Tendências da Tecnologia

As 10 melhores opções de carteiras para criptomoedas (Bitcoin, Ethereum, Ripple, Monero, ADA, Tezos, etc) em 2020

As 10 melhores opções de carteiras para criptomoedas (Bitcoin, Ethereum, Ripple, Litecoin, etc) em 2017

Melhores carteiras para guardar Bitcoin, Altcoins (Ethereum, Ripple, EOS, ADA, Monero, Litecoin, Tezos e mais)!

Já falamos sobre Bitcoin aqui no blog antes, e agora achei que seria oportuno dar atenção novamente a este assunto, já que voltei a estudar o tema e fazer alguns investimentos.
Além disso, é possível aprender muito sobre tecnologias inovadoras, disrupção e segurança da informação através do estudo das criptomoedas.
E, se você já investiu alguma vez num fundo de renda fixa do banco, Tesouro Direto ou ações, enfim, se tem algum conhecimento sobre finanças, fazer o paralelo dos investimentos tradicionais com o mercado financeiro das criptomoedas é um exercício extremamente interessante para aprendizado e construção de patrimônio.
A cotação da criptomoeda Bitcoin vem aumentando ao longo de 2017 e está em R$ 8.824,00 no momento em que escrevo este texto. É bem verdade que chegou acima dos R$ 9.000,00 há algumas semanas, mas a trajetória parece ascendente, apesar das oscilações.
Junto com as criptomoedas mais recentes, como a Ethereum, além da crescente aceitação da tecnologia blockchain e cobertura do governo, as carteiras para criptomoedas são agora mais necessárias que nunca.
As dez carteiras listadas aqui são populares, e cada uma vem com uma série de prós e contras que dependem da preferência dos usuários.

Case

Case é uma carteira de hardware de criptomoedas que permite a autenticação biométrica, uma das melhores proteções para as suas criptomoedas.
A carteira Case suporta transações bitcoin através de um dispositivo de autenticação multi-fator e um requisito de 2 de 3 assinaturas para fazer a transação para a cadeia de blocos.
As três assinaturas são sua impressão digital, a assinatura da empresa e uma terceira assinatura que você pode usar no caso de sua carteira se tornar comprometida ou precisar recuperar sua chave.

UberPay Wallet

UberPay foi projetada para aumentar a facilidade de conversão entre várias criptomoedas, altcoins, ouro e prata.
O resultado de uma tecnologia mais fácil de usar é uma maior taxa de adoção entre os usuários. O fácil uso do dia-a-dia é essencial para a adoção generalizada de criptomoedas, e a UberPay está fazendo desse futuro uma realidade.

Mist

Mist é uma carteira Ethereum de software que permite comprar Ether com Bitcoin ou (se você mora nos EUA) um cartão de crédito.
A Mist foi adaptada para permitir que os “smart contracts” (regras que definem ações automáticas na cadeia de transações blockchain) sejam feitos diretamente na interface.
A Mist permite que você gere contas e copie seu endereço público para pagamento com um único clique.
Além disso, a Mist usa uma GUI (Graphical User Interface) em vez da linha de comando, por isso é mais fácil de usar.

Exodus

A Exodus é a primeira carteira de software de desktop a ter a exchange ShapeShift incorporada na interface para permitir uma rápida conversão entre várias altcoins e criptomoedas (comprar Ethereum com Bitcoin, por exemplo).
Além de ter a integração ShapeShift, o Exodus é uma carteira multimercado e permite que você armazene suas chaves privadas em uma aplicação com uma interface de usuário personalizável.

Jaxx – Ice Cube

A Jaxx estabeleceu sua marca, permitindo suporte a várias plataformas com sua carteira de criptomoedas. A Jaxx adicionou suporte de integração para ShapeShift e oferece aos usuários uma carteira de moeda múltipla para a qual possuem as chaves privadas.
A empresa anunciou o “Ice Cube”, que é uma carteira de hardware com uma câmera e um chip celular para transmitir transações que nunca se conectam à internet.
O Ice Cube é resistente à água e ao fogo. O Ice Cube é pequeno e também pode ser armazenado em um cofre ou caixa de segurança.

TREZOR

TREZOR é uma carteira de hardware multi-criptomoeda líder no setor. A TREZOR combina uma configuração fácil com um token pequeno e durável para autenticar e armazenar cryptomoedas.
O token também pode atuar como uma chave de segurança para o novo processo de autenticação U2F.

Coinbase

A Coinbase estabeleceu um considerável intercâmbio de criptomoedas, uma carteira Bitcoin e Ethereum e é acompanhada em mais de 30 países.
A Coinbase gerenciou mais de US $ 6 bilhões na transferência de criptomoedas e é líder da indústria para troca de criptomoedas.
No Brasil várias operações são limitadas na plataforma. Não consegui comprar Bitcoins, por exemplo.

Ledger Nano S

O Ledger Nano S é uma carteira de hardware multissetorial de criptomoedas que se parece com um pen drive dobrável.
O Ledger Nano S se conecta através de um cabo USB e requer interação com o dispositivo para confirmar as transações. A Nano S também é compatível com autenticação U2F para uso com outros serviços.

Mycelium

Mycelium é uma carteira de criptomoedas multissetorial ativada via sistema Android que foi testada por centenas de milhares de usuários.
A Mycelium está a caminho de se integrar com uma variedade de provedores de serviços terceirizados para trazer aplicativos novos e emergentes para um campo de utilidade que só pode ser alcançado com a funcionalidade nativa e um alto grau de confiança do usuário.
A Mycelium também possui carteiras de hardware e está trabalhando para promover o desenvolvimento de aplicativos descentralizados (DApps).

Electrum

Electrum é uma carteira de software que foi projetada para oferecer aos usuários a liberdade de gerenciar seus fundos e chaves privadas de forma segura.
A Electrum permite que você armazene suas chaves privadas offline e se integre com algumas carteiras de hardware como TREZOR ou Ledger.
A Electrum utiliza servidores descentralizados para garantir um tempo de inatividade mínimo ou nulo.

Conclusão

Se você pretende iniciar no mundo das criptomoedas, uma das coisas mais importantes que você precisa saber é como funciona uma carteira.
A carteira é sua garantia de propriedade da criptomoeda, sendo que, para máxima segurança, é recomendado que use uma carteira local, via software ou hardware, como várias das carteiras listada aqui.
As opções online são bastante convenientes para realizar operações, mas devem ser usadas como passo intermediário das transações, cujo resultado final deve ser transferido para uma carteira local.
Você vai ver mais conteúdos sobre Bitcoin por aqui de agora em diante, e caso tenha dúvidas ou queira saber mais sobre o assunto, deixe seu comentário que ficarei feliz em responder.




Para saber mais, confira estas vídeo aulas gratuitas.

[Entrevista] Software Livre: Como ter Sucesso e Viajar o Mundo (50+ dicas pra usar o Open Source a seu favor!)

Tecnologia que Interessa Entrevista

 

Tenho acompanhado há algum tempo congressos online, webinars e outros eventos online sobre tendências tecnológica, especialmente Big Data.
E num desses eventos, o TDC, assisti uma palestra sobre Big Data do Bruno “Javaman” com participação do Otávio Santana. Quando o Otávio começou a falar, lembrei dos emails da lista Java Bahia, que acompanho há muitos anos e onde o Otávio divulga regularmente eventos interessantes para a comunidade de TI do nosso estado.
Pensei então que não poderia perder a oportunidade de entrevistar um profissional baiano que estava alcançando o sucesso, como forma de estimular a comunidade de TI daqui e mostrar um possível caminho pra conquistar seus objetivos, ao invés de apenas lamentar os inúmeros problemas que enfrentamos na região.
Então vamos ao que interessa!
Confira como a trajetória do Otávio pode te inspirar e ajudar a encontrar um caminho pra superar as dificuldades do mercado local.
Otávio Santana é especialista Java e considero ele um exemplo para os profissionais da região, você já vai entender porque.
A entrevista foi feita via Hangouts, quando o Otávio estava num evento em Madrid palestrando sobre Big Data (nada mal hein? Ele até me mostrou a vista do local onde estava – fantástica!).
Sem mais enrolação, vamos à entrevista em si.

Como você começou no mundo Java? Foi uma escolha, foi por inércia, o que te motivou?

Otávio – “Eu tinha uma vontade louca de aprender a programar, e o Java pareceu uma escolha bacana, pelas pessoas envolvidas (inclusive na Bahia, como o Serge do JavaBahia) e, principalmente, pela farta documentação em comparação com outras comunidades (C, C++, etc). O Java me escolheu, com seu suporte e sua comunidade ativa.”
“O profissional de TI não deve subestimar a importância de ter acesso e estudar o código fonte dos softwares complexos de hoje.”

Vale a pena estudar Java?

Otávio – “Java está ainda mais forte hoje. Na apresentação feita na Espanha, falei sobre ferramentas para Big Data como Cassandra (projeto que contribuo, e que é feito em Java), num ambiente que usava a tecnologia de containers Docker.”

Java é lento?

Otávio – “Há estudos que mostram que Java pode ser bem mais rápido que C e C++. O problema é que as pessoas não escolhem a linguagem da forma correta, ou seja, de acordo com o tipo de aplicação que a linguagem se adequa melhor.”

Quais tecnologias você acha que o profissional deve estudar hoje?

Otávio – “Eu diria que as principais são Cloud, Containers, NoSQL, Big Data e a ciência da busca de Informação (relevância).”

Como é a experiência de contribuir com um projeto de software livre? Como isso afetou a sua carreira?

Otávio – “É uma experiência super válida, não somente pelos aspectos técnicos, mas pela necessidade de desenvolver outras habilidades, como networking, inglês, escrita de artigos, apresentações em eventos.
Sem falar das oportunidades que surgem em grandes empresas, a depender do projeto que você esteja envolvido. Há ainda a oportunidade de estudar códigos de alguns dos melhores profissionais do mundo.
Importante lembrar que aprender a programar é meio como aprender música, precisa praticar, e praticar com os maiores especialistas do mundo é muito legal.”

Qual a sua experiência e impressão sobre eventos online como o TDC?

Otávio – “O cara de TI sem inglês é um excluído. Inglês é a linguagem oficial, e no mundo online isso fica muito claro. Facilita a comunicação, participação em eventos em todo o mundo, facilita o contado com palestrantes internacionais, enfim. É uma tendência que veio pra ficar, e estamos preparando eventos online (além do TDC) fora do Brasil, como o Code for Life.”

Que conselho você dá pra profissionais de TI, sejam desenvolvedores ou de infra, em relação aos conhecimentos exigidos pelo mercado?

Otávio – “Primeira coisa é gostar muito da área, porque muita gente se frustra por achar que basta concluir a faculdade pra obter o emprego dos sonhos, e isso não é verdade. Por isso é importante gostar muito da área, pra ter motivação pra estudar sempre, lidar com as mudanças frequentes do mercado.
Além disso, tem que ter inglês, pois as coisas nascem em inglês, e o profissional pioneiro é mais valorizado, então o inglês permite o acesso mais cedo às novas tecnologias.
E falando em pioneirismo, software open source é um ótimo caminho pela facilidade de obter informações detalhadas e, principalmente, acesso ao código. É importante também escrever código e artigos, até pra ser “achado” na web, seja pelo seu código publicado ou pelos seus artigos.
Pra devs, é importante ser poliglota, e principalmente saber quando não usar uma determinada tecnologia (SQL, NoSQL, e mesmo Java).
Pro cara de infra, é importante conhecer as plataformas de cloud como Amazon e Azure, Containers como Docker, conceito de DevOps, e ser um especialista-generalista, tendo uma noção básica de tudo que está ao seu redor, mas se aprofundar em alguma coisa.
Assim como um dev frontend deve conhecer um pouco do backend, o mesmo vale para o profissional de infra.”

Conclusão

Eu fico muito feliz quando tenho a oportunidade de trazer informações que possam acrescentar não apenas tecnicamente, mas também motivar as pessoas a tomarem as atitudes certas.
E acredito muito que as colocações que o Otávio fez apresentam claramente um caminho pra superar o desafio que é o mercado de TI na Bahia.
Por isso, sugiro que você arregace as mangas comece a agir. AGORA!
Eu resumiria tudo que o Otávio falou numa única atitude: COMPARTILHE!
Não perca mais tempo. Identifique um projeto de software livre do seu interesse, seja o Docker, o Cassandra ou qualquer outro, estude e, principalmente, compartilhe publicamente o que aprender, pois assim fica muito mais fácil ser localizado.
 
E lembre-se que você não precisa de um blog pra isso, pode compartilhar nas redes sociais mesmo, grupos do Facebook e LinkedIn, Whatsapp, Twitter, etc.
O importante é que você seja lembrado, e a melhor forma de garantir isso é tendo uma atitude mais ativa, ou seja, mostrando o que você sabe para o maior número de pessoas possível.
E se precisar de ajuda pra identificar projetos interessantes de acordo com o seu perfil, basta deixar um comentário aqui que te ajudo a encontrar o software livre ideal.
 
Então é isso, espero que você se sinta tão motivado quanto eu com a entrevista do Otávio.
Sucesso a todos!

Qual é o melhor software de código aberto para gerenciamento de conhecimento?

1: Acho que o usuário está certo quanto ao Evernote (produto). É um ótimo gerenciador de informações pessoais. No entanto, acho que a resposta completa é que não existe um bom software de código aberto para gerenciamento de conhecimento pessoal, porque não existe software para gerenciamento de conhecimento pessoal. O gerenciamento de conhecimento é um exercício de desenvolvimento, compartilhamento e curadoria do conhecimento. Eu uso o Evernote em conjunto com o Pinboard e o Instapaper (e também com os diários das árvores mortas) para organizar minha própria coleção de informações e dados, mas quando se trata do meu conhecimento, isso se baseia em como eu entendo esses fatos e dados. Para entender por que esse ponto é relevante, pense em dois exemplos: uma colméia de abelhas e uma equipe de pessoas trabalhando em um projeto complexo para uma empresa. As abelhas são incrivelmente estúpidas (Snookie na costa de Jersey (série de TV) é mais inteligente que uma abelha), mas através de um processo de compartilhamento de informações que os indivíduos coletaram e avaliando avaliações simples, a colméia como um todo obtém conhecimento sobre o melhor local para sua próxima abelha. local de nidificação. Todos os indivíduos do projeto acima mencionado adquiriram muito conhecimento sobre seus aspectos do projeto. No entanto, eles não sabem muito sobre o outro. Eles não podem ganhar com o conhecimento dos membros de sua equipe e aplicá-lo ao que estão fazendo, e estão em uma situação real se esse membro da equipe sair. Portanto, as ferramentas (e os métodos) de gerenciamento de conhecimento são úteis para resolver esse problema. Como indivíduo, utilizo recursos adicionais para me lembrar das coisas e de seu contexto, mas, no nível pessoal e individual, não temos um problema conceitual de gerenciamento de conhecimento. 2 O gerenciamento de conhecimento tornou-se um vasto segmento por si só, incluindo aplicativos pessoais e profissionais.Portanto, se você está procurando uma ferramenta de base de conhecimento para uso pessoal, muitos bons nomes são sugeridos aqui e eu encontrei outro link afirmando algumas boas nomes para gerenciamento pessoal de conhecimento download grátisOutra lista oferece o arquivo Knowledge Management Archives – Free Softwares Directory dividido em categorias de uso.Além disso, existem muitas soluções avançadas de gerenciamento de conhecimento disponíveis para uso profissional. Trabalhei com uma empresa que oferece uma dessas ferramentas, a KnowMax, que ajuda as empresas de telecomunicações a melhorar a qualidade de seus serviços de suporte. Isso é feito pela entrega das informações necessárias ao usuário / agente de suporte no momento desejado. Muitas outras soluções estão disponíveis assim e oferecem aplicações diferentes, como algumas que podem ser usadas em empresas e outras em um segmento da indústria diferente. Portanto, você deve escolher sua solução com base no que precisa. 3 Olá, confira aqui alguns softwares de código aberto famosos disponíveis para gerenciamento de conhecimento e seus recursos abaixo.DocumizeOpenKMPhpMyFAQDocumize: O Documize visa principalmente o gerenciamento interno de conhecimento. Isso foi criado com base em um modelo de código aberto, incentivando os usuários a contribuir com solicitações de recursos para o Documize. A idéia é que o Documize construa o produto de acordo com as necessidades do cliente sem exigir integrações caras. Ele usa uma combinação interessante de código-fonte aberto e modelos proprietários. O Documize vai um passo além do software wiki, permitindo que os usuários centralizem seus documentos internos e os compartilhem com terceiros. O que o Documize não faz é permitir que você crie uma base de conhecimento de produto com aparência profissional.PHPMyFAQ: phpMyFAQ é mais como um verdadeiro produto de base de conhecimento que se destina a hospedar conteúdo de ajuda voltado para o cliente. A equipe por trás disso parece trabalhar muito no software, e existe desde 2001. Aqui está um link para seu repositório no GitHub. O software possui perguntas frequentes, categorias, usuários e grupos ilimitados. Também inclui mais de 40 idiomas para acomodar audiências multilíngues. Foi publicado sob a Mozilla Public License 2.0. Isso significa que você garantiu o uso gratuito do phpMyFAQ, o acesso ao código-fonte e o direito de modificar e distribuir o phpMyFAQ.Para o phpMyFAQ, você ainda precisará fornecer seu próprio banco de dados para usar com o software da base de conhecimento. Como o nome sugere, está escrito em PHP e, como você pode esperar, não há suporte disponível da equipe além dos fóruns ou do twitter.OpenKM: OpenKM está disponível no diretório SourceForge, o banco de dados de software de código aberto e classificado como 4.5 estrelas de 5.OpenKM é mais uma solução de Gerenciamento de conhecimento, o que significa que, se você está procurando um conhecimento voltado para o cliente, nesse caso, o OpenKM pode não ser o ideal para você. Você normalmente o usa para hospedar arquivos internamente, como PDFs e MS Word. O OpenKM permite que você publique no fórum, a menos que você pague pelo suporte.entre a Community Edition e a Professional Edition e, se você quiser descobrir os preços, deverá entrar em contato com a equipe deles. Se você deseja suporte ao cliente, precisará pagar por um plano. Você não poderá acessar todos os recursos do OpenKM usando o Community Edition gratuito. OpenKM codificado em Java. Aqui está um link para o repositório no GitHub e sua base de conhecimento de suporte. Embora o software de código aberto tenha muitas vantagens, às vezes não é adequado para você por sua maneira de usabilidade e flexibilidade, etc. Normalmente, o software de código aberto não promove melhor Experiência do usuário em comparação com a qualidade das soluções SaaS. Pode ser mais relevante para os desenvolvedores do que para as empresas de SaaS. Você precisa alocar os recursos internos para instalar, manter e desenvolver sua base de conhecimento de código aberto. Você pode absolutamente evitar esse tipo de problema com o software de base de conhecimento baseado em SaaS.Em consideração, sugiro fortemente que o Document360 seja o melhor software de base de conhecimento baseado em SaaS para suas necessidades. Seus recursos explícitos permitem que você tenha um conhecimento super-rápido plataforma básica.Ele não requer nenhum processo de desenvolvimento e você pode personalizá-lo como quiser.Ele foi projetado de tal maneira que qualquer pessoa poderia usar e você não precisa ser especialista em tecnologia.Leia o blog Software de base de conhecimento de código aberto em comparação com a solução SaaS para entender ainda melhor.Obrigado!

Como os desenvolvedores de código aberto (individuais) ganham dinheiro?

1
Falando sobre seus projetos em entrevistas de emprego. Os projetos de código aberto podem não ser remunerados, mas isso não significa que os desenvolvedores não sejam bem remunerados. Contribuir para uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto (por exemplo) prova para os empregadores que você tem conhecimento de aprendizado de máquina (que é algo que a maioria das pessoas demonstraria obtendo um doutorado ou mestrado ou um emprego anterior como engenheiro de aprendizado de máquina). A melhor parte é que você pode falar livremente sobre tudo o que fez, pois nada disso é proprietário.

2
Por vários meios. Alguns fazem isso em seu tempo livre e têm um trabalho diário mais ou menos independente. Alguns trabalham como consultores em áreas nas quais o software para o qual estão contribuindo é relevante. Alguns fornecem suporte e treinamento para software de sistema operacional, independentemente ou não. empregado por uma empresa que faz isso. Alguns são empregados por empresas ou outras instituições que dependem ou que lucram com o software. Alguns são empregados diretamente pela empresa ou instituição que desenvolve o programa. Nem todo o OSS é desenvolvido por pequenos grupos de desenvolvedores independentes. IBM, SUN, Red Hat, lembre-se …

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Algumas maneiras: Trabalhe para uma empresa que oferece suporte ao código aberto. Muitas vezes, trabalhar nesse código é seu trabalho e você é pago pela empresa. Ocasionalmente, alguém o contratará como contratado para fazer alterações nos projetos de código aberto que eles precisam para um problema específico. Eles podem ou não se importar se as alterações foram confirmadas na linha principal, mas você ainda é pago. Se você sabe que é um committer, pode ser considerado um especialista no projeto e pode obter trabalhos de consultoria, ou até mesmo compromissos de palestras pagas, etc., se você é bom nisso e é amplamente usado.

