passou. Em 1908, na Ilha de Creta, os arqueólogos descobriram um disco de argila. Dataram-no de 2000 a. C., portanto, com 4000 anos. Há inscrições nesse disco, mas não sabemos o que isso significa. É um mistério total, mas o que foi ou foi o que aconteceu há 4000 anos atrás. Foi assim que a sociedade armada e transmitida como informação.


A sociedade não avançou tão muito. Continuamos a reunir informações sobre registros, mas depois podemos manter muito mais informações, muito mais do que eu amarrei aqui. É muito fácil pesquisar. É muito fácil copiar. É muito fácil compartilhar. É muito fácil de processar. Podemos reutilizar essas informações para usos que nunca secam, imagine quando lhe damos as primeiras. A esse respeito, eu lhe passo de “estoque” para fluxo, passou duma coisa que é fixa e estática para uma coisa que é fluida e dinâmica. Há, quer-se, uma liquidez na informação. Ou um disco que descobri em Creta que tinha 4000 anos e é pesado, não guarda muita informação e essa informação é imutável. Por outro lado, todos os argumentos que Edward Snowden levou da Agência de Segurança Nacional dos Estados Unidos dão aos Estados Unidos também podem ser membros do Tamanho duma unha e também podem fazer parte da velocidade da luz. Mais dados. Mais.


Uma das razões pelas quais temos de folhear tantos dados não-mundiais e por que estamos coletando coisas sobre como sempre coletamos informações. Mas outra razão é porque vamos pegar coisas que são sempre fóruns informativos, mas nunca foram transformados em um formato de dados e vamos transformar os dados. Por exemplo, pense na localização. Por exemplo, Martinho Luther. Gostaríamos de conhecer cerca de 1500 anos de Martinho Luther, devemos sempre andar atrás dele – talvez com uma pena de pato e um tinteiro – e registrar isso. Agora pensou em não passar. Sabemos que alguns deles, provavelmente baseados na base de dados da empresa de telecomunicações, foram usados para calcular ou, menos cabelos, uma nova entrada com base nos dados que registram informações sobre onde vivemos em todas as ocasiões, se temos um telemovel e essa telemovel GPS Mas, enquanto não houvesse GPS, eu poderia registrar tanta informação. Nesse caso, um local foi transformado em dados.


Eu poderia registrar como nós informações. Nesse caso, um local foi transformado em dados.


Pensei, por exemplo, nesta posição, na maneira como você está sentado neste momento, na maneira como se senta, na maneira como se senta, na maneira como se senta. São diferentes, em função do tamanho das vossas pernas, dois contornos da costa dos vossas. Vamos nos tornar censores – talvez cem censores – em todos os casos, neste momento, eu poderia criar um índice único para cada um de vocês, uma espécie de impressão digital, mas não dois dedos.


Mas o que poderíamos fazer com isso? Existem pesquisadores em Tóquio que vão usar isso como um possível aparelho antirroubo em automóveis. Acredita-se que ele se sentou ao volante, tentou dar partida, mas o carro reconhece que, ao volante, existe um motorista autorizado que não dá partida no motor, a menos que seja digitada uma senha no painel de comandos, que diz: “Olha lá, eu tenho autorização para orientar”. Fantástico.

A C – Interação humana

Eu conheço todos vocês na Europa tivessem essa tecnologia? Ou o que poderíamos fazer? Se adicionarmos a você, talvez possamos identificar sinais reveladores que previam o melhor que acontecerá em um acidente de viação cinco segundos depois. E mais, ou que teremos registrado no dado fadiga do condutor. Ou o objetivo seria que, quando um carro está presente nessa pessoa, ele automaticamente sabe que é necessário vincular um alarme interno que vibre a um volante, e não um alarme interno, para dizer: “Ei, concorde! Preste mais atenção!” São essas coisas que podemos fazer quando transformamos em dados a maioria dos aspectos de nossa vida. Então, qual é o valor de dois megabytes? Eu pensei apenas. Temos mais informações. Podemos fazer coisas que não podíamos fazer antes. Uma das áreas mais impressionantes em que esse conselho ocorrerá na área de aprendizado de máquina. Um aprendiz de máquina é um ramo da inteligência artificial, que, por enquanto, é um ramo da tecnologia da informação. Uma idéia geral é que, em vez de dar instruções a um computador sobre o que fazer, simplesmente jogaremos dados por um problema e usaremos o computador para iniciar uma solução por precaução. Você entende melhor condenando como suas origens.


US 50, engenheiro de computação da IBM, chamado Arthur Samuel, Gostava de Jogar Xadrez. Por isso escreveu um programa de computador para brincar com um computador Jogou. Ganhou Jogou. Ganhou Jogou. Ganhou Porque qualquer computador era sábio ou era um movimento legal. Arthur Samuel sabia mais qualquer coisa. Arthur Samuel sabia de estratégia. Assim, escrevi um pequeno subprograma que era executado por trás, que mal calculava as probabilidades de uma determinada configuração do tabuleiro levar um tabuleiro vencedor ou um tabuleiro perdedor, depois de cada movimento. Joga com ou computador. Ganha Joga com ou computador. Ganha Joga com ou computador. Ganha Então, Arthur Samuel deixa ou joga sozinho no computador. Ele joga sozinho. Colete mais dados. Colete mais dados. Aumento ou rigor de suas previsões. Arthur Samuel se vira para o computador. Joga e perde, joga e perde, joga e perde. Arthur Samuel levantará uma máquina que vai além de sua capacidade como uma tarefa que ele ensinará.


