Professor Marco Antonio Casanova vai apresentar novas técnicas para organizar e lidar com a quantidade crescente de dados
Como lidar com um problema que só aumenta com o passar do tempo? A falta de padronização na organização de dados na hora de publicá-los na web e a dificuldade de unir dois ou mais bancos de dados são problemas que vêm se agravando ao longo dos anos. O professor Marco Antonio Casanova vai abordar o tema no seminário “Selected Topics on the Web-of-Data and Data Integration”, na série de lives do Departamento de Informática (DI) da PUC-Rio, nesta sexta-feira (25), às 15h.
“Antigamente, os bancos de dados eram relativamente pequenos, comparados com os que temos hoje. Agora não só temos bancos de dados muito grandes, como temos um grande número deles. Quer dizer: o problema só piorou”, explicou Casanova.
Na palestra, que será transmitida no canal do YouTube e na página do Facebook do DI simultaneamente, o professor vai apresentar novas técnicas na área de ciência de dados para lidar com a questão. “Na verdade os problemas não mudaram, eles continuam os mesmos. A maneira de resolver os problemas é que mudou, isso é um fato”, afirmou.
Casanova adiantou que seguir o padrão na hora de publicar dados na web é uma medida fundamental, que agiliza bastante os processos seguintes, como o de alinhamento de dados: “Mais de 80% do tempo de um projeto de ciência de dados é gasto arrumando os dados. Então, se você quer otimizar o processo de ciência de dados, não é na parte de machine learning, lá no final, que você tem que endereçar. Na verdade é o começo, é a organização de dados, é aí que as pessoas perdem muito tempo”, avaliou.
Por ter múltiplas aplicações nas mais variadas áreas, Banco de Dados é um tema de suma relevância para estudantes, pesquisadores e profissionais de ciência de dados. Na primeira live do DI o professor Hélio Lopes ressaltou a importância de “falar a língua dos dados”. E na última sexta (18) , o professor Edward Hermann mostrou como aliou as Ciências Exatas e Humanas para resolver um problema de complexidade computacional que estava há mais de 40 anos em aberto.
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