Quais são os melhores programas de OCR de código aberto?

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Não usei nenhum desses, mas aqui está uma lista parcial dos meus favoritos: http: //code.google.com/p/tessera…http: //mjtokelly.blogspot.com/20…http: //code.google.com/p/ocropus/

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Eu fiz muitas pesquisas sobre ferramentas de OCR e aqui está a minha resposta: Free MODRG (KeepMicrosoft Document Imaging) do OCRGoogle e HP da HP (MODI) (assumindo que a maioria de nós estaria com um sistema operacional Windows) Microsoft One NoteMicrosoft Oxford Project API (Esta API é gratuita até algum tempo) FreeOCR (Isso é baseado no mecanismo Tesseract novamente) Python (pytesseract 0.1.6) Há muito mais, mas essas são as melhores e todas, se você estiver procurando por precisão, o Microsoft Document Imaging faz um trabalho melhor. E se você estiver procurando por conversão de ocr de texto escrito à mão, o Google Keep mantém um trabalho melhor.Produtos comerciaisAdobe Acrobat Pro (formato de arquivo RTF fornece o melhor resultado) CaptivaAbbyyInformatica OCR Plugin (baseado no Abbyy novamente) Se a precisão é apenas sua principal restrição, existe algo como Acesso a dados sem precedentes no seu serviço (captricidade), que possui 99% de precisão, pois aglomera as pessoas de origem e as faz converter textos escritos à mão sem comprometer a segurança.

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Se você quiser algumas opções da área de trabalho, aqui estão três recomendações: tesseract-ocrOneNote OCRPDF Comunidade OCR XSe desejar opções baseadas na Web, veja a lista: google ocrOn-line OCRINVESTINTECH OCR online grátis

O que exatamente é um software de código aberto?

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Software de código aberto é algo que você pode modificar de acordo com suas necessidades, compartilhar com outras pessoas sem qualquer ônus de violação de licença. Quando dizemos código aberto, o código fonte do software está disponível publicamente com licenças de código aberto como GNU (GPL), que permite editar código-fonte e distribua-o. Leia estas licenças e você perceberá que essas licenças são criadas para nos ajudar. A motivação para criar esses softwares é criar algo que será útil para os usuários. Quando dizemos que o código-fonte aberto é gratuito, a palavra livre não é anexada ao fator de custo. O software de código aberto pode ser pago, mas o código-fonte deve ser anexado a ele. Também uma das principais fontes de renda para esses softwares é o serviço. Ao criar esses softwares, você sempre pode cobrar por serviços. A filosofia simples do OSS é que quando compramos um veículo, é possível modificá-lo, trocar suas peças sem o consentimento do fabricante (porém, ao custo da garantia do produto), mas no mundo do software isso não era possível devido às diretrizes estritas dos EULAs, geralmente não lemos. OSS traz conceito que nos ajuda a usar o mesmo software que compramos outras coisas.

A Microsoft fará o Windows de código aberto?

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Tornar o código-fonte aberto do Windows não teria nenhum efeito prático além da política. É muito grande e muito complicado porque é o produto de trinta anos de desenvolvimento confuso por compromissos, correções de emergência, mudanças de direção, experimentos fracassados, hacks de compatibilidade e falhas de documentação. A Borland tentou abrir o Firebird de código aberto e enquanto as pessoas adoravam a idéia, ninguém poderia fazer qualquer coisa com ele, porque tinha os problemas acima em menor escala.

Java ainda é uma linguagem de código aberto?

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Em 2006, a Sun lançou grande parte do Java como software livre e de código aberto (FOSS), sob os termos da GNU General Public License (GPL). Em 2007, a Sun terminou o processo, disponibilizando todo o código principal do Java sob termos de distribuição de software livre / código-fonte aberto, além de uma pequena parte do código ao qual a Sun não possuía os direitos autorais.OpenJDK (Open Java Development Kit) é gratuito e implementação de código aberto da linguagem de programação Java. É o resultado de um esforço iniciado pela Sun Microsystems em 2006. A implementação é licenciada sob a GNU GPL (GNU General Public License), com uma exceção de vinculação.

2
Em 13 de novembro de 2006, a Sun lançou grande parte do Java como software livre e de código aberto, sob os termos da GNU General Public License (GPL). Em 8 de maio de 2007, a Sun concluiu o processo, disponibilizando todo o código principal do Java sob termos de distribuição de software livre / código aberto, além de uma pequena parte do código ao qual a Sun não possuía os direitos autorais. ) é uma implementação gratuita e de código aberto da linguagem de programação Java. É o resultado de um esforço iniciado pela Sun Microsystems em 2006. A implementação é licenciada sob a GNU GPL (GNU General Public License), com uma exceção de vinculação.

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Sim, é de código aberto

Qual é a melhor solução de código aberto para implementar o preenchimento automático rápido?

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Quando desenvolvíamos o Quora antes do lançamento, examinei as opções e decidi pelo Sphinx. Ele suporta correspondência de prefixo. Mais tarde, o abandonamos e seguimos com o nosso próprio sistema, porque era difícil manter o índice Sphinx atualizado em tempo real (ele foi realmente projetado para indexar documentos por palavra-chave, não por caracteres curtos por prefixo) e queríamos ter mais controle sobre os algoritmos usados.

2
A biblioteca de código aberto LingPipe oferece funcionalidade de preenchimento automático. É baseado em: (1) um modelo de linguagem, (2) uma pesquisa *, (3) uma árvore de prefixos. Uma coisa interessante é que ele pode corrigir erros em sequências de prefixos, como neste exemplo de preenchimento automático do Google: http : //bit.ly/cVbTJY.

3
Em uma nota relacionada: um dos meus professores, Chen Li, tem uma startup BiMaple especializada em um pacote comercial de preenchimento automático rápido. Não é de código aberto, mas você pode ler sobre isso neste artigo http://www.ics.uci.edu/chenli/p…Demos:http://bimaple.com/booksearch/ http: //ipubmed.ics .uci.edu /

Quais são algumas alternativas de código aberto ao Dropbox?

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Um projeto recente de código aberto, o Seafile, pode ser exatamente o que você deseja. Implementa um algoritmo de sincronização automática do zero, que é competitivo com o Dropbox. Ao contrário de projetos anteriores, como o SparkleShare, ele não depende do Git. Portanto, ele não tem a sobrecarga de salvar dados duas vezes dentro do Git. Além da sincronização de arquivos, o Seafile também permite criar e ingressar em grupos e fornece muitos recursos úteis de colaboração on-line.O código está no Github: https://github.com/haiwen/seafile

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Há também o iFolder e o ownCloud, que podem ser hospedados no seu próprio computador. O ownCloud também possui um serviço que fornece 100mb de espaço livre, se você não quiser hospedá-lo.iFolder http://www.ifolder.com/ifolderownCloud http: //owncloud.org/index.php/Ma … Há outro software chamado SparkleShare, mas ele ainda não possui nenhum lançamento.

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O Dropbox Pro vale totalmente o preço. Percorremos o trajeto gratuito o máximo possível e realizamos nossos próprios negócios, dependendo de nossos arquivos serem sincronizados em todos os nossos computadores o tempo todo, de maneira confiável e segura. Também pagamos um extra de US $ 30 por ano pelo histórico ilimitado de desfazer. Peço desculpas por não ter respondido à pergunta.

O que são bons pacotes de aprendizado profundo de código aberto?

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Eu votaria no Theano por causa da velocidade com que você pode começar a implementar provas de conceitos e mostrar resultados. Isso é ativado pela capacidade do Theano de calcular automaticamente a derivada e suporta expressões simbólicas de variáveis. Além disso, a integração com o kit de ferramentas Cuda e a GPU é muito fácil se você já conhece o Python. Ele não tem essa curva de aprendizado íngreme como Caffee ou Torch. Theano é frequentemente usado muito por P&D e pela academia para a criação rápida de protótipos.

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Os melhores são tocha, theano e TensorFlow. O último ainda é jovem e tem um longo caminho a percorrer, mas é empolgante porque introduz interfaces do tipo sk-learn para aprendizado profundo. Dito isto, essas bibliotecas ajudam a modelar bem redes profundas, não a interagir com a web. O apelo deles (os dois primeiros) vem do fato de que essas bibliotecas têm funções e módulos gerais o suficiente para que você possa definir qualquer rede neural profunda que lhe vier à mente!

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O Theano é um pacote muito bom e é a base para muitas bibliotecas de nível superior, como pyLearn2, Blocks, Keras, Lasagne e OpenDeep, para destacar algumas. (mais estão listados aqui: bibliotecas criadas no Theano).

Como alguém começa a entender uma grande base de código-fonte aberto?

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Ao abordar uma grande base de código, geralmente uso uma abordagem combinada de subsistemas principais / mergulho profundo. Etapa 1: Entendendo os principais subsistemas O primeiro estágio para entender qualquer parte do software é entender os principais subsistemas. Geralmente, você pode ver a hierarquia de diretórios do código-fonte como um guia. Por exemplo, aqui está um navegador de código-fonte para linux: http://lxr.free-electrons.com/ Então, podemos ver a partir disso que existem alguns subsistemas, como drivers, criptografia, kernel, mm, net, fs, ipc. O estágio um é entender o que eles fazem, p. mm é gerenciamento de memória – a maneira como as páginas são alocadas, como a troca funciona etc. fs são sistemas de arquivos, ipc – comunicações entre processos. Você pode ter que ir um pouco mais além do nível superior. Por exemplo, você pode precisar procurar no kernel para ver quais são as subpartes do kernel. Da mesma forma, se você olhar para o JDK, encontrará algumas partes diferentes: você precisa entender o que são essas partes: o analisador, a máquina virtual, as bibliotecas principais, o JNI, os drivers para coisas como gráficos etc. Etapa 2: Mergulho profundoNota: Só deve ser tentada após a compreensão dos principais subsistemas. Normalmente, quando você está lendo o código-fonte, é por uma razão: você deseja fazer uma modificação, para entender um componente específico. Para que você possa rastrear o funcionamento desse componente específico. Como alternativa, se você não tem um componente específico em mente, escolha alguns exemplos de atividades: para o kernel do linux, você pode estar interessado em: como você inicia um processo? Então, você deve procurar por onde começar, que é a chamada exec () em unistd.h (http: //lxr.free-electrons.com/so …). É aqui que tudo fica interessante – na toca do coelho, você vai. É nesse momento que você precisa entender os sistemas de construção, makefiles etc. para entender como chegamos a essa ligação, até o fio desencapado. Um pouco mais de mergulho leva você ao kernel / fork.c (http: //lxr.free-electrons.com/so …). Um pouco mais de mergulho leva você ao método do_fork (http: //lxr.free-electrons.com/so …), que faz coisas como clonar o espaço da memória e passar os parâmetros. Então você entra nessa função e entende que são várias macros, e o próximo método principal é o copy_process (http: //lxr.free-electrons.com/so …). Repita até chegar ao metal puro, com as especificidades de um chip em particular. Você entendeu a ideia. Repita isso algumas vezes para outras tarefas (o que acontece quando uma chamada ipc é feita? O que realmente significa abrir () e ler () um arquivo? O que acontece quando eu chamo malloc ()?) E você começa a receber um sinta-se a vontade para o sistema de compilação, as suposições incorporadas às coisas, os padrões de codificação, os layouts etc. Essas duas etapas devem pelo menos ajudar você a começar.

Quais são alguns bons projetos de código aberto no Python para contribuir e começar a aprender Python?

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Dê uma olhada nos projetos que foram criados no OpenHatch (http://openhatch.org/) – esses são os projetos que fazem um esforço para receber os recém-chegados e ajudá-los a começar. Você pode encontrar projetos no Python (mais precisamente, bugs com os quais começar a contribuir para esses projetos) com esta pesquisa do OpenHatch: http: //openhatch.org/search/? tou … Ambas as sugestões de Jon (Django e (C) Python em si) estão no OpenHatch, e muitos de outros também.

E se o Windows se tornasse código aberto?

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Isso nunca vai acontecer. A Microsoft nunca permitirá que seu principal produto seja licenciado sob a GNU General Public License, versão 3, acima ou versão 2, aqui (qual é a diferença entre GPLv2 e GPLv3?). Por que? Money.Microsoft ganha muito dinheiro com Windows e M $ Office. O que eu acho que vai acontecer é que o Windows seguirá o mesmo caminho que o Mac OSX. Steve Jobs, provavelmente um dos golpes de mestre verdadeiramente geniais da arena dos computadores, colocou sua própria versão de “fermentação caseira” do BSD (mas veja aqui: Mitos – FreeBSD Wiki). Isso tornou um sistema operacional já extremamente estável, robusto e bastante seguro. Satya Nadella, a CEO da Microsoft é muito mais inteligente do que Steve Ballmer. Ballmer, o CEO que sucedeu Bill Gates, chamou o Linux de câncer (Ballmer: “Linux é um câncer”). Agora, aparentemente, Ballmer mudou de idéia, fez uma curva de 180 graus e agora diz: Ballmer: Eu posso ter chamado o Linux de câncer, mas agora eu adoro | ZDNet. E para lhe dar o devido crédito (ele não é estúpido; longe disso. Ele não é tão inteligente quanto Nadella, IMHO). Ele supervisionou a conversão de código aberto do .NET (“seria errado acreditar que o código aberto da Microsoft só começou com Nadella. Um exemplo é o código aberto do .Net, que começou três anos antes da nomeação de Nadella. Então, basicamente, acho que o grande empurrão para mover todos no Windows 7, 8 ou 8.1 para o Windows 10, a nova atualização de aniversário, a instalação do shell do Ubuntu BASH – com a Canonical, a inimiga da Microsoft em uma vida anterior , ajudando nesse esforço. A Nadella “Linuxizará” o Windows, ou seja, colocará o Linux (a parte do kernel do GNU / Linux, nome próprio do Linux) como o kernel do Windows. Agora, se você está se perguntando como a Microsoft fará isso, meu palpite é que eles desmonolizarão / desmembrarão o Windows do kernel, licenciarão * apenas * o kernel e o farão sob a GPL 3.0, mantendo o restante do Windows sob seus EULAs, portanto, problema resolvido. Atualização / Edição, Adicionado em 22-02-2019: Wim ten Brink adicionou o seguinte comentário (editado por questões de brevidade): “… A Microsoft está lançando o Windows Core usando sua própria licença, que não possui nenhuma restrição da GPL. A Microsoft está criando versões de código aberto do Windows, mas está certificando-se de que a GPL não seja compatível com ele. ”Portanto, Wim está sugerindo que o novo Windows Core OS seja de código aberto, mas da mesma forma que a Apple Corp. SO de código aberto que apenas os técnicos da Microsoft serão capazes de alterar, embora o aspecto de código aberto permita que muitas pessoas apontem falhas e bugs, sem que a Microsoft precise confiar inteiramente na equipe da Microsoft e em seu pequeno grupo de testadores beta para identificar falhas / bugs. Pode colocar o Linux como o kernel – e despejar o kernel do NT – muito atrás? Quem sabe, mas eles certamente estão se movendo, ainda que lenta e elipticamente, nessa direção. Obrigado pela A2A

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Será pior. Haverá distribuições de aspirantes a aparecer por todo o lado com idéias de olhos estrelados de criar suas próprias janelas melhores. Ter acesso a código-fonte oferece vantagens – em uma situação em que você encontra um problema incompreensível, você tem a chance de resolvê-lo por conta própria, em vez de esperar pelo suporte técnico para resolver o problema. não se beneficie dessa chance.

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A Oracle (empresa) criaria e venderia uma versão da marca Oracle para clientes corporativos, da mesma forma que faz com o Red Hat Enterprise Linux.

Quais são as melhores soluções de código aberto para comércio eletrônico?

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Boas notícias para você hoje: existe um artigo completo chamado “12 melhores plataformas de código aberto para a sua empresa” dedicado à sua pergunta. Ele mostra algumas das principais plataformas que você pode escolher para o seu negócio de comércio eletrônico. Ele oferece informações úteis em plataformas como: WooCommerceMagentoOpenCartPrestaShoposCommerceSpree CommerceZen CartJigoShopDrupal CommerceVirtueMart3D MartZeusCartNão há plataforma de código aberto “tamanho único”. Mas depois de ler o artigo, você pode decidir qual plataforma se adapta melhor às suas necessidades!

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O Spurt Commerce é uma solução de comércio eletrônico de código aberto criada no NodeJS e AngularJS. A solução vem com o código fonte completo e você pode personalizar a solução conforme sua necessidade. Tendo construído com o NodeJS, a solução pode tornar seu aplicativo da Web mais rápido e com o AngularJS, a solução pode fazer com que o aplicativo da Web tenha um front end incrível com uma boa interface do usuário / interface do usuário.O Spurt Commerce está lançando em breve sua versão 2.0, que é uma versão da comunidade e é gratuito para download. Para mais detalhes sobre a solução, você pode visitar www.spurtcommerce.com.

Quais são as vantagens dos produtos de código aberto?

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Você obtém os erros localizados e corrigidos mais rapidamente. E você também pode obter recursos de aprimoramento adicionados e testados mais rapidamente. Essa é a hipótese de muitos olhos. Esse foi um dos principais motivos pelos quais os grupos de usuários foram iniciados e pelas primeiras listas de email e grupos de notícias. É por isso que a lista de discussão do assistente para unix foi iniciada. Na verdade, ela cria um software melhor e mais barato. Não necessariamente gratuito (como em “cerveja”), mas com menos restrições. Os algoritmos podem melhorar. E certamente ouvi todos os argumentos a favor e contra e, neste momento, os argumentos contra são fracos.

Existe um construtor de sites de código aberto?

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Há http://www.basekit.com/. Eles oferecem sua plataforma como serviço, e sites como http://www.hostgator.com/, http://sitejam.com/ e outros estão usando. Eu acho que você pode entrar em contato com eles e ver seus preços. A plataforma deles fica assim:

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Experimente o GrapeJs, que é gratuito e de código aberto.Link para a página do GrapeJS Github, com mais de 7 mil estrelas e 42 colaboradores, é um forte concorrente nesse domínio. Eu não tenho nenhuma relação com isso. 🙂

Por que o Google criou o Android de código aberto?

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Joel Spolsky respondeu a essa pergunta em 2002. Ele disse que as empresas inteligentes tentam comoditizar os complementos de seus produtos porque a demanda por um produto aumenta quando o preço de seus complementos diminui. Consulte http: //www.joelonsoftware.com/ar … O principal produto do Google é o Adwords e seus complementos são tudo o que faz uma pessoa ficar on-line e clicar nesses Adwords. Ao tornar o Android (Gmail, Google Docs, Calendário, Youtube etc.) gratuito, o Google aumenta a proposta de valor de seu produto Adwords.

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O Google percebeu que o celular era o futuro do consumo de informações e, como eles ganham todo o dinheiro com o anúncio on-line, a criação de um sistema operacional móvel foi a maneira perfeita de bloquear um enorme fluxo de usuários de pesquisa para os quais eles podem exibir seus anúncios e expandir seus negócios. . Como a receita não está na venda do sistema operacional, é por isso que eles o tornaram Open Source

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Olá leitores, pergunta interessante. Deixe-me responder: primeiro de tudo, o Android é baseado no kernel do Linux e é de código aberto; portanto, o Google usa todos os componentes da plataforma Linux para criar versões do Android, tornando o Android de código aberto. O segundo aspecto é a popularidade do Google, nem mesmo o Android. , O Google está oferecendo tantos serviços quanto gratuitos. Muitos deles estamos usando nossas atividades diárias. Portanto, não há surpresa sobre o sistema operacional Android ser de código aberto de propriedade do Google.

Existem sistemas de reconhecimento facial de código aberto?

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Sim, existe um, eu pessoalmente tentei negociar acordos com eles, eles são profissionais com seus serviços. você pode obter os preços por atacado do sistema de reconhecimento facial. Se precisar de mais ajuda, não hesite em perguntar nos comentários.

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Sim, existem muitos softwares de reconhecimento de rosto de código aberto disponíveis.OpenBRFlandmarkOpenFace TrackerOpenEBTSBioenable Tech – iFaceFacePlusDeepFaceVeja aqui as melhores APIs de reconhecimento de rosto aqui

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Confira o OpenBR | Casa para um sistema completo de reconhecimento de rosto!

Qual é o melhor sistema operacional de código aberto?