Mas também existem dois lados sombrios. Vai melhorar nossas vidas, mas tem problemas que tememos que consciência. Ou, primeiro, acho que podemos ser punidos por motivos antecipados, que a polícia pode usar megadados para seus objetivos, um pouco como não “Minority Report”. É um termo chamado policiamento previsível ou criminologia algorítmica. Uma ideia é que, nós já demos muitos, por exemplo, sites onde ocorreram crimes que não passaram, sabemos para onde enviar como patrulhas. Isso faz sentido, mais claro que ou o problema é que ele não vai nos parar em um determinado local, ele vai descer para o nível do indivíduo. Por que não usamos dados ou a história universitária de pessoas? Poderíamos usar ou, de fato, este empregado ou não, ou grau de confiança, ou comportamento de navegação na Internet, era muito tarde. Ou, de acordo com Fitbit, quando é possível identificar bioquímicos, isso mostra que são pensamentos agressivos. Podemos ter algoritmos que podemos prever ou nos quais pensaremos, e podemos ser responsabilizados antes de sermos agitados. Uma privacidade era ou desafio central numa era de pequenos dados. Na era de dois megabytes, ou o desafio será salvaguardar nossa vontade, escolta moral, volição humana, atividade humana.


Essa ideia de aprendizado de máquina está por trás de todos os lados. Como é que temos carros autoguiados? Nossa sociedade é melhor para colocar tudo como Essa ideia de aprendizado de máquina está por trás de todos os lados. Como é que temos carros autoguiados? Para nós a sociedade é melhor colocar todas as regras de trânsito em “software”? Não. É uma memória barata? Não. Você é um algoritmo mais rápido? Não. Vocês são melodores? Não. Todas essas coisas são importantes, mas por todos os motivos. É porque alteramos a natureza do problema. Vamos alterar a natureza do problema. Em vez de tentar o bolo e explicar explicitamente como guiar o computador, dizemos: “Ele é entregue aqui em um veículo”. Descubra como ele é. “Descubra que este é um semáforo”, que à luz do semáforo é verde e verde “, é isso que significa parar” em vez de seguir em frente “.

Vantagens e desvantagens: funcional Algoritmos

Um aprendiz de máquina é baseado em muitas das coisas que favorecemos “online”. Por exemplo, mecanismos de pesquisa, algoritmo de personalização da Amazon, tradução por computador, sistemas de reconhecimento de voz. Recentemente, existem pesquisadores que analisam biópsias, dão biópsias relacionadas a câncer. Pediremos um computador para identificar, esquecendo você e os taxa de sobrevivência, para determinar se as células cancerígenas eram cancerígenas ou não. Certamente, quando você os fornece, através de um algoritmo de aprendizado de máquina, você é capaz de identificar os 12 sinais reveladores que melhor impedirão a biópsia do câncer de causar câncer de mama como células cancerígenas de fato. Um problema: uma literatura médica tem apenas nove de sinais. Três sinais eram mais sinais do que o necessário, mas sim por máquina.


Há um outro problema: Megadados vão roubar-nos trabalho. Os algoritmos vão colocar em causa ou trabalho intelectual de colarinho branco, dois profissionais no século XXI, como automação de fábricas e linhas de montagem puseram em causa ou trabalho duas operações no círculo XX. Eu acho que um técnico de laboratório que olha um microscópio para uma biópsia de um câncer e determina o quão canceroso é. Essa pessoa frequentou uma universidade. Essa pessoa compra bens. Votar A parte interessada da sociedade. Essa pessoa, assim como qualquer outro grupo de profissionais, é igual a ela, será separada ou radicalmente alterada ou totalmente eliminada. Temos medo de pensar que a tecnologia está gerando empregos depois de um período temporário de transição. Isso é verdade, dentro do quadro de referência em que todos vivemos na Revolução Industrial, porque foi exatamente ou o que aconteceu. Mas esboçamos uma análise dessa coisa. Existem algumas categorias de trabalhos que são eliminados e nunca mais voltar. A Revolução Industrial não foi muito boa para você cavá-los. Portanto, devemos ter cuidado, agarrar um ao outro e ajustá-los às nossas necessidades, às nossas necessidades humanas. Temos que ser doados à tecnologia e não aos seus escravos. Nós apenas não estamos começando, eram dois megabytes. Honestamente, não somos muito bons em lidar com todos os dados que conseguimos reunir regularmente. Não há nenhum problema com a NSA. Uma indústria reúne muitos dados e também o utiliza indevidamente. Precisamos melhorar isso, mas isso vai levar tempo. Um pouco ou desafio que os homens primitivos enfrentarão com fogo. Ele é uma ferramenta, mas é uma ferramenta que, tenha cuidado, podemos queimar.