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Tudo se baseia na sua necessidade. Se você deseja usá-lo em nível pessoal, as versões do Ubuntu são melhores, você pode baixar o código do curso e personalizá-lo de acordo com suas necessidades. Outras são as versões que dependem do seu trabalho. O KALI LINUX é um cluster de todas as ferramentas de hackers e testes de penetração.Existem várias versões como Fedora, RHEL, etc.Eu recomendo que você aprenda o idioma que melhor se adequa à sua empresa de sonho .Feliz por ajudar!!

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Procurando o melhor sistema operacional de código aberto? Sim, que legal, Antes de compartilhar a resposta desta pergunta, eu gostaria de fazer uma pergunta aqui – por que você conhece o melhor SO de código aberto? Você está ficando entediado com o Windows OS? Se a resposta desta pergunta for sim, então aqui discutiremos aqui, em algum momento precisamos mudar – tente o mesmo que eu – tentei novos sistemas operacionais como o Windowsmy, a experiência foi incrível que eu quero compartilhar com você agora – veja abaixo o Linux. Chrome OS.FreeBSDFreeDOSillumosReactOSHaikuMorphOSEspero que estas coisas o ajudem

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Comparação de sistemas operacionais de código aberto – Wikipedia

Qual é o software de código aberto mais útil?

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Linux.Uso como meu sistema operacional. Além disso, tenho todos os softwares de código aberto instalados. É exatamente isso que contribui com a comunidade e o código-fonte é digitalizado por mais olhos. Você tem muito menos chances de obter bugs.Vírus de computador e outros programas maliciosos têm muito pouca chance de entrar. Portanto, todo o conceito de softwares antivírus chega ao fim. Além disso, os softwares antivírus consomem grande parte do poder de processamento. Então, agora você obtém melhor desempenho do seu mesmo sistema. Eu usei o Windows XP, Vista, 7 e MacOS.

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De longe, o Gparted. Como um cara que gosta de mexer com computadores, às vezes não quero lidar com o incômodo de configurar um novo MBR, fazer uma nova configuração de partição que deve ser tão perfeita que acabo escrevendo números no papel porque estou em uma CLI. Além da automação de tarefas. Posso mover e redimensionar partições sem ter que ficar perto do meu computador e apenas pegar uma xícara de café enquanto espero. E a melhor parte é que eu nem preciso ter um sistema operacional instalado no meu disco interno para usá-lo. Posso inicializar a partir de um CD ou USB com ele e trabalhar em minhas partições.

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A maioria das organizações usa servidores linux, por mais que você esteja assistindo a este post, você está usando o linux. O próprio Quora usa servidores linux. O Android é baseado no linux; os submarinos são projetados principalmente com máquinas de ordenha de vaca linux; Você está procurando por linux

Qual é a diferença entre software livre e código aberto?

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Código aberto – você obtém um código que você pode criar, modificar e redistribuir. No entanto, você também precisa distribuir suas modificações no código fonte para o mundo. Freeware – Você não recebe o código fonte. Você só pode usar este software gratuitamente. Você não obtém o código fonte e, portanto, não pode modificá-lo.

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Não há essencialmente nenhuma diferença no software – como uma questão de definição, os termos “software de código aberto” e “software livre” significam a mesma coisa. Isso inclui a grande maioria do software distribuído com um sistema GNU / Linux típico (por exemplo, RHEL , Ubuntu, Debian, SLES), distribuídos sob a Licença Pública Geral GNU e Licença Pública Geral Menor, a licença MIT, várias versões da licença BSD, a Licença Pública Mozilla ou doadas ao domínio público. Todas essas licenças se qualificam como código aberto e software livre. A “Definição de Código Aberto” da Iniciativa Código Aberto vem das “Diretrizes do Software Livre Debian”, com as partes específicas do Debian removidas; ambas as definições foram escritas pelo mesmo cara (Bruce Perens), que buscou e recebeu a aprovação da Free Software Foundation, que também patrocinou o início do Debian e tem sua própria e similar “Free Software Definition”. Todas as três “definições” descrevem essencialmente o mesmo conjunto de licenças de software: [Definição de Software Livre (1986)] http://www.gnu.org/philosophy/fr…[Debian Free Software Guidelines (1997)] http://www.debian.org /social_con…[Open Source Definition (1998)] http://www.opensource.org/osd.htmlNo entanto, a ênfase das pessoas que falam sobre software livre (o “movimento do software livre”) é diferente de pessoas e empresas que enfatizam “código aberto”. O “movimento” do software livre geralmente se preocupa com a “liberdade” como algo valioso por si só e por seus benefícios na construção da comunidade e no progresso da sociedade. Por outro lado, o “código aberto” foi cunhado quase para não ser um “movimento”. . As empresas que fabricam e vendem serviços em torno de software de código aberto (incluindo Red Hat, IBM, Novell, Oracle) enfatizam seus benefícios práticos, liberdade do aprisionamento de fornecedores e economia financeira.

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Software Opensource significa que o código desse software está disponível em algum repositório, provavelmente no GitHub. Dependendo da licença do software de código aberto, você pode usar esse código para uso pessoal e comercial. Para um código gratuito, não está disponível, mas o software em si é gratuito. Projetos de código-fonte aberto provavelmente são gratuitos para usuários pessoais e comerciais.

Quais são os melhores projetos de código aberto para estudar a tecnologia blockchain em termos de simplicidade?

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Pergunta original: Blockchain: Quais são os melhores projetos de código aberto para estudar a tecnologia blockchain em termos de simplicidade? Eu estudaria Bitcoin, Ripple e Ethereum. Entenda como cada um funciona e você estará em uma boa posição.

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Aqui estão alguns sites que você deve considerar verificar regularmente. # 1 CoinDeskEsta é uma das principais novas fontes para entusiastas de bitcoin. Na verdade, é a maior plataforma de mídia bitcoin do mundo. O site está repleto de relatórios e ferramentas que detalham as tendências e padrões em criptomoeda. Recomendo que você verifique os relatórios na página de pesquisa. # 2 CoinTelegraphEste site está repleto de notícias diárias e opiniões de especialistas. Embora o site possa não ter tanto material sobre negociação quando comparado ao Bitcoin News, sua força está no recurso de formato longo. Quando você visita o site, verifique as opiniões de especialistas sobre obras de arte digital que mostram o Sísifo empurrando pedregulhos na encosta e comunicações de bate-papo criptografadas. # 3 Bitcoin NewsThis é sem dúvida o maior recurso para todas as coisas que usam bitcoin. As seções de notícias cobrem as últimas informações dos melhores escritores do setor de fintech. Além disso, o site está repleto de inúmeras ferramentas que ajudam os investidores a tomar decisões informadas. O que eu gosto na conveniência de encontrar tudo o que você precisa na mesma plataforma. # 4 CryptoClarifiedCryptoClarified is é um site mais novo e ainda está crescendo, por isso você pode não obter tanta informação quanto alguns dos maiores players, mas o conteúdo é ótimo e está crescendo rápido. O CryptoClarified oferece cobertura imparcial de várias criptomoedas (uma das poucas nesta lista que não está tentando vender nada ou promover moedas / ICOs específicas) Algumas das criptomoedas destacadas e sob as moedas do radar fizeram execuções significativas, geralmente logo após serem CriptoClarificado evita política e concentra-se em investimentos, estratégias de negociação e moedas subvalorizadas. A adição do lendário ex-comerciante Wall St. Hedge Fund @altcoinadvisory e os colaboradores a serem anunciados em breve tornam este novato um favorito! # 5 Cryptocurrency NewsCryptocurrency News (CCN) oferece notícias de última hora, análises, gráficos de preços e muito mais sobre as criptomoedas mais populares. O CryptoCurrencyNews é a principal fonte de notícias relevantes e diretas sobre criptomoedas. Mantenha-se atualizado sobre o espaço e tome decisões fundamentadas, combinadas com análises técnicas, para se manter atualizado neste espaço de investimento em constante mudança. O CryptoCurrencyNews oferece lojas relevantes em tempo hábil e, sem dúvida, é um dos 10 principais meios de comunicação de criptografia carregados de talento, o Cryptocurrency News possui uma coleção de alguns dos autores mais brilhantes e melhores no espaço de criptomoedas e blockchain.

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Existe um projeto Blockchain de código aberto chamado Hyperledger Fabric que é muito fácil de configurar em seu laptop, usando docker ou vagrant para começar a aprender e codificar. O Fabric vem com todo o código-fonte, incluindo o código do protocolo, para você começar. Aqui estão os recursos para você começar: No IBM Blockchain 101: Um guia de iniciação rápida mostrará como configurar a rede blockchain (no seu laptop) onde é possível desenvolver, testar e implementar seu chaincode blockchain. mostrará como executar rapidamente uma rede blockchain Fabric em um ambiente de nuvem seguro para brincar.

Quais são alguns dos melhores aplicativos Android de código aberto?

1 Os sites a seguir possuem diretórios de aplicativos Android de código aberto, alguns ordenados por popularidade e alguns mostrando alternativas de código aberto para aplicativos populares: Droid-Break https://fossdroid.com/ Repositório de aplicativos Android gratuito e de código aberto armazenamento temporário para hospedagem de projetos do Google Code. Aplicativos Android de código aberto Lista de aplicativos móveis de código aberto – Resposta MobileGap Número 2 Existe todo um repositório exclusivo do FOSS (Software Livre, Código Aberto) em: http: //f-droid.org/Outra grande coleção é: AOpenSource. com Android Open SourceWikipedia também possui uma lista: Lista de aplicativos Android de código abertoOpenIntents (Meu favorito pessoal): http: //www.openintents.org/en/do…Sample applications: apps-for-android – Aplicativos de exemplo para o Plataforma Android – Google Project HostingO popular cliente last.fm: lastfm-androidMensagens SMS criptografadas por Moxie Marlinspike (que trabalhou anteriormente na NSA): TextSecure (agora substituído por: https: //whispersystems.org/blog / …) K -9 Mail, o popular cliente de e-mail: k9mail – O K-9 Mail é um cliente de e-mail avançado para Android – Google Project HostingPrateleiras, gerenciamento de ebook: shelves – Shelves é um aplicativo de gerenciamento de livros pessoais para Android – Google Project Hosting aplicativos de código aberto: h untergdavis (huntergdavis) · GitHubO Google Code possui muitos aplicativos Android de código aberto: Google Project HostingOs aplicativos padrão incluídos no pacote: repositórios Git para Android (veja / platform / packages / apps) The Api Demos, uma demonstração da criação de aplicativos a partir do Android oficial documentação: http: //developer.android.com/gui…XDA-Developers – tópico longo sobre aplicativos de código-fonte aberto: [Tudo-em-um] Lista de todos os aplicativos Android de código-fonte aberto Número de resposta 3 Caros amigos, desculpe pelo resposta tardia, deixe-me apresentar a você um excelente aplicativo Malayalam Image Editor feito por algumas malayalies. Eles são a mesma equipe de desenvolvedores Android da Thrissur, a saber, ‘Four Big Brothers’, que desenvolveu o aplicativo WhatsTools no ano passado e recebeu grande atenção da mídia. Este é um aplicativo completo de edição de imagens para nós. Usando este aplicativo, podemos criar saudações sazonais, imagens promocionais, trolls, comentários de fotos e assim por diante. Ele também vem com muitas fontes em malaiala e em inglês que você pode usar para escrever em qualquer imagem do telefone. Quando você começa a criar um trabalho a partir deste aplicativo, pode iniciar em três opções: 1) Escolha layouts em branco, que inclui um layout vazio, layout vazio com 2 imagens e layout vazio com 2 imagens e 2 textos.2) Escolha Modelo. Isso conterá exemplos de trabalhos (como um arquivo psd) que você pode editar e criar rapidamente imagens bonitas. Você receberá atualizações sazonais dinamicamente nesta seção para ocasiões como vishu, eid, onam, Natal… 3) Escolha uma imagem recente. Isso abrirá a imagem no editor, você pode adicionar mais camadas, cortar ou adicionar efeitos à imagem.No editor, quando você adiciona texto, imagem, ícones ou clipes, todos eles são adicionados como uma camada à imagem . Você pode adicionar quantas camadas precisar e pode redimensionar, arrastar, reorganizar e fazer outros materiais de acordo com o seu desejo de criar uma imagem impressionante a partir deste aplicativo.Existem muitas categorias em clipes, plano de fundo e modelos, que você A camada de texto, você pode usar as 10 fontes em inglês e 10 em malaiala incluídas no pacote, alterar suas propriedades como cor, fonte, tamanho da fonte, sublinhado, toque, traço (Fino e espesso) e alinhamento de texto. transparência, rotação, rotação 3d e cor de plano de fundo de todos os tipos de camadas adicionadas ao editor.Também permite escolher imagens, quantas desejar, no dispositivo, na interface de adição de imagens, onde é possível classificar por imagens recentes ou ver imagens de acordo com os nomes das pastas. Outro recurso interessante é a opção de procurar imagens populares no aplicativo usando o botão da Internet. O usuário pode procurar imagens usando parâmetros como o nome do filme ou o nome do ator para recuperar imagens populares de filmes ou políticas. A opção Adicionar ícone possui vários ícones agrupados que podem ser adicionados como uma camada. Você também pode alterar o tamanho e a cor do ícone. O quadro e as categorias de plano de fundo serão sempre atualizados dinamicamente. Você terá uma lista de categorias populares nessas seções. Depois que o usuário terminar de adicionar e editar sua camada, ele poderá usar o botão Salvar na parte inferior para mesclar todas as camadas e exportá-las como uma única imagem para o cartão SD. Depois disso, ele / ela pode compartilhar a imagem através de aplicativos populares como WhatsApp / Facebook … A imagem criada também estará disponível na galeria. O uso tem a opção de marcar a imagem criada como pública, onde ele pode escolher uma legenda e tags relacionadas e fazer upload para a guia de postagens públicas do aplicativo. Uma vez que a imagem compartilhada publicamente apareça no públicofeed de postagens, outros usuários podem marcar a imagem como favorita, semelhante à opção like no facebook, que salvará uma cópia da imagem no cartão SD dos usuários.A guia de postagens públicas também será filtrada de acordo com a preferência do usuárioO usuário pode filtrar por data para HOJE /WEEK/MONTH/ALL.Ele também pode escolher a opção de classificação MAIS RECENTES / FAVORITOS. PS:- Sou um dos co-desenvolvedores do Trollmaker.r

Quais são as melhores bibliotecas de código aberto disponíveis para iOS?

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Chat: AppLozic / Applozic-iOS-SDK (Isenção de responsabilidade: sou da Applozic) Rede: AFNetworking / AFNetworkingText Input View: https://github.com/slackhq/Slack…MQTT: ckrey / MQTT-Client-FrameworkEncontre mais aqui : vsouza / awesome-ios

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ASIHTTPRequele tudo relacionado a coisas da web.EGOTableViewPullRefresh Você o conhece do Tweetie 2.SFHFKeychainUtils Se você estiver trabalhando com senhas.GDataXML Me ajudou muito na análise de arquivos XML.

Por que as pessoas fazem software de código aberto?

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O Software de Código Aberto pode atender a qualquer objetivo, objetivo, uso ou aplicativo e resolver qualquer problema computável. Uma explicação simplificada é que o objetivo do software de código fechado é ser vendido e ganhar dinheiro para seu fornecedor e pagar pelos salários do programadores e pagam impostos que o presidente precisa para tornar seu país ótimo novamente. O software de código aberto pode ser compartilhado por quem o compra e o utiliza. Ganha menos dinheiro para o proprietário no curto prazo, mas você recebe o código-fonte aberto de outras pessoas em troca.

Qual é o melhor software (código aberto / freeware) para detecção de plágio?

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Existem muitos softwares por aí, mas apenas alguns gratuitos fazem o trabalho. Eu uso o verificador de plágio | Ferramentas de SEO gratuitas on-line para artigos e meu trabalho na faculdade. Qualquer software de plágio simplesmente usa seus dados e pesquisa no Google qualquer conteúdo duplicado. Você pode fazer isso sozinho no Google inserindo um conjunto de consulta ou parágrafo entre aspas. Por exemplo, “Primeira linha do meu artigo” e pesquise isso no Google. Se o Google corresponder a um conteúdo duplicado, ele mostrará os resultados. É melhor usar a automação fornecida acima, em vez do trabalho manual, pois economiza tempo.

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Pesquisa de plágio de acesso aberto – Este serviço em um só pode ser integrado para fazer a verificação

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O melhor software: De acordo com mim, existem muitas ferramentas de plágio disponíveis, vou me preparar para apenas uma ferramenta de detecção de plágio, porque essa é muito fácil de usar para todos.Verificador de plágio: sugiro que você escolha este verificador e este código-fonte aberto gratuito e o melhor software de plágio, você pode acessar facilmente com as ferramentas gratuitas de verificação de plágio, você pode pesquisar bilhões de conteúdos.

Quais são as alternativas de código aberto ao Moodle?

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Parece que o OpenEdX pode chegar perto no curto prazo. Tudo começou como uma plataforma MOOC (EdX), mas agora eles estão descobrindo um novo modelo de negócios com a introdução (OpenEdX) – a plataforma por trás do EdX.

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Colaboração e aprendizagem Sakai – para educadores por educatorsChamilo http://www.chamilo.org/Atutor ATutor Learning Management System: Informações: Kune kune.cc.LRN .LRN Página inicialSistema de gerenciamento de aprendizagem Claroline (LMS) Página ILIAS no WwwOLAT olat.orgOpenLMS Open Source e-Learning from Open ElmsGanesha Formação, aprendizado e condução de alteraçõesOpenMOOCA solução MOOC de código aberto totalmente abertoOpenEdXAbout OpenEdX | Stanford OnlineeFrontEnterprise Learning Management System SoftwareTelas por Instructureinstructure / canvas-lms

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Com o Ilias, o Teachr LMS, o Dokeos, todos são os melhores e o LMS de código aberto. Junto com isso, no Teachr LMS (getteachr.com), encontrei alguns recursos fáceis e interessantes de criação de cursos, como sala de aula virtual baseada em eventos, reutilização vídeos do YouTube, avaliações e pesquisas e, além disso, a migração é um pouco mais fácil do que outros.

Quais são algumas alternativas promissoras de código aberto ao Hadoop MapReduce para mapear / reduzir?

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O Hadoop2 possui “aplicativos” conectáveis, onde estruturas de computação alternativas podem ser conectadas ao YARN, HDFS e ao restante do “Hadoop” (também é possível conectar o HDFS). Alguns mestres populares de aplicativos são Spark, Flink. Eles também podem ser usados fora do ecossistema do Hadoop. Outras soluções geram redução de mapa sob o capô, mas permitem uma programação de nível superior: Pig, Tez, Cascading.

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Acho que veremos algumas alternativas provenientes dos bancos de dados NoSQL. Por exemplo, o MongoDB possui uma estrutura de MR na qual você pode especificar as funções de mapeador e redutor em javascript, armazenando opcionalmente os resultados. Ótimo para trabalhos em lote, se você já estiver armazenando dados no Mongo. Provavelmente mais fácil de configurar do que um cluster Hadoop. Eu acredito que o CouchDB tem algo parecido? MR também está no roteiro de Cassandra, mas eles estão pensando em usar o Hadoop para isso, acredito.

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Riak é um dos novos participantes mais interessantes. É “sem mestre”, pois seu primeiro nó faz tudo o que é necessário para operar, e os nós subsequentes adicionam automaticamente redundância e capacidade. Ele está escrito em erlang, que tem prós e contras, mas os recursos nativos do MapReduce e o modelo de armazenamento fazem com que seja um espetáculo.

Quais são algumas bibliotecas de código aberto que todo desenvolvedor de iOS deve conhecer? Podemos criar um wiki de respostas com esse esforço.

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Estou surpreso que ninguém tenha mencionado o RestKit. A versão mais recente do RestKit é um pequeno invólucro interessante do AFNetworking (para comunicação em rede) e também fornece mapeamento de dados pela integração com o Core Data. Também uso frequentemente o MBProgressHUD para exibir os indicadores de progresso. Eu acho que é um substituto melhor do que qualquer outro spinner de código aberto por causa das mais variedades e opções com ele.

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Cocoapods (Mãe de todas as bibliotecas, basicamente, um gerenciador de dependência do xcode) RestKit (Para trabalhar com APIs Rest) SDWebImage (Downloader de imagem assíncrono com suporte a cache) SSKeychain (Wrapper para funcionalidade de chaveiro do OS X e iOS) MagicalRecord (Uma maneira muito mais simples e melhor de implementar a funcionalidade CoreData) ShareKit (como o nome sugere compartilhar coisas em qualquer plataforma social)

Qual é o melhor software de código aberto?

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Em termos de importância, o kernel Linux é o melhor e mais importante software de código aberto já criado. Ele mantém a maior parte da Internet funcionando e representa uma porcentagem muito alta de servidores, o que mantém a Internet funcionando e atende a bilhões de pessoas. Essa é a razão pela qual digo que o kernel do Linux é o melhor OSS.

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Aqui estão alguns dos melhores softwares de código aberto (com aqueles pagos que podem ser substituídos por outros): 1. O Audacity é um editor de áudio digital e aplicativo de software de computador de gravação.Os principais recursos incluem a gravação de áudio de várias fontes, o pós-processamento de todos os tipos de áudio, incluindo podcasts, adicionando efeitos como normalização, corte e desbotamento. alternativa de código aberto para: Apple LogicPro, FL Studio Producer EditionSistema operacional suportado: Windows, OS X e Linux2. O CADBRL-CAD é um poderoso sistema de modelagem sólida de plataforma cruzada que inclui edição interativa de geometria, traçado de raios de alto desempenho para renderização e análise geométrica, um conjunto de benchmark de análise de desempenho do sistema, bibliotecas de geometria para desenvolvedores de aplicativos Substitui: AutoCAD (preço> 400 rúpias) SO suportado: Windows, OS X e Linux3. LibreOfficeCategory: Produtividade do OfficeLibreOffice oferece os mesmos tipos de software que seu antecessor, com alguns recursos e extensões adicionais. Existe um gráfico útil em seu site que o compara ao Microsoft Office. A melhor alternativa de código aberto para: Microsoft Office (US $ 71,88 por usuário por ano e acima) SO suportado: Windows, OS X e Linux4. PDFCreatorCategory: PDF ToolsPDFCreator cria um arquivo PDF a partir de qualquer aplicativo que possa imprimir. Também inclui os recursos de assinatura digital e criptografia, mas não possui alguns recursos de criação de formulários do Acrobat.A melhor alternativa de código aberto: Adobe Acrobat (US $ 381,65) SO suportado: WindowsAlguns outros softwares de código aberto são: Firefox – navegador de código abertoVLC – código aberto alternativa ao Windows Media PlayerGIMP – Alternativa de código aberto ao PhotoshopVirtualBox – Monitor de máquina virtual de código aberto (VMM) Navegador Tor – Pacote de anonimato de código abertoubuntuApache HTTP serverAndroidMySQLPython (Veja: Bem-vindo ao Python.org) Algumas informações adicionais: o que é software de código aberto? : refere-se a software que é desenvolvido, testado ou aprimorado por meio de colaboração pública e distribuído com a ideia de que deve ser compartilhado com outras pessoas, garantindo uma colaboração futura aberta. ”Ou simplesmente podemos liberar software de versão completa ou software para download gratuito. você deve escolher alternativas de código aberto? dar-lhe total liberdade sem termos e condições obscuros. o código está prontamente disponível para quem quiser, para que qualquer pessoa possa usá-lo, compartilhá-lo, modificá-lo de acordo com suas próprias necessidades e estudá-lo. Os principais sistemas operacionais e ferramentas pagos rastreiam seus usuários.Em alguns casos, eles oferecem recursos ou benefícios de desempenho que superam seus equivalentes comerciais.Finalmente, com boa relação custo-benefício – sem taxas ocultas, completamente grátis.Espero que ajudou … faça votos positivos se você gostou … Veja meu perfil para mais respostas: Keshav Kabra

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O Odoo ERP é um dos softwares de código aberto amplamente utilizados. Os projetos modulares do Odoo são a interface amigável da loja de aplicativos para não desenvolvedores. Mesmo o usuário não é um programador ou desenvolvedor especializado ou não tem conhecimento de codificação. lidar com suas tarefas com facilidade.Odoo fornece instruções fáceis e rápidas sobre quais são as próximas etapas a serem seguidas. Funcionalidade de pesquisa no Odoo- Você pode pesquisar facilmente na tela, também pode criar uma pesquisa avançada conforme sua necessidade. Implementação de baixo custoOdoo é amigável à API e fácil de integrar com.ScalabilityEasier para atualizar o software.

Quais são algumas alternativas de código aberto ao Zapier?

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Ainda não existem alternativas de código aberto com um número igual de tipos de conexão para o Zapier. De acordo com o AlternativeTo (http: //alternativeto.net/softwar …), o Bipio (https://bip.io/) é a única alternativa de código aberto. No entanto, também encontrei outras alternativas gratuitas, como IFFFT (https://ifttt.com/), e praticamente gratuitas, como elastic.io (http://www.elastic.io/), Cloudwork (https://cloudwork.com / planos), FoxWeave (https: //grandcentral.cloudbees.c …). Aqui está um bom blog sobre o assunto: Trazendo ETL para as massas com APIsEspero que isso ajude!

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O StackStorm está sendo comparado ao IFTTT ou Zapier, mas de código aberto e para a empresa. Também descrito como operações orientadas a eventos. Tem a capacidade de ouvir eventos e executar ações. É de código aberto Apache. Diferentemente desses outros, inclui fluxo de trabalho, importante para vincular eventos com lógica condicional. O StackStorm pode começar ingerindo seus scripts. E / ou você pode usar integrações e padrões operacionais (OPS) existentes da comunidade em Community | StackStorm

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O Zapier é ótimo quando você precisa dobrar e torcer os dados um pouco mais. Verifique o DSYNC. Você pode definir funções de regras. Você pode até conectar APIs que não estão no sistema DSYNC. Conectar vários sistemas. Então, aqui está um “termo” interessante que categoriza o estilo do IPAAS … chamado “Integração do cidadão”, onde cidadãos, em vez de engenheiros, podem implantar processos de fluxo de dados e automatizar funções. De nossa experiência, existe um número bastante grande de integradores de cidadãos por aí.

Existem gateways de API de código aberto?

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Tyk – Gateway de API de código aberto, plataforma de gerenciamento de API, portal do desenvolvedor e análises – TykTyk é um gateway de API de código aberto e fornece uma plataforma de gerenciamento de API totalmente gratuita. A API Analytics, o Portal do desenvolvedor e o API Dashboard estão prontos para o uso e são apresentados no Gartner MQ.Usado pela Cisco, USA Today, AXA Insurance, Sky TV, Capital One e muitas outras empresas globais. , Plataforma de gerenciamento de API, portal do desenvolvedor e análise – Tyk ou acesse Github: TykTechnologies / tyk

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Kong é o melhor gateway de API de código aberto. Com a documentação perfeita, é fácil fazer Kong ficar diante da API para segurança e limitação de taxa.Com a versão 0.14.x mais recente do Kong, eles descontinuaram o front end, disponível apenas para a edição empresarial. instalação aqui Guia de instalação do Kong API Gateway para iniciantes – Os plugins Turbolab TechnologiesFor Kong, como Autenticação e limitação de taxa, são explicados aqui “Plug-ins de autenticação chave e de limitação de taxa da Kong na API Flask”

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O DreamFactory é completamente de código aberto e oferece uma excelente instalação de gerenciamento de API e gateway de API no local. A versão de código aberto tem uma enorme quantidade de valor – como MongoDB, conectores MySQL, armazenamento de arquivos etc. Também oferece APIs REST instantâneas em vez de precisar construí-los. Você pode criar scripts muito facilmente em Node.js, Python, V8.js e PHP. A plataforma em si é construída no Laravel do PHP e possui vários recursos. Aqui está o Github. Usamos a versão corporativa em nossa empresa depois de mudar da Mulesoft e tornou os ciclos de desenvolvimento significativamente mais fáceis. Mas a versão do OSS é obviamente gratuita e é a mesma coisa sem limitar, registrar ou tantos conectores.

Qual é a melhor estrutura CSS de código aberto?

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Como claro pelo nome, o SASS (folha de estilo sintaticamente impressionante) é uma incrível estrutura CSS, principalmente devido aos seus recursos de aninhamento, GUMBY é uma estrutura CSS muito flexível e responsiva, que é alimentada pelo SASS.

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Aqui está um artigo de 2008 com uma referência a 12 estruturas CSS diferentes: http: //speckyboy.com/2008/03/28 / …. Uma comparação mais detalhada pode ser encontrada em http://net.tutsplus.com/ tutorial …. Destas, eu já vi YUI, Blueprint e 960 na maioria dos sites, mas não estou qualificado para julgar os méritos de cada um.

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Eu realmente gosto do Sint (Syntactically Awesome Style Sheets) por seus recursos de aninhamento e mixins, bem como por suas pequenas estruturas de extensão de terceiros como: Bourbon: uma biblioteca de mixins comuns, como animações, fonte, quadros-chave e transformação e Algumas variáveis de conveniência, como família de fontes: $ helvetica; Bourbon Neat: uma estrutura de grade semântica leve; Bourbon Bitters: estilos predefinidos para tipografia, listas e formulários criados para aumentar a velocidade e facilitar a mudança

Quais são as mais poderosas ferramentas de análise de sentimentos de código aberto?

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A seguir, é apresentada uma lista de poucas ferramentas de análise de sentimento de código-fonte aberto. Tutorial: Início rápido) Localizador de opiniões (OpinionFinder | MPQA) Clips pattern.en (pattern.en | CLiPS) Dicionário ou recursos de código abertoSentiWordNetBing conjuntos de dados liu (mineração de opinião, análise de sentimentos, extração de opinião) (Recursos MPQA) Efeito Wordnet (domínios do WordNet)

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Você pode usar o opennlp para tokenizar frases. Em seguida, jogue fora palavras de parada como (o, é) etc. tente combinar cada palavra com o dicionário de palavras + ve / -ve. Se a contagem positiva de palavras for maior que a contagem negativa, o sentimento será positivo e assim por diante. O dicionário depende do campo de estudo – jurídico, financeiro etc. Este é um exemplo muito simples de análise de sentimentos. A análise avançada de sentimentos pode usar a lematização e partes do discurso, etc. A análise de sentimentos não é uma ciência exata. Às vezes, você obtém respostas erradas do seu exercício.

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Como utilizo a Análise de sentimentos para fins de negociação, usei o TwiPy e o TwitterAPI para análise de sentimentos. Não tenho certeza sobre os mais poderosos, mas estes foram imensamente úteis. Aprendi sobre eles no curso de Análise de Sentimentos de Quantra e tenho certeza de que será capaz de guiá-lo caso você tenha alguma dúvida, pois eles oferecem constantes Espero que isso ajude você. Muito bem sucedida!

O que significa na prática que Swift é open source?

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O código aberto fomenta a inovação No mundo da programação, novas idéias, ferramentas e arquiteturas freqüentemente começam como código aberto. Linguagens inovadoras como JavaScript, PHP, Clojure e Haskell têm mecanismos de código aberto que atraem codificadores. O Node.js, por exemplo, trouxe JavaScript para o servidor, graças a mecanismos JavaScript de código aberto, como V8 e Rhino. Se você deseja compartilhar o espírito, o mecanismo mais simples é publicar o código livremente em um site de compartilhamento de código como o GitHub ou o Sourceforge e espalhá-lo o mais amplamente possível. Os desenvolvedores irão migrar para ele, expandindo seus recursos e alcançando

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Sim, você pode compilar o Swift em qualquer plataforma, para começar com (no lançamento) as intenções da apple de oferecer suporte ao iOS, OSX e Linux. O código aberto inclui o compilador e a biblioteca padrão.

Existe alguma plataforma de gamificação / emblema de código aberto disponível?

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Existe um mecanismo de gamificação de código aberto bastante legal em https: //github.com/ActiDoo/gamif …. Você pode definir regras para metas com recompensas e até cabeçalho em uma interface administrativa baseada na Web. Outras aplicações acessam a API via REST. É muito flexível, rápido e gratuito! Mesmo comercial (Licença MIT)! Se você precisar de suporte, é oferecida consultoria aqui: www.gamification-software.com.

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O repositório público do github da Agora Games tem algum código interessante https://github.com/agoragames/, embora este não seja um PaaS. Eles também têm um sistema de classificação: https: //github.com/agoragames/le … (Ruby), https: //github.com/agoragames/py … (Python)

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Sim! 🙂 Quero apresentar GetBadges – plataforma de gamificação para desenvolvedores de software. A versão completa gratuita para OpenSource está disponível para todos os repositórios públicos no GitHub.Esta plataforma também pode integrar seu Trello, Slack, Jenkins e muitos outros em um jogo semelhante ao RPG. os membros de sua equipe de TI avançam no desenvolvimento de um projeto, desenvolvem seu caráter de jogo, ganham pontos de experiência, distintivos, conquistas e lutam contra monstros.

Qual é o melhor rastreador da web de código aberto muito escalável e rápido? E porque?

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Também existe o Scrapy (baseado em Python), que é mais rápido que o Mechanize, mas não tão escalável quanto o Nutch ou o Heritrix, o que significa que ele não deve ser usado para rastrear toda a Web, mas é bom rastrear muitos sites (mais de 5000) , mesmo enormes como a Amazon.Mais informações em: http://scrapy.org

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Os dois mais conhecidos são Nutch e Hetrix (http://crawler.archive.org/). Eu usei o Nutch para alguns rastreamentos de pequena escala e funciona bastante bem.

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O Python Scrapy é o melhor por aí, o rastreamento Scrapy é mais rápido do que qualquer outra plataforma, pois usa operações assíncronas (além do Twisted). O Scrapy tem suporte melhor e mais rápido para analisar (x) html em cima da libxml2. O Scrapy é uma estrutura madura com unicode completo, manipulação de redirecionamento, respostas compactadas com gzip, codificações ímpares, cache http integrado etc.

O que é uma alternativa de código aberto ao wit.ai?

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Eu tenho procurado algo semelhante. Atualmente, pelo que entendi, não há opção de código aberto que faça o que a inteligência ou a API. ai do que é uma combinação de reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina. Também estou procurando algo nessas linhas. Por favor, informe-me se houver algo semelhante. Quais são as opções sugeridas por Marcus L Endicott em sua resposta abaixo são todos os serviços on-line, o que significa que você não pode trabalhar com nenhuma instituição que valorize seus dados, o que é uma desvantagem significativa do uso de qualquer uma das opções mencionadas por ele.

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Aqui está um projeto de código-fonte aberto no qual estou trabalhando agora: alfredfrancis / ai-chatbot-framework: estrutura de chatbot de IA com entendimento de linguagem natural e inteligência artificial. É semelhante a wit e api. ai Você pode criar histórias (tarefas) e treiná-las para o entendimento da linguagem natural.Eu estou usando uma mistura de aprendizado de máquina de última geração e algoritmos de PNL.Mais especificamente, classificadores lineares, classificadores CRF, PCFGs, distância de levenshtein, etc. as seguintes capturas de tela

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talvez isso esteja relacionado a uma NLU: ferramenta bot de código aberto para entendimento da linguagem natural em python

Qual é o melhor teste de personalidade de código aberto?

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O inventário IPIP Big Five foi desenvolvido por psicólogos de pesquisa altamente respeitados e foi dedicado ao domínio público: IPIP NEO-PI, Informações Introdutórias

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Existem muitos vídeos e blogs disponíveis quando você está realmente ansioso para saber mais sobre sua personalidade. Aqui, estou compartilhando alguns vídeos que considero mais precisos. E, se não forem suficientes, basta digitar teste de personalidade no Google e você. vai receber milhares daqueles ..

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Existem vários tipos de teste de personalidade. O MindFrames é um teste de personalidade com uma diferença … ele não apenas fornece informações valiosas sobre 10 fatores de personalidade, como também fornece testes de personalidade. informações sobre como elas afetam o desempenho de uma pessoa no trabalho.Vá para este site http://www.psychometrica.ae/

Por que a Apple abriu o software Swift?

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Por quê? Por que não? As pessoas esquecem os importantes esforços de código aberto que vieram da Apple, incluindo o webkit, no qual o Chrome e quase todos os navegadores móveis modernos são construídos.A maioria das coisas do seu grupo de compiladores tem código aberto: LLVM, Clang, C Blocks, libdispatch, OpenCL. Estes são todos grandes negócios malditos no mundo do compilador. Clang / LLVM está substituindo o GCC em todo o setor. O OpenCL forneceu uma maneira aberta de calcular a GPU, e o libdispatch é uma maneira de alto desempenho para lidar com o paralelismo. A Apple realmente teve uma história de código aberto bastante forte.

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Eu diria que grande parte da razão pela qual a Apple está criando o Swift 2 de código aberto é a demanda dos clientes. Puro e simples, o FOSS é mais à prova de futuro que o software proprietário, e a natureza proprietária do Swift 1.x e a disponibilidade de plataforma única não o agradaram ao conjunto de desenvolvedores que valorizam a prova de futuro. Ao abrir o código, a Apple garante que, mesmo que o iOS saia do mapa amanhã, os codificadores Swift poderão portar seu código para uma nova plataforma com poucos problemas.

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O Swift foi criado desde o primeiro dia para a estrutura do compilador LLVM de código aberto (também o lar do compilador de código aberto Clang C / C ++ da Apple). Portanto, faz sentido que uma vez que o idioma seja estabilizado (algo que, segundo todas as contas é verdade no Swift 2), eles começarão a enviá-lo de código aberto, provavelmente sob a mesma licença BSD do LLVM e Clang.

Quais são as melhores ferramentas de visualização de dados de código aberto?

1 Gostaria de acompanhar R. R é uma das linguagens de programação mais populares e confiáveis para visualização de BI. Não é como outras ferramentas. Tudo o que você precisa é ter algumas habilidades de programação para executar a visualização de BI no R. Além disso, o R oferece alguns pacotes para executar a visualização de BI com mais eficiência. 2 Ordenado com base no meu gosto e popularidade. 1. D3.js [D3.js – Documentos orientados a dados] Esta é a biblioteca de visualização de dados mais básica e melhor existente. Ponto positivo, completamente personalizável e você pode definir seus próprios gráficos, se desejar. Mas, a biblioteca é bastante básica e você precisará dominá-la se quiser gráficos personalizados. Dimple.js [Uma API de gráficos simples para visualizações de dados do d3] Isso é construído no D3.js, abstrai você dos detalhes do d3.js. Use-o se você quiser obter soluções rápidas e padrão. 3. Rickshaw.js [shutterstock / rickshaw] O rickshaw é novamente construído sobre o d3.js. Considere isso como na camada superior da pirâmide de Dimple JS. Fornece boa personalização também. HighCharts Gráficos JavaScript interativos para sua página da webBiblioteca de gráficos extremamente impressionante, você pode se interessar se deseja visualizar dados de estoque. A única desvantagem é que ele é gratuito para desenvolvimento e não para produção; portanto, se você deseja apenas visualizar dados para análise exploratória de dados, pode usá-lo. FusionCharts JavaScript Charts for Web, Mobile & Apps – FusionCharts Outro concorrente do HighCharts, eu não o usei, mas parece promissor. 6. Gráfico JS Gráficos HTML5 de código aberto para o seu sitePros: Simples, rápido e pronto para uso.7. Plot LY Plotly Uma ferramenta incrível projetada para cientista de dados para análise exploratória de dados.Há também algumas outras que ainda não tentei8. Datawrapper [para não desenvolvedores] 9. RAW Raw [baseado em D3.js.] 10. Linhas de tempo JS Linhas de tempo lindamente criadas, fáceis e intuitivas de usar. 3 Muitos leitores verão “o que fazer” e “que ferramentas implementar”. Existem várias maneiras de criar belas visualizações: Use os gráficos internos do Excel para fazer alguns gráficos regulares. Complexos avançados, como gráficos dinâmicos, a triagem de gráficos pode ser obtida escrevendo VBA. Através da linguagem de análise de dados, como R e Python, o pacote de funções de gráfico é chamado para apresentar os dados visuais e a análise de dados é comumente usada. plugins visuais de código aberto, como Echarts, HighCharts, D3.js., código incorporado, desenvolvido como um pacote de plug-ins, engenheiros visuais e desenvolvimento de front-end comumente usados.O cenário mais prático para visualização é fazer o relatório. Como esse tópico é visual, o Xiaobian hoje falará sobre como fazer relatórios visuais interessantes. Quais são os gráficos de visualização básicos e avançados? Qual é o desenvolvimento do código? Como funciona a tela grande? A ferramenta representativa FineReport, introduziu anteriormente as cenas de uso e as funções do FineReport. Se você não estiver familiarizado, pode compará-lo com o Excel. Você usou o Excel, mas não sei se existe um artefato “FineReport”. Isso é muito mais eficiente que a ferramenta de planilha do Excel, é uma pena que você não tenha Gráfico básico + tabelaOs gráficos de colunas, gráficos de linhas, gráficos de pizza, gráficos de bolhas, gráficos de dispersão etc. podem satisfazer as estatísticas convencionais dos dados. Depois de obter os dados, analise as várias dimensões a serem exibidas, que tipo de gráfico usar e várias exibições de gráfico.Gráfico avançadoOs gráficos avançados são baseados no gráfico básico para desenvolver alguns novos recursos.Classe de gráfico de torta: gráfico de arco de arco igual, desigual arco rosa gráfico … Classe de gráfico de colunas: gráfico de colunas empilhadas, gráfico de colunas empilhadas em porcentagem … Classe de gráfico de barras: gráfico de barras empilhadas, gráfico de barras empilhadas em porcentagem … Classe de gráfico de linhas: gráfico de linhas empilhadas, gráfico de área … Painel classe: painel com vários ponteiros 360 graus, painel com vários pontos 180 graus, painel com anel de porcentagem, painel com slot de escala percentual, painel de tubos de ensaio … Classe do gráfico de radar: gráfico de radar comum, gráfico de radar de colunas empilhadas … Classe do gráfico de bolhas: gráfico de bolhas ordinário, gráfico de bolhas mecânico, gráfico de bolhas de quadrante cruzado … Classe de mapa: mapa regional, mapa de pontos, fluxo de big data para mapear … Há também várias combinações de figuras, como “gráfico de colunas – gráfico de linhas, coluna” gráfico – gráfico de área, caractere de coluna empilhada gráfico de linhas t, mapa personalizado “… Outros incluem gráficos de funil, gráficos de Gantt, nuvens de palavras, mapas de quadros e muito mais.Estes números estão prontamente disponíveis no FineReport. Em outras ferramentas ou outros cenários de uso, ele pode ser desenvolvido por um engenheiro visual. A fim de integrar altamente o processo de análise de dados, entenda melhor o significado comercial por trás dos dados. Além do formulário e da parte de exibição dinâmica do gráfico visual, ele é chamado de visualização dinâmica.Exemplo: Perfuração e vinculação de mapasNo passado, esses efeitos dinâmicos e interativospropriedades foram escritas no desenvolvimento de código. Isso foi empacotado em funções no FineReport, além de escala de gráfico, atualização automática e prompts de dados. O ponto mais complicado é definir os parâmetros dinâmicos mais o hiperlink. Desenvolva com plugins de código aberto É usar ferramentas de visualização de dados de código aberto no mercado, como Highcharts, D3.js, Baidu Echarts, Ant King AntV, GoogleCharts, Raphael. js, Sigma.js, three.js, etc. Por exemplo, o mapa 3D do panorama da cidade abaixo, o autor usa a biblioteca de código-fonte aberto Echart-GL e o MapBox, combinados com o mapa, com base em mapas reais e dados básicos de construção para construir um grande cenário da área metropolitana, adequado para departamentos governamentais, cadeias de empresas, provedores de LBS, etc. Usuários sensíveis à latitude e longitude reais e ao alcance da área de exibição. Na parte inferior do plug-in está o WebGL (Web Graphic Library), uma API JavaScript para renderizar gráficos 3D em qualquer navegador da Web compatível. Os programas WebGL consistem em código de controle escrito em JavaScript e código shader em OpenGL Shading Language (GLSL), que é semelhante ao C ou C ++ e pode ser executado na GPU.