Você implorou para transformar ou como vivemos, como trabalhamos e como pensamos. Você nos ajudará a criar nossas carreiras e a viver com satisfação e esperança, com felicidade e felicidade. Não passamos, esquecemos muitas vezes de uma tecnologia da informação e nos olhos só vi ou “T”, a Tecnologia, ou equipamento, porque era ou era físico. Agora precisamos focar ou não olhar no “I”, para Informação que é menos aparente, mas em certos aspectos, muito importante. Uma humanidade pode finalmente aprender a coletar informações, uma parte de nós procurando inquietação para entender ou o mundo em nosso lugar. Por isso implorei é uma coisa muito importante.


Estamos no início da era dos dados em massa, e honestamente, não somos muito bons em lidar lcom todos os dados que podemos coletar agora. Não é só um problema para a Agência de Segurança Nacional. As empresas coletam muitos dados, e também, eles os usam indevidamente, e nós temos que melhorar isso, e isso vai levar tempo. É um pouco como o desafio enfrentado pelo homem primitivo e fogo. É uma ferramenta, mas a menos que tenhamos cuidado, vai nos queimar. Dados maciços transformarão a maneira como vivemos, como trabalhamos e como pensamos. Eles nos ajudarão com nossas carreiras e levarão uma vida de satisfação, esperança e felicidade e saúde, mas no passado, muitas vezes vimos que a tecnologia e nossos olhos só viram a tecnologia T, o hardware, porque isso é físico. Agora temos que reformular nosso olhar para o I, a informação, que é menos tangível, mas em alguns aspectos muito mais importante. A humanidade pode finalmente aprender com as informações que pode coletar, como parte de nossa eterna busca para entender o mundo e nosso lugar nele, e é por isso que os dados em massa são um grande problema.


Fonte:
https://www.ted.com/talks/kenneth_cukier_big_data_is_better_data


BIG DATE – PARA MOTORS [ARM, PROC, SISTEMAS DE CONSULTA, ANALÍTICA, COORDENAÇÕES]
CARACTERES BÁSICOS TÉCNICOS


Motors diversos: Tutorial (Hide) consulta
Trânsito e diretórios
Em nuvem
W W W
Unidades internas diretórios, Base externas
Warehouse – Diretórios


FORMATOS E UNIDADES CENTRAIS – CORPORAÇÕES/DIRETÓRIOS


Programas grandes, médios, independentes e instituições organizacionais
Softawre – Organização de desenvolvedores
Integradas para avanços de estudos institucionais de pesquisas
Interfaces por tipos: Amazon; Family Microsoft; EAFIP; Montoya

ARQUITETURAS BIG DATE


a) Distribuídas (Provedores; Servidors; Analisar e exibir dados em elevação; Crescimento constructos de valores unidos com analíticas geradas);
b) Multidistribuídas;
c) Hadoop dusterv 1(Servidors) e variados, e com velocidade ágeis e rápida.

Visto e abordado por métodos inovador em avanços TICs em fronteiras do aprendizado do conhecimento para:
a) Coletar;
b) Manipular específicas, a partir de estudos [Tratamento, análise de contextos, eixos, e utilizar mecanismos, integrações, conexões, etc.];
c) Ferramentas informacionais e conjuntos de mais e sistemas informacionais para dados grandes [Hiper para obter informações e com TICs];
d) Interfaces com volumes em diversos em dados e para serem analisadas por sistemas tradicionais.

CONCEITUAÇÃO

Área do conhecimento que investiga, com experimentos práticos tecnológicos, e informacionais em inteligência artificiais, metodológicas, métodos em um 4º paradigma na cronologia por evidencias em evolução das comunidades e sociedades Contemporâneas em transformação e mudanças.

MAPEAMENTO – Redutores – Vs Spark (Mémoria)
[H – Grava, acessa, armazena (Mémoria);
SQL Distribuidores diversos diferentes superior de processamentos;
HIVE SI – Consulta


DISTRIBUIDOS BD – TUTORIAS APACHE
 Distribuídos servidores
 Serviços analítica

Fonte: Wikipedia. org.br

BIG Date and music in manipulacion marketing e comunicação ídolos pop.

Its a mira de a thriller?
Música empresarial estratégica de mercado e comércio: Ao empresariado comercial e outros em lançamentos de recursos e ferramentas com dimensões publicitárias e comunicação de marketing da música pop e ídolos da juventude de dimensões de inserção nas comunidades e clientelas jovens.


Marketing e comunicação – Trilhas sonoras musicais


Uma massificação de marketing e mercado em tônica de fãs entornos de personalidades jovens e a exploração da ótica de produtos de comercialização, como estratégica de mercado e idolatria pop e acompanhar moldes e modas em estilos de influência e consumos.

Fonte: ENANCIB, Anadrey Um plate,(2019). Conferência UFSC, SC.

Conclusão

A defesa e investigação acadêmica apresentada considera diversos ídolos pop americanos de influência e consumos no mundo e comunicação juvenil e adolescentes. A massificação de exploração em cima da trilha sonora musical e grande poder de influência aos consumos e explorações comerciais. A informação BIG Date em dados digitais sumamente cantantes em dimensões dados.

Analítica histórico – Fundamentos epistemológicas Big Date

Uma linha de pensamento introduz informações coletados e compostos por banco de dados, com aproximações integradas conjunto de investigações e estudos minuciosos e detalhados de relíquias arqueológicas de coisas(objetos) com entornos informativas, diversas vertentes, que permeiam em avanços em formatos de disco, que anteriormente pedido armazenamento ao seu tempo 4.000 anos luz, hj informações dignificaram novos dispositivos digitais. Para agregar diversidades de banco de dados por inúmeros contextos de organizações e empresas, atreladas e as entradas a raízes de ensejo de informações a unir e formar conjunto todo, uma se desejo, de juntar outras informações de outros eixos informacionais decorridas, formam um banco de dados, e pasta – termo e uma terminologia mais detalhadas, dentro destas patinhas, pasta – denominada “pessoa” ou código batizado ao sujeito e ou ator. Hoje rede ao ligar integrar e avançar na linha e segmentos tecnologias em informação e comunicação. Mais, centradas segmentos: Centro de estudos, organizações, Empresas e outros buscam integra se para auxílios e interconexões rede de redes conectadas. Em circuito de comunicação Satélites de satélites entorno da Terra para aproximar conglomerados de eixos telecomunicativos tecnológicos. Proporcionam recorrer subconectar e interligar e unir informações em dados especificamente, detalhadamente e minúcias em periféricos codificados em linha no tempo, instantâneo e simultâneo, de forma cada vez mais rápido e ágeis por compostos dispositivos átomos nucleares e outros compostos possíveis físicos periódicos funcionais em eixos de unir aos núcleos presentes [Cobalto e silício] ao dispositivos tecnológicos protótipos de formatos aparelhos eletroeletrônicos, móveis e etc. De forma mais, aproximadas de recorrer tecnologicamente, as bases de dados e redes, em diversos lugares, localizações e organismos diferentes e segmentos, além de contextos tipos de bases ou centros funcionais de conexões instituídas de comunicação super danificadas e objetivos diferentes, atividades e rotinas cada vez mais diversas e específicas denominou – Big Date, ou sem atender a todos as solicitações e recorrências, ocorrências as informações ao conjunto X ou Y aos a banco de dados de ou Y, foram codificados Dados digitais – Big Date, por ficam transpirando, códigos específicos digitais em ondas, dispositivos tecnológicos para atendimento a todos, consideradas Distribuídos[ Provedoras, servidores, sistemas de informação, Analítica, Consulta, etc. Multiversos distribuidores funcionais essas centrais multifacetado recursos podem transitar codificação de memória – Hadoop dustersv – Servidores variados com capacidades em velocidades ágeis e hiper rápidas. Ainda, ampliadas para circuitos em “Nuvem”- bases abertas e descentralizadas em suas memórias de banco de dados internos externos, armazenagem imediata tão próximas e distantes.


Desenho teórico – Analítica


Aos distribuidores [Provedores, servidores, sistemas de informação – Analíticas, consultas de dados funcionais, por mapeamentos com redundâncias tipos de redutores e integrados. Aos dispositivos funcionais por radares e sensores codificados e codificantes conectados e integrados. A nível de Spark (memória com armazenagem, gravação e acessos).


Distribuidores integradas SQL distribuidas (Superior processamentos). A nível de Hive – Sistemas de consulta em informação, distribuída para tutoriais diversos no mundo de dados digitais, termo – informações X ou Y, gerada e contribuindo, avançado para mais conjuntos e agregados diversos e típicos distribuidores, para segmentos X ou Y em geração de espécies de informação e unindo os bancos de dados e suas específicas atribuições e objetivos capacitores de armazenamento de memória disponível em X ou Y presente a servindo e distribuindo para outros conectores variados, requeridos e atendidos. Segmentos em otimização de Tecnologias de informações e comunicação, novas produzidas gerando significados de dados, aprendizado e conhecimento, atualmente codificada em linguagens. Uma conceituação epistemológica para inovação Big Date Apache, nova terminologia de disciplina em Inteligência artificial.


Para Nuvem, esses recursos para unidades EAFIP distribuídos Boa Date, em tutoriais, sistemas de buscas, em: Hide formato [Ware house – Grande armazenamento gigantes de bancos de dados – Diretórios – Funcionais corporações]. Em Motors – recursos dispositivos com características de servidores: Armazenagens, processamentos, consulta, Analítica, coordenação, gerencias, etc.] Com redundâncias funcionais de servidor distribuindo em suas conexões.