Quais são alguns projetos simples de código aberto em C ++ no GitHub para iniciantes?

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Obrigado pela A2AI, gostaria de mencionar que a maioria dos projetos de código aberto não seria simples; pelo contrário, eles combinariam alguns conceitos da linguagem de programação. Alguns dos projetos populares em C ++ seriam: tensorflow / tensorflowelectron / electronapple / swiftnwjs /nw.jsBVLC/caffegoogle/protobufrethinkdb/rethinkdbopencv/opencvbitcoin/bitcoinfacebook/hhvmSe você puder contribuir com esses projetos, é uma coisa muito importante e seria motivo de orgulho. Feliz codificação!

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Alguns projetos famosos de código-fonte aberto em C ++ são: 1) Projetos do Gnome como evince (visualizador de pdf). Eles até têm bugs de amor do Gnome para iniciantes que são fáceis de resolver e para você começar. GNOME2) VLC. Ele tem tarefas para pessoas que usam idiomas diferentes.VLC media playerPara procurar mais projetos, você pode filtrar por mais projetos no melange.As organizações aceitas para o Google Summer of Code 2014

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O software gráfico Seamly2D (https://github.com/fashionfreedom/seamly2d) é um projeto C ++ que usa o Qt IDE para facilitar a edição do código, criando a GUI e adicionando funcionalidade gráfica aos widgets Qt. O Qt facilita o ambiente de desenvolvimento e permite o desenvolvimento de várias plataformas no Windows, Mac OSX e Linux.

Quais são os projetos de código aberto mais interessantes em inteligência artificial e aprendizado de máquina? Em quais projetos as pessoas devem prestar atenção e estudar?

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Estou extremamente surpreso que ninguém tenha mencionado o Apache Mahout http://mahout.apache.org/. O Mahout é construído sobre o Hadoop para escalabilidade e possui muitos ótimos exemplos e bibliotecas para começar. Além disso, o Sr. Job do Yelp é útil para cálculos de larga escala de uso geral usando a redução de mapa. http://www.readwriteweb.com/clou…EDIT: Acabei de me lembrar disso – http://pybrain.org/

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O Theano (http: //deeplearning.net/software …) é um compilador de CPU e GPU para expressões matemáticas em Python. Ele combina a conveniência do NumPy com a velocidade da linguagem de máquina nativa otimizada. Para algoritmos de aprendizado de máquina baseados em gradiente (como treinar um MLP ou uma rede convolucional), o Theano é de 1,6x a 7,5x mais rápido que as alternativas da concorrência (incluindo aquelas em C / C ++, NumPy, SciPy e Matlab) quando compiladas para a CPU e entre 6,5x e 44x mais rápido quando compilado para a GPU. Você pode ler mais sobre isso neste artigo do SciPy 2010: http: //www.iro.umontreal.ca/lis …

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GraphLab (uma nova estrutura paralela para aprendizado de máquina): http://graphlab.org/Vowpal Wabbit (aprendizado on-line rápido): http://research.yahoo.com/node/1914scikits.learn (aprendizado de máquina de uso geral em Python ): http: //scikit-learn.sourceforge….Caixa de ferramentas de aprendizado profundo: http://deeplearning.net/software…Quais são algumas bibliotecas de software para aprendizado em larga escala?

Quão recompensador é o código aberto para a carreira de um programador? Se o software de código aberto fosse menos proeminente, como isso afetaria a carreira do programador? A possibilidade de não ter que trabalhar para outra pessoa seria igualmente gratificante?

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Sem o código aberto, ainda estaríamos programando em um ambiente semelhante ao Windows-95. Você pode não perceber, mas o código aberto beneficia os programadores em primeiro lugar. Os usuários finais raramente se beneficiam diretamente do código aberto. Vamos considerar o que torna a programação gratificante: para ganhar dinheiro, você precisa de bons produtos. Para criar bons produtos, você precisa de boas ferramentas. O código aberto oferece boas ferramentas aos programadores, facilitando assim suas vidas. Sem código aberto, a programação seria menos gratificante, porque os programadores não terão as ferramentas necessárias. Nenhuma boa ferramenta -> nenhum programador feliz – > produtos ruins. O Google e o Facebook não seriam possíveis sem o código aberto. A infraestrutura do Mac também depende muito do código aberto.

Existe algum projeto de código aberto para o sistema de recomendação?

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Existem vários: Apache Mahout: aprendizado de máquina escalável e mineração de dadosLensKit: LensKit Recomendender ToolkitPrediction. io: Prediction.ioSeldon .io: Mecanismo de aprendizado e recomendação de máquina de código abertoScikit-learn (precisa de desenvolvimento extra): scikit-learn: aprendizado de máquina em PythonJá usei algum deles? Não, eu criei meus próprios algoritmos de filtragem baseados em conteúdo e colaborativos do zero, porque queria entender como eles funcionam. Em breve, vou abrir o algoritmo de filtragem colaborativa de código-fonte com o Theano. Vou atualizar esta resposta.

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Há uma lista atualizada regularmente de sistemas de recomendação disponíveis na página do Github de Graham Jenson. Inclui uma seção sobre sistemas de código aberto. Os que possuem uma comunidade de desenvolvimento razoavelmente ativa incluem: PredictionIOMahoutLenskit, para citar alguns. Você também pode encontrar alguns pacotes para o mais moderno material de aprendizado profundo de código aberto: GRU4Rec – algoritmo de recomendação baseado em RNN com unidades recorrentes fechadas, implementação Theano. Também é indicado ao Radar da Inovação da UE PrizeSpotlight – modelos de recomendação profunda usando o PyTorch.

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Esses dois sites apresentam 10 sistemas de recomendação de código aberto.TOP 10 – Blog de Bill – CSDN – Sistemas de CSDN.NETRecomendador, Parte 1: Introdução a abordagens e algoritmosSistemas de recomendação, Parte 1 2: Introdução aos mecanismos de código aberto

A Amazon contribuiu para a comunidade de código aberto?

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Carbonado (http://carbonado.sourceforge.net/) é a única biblioteca que eu sei que a Amazon tem código aberto. A Amazon tem uma política estrita de não contribuir publicamente para projetos de código aberto. Sempre fomos instruídos a usar nossos endereços de e-mail residencial, se precisássemos corrigir um bug em um projeto de código aberto. Ouvi dizer que havia uma contribuição significativa para o ActiveMQ, mas não tenho certeza de quão oficial era.

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Também existem AWS e AWS Labs no GitHub: aws (Amazon Web Services) · GitHubawslabs (Amazon Web Services)

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Não sei se isso conta, mas o TUPL de código aberto da Amazon, Brian O’Neill (https://github.com/cojen/Tupl), um substituto do BDB. Não tenho certeza se ele fez isso como um projeto pessoal ou enquanto trabalhava, mas ele certamente teve que obter aprovação da Amazon para liberá-lo na natureza.

Qual é a melhor solução gratuita de comércio eletrônico de código aberto para o ASP.NET?

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O nopCommerce é a plataforma de comércio eletrônico mais popular baseada no ASP.NET (foi baixada mais de 3.000.000 de vezes). Possui uma variedade de recursos para criar uma loja online gratuitamente. Encontre mais vantagens para trabalhar no nopCommerce aqui

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Checkout Virto Commerce, é um ecommerce de código aberto baseado em .net Enterprise ASP.NET plataforma de nuvem de ecommerce de código aberto e possui integração com Umbraco e Orchard CMS. Ele também está disponível gratuitamente para lojas menores. Você pode ler a introdução do código no codeplex sobre a plataforma e seus benefícios: Admin WEB modular usando ASP.NET MVC e AngularJS. Possui uma extensibilidade extensível incorporada e suporta temas, vários catálogos, vários preços, várias lojas e muito mais funcionalidade.

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A seguir, estão algumas das soluções de comércio eletrônico do ASP.NET que você pode considerar. NopCommerce2. Kentico3. AspxCommerce4. Znode5. VirtoCommerce6. UmbracoVocê pode ter uma comparação detalhada entre NopCommerce, Kentico e Umbraco aqui.1, análise de soluções de comércio eletrônico – NopCommerce vs Umbraco2. Análise da solução de comércio eletrônico – NopCommerce vs KenticoPS: nem todos são de código aberto.

Quais são alguns dos projetos C ++ de código aberto mais populares?

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O GitHub possui algumas ferramentas para analisar os projetos mais populares no GitHub: https://github.com/popular/watchedVocê também pode diminuir a popularidade por idioma: https://github.com/languagesPor exemplo, aqui estão algumas das mais Projetos C ++ populares e populares no GitHub: https://github.com/languages/C++Claro, isso só é útil para projetos que estão no GitHub, mas é uma heurística útil para a popularidade geral.Uma outra ferramenta útil chamada Ohloh categoriza e resume as contribuições para toneladas de projetos FLOSS: http://www.ohloh.net/

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Além do impulso óbvio, GCC, qt, et all … e deixando de fora as bibliotecas C1. Apache xerces e xalan2. Libeigen (biblioteca de matrizes, material muito bom) 3. Moeda ou (pesquisa operacional, otimização, diferenciação automática) 4. MySQL ++ 5. ACE6. Luabind7. Cppunit8. Mongodb

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FfmpegChromiumV8Node.jsWebKitFirefox

Por que o Google criou o navegador Chrome de código aberto?

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O Chrome é baseado no Chromium, que é baseado no Webkit, que é baseado no KHTML, que é um componente html do Linux de código aberto usado no navegador KDE no Linux. Bom trabalho, garotos KHTML, mas você nunca vê nenhum elogio sendo atribuído a eles. A Apple fugiu e fingiu que criou um navegador, enquanto o núcleo realmente era apenas uma imitação do KHTML. Mas sua licença de código aberto os forçou a criar o webkit de código aberto. O Chromium usa o Webkit e também é forçado a mantê-lo de código aberto.

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Porque o navegador Chrome coleta informações sobre você e as envia de volta ao Google. Eles monetizam essas informações disponibilizando algumas derivadas delas como parâmetros de segmentação para anunciantes. Lembre-se de que, se você obtém um produto ou serviço gratuitamente, não é o cliente. O acesso a você e informações sobre você é o produto que está sendo vendido para outra pessoa.

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A2A: Por que o Google não apenas torna o navegador Chrome de código aberto como o navegador Chromium? O Google disse no passado que a base de código do Chromium é a mesma que a base de código do Chrome. O Chromium existe para atender aos requisitos de licenciamento, em vez de qualquer serviço público, e provavelmente qualquer componente de rastreamento é compilado no momento da compilação, para que você não veja nada diferente se puder comparar as bases de código.

Existe uma plataforma de mercado de serviços de código aberto para serviços C2C?

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Você provavelmente seguiu em frente na vida, iniciou algo vendido desde que publicou esta pergunta, mas ainda assim … Se você está falando de serviços, e não de um mercado de produtos, é um pouco complicado. Um mercado de serviços exigiria gerenciamento de impostos, retenção de taxas sociais etc. Estamos construindo essa plataforma na Mancx. Verifique isso. Tem a correspondência que você está procurando. Ainda não estamos prontos para compartilhar a plataforma, mas estou feliz em conversar.

Existe algum bom clone de código aberto do Kickstarter?

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Existe catarse: catarsea self starter: Selfstarter

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Fundraiser – O poderoso e personalizado script de financiamento coletivo da NCryptedFundraiser é o script Kickstarter Clone da NCrypted para criar seu próprio site de financiamento coletivo ou de captação de recursos, onde você pode reunir patrocinadores e arrecadadores de fundos para angariar fundos para o projeto de angariação de fundos. Os apoiadores são investidores que doam fundos para o projeto em seu interesse. O táxi das comissões deve ser definido predeterminado ou com base no projeto (número do projeto administrado) pelo administrador do local do Fundraiser

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Indiegogo, gofundme, fundbyme, gogetfunding, crowdfunder, existem muitos clones do kickstarter disponíveis no mercado …. não podemos dizer que todos são concorrentes do kickstarter bcoz, alguns deles estão direcionados a uma região ou indústria específica … E o kickstarter empresas de clonagem estão vendendo mais softwares TheFourHertz

Quais são alguns projetos fáceis de código aberto no GitHub para contribuir em Java?

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Eu também sou muito novo em código aberto e desenvolvi alguns aplicativos simples em Java, como o Editor de Texto, o Gerenciador de Downloads e também trabalhei em projetos simples de outros. Você pode visitar meus repositórios de perfil e fork do GitHub e começar a trabalhar neles. link www.github.com/supercool276Happy Coding !!

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Existem muitos projetos de código aberto criados na pilha da primavera. Você disse que conhece a primavera certo! Mesmo no Spring, existem projetos como o Spring Social e seus subprojetos, Spring Boot, Spring Data Projects etc. Você pode contribuir com esses projetos se quiser se aprofundar nos padrões de design seguidos no Spring Development. Alguns outros projetos pequenos incluem Spring-Loaded, Spring-Petclinic etc. Caso contrário, você também pesquisa no Google e Github.

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Projeto Java em tempo real

Qual é o melhor gateway de SMS de código aberto / gratuito?

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way2sms.com

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O problema se você criar seu próprio gateway de sms é que nenhuma operadora receberá sua mensagem. Eles rejeitarão todos eles, exceto se você pagar bem com eles, mas difícil de lidar com todas as operadoras, certo? Portanto, não construímos nosso próprio gateway, mas usamos o mais famoso Twilio. Porque o Twilio é um gateway / sms na nuvem, precisa de uma ferramenta / software para enviar e receber mensagens. O iMarketing Center é a melhor escolha aqui.

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Não há realmente nada oferecido gratuitamente se você deseja um bom serviço de SMS. Embora o iSMS Australia forneça 10 créditos SMS gratuitos, seu principal objetivo é permitir que você experimente a qualidade do serviço SMS.

Como os grandes mantenedores de projetos de código aberto ganham a vida?

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Muitas pessoas usam o software de código aberto para ganhar a vida, o Linux é possivelmente o software mais usado que existe. A filosofia do código aberto é uma narrativa maior, software aberto, hardware, academia e fala. Muitas empresas de software de código aberto quando se torna muito caro manter, no entanto, os desenvolvedores são um recurso limitado e geralmente pagam aos programadores para contribuir. Então, sim, é possível ganhar a vida com software de código aberto

Como as empresas de software de código aberto ganham dinheiro?

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Alguns modelos básicos de receita para projetos / empresas de código aberto Fornecendo serviços em torno do projeto (Hadoop, Cassendra, MongoDB, etc) Promovendo conteúdo em seus softwares (Mozilla e Opera – Default Search Engine) Fornecendo modelo pago hospedado de seu código aberto ImplementationDonationsDual Licensing and selling commercial commercial license Fornecer acesso ou informações anteriores à sua versão mais avançada do Money (Android – discutível) – também conhecida como tie-ups corporativos

Quais são alguns bons projetos de código aberto em Java para contribuir e começar a aprender Java?

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Você pode conferir o git hub e contribuir com muitos projetos de código aberto. Mas eu recomendaria que você desenvolvesse um bom comando sobre os conceitos básicos de Java antes de pular para projetos de código aberto. Sites como o chef de código, o melhor programador, o hacker Earth e o ranking de hackers fornecerão amplas perguntas para você praticar. Boa sorte.

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Isso depende principalmente de seus interesses e conhecimentos. Depois de saber isso, você pode procurar o Sourceforge, talvez eles devam oferecer alguns parâmetros de pesquisa adicionais, como contagem de colaboradores ativos, linhas de código etc. Isso deve mostrar algumas oportunidades.

Quais são as alternativas de código aberto ao HipChat?

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Embora eu esteja definitivamente inclinado aqui, eu sugiro o Mattermost.Mattermost é uma alternativa ao Slack de código aberto no local. Oferece mensagens e compartilhamento de arquivos em PCs e telefones, com arquivamento e pesquisa. Foi desenvolvido por ex-engenheiros do Microsoft Office. Além disso, o GitLab – a principal alternativa do GitHub no local, de código aberto, usada por mais de 100.000 organizações – oferece o Mattermost como a opção de mensagens padrão em seu instalador de ônibus. Mais informações aqui: Lista de recursos | Mais importante

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KandanApp é uma alternativa de código aberto ao HipChat. O código fonte está hospedado no github – kandan

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Se você está preocupado com a privacidade (ao contrário do preço gratuito), pode experimentar uma versão em nuvem privada do Unison – oferece bate-papo em grupo, texto 1: 1 / voz / vídeo.

O que é um bom sistema de cobrança de código aberto?

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O Vulcano é uma excelente opção de código aberto para cobrança única e recorrente: https://github.com/volcano/billingTem um design de API e inclui um painel de controle fácil de usar também.O projeto está em desenvolvimento ativo e seu wiki tem muita documentação útil.

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Coletar dinheiro dos clientes deve ser a parte mais fácil dos seus negócios, mas um sistema de cobrança com baixo desempenho pode tornar a vida desnecessariamente difícil para os CIOs. Eles são um sistema de software de cobrança de código aberto baseado na Web e podem ser estendidos e integrados para atender a necessidades específicas .AgileBillAgileBill foi lançado como um produto comercial em 2004 e, em seguida, foi aberto pelo seu criador Tony Landis em 2008. O AgileBill é um aplicativo de cobrança e faturamento adequado para o tipo de associação / assinatura do modelo de negócios, incluindo empresas de hospedagem na Web, ISPs e provedores de VoIP. Sistema de cobrança da Amberdms O sistema de cobrança da Amberdms (ABS) é um sistema de cobrança que também fornece várias funções úteis de contabilidade e gerenciamento de negócios. O ABS possui aplicativos para faturamento, gerenciamento de serviços, RH e manutenção de tempo, e é projetado para pequenas e médias empresas, bem como pequenos ISPs e empresas de TI. OitrusDBCitrusDB é um sistema de cobrança desenvolvido com PHP e MySQL que também pode ser usado para acompanhar de informações do cliente (CRM), serviços, produtos, faturas e cartões de crédito e informações de suporte. O objetivo do projeto é fornecer uma solução de cobrança e atendimento ao cliente de código aberto que possa ser usada em diversos setores de serviços, como ISPs, consultoria e telecomunicações.