Entre outra versão, aos multidistribuídos funcionais, por mapeamentos com redundâncias com redutores e integrações. Aos dispositivos funcionais por radares e sensores codificantes e codificados conectados integrais. A nível de Spark (Memória com armazenagem gravação e acessos de informações – Dados. Dispositivos integrados SQL distribuídos (Superior processamentos). Hive -Sistema de informação de consulta em espécie distribuídos para tutoriais diversos no mundo de Dados digitais, termo – Informações X ou Y, gerada e contribuindo, sendo por avanços para mais conjunto de dados, segmento desde por tutoriais, sendo gerados por informações em seus fluxos desenvolvidos e alimentados em dados.

BIG Date Tutorial
Hide( Motor) – Sistema de consulta

Abordagem apresentada enfoca o desenho de metodologia e diretrizes do curso disciplinar em graduação acadêmica BIG Date – Tutoria em estima de 04 anos de grade de conteúdo de formação regular.
1.1.Em nuben – Unidade EAFIP
1.1.1. Teste [Hide]:

  • inversão 06 informações de dados – Armazenamento e sistemas de buscas – Base?
  • Formato – Hide
    1.1.2. Ware house [diretórios
    1.1.2.1. Tipos por corporação/diretório- exemplo:c
    a) Amazon – É uma base de memória mais fácil.
    b) Family Microsoft Azure
    1.1.3. Unidade – EAFIP
    1.1.4. Coordenação monitória [Edwin Montoya e Montoya@ue]
  • Inversão 06 informações de dados – Armazenamento e sistemas de buscas – Base?
  • Formato – Hide
    1.1.2. Ware house [diretórios
    1.1.2.1. Tipos por corporação/diretório- exemplo:c
    a) Amazon – É uma base de memória mais fácil.
    b) Family Microsoft Azure
    1.1.3. Unidade – EAFIP
    1.1.4. Coordenação monitória [Edwin Montoya e Montoya@ue]
  • Inversão 06 informações de dados – Armazenamento e sistemas de buscas – Base?
  • Formato – Hide
    1.1.2. Ware house [diretórios
    1.1.2.1. Tipos por corporação/diretório- exemplo:c
    a) Amazon – É uma base de memória mais fácil.
    b) Family Microsoft Azure
    1.1.3. Unidade – EAFIP
    1.1.4. Coordenação monitória [Edwin Montoya e Montoya@ue]
  • Inversão 06 informações de dados – Armazenamento e sistemas de buscas – Base?
  • Formato – Hide
    1.1.2. Ware house [diretórios
    1.1.2.1. Tipos por corporação/diretório- exemplo:c
    a) Amazon – É uma base de memória mais fácil.
    b) Family Microsoft Azure
    1.1.3. Unidade – EAFIP
    1.1.4. Coordenação monitória [Edwin Montoya e Montoya@ue]

  • Inversão 06 informações de dados – Armazenamento e sistemas de buscas – Base?
  • Formato – Hide
    1.1.2. Ware house [diretórios
    1.1.2.1. Tipos por corporação/diretório- exemplo:c
    a) Amazon – É uma base de memória mais fácil.
    b) Family Microsoft Azure
    1.1.3. Unidade – EAFIP
    1.1.4. Coordenação monitória [Edwin Montoya e Montoya@ue]
  • Inversão 06 informações de dados – Armazenamento e sistemas de buscas – Base?
  • Formato – Hide
    1.1.2. Ware house [diretórios
    1.1.2.1. Tipos por corporação/diretório- exemplo:c
    a) Amazon – É uma base de memória mais fácil.
    b) Family Microsoft Azure
    1.1.3. Unidade – EAFIP
    1.1.4. Coordenação monitória [Edwin Montoya e Montoya@ue]
  • Inversão 06 informações de dados – Armazenamento e sistemas de buscas – Base?
  • Formato – Hide
    1.1.2. Ware house [diretórios
    1.1.2.1. Tipos por corporação/diretório- exemplo:c
    a) Amazon – É uma base de memória mais fácil.
    b) Family Microsoft Azure
    1.1.3. Unidade – EAFIP
    1.1.4. Coordenação monitória [Edwin Montoya e Montoya@ue]
  • Inversão 06 informações de dados – Armazenamento e sistemas de buscas – Base?
  • Formato – Hide
    1.1.2. Ware house [diretórios
    1.1.2.1. Tipos por corporação/diretório- exemplo:c
    a) Amazon – É uma base de memória mais fácil.
    b) Family Microsoft Azure
    1.1.3. Unidade – EAFIP
    1.1.4. Coordenação monitória [Edwin Montoya e Montoya@ue]
  • Inversão 06 informações de dados – Armazenamento e sistemas de buscas – Base?
  • Formato – Hide
    1.1.2. Ware house [diretórios
    1.1.2.1. Tipos por corporação/diretório- exemplo:c
    a) Amazon – É uma base de memória mais fácil.
    b) Family Microsoft Azure
    1.1.3. Unidade – EAFIP
    1.1.4. Coordenação monitória [Edwin Montoya e Montoya@ue]
  • Inversão 06 informações de dados – Armazenamento e sistemas de buscas – Base?
  • Formato – Hide
    1.1.2. Ware house [diretórios
    1.1.2.1. Tipos por corporação/diretório- exemplo:c
    a) Amazon – É uma base de memória mais fácil.
    b) Family Microsoft Azure
    1.1.3. Unidade – EAFIP
    1.1.4. Coordenação monitória [Edwin Montoya e Montoya@ue]
  • Inversão 06 informações de dados – Armazenamento e sistemas de buscas – Base?
  • Formato – Hide
    1.1.2. Ware house [diretórios
    1.1.2.1. Tipos por corporação/diretório- exemplo:c
    a) Amazon – É uma base de memória mais fácil.
    b) Family Microsoft Azure
    1.1.3. Unidade – EAFIP
    1.1.4. Coordenação monitória [Edwin Montoya e Montoya@ue]
  • Inversão 06 informações de dados – Armazenamento e sistemas de buscas – Base?
  • Formato – Hide
    1.1.2. Ware house [diretórios
    1.1.2.1. Tipos por corporação/diretório- exemplo:c
    a) Amazon – É uma base de memória mais fácil.
    b) Family Microsoft Azure
    1.1.3. Unidade – EAFIP
    1.1.4. Coordenação monitória [Edwin Montoya e Montoya@ue]
  • Inversão 06 informações de dados – Armazenamento e sistemas de buscas – Base?
  • Formato – Hide
    1.1.2. Ware house [diretórios
    1.1.2.1. Tipos por corporação/diretório- exemplo:c
    a) Amazon – É uma base de memória mais fácil.
    b) Family Microsoft Azure
    1.1.3. Unidade – EAFIP
    1.1.4. Coordenação monitória [Edwin Montoya e Montoya@ue]

3– Big Date Tutorial Apache
3.1. MOTORS BIG DATE
3.1.1. . MOTORS- Recursos;
3.1.2. ““- Armazenamento;
3.1.3. ““- Processamento;
3.1.4. ““– Consulta;
3.1.5. ““– Analítica;
3.1.6. ““– Coordenação gerência.

3.2. ARQUITETURA BIG DATE

– Distribuídos Hadoop- MapReduce1 Multidistribuidos
3.2.1. Multidistribuídos

3.2.2. Hadoop dusterv1
Servidor
• Armazena – Processa AP AP AP AP P

3.2.3. MapReduce1 Vs Spark – Memória SQL Distribuidos MapRedu
• Handareana
Grava e
Acessa a

Memória

Superior de processamento

3.2.4. HIVE – Sistema de informação de consulta
 BIG Date – Distribuídos Tutorial Apache

Fonte: Montoya, E. (2019). BIG Date: Tutorial. CLEI 2019, Panamá.

Eixos de Ligação – Conectores, Ferramentas, Formatos, mídias e dispositivos

A concepção de estudos origem textual proporcionaram releitura com tradução de língua, nos apresenta uma realidade Big date na verificação global WWW – Wide Word Wind, desde histórico de fundamentos originárias de relíquias arqueológicas de coisas e objetos contendo códigos ou e inscrições informativas, que dão referenciais que são identificados na história da evolução da humanidade, e tecnologia e ciências nas áreas do conhecimentos, que identificam cada informação, e liga com outros dados em temáticas – Termo e dentro de terminologias de agregação a informação digital – Dados, atribui-se avanços e desenvolvimento de estudos e investigação em cada área disciplinar de inovação – Inteligência Artificial, e interdisciplinares e disciplinares: Informática; Ciências da computação; Ciência da Informação; Análise de sistemas; Engenharias de Software; Tecnologia da Informação e comunicação e etc. Análise textual e histórico de origens de fundamentos, vemos que, a analítica proporcionou -se : Instâncias de pontos essenciais: informações anotadas e observados na investigações locais in loco e avançados desencadeou -se que : a) Venda; Supermercado; Produto; Tamanho cm; Saída mais – grandes e pequenos; Nivelamento % de preferência; Sabores; Opção saída; Mais dados; Preferência familiar; Opção de 1ª compra(Mais Dados);