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Existem alguns sistemas de cobrança de código aberto, como: KillBillOpen Source BillingjBillingO principal problema com essas soluções é porque são de código aberto, a maioria não está ganhando dinheiro. Isso equivale a nenhum suporte (ou muito pouco), nenhuma importância na melhoria do produto (adição de novos recursos, melhoria da interface do usuário etc.) e, em seguida, o fato de que você precisa dar suporte / manter a plataforma internamente – o que tira o seu núcleo Como co-fundador de uma solução de carrinho de compras que oferece um sistema de cobrança integrado, deixe-me apresentar-lhe o PayKickstart. O PayKickstart é uma ótima opção para as necessidades do seu sistema de cobrança por várias razões. como pagamentos baseados em assinatura Integre facilmente gateways de pagamento populares como PayPal, Stripe, Braintree, Autorizar (.) net, etc.Crie e envie faturas editáveisOferece pago e avaliações gratuitas Mantenha o abandono do carrinho no mínimo com a ajuda de pop-ups com intenção de saída e e-mails de abandono de carrinho. Garantindo que você tenha suporte sólido, segurança e um motivo para manter em mente seu melhor interesse melhorar o produto é MUITO importante.Espero que isso tenha sido útil. Muito bem sucedida!

Quais são alguns dos melhores LMS de código aberto?

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Felizmente, há uma variedade de diferentes sistemas de gerenciamento de aprendizado de código aberto (LMSs) que podem oferecer a plataforma dinâmica e flexível de eLearning de que você precisa, sem precisar repassar seu orçamento de eLearning. Moodle2. Chamilo3. Abra o edX4. Totara Learn5. Tela6. Forma7. Effectus8. ILIAS9. OpenOLAT10. Se você está procurando Desenvolvimento LMS, entre em contato com especialistas da IDS Logic.

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Felizmente, existe uma variedade de diferentes sistemas de gerenciamento de aprendizado de código aberto (LMSs) que podem oferecer a plataforma dinâmica e flexível de eLearning necessária, sem que você ultrapasse seu orçamento. Aqui estão as 8 principais soluções LMS de código aberto que você pode querer considerar. Moodle2. Teachr3. Eliademy4. Forma LMS5. Dokeos6. ILIAS7. Opigno8. Fonte do conteúdo OpenOLAT: eLearnCommunity

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Moodle é provavelmente o mais popular. É baseado em PHP e é usado por muitas escolas, embora a interface provavelmente possa ser um pouco melhorada. Felizmente, ele foi projetado para ser extensível e personalizável.

Existe um software de gerenciamento de reservas de hotéis de código aberto que você recomendaria?

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Sim, querido, de maneira aberta, existe um melhor site que oferece esse tipo de serviço, como o Reservation Software e muitos outros. Este nome de site é meetinghub e é um site muito bom, ideal para o software de reservas on-line.

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Eu não vi um, e acredite, eu tenho procurado.

Quais são alguns projetos de código aberto JavaScript bem projetados?

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Bem projetado e javascript são mutuamente exclusivos.

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AngularJS: poderosa estrutura de interface do usuário. https://angularjs.org/Backbone.js: estrutura do modelo. http://backbonejs.org/lodash: a biblioteca de utilitários sem a qual você não pode viver. https://lodash.com/Webdriverio: estrutura de automação da interface do usuário bem projetada. https://github.com/webdriverio/w…Bluebird: sem dúvida a melhor implementação do Promise (melhor até que a nativa). https://github.com/petkaantonov/…Intern: abordagem interessante da herança. https://github.com/theintern/intern

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O Angular Material rectangular / material é um dos melhores projetos de código aberto, que está entre a estrutura de componentes de interface do usuário da mais alta qualidade disponível para o AngularJS, que implementa a maioria dos princípios de design de materiais de maneira elegante, fornecendo componentes plug-and-play fáceis de usar para criar aplicativos e experiências criativas, bonitas e sofisticadas!

Existe uma alternativa de código aberto ao Blackboard?

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O Sakai, que é o programa que minha universidade usa, parece estar sob uma licença de código aberto, com uma associação opcional em nível institucional. Geralmente, acho que é mais flexível e mais limpo que o Blackboard, como me lembro do ensino médio. Também posso configurar um site como espaço de trabalho como aluno, o que foi ótimo para organizar grupos de atividades estudantis.http: //www.sakaiproject.org/ http: //www.sakaiproject.org/foun …

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Além do Moodle e Sakai, há o Canvas by Instructure. Quando eu trabalhava no escritório da Western Washington University, estávamos descontinuando o Blackboard em favor do Canvas. Quase todo mundo usa o Canvas como SaaS, mas eles têm um Github e o código é AGPL. Infelizmente, nenhum dos meus instrutores o utilizou, então não pude experimentá-lo como estudante. Minha demonstração me deu uma ótima impressão e o modelo de negócios deles visa basicamente as consideráveis fraquezas da Blackboard.

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Lançamos recentemente o Swiftwit – Organize sua educação. como concorrente do Blackboard. É gratuito e gerenciado socialmente pelos alunos.

Qual é o melhor servidor de anúncios de código aberto?

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Minha empresa GreenRobot lançou um servidor de anúncios de fonte aberta auto-hospedado e habilitado para API.Tem contas no Adsense e LifeStreetmedia para seu site ou aplicativo do Facebook? Gire-os usando este servidor de anúncios PHP Laravel de código aberto. O servidor de anúncios se conecta ao Google Adsense e à Lifestreetmedia para calcular qual rede ganhará mais dinheiro e escolherá qual anúncio será exibido com base nisso. O servidor de anúncios também funciona com outras redes de anúncios, embora você precise definir o RPM manualmente.greenrobotllc / adserver

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Não há muitos servidores de anúncios de código aberto, os mais populares são: Revive Adserver – O servidor de anúncios de código aberto gratuito anteriormente conhecido como OpenX SourceNginAd OpenRTB Servidor de anúncios de código aberto

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Eu recomendo que você vá com o servidor Revive Ad. Porque é um software de código aberto onde você pode fazer o download no site oficial do servidor de anúncios revivido. Mas o servidor de anúncios revivido contém apenas apenas recursos limitados, portanto, você precisa comprar os plug-ins pagos do provedor de plug-ins pagos, como o Plugins for Revive Adserver com a versão mais recente 4.0.2. Além disso, se você estiver procurando a solução de etiqueta em branco, poderá usar o Adserver Software, o Ad Server Solutions para agências, editores e anunciantes: dJAX Adserver, porque eles constroem sua própria plataforma de veiculação de anúncios na parte superior servidor.

Qual é a melhor maneira de monetizar um produto de software de código aberto?

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As formas típicas são: suporte, complementos e personalização. O WordPress e seu ecossistema geram enormes somas de dinheiro em todos os três. Todo o setor de Linux é o mesmo. Se você deseja criar uma comunidade em torno de um produto de código aberto, é claro que precisa de algo muito extensível para que os produtos possam ser construídos em torno dele.

O Google abrirá o AlphaGo de código-fonte?

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Eles não anunciaram nenhum plano de fazê-lo. Como o AlphaGo é um software em desenvolvimento contínuo apoiado pelo Google, o DeepMind provavelmente possui todos os recursos necessários para melhorar e finalizar suas pesquisas. No entanto, existem esforços no github para replicar o AlphaGo. Pode ser encontrado em: https: //github.com/Rochester-NRT …

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Não, porque não seria interessante fazer isso, na verdade poderia ser. Mas porque depende de tantas outras tecnologias do Google que a fonte do AlphaGo seria completamente inútil, e as dependências são tão profundas que o código aberto Muito mais importante é que, depois de algum tempo, haverá um artigo em uma revista ou conferência científica que descreva como funciona em detalhes e permitirá que outros os implementem em outras tecnologias subjacentes .

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Provavelmente não, pois gastaram 400 milhões de libras (US $ 600 milhões) em 2014 comprando a empresa. Embora as equipes tenham sido autorizadas a publicar uma visão geral de alto nível em Nature: Mastering the Game of Go com redes neurais profundas e pesquisa de árvores

Existe uma alternativa de código aberto ao Geckoboard?

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De fato, existem alguns projetos no Github como StatusPanic (https://github.com/ajb/statuspanic) ou este painel de status (https: //github.com/exoplatform/s …), mas como David disse, se seu objetivo é criar um painel 100% personalizado, criar seu próprio com alguns php e highcharts … ou se apaixonar por Geckoboard que eu recomendo;)

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Embora não seja de código aberto, estamos iniciando o http://trailerboard.com para lidar com o alto custo dos painéis hospedados existentes – confira – estamos financiando através do kickstarter agora! Para criar sua própria API, eu recomendo a UI do JQuery (arrastar e soltar) e algo como Highcharts ou, para uma implementação mais simples, o plug-in piedade realmente legal para o jquery http: //benpickles.github.com/peity/ Estamos usando o redis como armazenamento de dados para dados registrados, mas o SQL deve funcionar bem em um único site.

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O gridster.js é um plug-in jQuery que criamos para o Ducksboard, que permite criar layouts arrastáveis e intuitivos a partir de elementos que abrangem várias colunas. É licenciado pelo MIT, para que você possa basear seu próprio painel. Os painéis do Shopify e do Fitbit usam o Gridster para o layout do widget. Se você deseja mostrar dados de serviços externos, experimente o Libsaas. É nosso outro projeto OSS feito para diminuir o tédio da interface com SaaS diferentes – você pode usá-lo para alimentar o back-end da sua placa.

Existe alguma plataforma de m-commerce de código aberto?

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Olá, você pode experimentar o MobStac se inscrevendo aqui: Portal do MobStac for Developers.Depois de se inscrever, siga as instruções na página Início rápido e instale a extensão Magento do MobStac. A extensão cuida da sincronização de dados entre o Desktop e o Mobile – você pode visualizar o catálogo (produtos, categorias) em um modelo da web responsivo. Enquanto isso, também estamos trabalhando em um SDK do iOS para acelerar o desenvolvimento de aplicativos e expor APIs para serviços de checkout e carrinho. Sinta-se à vontade para entrar em contato caso tenha alguma dúvida, rahul@mobstac.com.

Qual é a melhor ferramenta de design UML de código aberto?

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Testei o Modelio (http://www.modelio.org), que é de código aberto. É fácil de usar e pode ser estendido através de vários módulos. Apreciei as extensões Java e Web Document Publisher.

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Umple não é tão sofisticado graficamente quanto outras ferramentas, mas permite modelar textualmente e gera código para máquinas e associações de estado que possui vantagens sobre o que a maioria das outras ferramentas oferece. Você também pode integrar seus métodos em outros idiomas diretamente ao Umple, ou vice-versa. O que é umple?

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Aqui estão as melhores ferramentas de design de UML de código aberto e seus sites para uma leitura mais detalhada.1-) BOUML – uma caixa de ferramentas UMLBOUML é uma caixa de ferramentas UML 2 gratuita que permite especificar e gerar código em C ++, Java, Idl, Php e Python2-) Modelio Open Source CommunityModelio é um ambiente de modelagem de código aberto. A Modelio oferece uma ampla variedade de funcionalistas baseados em padrões para desenvolvedores de software, analistas, designers, arquitetos de negócios e arquitetos de sistemas. (GPL) 3-) O PapyrusPapyrus tem como objetivo fornecer um ambiente integrado e consumível pelo usuário para editar qualquer tipo de modelo EMF e, principalmente, oferecer suporte a UML e linguagens de modelagem relacionadas, como SysML e MARTE. (EPL) 3-) Umbrello – O UML ModellerUmbrello UML Modeller é um programa de diagrama da Linguagem de Modelagem Unificada para o KDE. (GPL) 5-) UML Designer O UML Designer fornece um conjunto de diagramas comuns para trabalhar com os modelos UML 2.5. A intenção é fornecer uma maneira fácil de fazer a transição da UML para a modelagem específica do domínio. (EPL) 6-) Umple: mesclando modelagem com programaçãoUmple é uma tecnologia para programação orientada a modelo. Ele adiciona abstrações como associações UML, atributos e máquinas de estado a linguagens de programação orientadas a objetos, como Java, PHP e Ruby. (MIT) Atenciosamente

Quais projetos de código aberto estão procurando ativamente colaboradores?

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Todos eles.Eu poderia tentar baixar uma lista inteira de projetos do Github e publicá-la aqui, mas acho que seria um pouco longo para ser útil. A pergunta que você provavelmente está perguntando é: “Como faço para encontrar um projeto de código aberto para contribuir? “. Existem duas respostas para isso, e ambas resultam da mesma coisa: arranhar uma coceira. Pense no software que você usa. Não é perfeito, porque o software nunca é perfeito. Escolha algo que realmente o incomode e (suponha que o projeto seja de código aberto) o conserte. Em segundo lugar, às vezes simplesmente não há nada que faça exatamente o que você deseja. Então faça isso! E, como o compartilhamento é cuidadoso, por favor, abra o código-fonte.

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Bem, eu não acho que você possa categorizar projetos de código aberto de acordo com a necessidade de colaboradores. Todos esses projetos, desde o Kernel Linux industrialmente crucial, o Apache Hadoop, até os relativamente pequenos, especializados, exigem colaboradores. Esse é um ponto-chave por trás dos projetos de código aberto, certo ..? Embora eu possa listar algumas áreas-chave onde os colaboradores podem se encaixar. Eles podem ser: Codificação / Desenvolvimento: lida com a principal tarefa da programação.Testes / Garantia de Qualidade: Lida com erros caça, triagem de bugs, envio de relatórios etc. Uma boa maneira de começar se você achar difícil começar a codificar.Ligação comunitária: mantenha as pessoas envolvidas. Ajude as pessoas, especialmente os recém-chegados ao IRC, Mailing Lists etc.Designing (geralmente em grandes projetos como o Fedora etc) Geralmente exigido por grandes projetos. No que diz respeito a encontrar projetos de código aberto, há muitos deles para listar aqui. Basta pesquisar no Google ou usar o Quora para encontrar aqueles que são do seu interesse.

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Eu tenho que rir porque a resposta é “todos eles”. Apenas para jogar meu chapéu no balde, o Fórum de Máquinas Simples (SMF) está sempre procurando colaboradores talentosos dispostos a fazer a diferença. Consulte o site http://simplemachines.org e a página do Github http://github.com/simplemachines

Qual é o melhor software de vigilância por vídeo de código aberto?

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para código aberto, você pode considerar o zoneminder —> ZoneMinder: Linux Home CCTV e Câmera de Segurança com Detecção de MovimentoSpy -> https://www.ispyconnect.com/ OpenVSS -> Open Platform Video Surveillance Systemfor comercial, existem mais do que dezenas

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A maioria dos sistemas livres descritos em respostas está morta. Há um que foi desenvolvido e ainda mantido e aprimorado por mim e meu amigo. Sistema de vigilância por vídeo IPÉ gratuito, eu o uso como prova de minhas idéias, é bastante poderoso e de código aberto. Além de fácil de usar, porque sou preguiçoso

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Você está pesquisando software de vigilância de vídeo de código aberto para PCs com Windows. Aqui estão alguns softwares que podem usar o Blue Iris.iSpy.WebcamXP.Shinobi.É o software mais popular que oferece ampla variedade de segurança. Se pretender adquirir este software de videovigilância, visite a videonetics.

Qual é o objetivo do código aberto?

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Há muitas razões para isso, algumas delas são: Acelerar o desenvolvimento de um produto típico, pois os desenvolvedores de todo o mundo estão contribuindo. Normalmente, o objetivo de um projeto de código aberto é resolver um problema que muitos desenvolvedores enfrentam, então Em vez de cada desenvolvedor criar sua própria solução, os desenvolvedores cooperam para criar a solução perfeita para um problema comum. Reconheça !, muitos desenvolvedores definem sua identidade nos projetos para os quais estão contribuindo. É bom ajudar os desenvolvedores em todo o mundo, como bem como dar acesso a fontes gratuitas para todos.

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As comunidades de código aberto atuam como uma plataforma excelente para desenvolvedores iniciantes e experientes, a fim de aprimorar suas habilidades técnicas e realizar várias experiências em código. Eles podem facilmente aprender e ganhar experiência contribuindo para as comunidades de código aberto. Antes de iniciar as comunidades de código aberto, eles devem estar cientes do que são projetos de código aberto e de como podem contribuir para isso, lendo toda a documentação.

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Qual é o objetivo do código aberto? Na verdade, esse é um termo muito político. Alguns dizem que essa é uma versão diluída do movimento do software livre. O movimento do software livre, em parte, acredita que o código-fonte deve ser trocado. Assim como você compartilha receitas com um membro da família que o modifica, o código deve ser o mesmo.Existem várias expressões.Quatro Liberdades – FSFO Manifesto GNUO Manifesto Comunista A definição de código aberto vem de Bruce Perens (K6BP). Documentário Revolution OS Linux 2001: Filme completo

O que são projetos de código aberto?

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Como esta pergunta não foi marcada como “Programação”, assumirei que você também não tem conhecimento de programação de computadores. Os programas de computador são criados escrevendo-se o código-fonte em um formato muito rigoroso, semelhante às linguagens naturais (exceto, como eu disse, mais rigoroso). O código-fonte pode ser interpretado por um programa de computador especial e transformado em um formato que o processador do computador possa entender naturalmente (chamado de binário ou executável). Quando os programas são escritos por empresas de software por dinheiro, eles geralmente mantêm o código-fonte em segredo e somente liberam os arquivos executáveis para que as pessoas não possam alterar o código-fonte para burlar as medidas de segurança ou anti-falsificação. Os projetos de código-fonte aberto, por outro lado, liberam o código-fonte para o público, para que qualquer pessoa possa estudá-lo, ver como ele funciona, e altere e redistribua-o, se quiserem. Os programas lançados sob esses termos são conhecidos coletivamente como “Software de código aberto / gratuito” ou F / OSS.Você sabe que “Contrato de licença de usuário final” é sempre necessário concordar para instalar o software? Com o tempo, a comunidade de código aberto desenvolveu várias licenças padronizadas que enumeram as diferentes combinações de direitos que os usuários têm do software. Algumas licenças são mais permissivas que outras, e várias organizações discordam sobre o que, exatamente, constitui “código aberto”. Por exemplo, algumas licenças ainda permitem vender o software por dinheiro, outras restringem a forma como diferentes programas podem ser combinados, dependendo da licença de outro programa, etc. Algumas organizações acreditam que o software não é de código aberto, a menos que esteja sob algum tipo de “copyleft”, ou seja, software derivado deve ser lançado sob uma licença equivalente. No entanto, a maioria deles pelo menos concorda que simplesmente liberar o código-fonte não é suficiente para ser de código aberto. O usuário deve ter permissão para fazer alterações e redistribuir o software.

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Resumindo: é um projeto em que o código fonte é aberto a todos e todos podem e podem participar, seja escrevendo correções de erros, grandes mudanças … A maioria dos produtos comerciais claramente não se enquadra nessa categoria, visto como eles estão em casa e o código é acessível apenas aos desenvolvedores dessa empresa. O Github, no entanto, é preenchido com projetos que o são. Tudo o que você precisa é puxar um projeto, criar uma ramificação e começar a codificar. É claro que, se você chegar à mesma página que os mantenedores, as chances de suas alterações serem mescladas na ramificação mestre serão maiores. exemplo bem conhecido de um projeto de código aberto: sistemas operacionais Linux.Você encontrou um bug? vá em frente e conserte. Posteriormente, você pode adicionar sua correção ao próprio sistema operacional.

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Olá! Geralmente, código-fonte aberto refere-se a um programa de computador no qual o código-fonte está disponível ao público em geral para uso e / ou modificação em seu design original. O código-fonte aberto é normalmente um esforço colaborativo, no qual os programadores aprimoram o código-fonte e compartilham as mudanças na comunidade, para que outros membros possam ajudar a melhorá-lo. (Wiki) Como um bom exemplo de uma plataforma de código aberto, você pode conferir a Kaa Open Source IoT Platform. Eles o apresentaram com recursos como notificações, eventos, reconfiguração, etc. Poderia ser usado para gerenciamento de dispositivos gratuitamente. Realmente boa opção. Aqui está o link para o Guia de programação que descreve como usar esses recursos Guia de programação. Atenciosamente, Ana

Quais são alguns projetos de código aberto escritos em C ++ moderno?

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Você pode tentar olhar para os seguintes projetos FOSS: -Boost libraries: – Boost C ++ LibrariesKDE: – Experience Freedom! Mlpack: – Uma biblioteca de aprendizado de máquina escalável em C ++ Tenho certeza de que haverá muito mais, mas realmente depende do seu interesse. Encontre seu interesse e tente encontrar um projeto relevante. Isso ajudaria você a manter o foco em uma organização e a fazer um bom trabalho por lá. Se você está apenas procurando um projeto baseado no idioma e não no interesse, é muito provável que você saia – um dia ou outro. Por isso, eu enfatizaria novamente que encontre um projeto que você realmente goste. Se algo estiver estranho ou errado, tente melhorá-lo.