Produto individual e familiar(Desejo e desejos); Produto para individual (Mais Dados); Mais Dados – Mais informações recolhidas); Mais Dados – Mais coisas novas(Detalhes – Por menores – Diferentes perfis); Produto favorito; Produto regional e cultural? Aceito ou não; b) Instância Dados em Massa, desencadeou -se por: Termo DM – FE que passa vínculos; Dados minuciosos de detalhes mais quantitativos e por que é importante para o mundo muito avanços hoje +++++++ que antes; c) Descoberta apelos por[G Q D – Grande Quantidade de dados]; Coisas que poderiam apenas Q -: DM ++ Importantes e novo. Observadores, verificarão que muitos aspectos de informações que produziram dados diversos e globais: Alimentar pessoais; Prestação de assistência médica; Fornecimento de energias; Garantias por pontos energéticos e dados globais, e insustentáveis de clima; Manutenção de dados mesmos com impedimentos – Dados mantidos; d) Análise e informações – Dados fisicamente no passado – Pontos; e) Descoberta que informações coletadas de raízes arqueológicas, e : Disco de argila 4.000 anos atrás, apresentaram subsídios para: Informações com interrogações; Armazenagem e transmissão de informações – sociedade; Se hoje não avançou? Hoje salvação em discos; Armazenagem mais capacidade; Facilidade de investigação/pesquisa; copiar facilmente; Compartilhar + otimizados; Processamentos + promissor; reutilizar para usos que antes quando foram coletados; Evolução de armazém para um fluxo; estacionação, estático para fluido e dinâmico; f) Características do disco descoberta – Alta: Pesado; Não armazena mais informação; Não modifica; Disposito – arguivo, de memória revogável do tamanho; Pode ser compartilhado a velocidade da luz; Mais dados manuais. g) Motivação em observação na realidade de hoje: Mais dados; Coletamos; Coisas que sobre as quais sem coletamos informações; h) Nunca foram convertidas para o formato de dados; i) Estamos transformado em dados por exemplo[Localização – Termo; Antes – seguir com coleta de anotações (Caderno, tinta e tinteiro); j) Hoje – Termo localização [Lugar – Pasta]; BD – Empresa de telecomunicação [Entrada do BD – onde suas informações são registradas onde vc esteve o tempo todo]; Celular/Telefone/GPS]; l) Suas informações serem gravadas – Localização tem sido um campo d dados; m) Outros termos – Postura; sensores; Disposito anti – roubo não ser roubado quando o dono não sentir que os dados do cliente não foi o dono e sim ladrão.

CONCLUSÃO

Linha de pensamento, em proposta seguintes em reflexão de uma releitura para soluções e questões de vantagens e desvantagens numa problemática social e sócio econômicas cultural e ética em C&T. Temática Big Date melhor, em referência aos avanços integrados e desenvolvimento TIC – Tecnologia de informação e comunicação- Inteligência artificial, de estudos do autor, e neste enfatizando destaques e alertas, em quatro eixos de reflexão e propostas, neste concluso: A primeira instância contextos de destaques – Pontos de avanços, consideráveis avançados tempos Contemporâneos – Redes aberta “ Big Date e tutoriais híbridas e experimentamos sustentáveis “ Apaches”; Fusão integrantes tecnológicos de máquinas, a exemplo(Tablets e notebook), sem déficits comerciais se cliente, sem regulações bilaterais entre cliente e fabricantes, com saldo positivos para C&T; Distribuídos para atores e segmentos, máquinas diversidades e equipamentos eletrônicos domésticos digitais controles, mais aberta energias e eólicas; Amplitude de localização – 5G e Big Date – Distribuídas e atores, máquinas e Tecnologias comunicação para leitura de dados em trânsito, mínimos de segundos, ao mesmo tempo, diante sistema extra – Terra [Satélites de Satélites em conexão, e etc]. Em segunda instância, em circunstâncias de problemas e soluções – Mais velocidade, e mecanismos por e dispositivos, [ Ágeis e rápidos];Por Terceira considerações – Áreas
Disciplinares e interdisciplinares, curriculares – Interação humana e máquinas, e ensino híbrido, para sustentáveis entornantes; A instância quarta, tendência de matéria prima, protótipos de fabricação de indústria e segmentos de serviços de Informática , produtos com entornos sustentáveis; Linguagens e dados de segurança , privacidade; Políticas públicas de regulações – Lei de Dados digitais; Robotização e eixos sustentáveis C e T; Extração ou mudanças com avanços dispositivos, de presença de componentes núcleos de átomos em compostos de Silício mínimos por Cobalto, mais seguros e menos impactantes. Pesquisadores e cientistas, em estudos e investigações, para todos móveis; Linguagens de modificações mais simples e segurança para privacidade, trânsito aberto e fechado; para toda fragmentação de rede aberta www – Wind World Wilde, opção, sem conflito mediante longo trânsito legais e ilegais por opção, abrindo portas de insegurança. Para a quinta, desafios prospectivos por desafios para: TICs e eixos primos sustentáveis e seus atores circuitos, e dados digitais; Novos formatos de memória externos mais seguros, sugestivos de alcances- Acessos à armazenagem – Mercado e comércio; Investimentos em projetos “ Q Q” – Comunidades doméstica, situando para Educação, ensino com tecnologias e máquinas em dados móveis consideradas ultrapassadas e interligados para avanços, mais sinais de recuperação e inclusão por acessos mínimos, e PP – doação inclusivas de povos distantes, fora os índices de conexão Internet. A educação e ferramentas auxiliantes assistimos e multifuncionais diversos: Segmentos em investimentos TICs- Comunicação e informação Satélites para acessos inclusivos de melhores em qualidades em sistemas de conexão aberta. Em pilares ultima(Sexta), a futurologia por abertura inclusiva, sendo exclusiva por destaque gritante, que surgem em responder, objetivos de transformação e sociedade era digital – A ética e valores culturais entornos C&T, no mundo global para seus atores: Áreas públicas e conexões privadas; profissionais, pesquisadores, cientistas, círculos e trânsitos cidadão domésticos. E sugestivos entonação, propormos valores culturais e princípios fundamentais para Cristãos Católicos Romanos e outros, centradas na valorização de Era digital – Sociedade em comunidade, seja a humanidade que utiliza, usuflui e participa para harmonia com C&T, numa introjeção de avanços integrados para solução destaques de entraves e impedimentos de inclusão de todos, às sociedades e comunidades incluídas nunca perderá e seus investidores públicos, concessivos privados em linha e alinhamentos com cultura e valores de uma sociedade sempre por vantagem, servindo e auxiliando aos humanos e seres vivos em cadeia. Responder aos objetivos – Rede Internet, por abrir caminho, trilhas e trânsitos On Line virtual buscando à distância, aproximar pessoas distantes de forma interativas por máquinas computadores, e seus sucessivos inovativas tecnológicas, sincronizados e assincronizados por acessos para consultas e recuperação se dados por tecnologia vias informação e comunicação, onde as ferramentas e dados digitais, mídias e linguagens, de forma que incluir sempre a todos cunho global e Povos equidistantes – E percepção de que à Antítese – Big Date sempre inclusivo mais e mais a todos, será bem melhor. Neste P- PP por inclusivas para aproximar melhor e aproximando globalmente, em eixos ágeis e rápidos – TICs. Índices IDH – Desenvolvimento Humano e Educação por déficit vencidos globalmente e Povos distantes e ausentes cidadãos da Era digital e sociedade, é que culturais subjaz- As era inclusiva mundo global, e não fechamento de Nações e competições por desvantagens, e domínio exclusão. É missão essencial TICs, e para cidadãos e Povos de culturas, Nações, ainda por próximos, e aproximar, e equidistante por objetivos e acessos, por opção e decisão. Se C&T, não atingem a todos, não cumpre sua fica missão- Acessos e disseminação de informação destinos com inclusão – Melhor 76% inclusivo “ QQ” global. Destinos coeficientes inclusivas aplicados em TICs, encontra se seus entornos P – PP reais, perímetros .Educação – PIB – Produto Interno Bruto, retornados para sociedades, seus impostos – Mais melhor.