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Alguns projetos C ++ realmente impressionantes que usam C ++ moderno são: 1. http://pointclouds.org/ – Lida com o processamento de imagem 3d / processamento da nuvem. Grande programação orientada a eventos em C ++, usa muito o BOOST. 2. ns-3 – Simulador de rede. Código C ++ limpo e elegante. Bom uso de padrões de design. Uma Biblioteca de Aprendizado de Máquina C ++ Escalável – Uma biblioteca de aprendizado de máquina. Ainda na infância. Grande uso de modelos e STL.

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Além da resposta de Aditya Aggarwal, outros projetos populares são: VLC Media Player, Qt, GNU Compiler Collection. etc.Você pode encontrar muitos outros em aplicativos C ++ e fazer uma pesquisa no GitHub, Sourceforge ou OpenHatch.

Por que as pessoas contribuem para projetos de código aberto?

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As pessoas contribuem para projetos de código aberto porque1. Eles são incríveis2. Eles realmente amam a codificação3. Eles apreciam o valor de se ajudarem e apreciam a ajuda de outras pessoas4. Eles querem ganhar experiência em codificação5. Eles realmente acreditam no código aberto como uma cultura O que impulsiona a contribuição do código aberto é a idéia de construir uma comunidade unificada; um que entende os benefícios de apoiar um ao outro – mais olhos, economiza tempo, melhor manutenção, o que leva a melhores softwares e, é claro, todas as grandes mentes em um só lugar.

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Eles adoram codificação. As contribuições de código aberto são a única coisa que você pode colocar em seu currículo, onde pode se gabar do que realmente faz. (Como a maioria das empresas possui NDAs com seus funcionários para não divulgar o que fizeram.) O código aberto oferece outras vantagens, como participar de competições como GSoC, Outreachy etc. O amor da comunidade. O código aberto é aberto e diversificado. Não importa a faculdade em que você se formou, se você é um estudante ou um desenvolvedor experiente, suas idéias serão sempre respeitadas e consideradas.

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As respostas em que consigo pensar: elas simplesmente gostam de voltar ao mundo em geral. Uma motivação de caridade, juntamente com uma paixão pelo que estão fazendo, são pagos por um empregador ou cliente. Muitos softwares desenvolvidos para o benefício de organizações específicas são contribuídos para a comunidade de código aberto por vários motivos. Eles querem usar a contribuição para promover a si mesmos para o avanço ocupacional, como serem contratados ou promovidos, ganhar o respeito dos colegas ou encontrar clientes.

Existem projetos de código aberto baseados em node.js e expressjs?

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https://github.com/cliftonc/calipso O Calipso é um sistema de gerenciamento de conteúdo simples, baseado no Express. Tenho certeza de que existem muito mais projetos, mas esse é possivelmente um dos mais famosos do mercado.

2
Acho que qualquer coisa de TJ Holowaychuk se qualificaria, pois ele é o autor original do aplicativo Express.jsScreenshot é um exemplo: https: //github.com/visionmedia/s… Aqui está outro que descobri recentemente por Alex Alessio que é um aplicativo Express que incorpora Backbone.js e Require.js e vários outros módulos que seriam padrão em um projeto de produção maior.http: //github.com/alessioalex/Cl …

3
Ei, passei muito tempo nessa questão por diversas razões. Acabei construindo uma lista de aplicativos nodejs interessantes (não pacotes): sqreen / awesome-nodejs-projectsSinta-se livre para contribuir.

Quais são alguns mecanismos de análise de sentimentos de código aberto?

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As soluções variam de extração de informações, aprendizado de máquina, PNL, conjuntos de treinamento etc. Aqui estão algumas: Gate (+ Annie) – http://gate.ac.uk/LingPipe – http://alias-i.com/lingpipeWEKA – http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/w…OpenNLP – http://incubator.apache.org/open…JULIE – http://www.julielab.de/

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Eu me deparei com este [1] belo post de blog que lista todas as ferramentas de mineração de texto e PNL de código aberto. Quando você se refere às ferramentas de análise de sentimento de código-fonte aberto, presumo que essa ferramenta seja sempre projetada usando uma das ferramentas de código-fonte aberto listadas no post [1]: http: //www.searchenginecaffe.com …

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Você pode usar o serviço da web / API gratuito em http: //text-processing.com/docs / …

Existem projetos de código aberto baseados em node.js e expressjs?

1
https://github.com/cliftonc/calipso O Calipso é um sistema de gerenciamento de conteúdo simples, baseado no Express. Tenho certeza de que existem muito mais projetos, mas esse é possivelmente um dos mais famosos do mercado.

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Acho que qualquer coisa de TJ Holowaychuk se qualificaria, pois ele é o autor original do aplicativo Express.jsScreenshot é um exemplo: https: //github.com/visionmedia/s… Aqui está outro que descobri recentemente por Alex Alessio que é um aplicativo Express que incorpora Backbone.js e Require.js e vários outros módulos que seriam padrão em um projeto de produção maior.http: //github.com/alessioalex/Cl …

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Ei, passei muito tempo nessa questão por diversas razões. Acabei construindo uma lista de aplicativos nodejs interessantes (não pacotes): sqreen / awesome-nodejs-projectsSinta-se livre para contribuir….

O Linux realmente falha porque é de código aberto?

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O Linux falhou miseravelmente. Quando falamos em “Linux”, estamos falando sobre o uso do Linux como um computador de mesa / computador pessoal. Na última análise independente independente publicada em dezembro de 2018, os desktops Linux possuíam apenas 0,9% do mercado de usuários de desktops. Após 27 anos de desenvolvimento gratuito e de código aberto, o Linux possui apenas 0,9% (aproximadamente) do uso mundial de computadores desktop portanto, por definição, temos que considerar uma falha. Ao perguntar aos “usuários médios” (ou seja, 99,1% do público geral de computação) ao longo dos anos por que eles não usam o Linux, as respostas mais comuns são: A maioria dos usuários nunca ouviu falar do LinuxLinux. não possui uma abordagem de marketing focada, com recursos suficientes para apoiar esse plano. Pode-se argumentar que o Linux não possui recursos e nenhum plano. Os usuários acham o processo de selecionar apenas uma distribuição assustador, se não impossível. Há mais argumentos do que consenso, com a comunidade Linux sobre qual distribuição é melhor para uma distribuição. novo usuário, portanto, é impossível para um novo usuário tomar uma decisão.Se uma distribuição for selecionada de alguma forma, às vezes a instalação continua e o usuário pode inicializar em um sistema em funcionamento, mas muitas vezes a instalação apresenta um problema grave. Não espere e eles não querem problemas, apenas querem usar o computador sem se preocupar com isso. O Suporte NightmareLinux depende de fóruns (para distribuições que não têm suporte comercial, que por definição não é para usuários comuns) para a grande maioria Os fóruns são um pesadelo assustador para o usuário médio, que geralmente é atacado por fazer perguntas para iniciantes, sem saber como fazer uma pergunta corretamente, sem procurar a resposta corretamente Algumas distribuições têm um mecanismo de atualização / atualização que funciona principalmente, mas a maioria não o faz para que o usuário médio esteja selecionando uma distribuição aleatória, esperando que tenha selecionado bem, apenas para descobrir que há falhas ou que o processo de atualização Os usuários comuns nunca querem ouvir falar da linha de comando, mas a maioria dos fãs de Linux, em algum momento ou outro, faz questão de mostrar o quanto eles são orgulhosos e dependentes da linha de comando, isso na verdade afasta a média do usuário. Os principais softwares, como suítes de escritório, são dolorosos para as pessoas comuns aprenderem a usar ou se adaptar, e essas suítes ainda têm falhas com as quais as pessoas comuns não querem lidar. Todo o restante do software é facilmente disponível. para Windows e macOS não existem no Linux. Quando os fãs do Linux defendem a capacidade de escrever seu próprio software ou até de montar as ferramentas gratuitas e de código aberto que já estão disponíveis, o usuário comum fica impressionado porque, na verdade, não pode escrever software.JogosO ambiente de jogo do Linux é ruim. Embora tenha sido aprimorado recentemente, ele ainda não consegue manter a experiência de jogo do Windows. O SolutionLinux não resolve nenhum problema que seja resolvido por 99,1% do que os usuários de computadores de mesa em todo o mundo desejam resolver. Eles não veem nenhum recurso no Linux que não possam executar no Windows / macOS (com o que se preocupam). Não pagar por uma licença do Windows não é um problema para o usuário comum, eles compram um computador e o custo da licença é já instalado, para que não seja um problema. O usuário comum, na verdade, não deseja construir seu próprio computador, não quer aprender como o sistema operacional funciona, não é divertido reparar ou mesmo brincar com o sistema operacional, o um usuário comum deseja que seu sistema operacional funcione o tempo todo sem que se preocupe com ele, o que o Linux não fornece….

Quais são os melhores projetos de código aberto para os quais posso contribuir?

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http://openhatch.org/ fornece diretrizes decentes para contribuir com projetos de código aberto.

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Pacotes de código aberto do Python e DjangoDjango-CRM: Customer Relationship Management baseado no Djangohttps: //github.com/MicroPyramid/…Django-blog-it: Blog personalizado do Django pronto para usar https://github.com/MicroPyramid/. ..Django Web Packer: Uma ferramenta de compressor de django que agrupa arquivos css, js em um único arquivo css, js com webpack e atualiza seus arquivos html com o respectivo caminho de arquivo css, js. https://github.com/MicroPyramid/…To Para ver mais pacotes, visite: https://github.com/MicroPyramid/

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Eu tenho um projeto de banco de dados de código aberto chamado concurso e estou procurando colaboradores em Java.

Qual é o projeto de código aberto mais bem-sucedido até agora e por quê?

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Em termos de software: – GCC- Gnu / Linux- Apache – Firefox, nessa ordem, mas seguido de perto por várias linguagens, bibliotecas e vários pacotes decentes de usuário final.Mas o projeto mais bem-sucedido foi a invenção / definição de “free” software “/” código aberto “/” cultura aberta “em si. A própria idéia de que tal coisa é possível e a coisa certa a fazer. O que gerou um legado em todos os outros projetos, não apenas em software, mas em hardware, do Arduino ao RepRap e ao Open Village Construction Set para centenas de projetos de financiamento coletivo, todos comprometidos em doar seus esquemas de software e design. Nos anos 80, era meio “óbvio” que o software seria (grande) negócio e a computação seria cara. Mesmo que houvesse “computação em casa”, isso seria prejudicado pelas licenças que o forçariam a comprar uma cópia do preço integral do software para todos os computadores em que rodavam. E por dongles, proteção contra cópias, etc. Com pacotes de software doméstico sérios que custam várias centenas de dólares e até software básico de negócios chegando aos milhares, a maioria das pessoas só tenta usar alguns pacotes. Os indivíduos podem piratear, mas isso não foi é uma opção para empresas legítimas. Então, lembremos que, sem o Linux e outras ferramentas de software livre, empresas como Google e Facebook teriam nascido “encadeadas”. Pagando um imposto do sistema operacional por servidor à Microsoft ou à Sun. E com a Microsoft determinando mais ou menos o que eles poderiam fazer. (O Google seria capaz de competir quando o Bing saísse chamando APIs não documentadas no Windows Server?) Nesse sentido, precisamos adicionar a forma da Web hoje aos créditos de código-fonte aberto. Quase todo serviço bem-sucedido (grande ou pequeno) conseguiu esse usando o software livre para garantir sua liberdade de qualquer provedor de plataforma específico. (BTW: a próxima geração de aspirantes a gigantes terá que reaprender esta lição e obter sua liberdade da Apple, Google, Facebook, etc., adotando protocolos de comunicação, canais de distribuição, gratuitos e abertos). O software de código aberto é o projeto de maior sucesso da FLOSS. E a Licença Pública Geral GNU da FSF foi uma parte crucialmente importante para espalhar essa ideia. A GPL era um artefato concreto. Tão importante quanto a Constituição Americana. Isso levou as pessoas a conversar, pensar e discutir sobre a liberdade de software e se o código deveria ser compartilhado ou acumulado. Mesmo quando rejeitaram a licença por ser muito rigorosa, muitas pessoas tiveram que fazê-lo a partir de uma compreensão enriquecida do que estava em jogo. Para alguns, era mera conveniência. Mas muitos adotaram a GPL como um emblema de orgulho: uma bandeira para sinalizar que eles também defendiam a liberdade e contribuíam para a riqueza comum de redes compartilhadas. Hoje, é difícil encontrar desenvolvedores de software sérios que não confiam nele, e reconhecer o valor de tais bens comuns e sentir que algum aspecto dele deve ser respeitado e protegido (mesmo quando eles têm modelos de negócios específicos que estão em conflito com ele) . Essa é uma extraordinária mudança de mentalidade nos últimos 30 anos e uma vitória extraordinária.

O Quora está planejando o LiveNode de código aberto?

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No momento, nossa principal prioridade é criar o aplicativo Quora e tirá-lo do papel, por isso é difícil dizer algo sobre coisas que não estão diretamente avançando nisso.Fizemos um esforço para manter o código de infraestrutura isolado do código do aplicativo parcialmente tão aberto fornecer o código seria mais fácil, mas ainda assim seria muito trabalhoso separar o LiveNode de todo o resto, para que provavelmente não aconteça muito em breve.

Quais são as desvantagens do código / software de código aberto?

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Se você está disponibilizando seu software de código aberto: Código aberto significa mais esforço e também custos envolvidos. Como o retorno do investimento pode ser feito é uma preocupação. Se você estiver usando código-fonte aberto: o tipo de licença é importante. Se o licenciamento não for apropriado, você poderá pagar por uma licença ou até mesmo seu produto precisar ser retirado do mercado.

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Só porque algo é rotulado de código aberto, isso não é impressionante. Um número de estruturas e software de código aberto foi abandonado. Não são apenas os garotinhos que abandonam as coisas. Para todo o sucesso da consulta, o jquery UI e o jquery Mobile são abandonados neste momento. Como você gostaria de criar um projeto nesses produtos. O que você faz agora? Seu aplicativo é baseado em uma estrutura que foi abandonada. Mais trabalho que você não esperava. Só porque algo é de código aberto, que de alguma forma magicamente não melhora as coisas.

Quais são alguns bons projetos React JS de código aberto?

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Aqui está uma recente que foi divertida – o cliente Soundredux – Soundcloud. Usa React + Redux andrewngu / sound-redux

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Confira esta lista de código-fonte aberto criado pela Avocode: Avocode – Projetos de código-fonte aberto, kits de interface do usuário e bibliotecasHá bibliotecas de código-fonte aberto para React.js úteis para renderização no servidor, gerenciando atalhos, permitindo uma área de arrastar e soltar, criando visualizações de lista e muito mais.

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Aqui está uma pequena lista: Por que somos fornecedores abertos Nosso mais recente projeto de reação | Plataforma rápida de gerenciamento de conteúdo hospedado no LeftCloud, API-First CMS (parcialmente de código aberto) gatsbyjs Acho que provavelmente veremos um grande aumento em breve.

Qual é o melhor código de código aberto C ++ a ser lido para melhorar as habilidades de codificação?

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Leia QUALQUER código publicado por Donald Knuth, principalmente em apoio aos esforços que ele envidou para “Programação alfabetizada”. O LaTex é um bom exemplo, mas o CWEB é muito menor e, como tal, é mais fácil de entender em termos de funcionalidade mais rapidamente. Mas garoto, qualquer coisa que Knuth escreveu foi uma verdadeira alegria de ler. E eles foram eficientes. Eles apenas voaram! Você quer aprender a escrever código como um mestre, você lê o código escrito por um mestre…

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O projeto Chromium é um ótimo começo. Sugiro que você siga o guia de estilo do Google C ++. As regras aqui também podem ser usadas em outros projetos e contêm algumas práticas bem definidas em geral [1]. Você pode obter o código a partir daqui [2]. Além disso, o projeto Boost também contém um bom código C ++ revisado por pares [ 3] 1 – http: //google-styleguide.googlec…2 – http://dev.chromium.org/develope…3 – http://www.boost.org/

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Muito obrigado pelo A2AFirst, o código C ++ de código aberto do Google é bastante alto e é revisado por pares (diferente de algum código de código aberto). Também está bem documentado. Você pode ler os projetos de código-fonte aberto, como: google / googletest Buffers de protocolo | Google DevelopersChromium – The Chromium ProjectsAlguns outros repositórios de código aberto que eu recomendo seriam: tensorflow / tensorflow – Deep learning.electron / electron – Cross Platform App Developmentapple / swift – O idioma do iOSscylladb / seastarcapnproto / capnproto

Como posso melhorar minha biblioteca de código aberto? O que um desenvolvedor precisa fazer para criar uma comunidade em torno de um projeto Android de código aberto?

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A maneira de melhorar seu código é sempre ver o código de outras pessoas, bibliotecas populares com padrões bem conhecidos, etc. Também peça e receba feedback. A leitura de livros ajuda, mas a parte mais importante é praticar. Nós, como desenvolvedores, somos como qualquer outra pessoa executando sua profissão e um dos melhores exemplos para mim, somos músicos: eles praticam muito com seu instrumento, mesmo tendo estudado música. Sobre a criação de comunidades em torno de bibliotecas de código aberto … apenas espalhe o mundo: faça palestras, participe de outras comunidades, mostre o que você fez.

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Certifique-se de que esteja bem escrito. Certifique-se de que esteja bem documentado. Responda a todas e quaisquer perguntas que você receber, pelo menos a princípio. Fale sobre isso em encontros e conferências. Esteja preparado para críticas, construtivas e outras. Esteja preparado para estar errado. Reconheça um bom feedback ao recebê-lo e faça algo com ele. Mas mais importante do que qualquer um desses … Verifique se o seu projeto é útil. Demonstre isso.

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O primeiro e mais importante é que seu código deve resolver algum problema que possui uma solução paga ou não tem solução. Se você apenas tentar replicar algo que já tem centenas de soluções de código aberto disponíveis, não acho que muitas pessoas estejam dispostas a gaste tempo lendo e atualizando seu código. As práticas de descanso são as mesmas, documente, mantenha-o limpo, continue atualizando-o e sim, você deve liderar de frente e deixar o resto seguir.

Como um novo desenvolvedor pode se envolver em projetos de código aberto?

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Comecei escolhendo um projeto que eu usava todos os dias: GNOME. Fui ao seu rastreador de erros (https: //bugzilla.gnome.org/brows …), escolhi um aplicativo que eu usava regularmente (acho que o primeiro foi o Rhythmbox) e encontrei um bug que eu queria corrigir. software que você escolher, baixar a fonte, procurar, pedir ajuda no IRC, listas de discussão etc. e enviar patches. Acho que seria muito gratificante ajudar a melhorar o software usado regularmente.

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Alguns dos projetos maiores têm faixas iniciantes. O Linux possui o site “Kernel Newbies”: http://kernelnewbies.org/LibreOffice possui “Easy Hacks” http: //wiki.documentfoundation.o …

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O Github.com é um ótimo começo, mas isso fornece código e nem sempre direção. Muitos projetos carecem de boa documentação, comentários e todas as coisas não relacionadas a códigos que facilitam o manuseio de um projeto. Portanto, se você está preso, muitas vezes encontra ajuda no IRC (o Freenode geralmente é bom). eles geralmente recebem ajuda e o apontam no lugar certo.

Qual é a melhor ferramenta ETL de código aberto para começar a trabalhar?

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Pentaho DI é minha recomendação. A melhor coisa com o Pentaho é que há suporte disponível no mesmo. Você paga pelo suporte de acordo com o pacote necessário. O MS BI é outra opção, novamente não gratuita, mas relativamente barata. O MS SSIS é uma ferramenta ETL muito poderosa e, a menos que você esteja trabalhando com mais de 20 GB de dados, pode atender a todas as suas necessidades.

Onde posso encontrar colaboradores de código aberto?

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Uma empresa vem à mente – a Provectus, conhecida por sua experiência em design, oferece grande valor por um preço razoável. Minha experiência é que eles oferecem os designers que você quer em menos de uma semana. E sim, Dribbble é um ótimo lugar. Drible – Provectus.

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Se você encontrar desenvolvedores para seus projetos em andamento, eu tenho uma boa solução para a mesma solução. Coreway é a melhor escolha para seus projetos e você pode entrar em contato conosco através do link abaixo http://www.corewaysolution.com/

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Os incríveis colaboradores gitter.Linksies: http: //github.com/metadevfoundat …

Quais são as melhores ferramentas de código aberto para um cientista de dados?

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Embora ‘cientista de dados’ possa parecer um novo termo para muitos, a prática existe há muito tempo usando identificadores de domínio específicos. Existem muitas ferramentas excelentes disponíveis. Assim como nas linguagens de programação, a ‘melhor’ ferramenta depende da natureza dos problemas que você está tentando resolver, da forma dos dados, do histórico do (s) desenvolvedor (es), da infraestrutura disponível e de outras variáveis. Sem conhecer esses detalhes, o conselho geral seria examinar R, SciPy e Hadoop, considerando o exposto acima.