Referência bibliográficas

  1. Andrey Up Plante, (2019). Big Date In music. ENACIB 2019, Florianópolis, 2019. Conferência.
  2. Montoya, E. , (2019). BIG Date: Tutorial. CLEI 2019, de 30 de set. a 4 de out. 2019, Panamá. Conferência.
  3. Kenneth Cukier TED, (1980). Big data é melhor. https://www.ted.com/talks/kenneth_cukier_big_data_is_better_data [ Org. Tradução de contexto). Jusenildes dos Santos, SC, 2019.
  4. Wikipedia. org.br

[Artigo: Santos, J. ( 2020). Big Date e melhor by Kennedy Cutier TED. Reeitura…Trad.  University Europeia Atlantic.Iberoamericana.TIC- Projetos. Docência prática. Teologia e política – FCP, 2020 Aracaju].

[Artigo: Santos, J.(2020). Big Date é melhor by K. Cukier TED – ” Uma reeleitura – Arte do aprendizado Big Date – Fundamentos no pensamento K.Cukuer TED – Informação e comunicação e seus suportes.” (Trad.). University Europeia Atlantic . Iberoamericana. TiC – Projetos. Docência Prática. Teoligia e política – FCP. Aju, 2020]

Publicado por

jusenildes

Pesquisadora Ciência e Tecnologia da Informação. Teologia e Política - FCP Escritora Amo a vida!!!

2 comentários em “BIG DATE É MELHOR BY K.CUKIER TED”

  1. O texto traduzido, visto e na visão e entendimento K.Cukuer TED, neste propormos estudos e eixos conexos e integrados em avanços, em seus fundamentos em informações arqueológicas e relíquias – coisas capturadas e dadas importância a informação, e recuperadas e investigadas a tempo, no tempo suas histórias e identidades. Hoje dados e dados, acessadas, de formas diversas, em memórias e armazéns descentralizadas sendo comunidades proporcionando a unir C e T e aproximar : acessos consultas, analiticas, serviços . Mais informação e formando mais dados X ou Y Termo, localização in loco distantes. Soma – se os costumes, culturas, usos, hábitos e compras, preferências e etc. Somas peculiares informações e pormenores detalhes em dados. De forma mais e mais formatos diversos de acessos distribuídos por inúmeros carnais, máquinas, linguagens e tecnologias em redes dados transformadas digitais.
    [ Santos, J. 21.07.2020].

    Curtir

Deixe um comentário

Preencha os seus dados abaixo ou clique em um ícone para log in:

Logotipo do WordPress.com

Você está comentando utilizando sua conta WordPress.com. Sair /  Alterar )

Foto do Google

Você está comentando utilizando sua conta Google. Sair /  Alterar )

Imagem do Twitter

Você está comentando utilizando sua conta Twitter. Sair /  Alterar )

Foto do Facebook

Você está comentando utilizando sua conta Facebook. Sair /  Alterar )

Conectando a %s