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Na minha opinião, o The R Project for Statistical Computing e seu ecossistema, consistindo em uma infinidade de pacotes para todas as análises sob a luz do sol, sua comunidade instruída e responsiva e uma riqueza de todos os tipos de documentação e recursos para todos os níveis de habilidades e experiência. Embora o artigo a seguir não seja abrangente (se possível), ele apresenta um bom ponto de partida para o raciocínio em direção a uma estrutura de valorização e adoção de R (o termo é meu): http: //www.econometricsbysimulat ….

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A partir dos resultados da pesquisa de software do KDnuggets 2016 do ano passado – que eu gosto porque tende a ter uma melhor distribuição geográfica, o ecossistema R é seguido de muito perto pelo ecossistema Python (incluindo o scikit-learn), e é possível que o Python possa superar R em no futuro próximo. No entanto, os dois não são equivalentes – portanto, pode ser um caso de ambos, e não de qualquer um. Nossa equipe considera R (e Shiny) bom para prototipagem e análise estatística, enquanto o Python funciona melhor em um ambiente de produção. Isso também é consistente com os resultados – o crescimento do Python pode ser uma função da evolução natural de uma equipe de ciência de dados, desde experimentos e trabalhos ad-hoc até uma integração mais estreita com o software da empresa.

Por que o software de código aberto é gratuito?

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Depende do que você quer dizer com grátis. Agora a maioria das pessoas fica confusa com isso, mas é por isso que a comunidade de código aberto fala sobre livre como em libre (liberdade) e livre como em cerveja.O software de código aberto é sobre libre, mas muitas vezes isso também significa que não custa qualquer coisa também, no entanto, isso nem sempre é o caso. Você pode ter licenças de código aberto que permitem a venda do software.

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Pode ser.Em seguida, novamente, também pode ser um pacote de software comercial.O código aberto é uma maneira de vários desenvolvedores trabalharem juntos em um projeto para aprimorá-lo, sem ter que passar por todo o incômodo de RH, contratação, … O proprietário do produto inicia um projeto. As pessoas podem participar voluntariamente do desenvolvimento e, quando terminar, o proprietário pode decidir liberar o software ou vender licenças.

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“Código aberto” não é um software em si, mas geralmente é gratuito, sim. Código aberto significa apenas que temos acesso ao código fonte. Assim, ser capaz de fazer coisas que não foram originalmente feitas. O que é código aberto?

Quais são as ferramentas de BI mais simples para começar? Estou procurando principalmente uma solução de código aberto / gratuito com um tutorial de introdução.

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Você deve conferir o Pentaho. Eles têm um conjunto abrangente de produtos e não acho que demore mais de uma semana para implantar seu primeiro relatório. Sou consultor da Microstrategy e devo admitir que geralmente é mais eficaz usar o Excel do que qualquer outra coisa, especialmente quando o usuário já é um especialista. Isso, combinado com boas ferramentas de colaboração, pode criar um ambiente de BI bastante decente. O problema é que, assim que você começa a adicionar necessidades diferentes, você começa a olhar também para um panorama mais complexo. Para realmente impulsionar uma iniciativa completa de BI, você precisa considerar esses fatores: Gerenciamento de usuários e acesso fácil à WebServiços completos de distribuiçãoSuporte a uma ampla variedade de conectores de banco de dadosDesenvolvimento rápido para painéis e documentos de negóciosCapacidades de dados e análise preditivaSe eu, você experimente Pentaho e Microstrategy lado a lado. A Microstrategy é gratuita se seu objetivo é apenas gerar relatórios (você deve conferir o site deles). Geralmente funciona “fora da caixa”. Esteja ciente de que existem muitas soluções por aí; portanto, você deve experimentá-las (verifique se elas estão disponíveis para download).

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Excel. Alugue a versão Pro-Plus do Office 365 por cerca de US $ 12 / assento / mês. Você poderá trazer dados de várias fontes e criar relatórios dinâmicos em pouco tempo. Existe uma curva de aprendizado, mas há muitos tutoriais online. O Excel recebe muita reação porque as pessoas tendem a ter problemas ao usar dados brutos sem aplicar adequadamente as regras de negócios. Se você conhece bem seus dados, isso é menos problemático. Para aqueles com um conhecimento iniciante de dados organizacionais, é melhor que o departamento de TI crie uma camada de abstração para organizar e higienizar seus dados. Isso pode ser qualquer coisa, desde algumas visualizações baseadas em SQL até um data warehouse completo. É assim que o BI é feito corretamente. Um problema hoje em dia é que muitas ferramentas são vendidas como soluções completas. Eles são mais como uma caixa de ferramentas com os 7 componentes de software que você mencionou como ferramentas na caixa de ferramentas. A habilidade necessária para usar as ferramentas depende do que você está tentando construir. Excel não é diferente. É apenas barato e universalmente aceito. Espero que ajude.

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Olá, eu já vi essa pergunta surgir várias vezes. Eu sei que as respostas “depende” e “tamanho único não serve para todos” e “grátis não é grátis” não ajudam, mas infelizmente o BI está na cabeça das pessoas e não do software. A maioria dos pacotes de software de BI pode praticamente fazer a mesma coisa. Então, fornecerei alguns links que você pode investigar, compreender e permitir que você contemple no seu próprio ritmo. No final do dia – “fácil” é subjetivo, portanto, será necessário algum esforço de sua parte para investigar minuciosamente. Confira: http://sandbox.pentaho.com/ http://www.pentaho.com/livedemo/ http: //blog.pentaho.com/2011/09/…http: //blog.pentaho.com/2011/01 / … http://sandbox.pentaho.com/?GTTa…and Deixe me saber como você faz. O objetivo é tornar as suas listas de afazeres em uma coisa prática e fácil.

Qual é a melhor alternativa de código aberto para o Lunascript?

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O Meteor (plataforma Javascript) é uma solução completa que oferece os mesmos benefícios que o Luna e é de código aberto. Aqui está uma comparação entre os dois. Frameworks de aplicativos da Web: Quais são as diferenças entre o Meteor e o Luna?

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Confira links http://groups.inf.ed.ac.uk/links/É uma espécie de idéia semelhante ao lunascript.Professor Philip Wadler, da Universidade de Edimburgo, constrói-o com sua equipe com base em sua experiência com XML, Java e Haskell Aqui estão algumas demos http: //groups.inf.ed.ac.uk/links …

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https: //github.com/mauricemach/z … parece bem próximo do que o Lunascript pode fazer. Junte-se à serialização entre o backbone.js e o Zappa, será bastante poderoso. Se você estiver realmente interessado em como a serialização entre o backbone e o nodejs pode ser feita, leia este: http://andyet.net/blog/ 2011 / fev / …

Por que o código aberto é ‘bom’?

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A filosofia do código aberto é que todos possam contribuir para fazer um projeto melhor. Isso significa que é mais acessível e mais confiável, pois, às vezes, você pode ter dezenas de especialistas trabalhando em um projeto, garantindo qualidade e segurança. E o fato de uma pessoa ou equipe supervisionar tudo significa que não haverá discrepâncias ou conflitos com a visão geral. Isso garante que você tenha um ótimo produto sem restrições de propriedade.

Existe uma solução de código aberto para criar um Meme Generator?

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Desculpe pela resposta curta, ou talvez por uma pergunta, mas alguém já consultou esta? Meme Generator APISeem promissor. Eu acho que você deve poder trabalhar com JSON.

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Sim, existe uma solução de código aberto no github, como criar seu próprio site gerador de memes, onde as pessoas podem fazer upload de fotos e adicionar textos nele. Você pode baixar o código-fonte aberto github.com.Se você conhece pouco sobre a linguagem de programação do servidor php e phpmyadmin, deve instalá-lo sem dificuldades. Ainda assim, se você deseja instalá-lo em algumas etapas, aqui está a documentação para fazê-lo.Depois da instalação, o site será semelhante a esta DEMO.

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Você pode usar minha solução: GPL’d: Exemplo de saída de classe PHP de gerador de meme aqui: HauFotka – Zatrzymaj czas swojego psa!

O que é um bom modelo de negócios para projetos de código aberto?

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O licenciamento duplo é uma maneira de os clientes em potencial estarem dispostos a comprar a licença proprietária. A licença do sistema operacional pode ajudar na penetração do mercado, fornecendo essencialmente uma versão de avaliação flexível do seu produto. Encontrei “O Modelo de Negócios de Código Aberto Comercial de Fornecedor Único”, de Dirk Riehle, uma boa leitura: http: //dirkriehle.com/publicatio …

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Veja o que a Red Hat está fazendo, para iniciantes. No momento, eu diria que eles são o grupo de código-fonte aberto mais bem-sucedido do mundo. Faça o que eles estão fazendo e o tio de Bob. O melhor é que eles são uma empresa pública, de modo que os documentos da SEC estão disponíveis [1] para estudo, e você pode entender muito sobre como uma empresa trabalha estudando aqueles arquivamentos. [1]: http: //www.sec.gov/cgi-bin/brows …

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Consulting.Build software que se torna amplamente utilizado, em seguida, cobrar sua experiência. Muitos projetos de código aberto são suportados dessa maneira.

Quais são alguns sites para código-fonte aberto?

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Olá, Construa um software melhor, juntos (GitHub) EDIT – Parece que existem muitos outros sites de hospedagem / código-fonte de projeto, como os seguintes: Hospedagem de código-fonte gratuita para Git e Mercurial por BitbucketDownload, Desenvolva e publique software de código aberto gratuitoGoogle CodeOpen Source Web Design O CodehausLaunchpadCodePlexWelcome [Gna!] Hospedagem de Projetos do Google

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Bem, talvez você precise do seguinte: mecanismo de pesquisa de código-fonteEste mecanismo de pesquisa de código se baseia em alguns sites de projetos de código-fonte aberto, como: 1. Hospedagem de código fonte gratuita para Git e Mercurial por Bitbucket2. Google Code3. CodePlex4. Baixe, Desenvolva e Publique Software Livre de Código Aberto Página Inicial do Projeto Fedora Além disso, você pode pesquisar o código-fonte aberto nesses sites acima pelo nome do projeto, aproveite. :-p

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SourceForge.Google Code.FossHub.But, se você não está procurando por projetos completos, apenas um código inspirador, o Stack Overflow (site) é incrível.

Por que o Google abriu o TensorFlow? O que há para eles?

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Se você revisasse o código-fonte do Tensorflow quando ele foi lançado (Versão 0.5), entenderia que havia muito trabalho para poder trabalhar com a biblioteca de maneira simplificada. Depois de muitos meses de melhorias e lançamentos de interfaces otimizadas Pode-se dizer que o uso do Tensorflow é muito mais direto, e a estrutura em si é muito mais poderosa. Alcançar esse status pode ter sido provado quase impossível, mesmo para a capacidade cerebral do Google, porque exigiu a ajuda de talvez milhares de testadores trabalhando em centenas de problemas. Isto é o que a comunidade forneceu gratuitamente.

2
A Amazon obtém mais lucro com seus negócios na nuvem do que com as compras online. O Google também quer ganhar dinheiro fornecendo serviços em nuvem. Se uma empresa cria seus serviços no TensorFlow, eles têm um incentivo para usar a nuvem do Google em vez da nuvem da Amazon, porque o Google possui ASICs do TensorFlow.

[Infográfico] Cientista de Dados – o caminho mais curto para a carreira do século XXI!

Resultado de imagem para site:blog.tecnologiaqueinteressa.com

No infográfico a seguir você encontra respostas para as questões mais importantes sobre a carreira em cientista de dados!

  • O que é Big Data?
  • Big Data vs Ciencia de Dados
  • O que é um cientista de dados?
  • Quais são os conhecimentos necessários para um cientista de dados?
  • Qual é o salário médio de um cientista de dados?
  • O que é o Hadoop?
  • Que grandes empresas adotaram o Big Data?
  • Onde estudar para se tornar um cientista de dados?
  • Quais certificações são mais reconhecidas pelo mercado para o Data Scientist?

É muito comum ver profissionais PERDIDOS diante de tantos conceitos, técnicas e ferramentas.

Talvez você esteja se sentindo CONFUSO…

Precisando de ajuda pra encontrar um caminho…

Pra saber por onde começar…

Por isso eu escrevi um livro GRATUITO sobre Estatística, Ciência de Dados e Linguagem R.

Parece interessante?

Ótimo!

Você pode BAIXAR SUA CÓPIA AQUI.

Ferramentas como o Vengage permitem criar vários tipos de (info)gráficos.

Top 20+ Ferramentas de Big Data para se tornar Cientista de Dados (mesmo sem saber programar)

A esta altura, você já deve saber que Big Data é o volume de dados além da capacidade tecnológica para armazenar, gerenciar e processar de modo eficiente, demandando soluções novas, mudanças de paradigma, abordagens e métodos para o desenvolvimento e implementação de tecnologias para análise de dados.

Atualmente as empresas têm acesso a muita informação, mas não conseguem extrair valor dos dados brutos, muitas vezes por estarem semi ou não estruturados, pois não há soluções adequadas para lidar com este tipo de dado. Muitas empresas sequer sabem se vale a pena manter, ou mesmo não possuem condições de manter os dados, até por não conhecerem todas as possibilidades dos serviços em nuvem e outras alternativas acessíveis para armazenamento e tratamento de dados.

Diante desse cenário, resolvi fazer esse levantamento de ferramentas que muita gente não conhece e que podem ser úteis pra você fazer a diferença.

Sim, você!

Já pensou na quantidade de dados que está lá, parada, escondida numa pasta no servidor de arquivos, numa tabela do banco de dados ou mesmo nas redes sociais apenas esperando que você vá lá e faça um uso delas que ninguém pensou antes, mas que faz toda a diferença pra sua empresa, seu trabalho e até mesmo sua vida?

Pois é!

Preparei essa lista de softwares pra que você possa ter uma noção do arsenal que está à sua disposição, seja qual for o seu perfil, desde programadores, analistas de negócio, estatísticos e até gestores.

Confira as opções abaixo depois me diga nos comentários qual ferramenta faz sentido pra você, combinado?

Vamos lá!

É muito comum ver profissionais PERDIDOS diante de tantos conceitos, técnicas e ferramentas.

Talvez você esteja se sentindo CONFUSO…

Precisando de ajuda pra encontrar um caminho…

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1 – Apache Hadoop

Não dá pra falar de Big Data sem citar o Hadoop, a primeira solução de uso amplo voltada pra análise de grandes volumes de dados. Na minha opinião, a maior contribuição do Hadoop nem é a questão do cluster, processamento distribuído, mas sim a mudança de paradigma que o Map Reduce proporcionou, reduzindo drasticamente a complexidade de desenvolver um sistema distribuído, e o melhor, seguindo uma lógica simples, que pode até ser comparada por analogia a operações de uso comum em linguagem SQL, como select e group by. Por tudo isso, o Hadoop é item obrigatório no arsenal de conhecimentos de um cientista de dados, e uma das soluções mais usadas do mundo até hoje, embora já tenham anunciado sua “morte” algumas vezes.

Mais informações sobre download, instalação e uso aqui.

 

2 – Spark

O Spark nasceu de uma sacada inteligente pra resolver uma limitação do Hadoop. Por que não trabalhar os dados em memória ao invés de disco? Com isso, o Spark chegou a ser considerado um Hadoop-Killer, mas hoje está claro que a integração dos dois pode fazer sentido em muitos cenários, até porque não faria sentido reinventar a roda e criar um novo sistema de arquivos distribuído, quando o HDFS, maduro e robusto, pode atender as mais diversas situações.

O Spark lida com o gerenciamento de tarefas distribuídas, gerenciamento de memória, recuperação de falhas e todo tipo de desafio que um sistema distribuído está sujeito, incluindo a distribuição dos dados através dos Resilient Distributed Datasets (RDD), uma coleção de itens distribuídos que podem ser manipulados em paralelo (somente leitura).

O Spark suporta várias integrações com outras ferramentas e linguagens, sendo comumente usado através do Python Shell (PySpark Shell).

 

3 – Distribuições Hadoop/Spark

Uma distribuição Hadoop/Spark é mais que uma ferramenta, mas uma suite de soluções, integradas e mantidas por uma empresa ou comunidade que garante a compatibilidade entre as versões dos seus vários componentes, atualizações e suporte em caso de dúvidas e dificuldades.

É importante conhecer este tipo de solução, especialmente para empresas de maior porte, cujo volume de dados a ser analisado demanda uma solução mais robusta, versátil e escalável. Por isso listo a seguir algumas das principais distribuições disponíveis para uso gratuito ou avaliação e testes, seja dentro da empresa ou através da nuvem.

3.1 Cloudera – tem versão gratuita chamada Cloudera Quickstart, que vem no formato de máquina virtual, em que você pode testar as ferramentas integradas, incluindo Hadoop, Spark, Hive, Pig, Hue, HBase, Impala e outras. Os requisitos para executar a VM são pelo menos 8GB de RAM e 2 processadores virtuais. Mais informações sobre download, instalação e uso aqui.

3.2 Hortonworks – era uma alternativa de distribuição, semelhante à Cloudera, mas as duas empresas se fundiram recentemente (janeiro de 2019).

3.3 Amazon EMR – O Amazon Elastic Map Reduce é o serviço de big data da nuvem da empresa do Jeff Bezos, que permite processar grandes quantidades de dados com rapidez, de forma econômica e em grande escala. Tem suporte ao Spark, Hive, HBase, Flink e Presto, além dos serviços de instâncias computacionais Amazon EC2, armazenamento S3, e suporte a notebooks baseados em Jupyter para permitir o desenvolvimento iterativo, a colaboração e o acesso a dados. Mais informações sobre download, instalação e uso aqui.

3.4 Microsoft Azure HDInsight – o serviço de big data da nuvem da Microsoft suporta Hadoop, Spark, HBase, Hive, Kafka, Storm e muito mais, fornecendo uma maneira rápida pra provisionar um cluster para processamento de grandes volumes de dados sem a complexidade envolvida na implantação de um ambiente desses dentro da empresa. A Microsoft tem um apelo muito grande não apenas para quem já é cliente das suas soluções, pela integração com Office e Power BI, por exemplo, mas também pela facilidade que oferece na utilização de suas ferramentas, como o Microsoft Machine Learning Studio. Mais informações sobre download, instalação e uso aqui.

3.5 IBM Watson – A IBM possui parceria com a Cloudera e pode oferecer uma distribuição Hadoop naquele modelo, porém o foco da empresa é mesmo os serviços do Watson, a sua plataforma de computação cognitiva, que inclui os mais diversos serviços de análise de dados nos mais diversos formatos, incluindo tratamento de áudio, reconhecimento de imagens e linguagem natural, dentre outras funcionalidades. Mais informações sobre download, instalação e uso aqui.

 

4 – Knime

O KNIME (Konstanz Information Miner) é uma plataforma gratuita de análise de dados, relatórios e integração de dados. O KNIME integra vários componentes para aprendizado de máquina e mineração de dados através de seu conceito modular de pipelining de dados.

O KNIME é uma ferramenta muito versátil, que traz mais de 1000 módulos, com recursos para tratar, analisar e aplicar várias técnicas e algoritmos aos dados, de forma que você pode usá-lo no Linux, MacOS e Microsoft Windows para as mais diversas tarefas.

Mais informações sobre download, instalação e uso aqui.

 

5 – Neuroph

Neuroph é uma aplicação voltada para a criação de redes neurais artificiais, orientada a objetos e escrita em Java. Pode ser usada para criar e treinar redes neurais, e fornece bibliotecas Java, além de uma versão instalável que permite analisar dados texto, imagem e outros utilizando algoritmos de Inteligência Artificial baseados em redes neurais, como Adaline e Multilayer Perceptron, dentre outras.

Você encontra uma lista de projetos interessantíssimos feitos usando o Neuroph aqui.

 

6 – RapidMiner

RapidMiner é uma plataforma de software de ciência de dados desenvolvida pela empresa de mesmo nome que fornece um ambiente integrado para preparação de dados, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, mineração de texto e análise preditiva.

É frequentemente citado em pesquisas sobre soluções utilizadas para análise de dados, e você encontra mais detalhes sobre a solução aqui, incluindo guias para começar a usar e tutoriais com exemplos.

 

7 – WEKA

O pacote de software Weka começou a ser escrito em 1993, usando Java, na Universidade de Waikato, Nova Zelândia sendo adquirido posteriormente por uma empresa no final de 2006. O Weka é um software livre largamente utilizado para mineração de dados, e oferece uma lista ampla de algoritmos para análise de dados, podendo ser instalado em qualquer computador com Windows ou Linux. Mais informações sobre o projeto aqui.

 

8 – Auto-WEKA

Auto-WEKA é uma iniciativa da Universidade British Columbia, que visa otimizar os chamados hiperparâmetros de modelos de Machine Learning, usando a ferramenta WEKA, de forma automática, buscando facilitar a escolha e aplicação do melhor modelo para a solução de um problema de análise de dados. Mais informações aqui.

 

9 – MLJAR

MLJAR é um projeto que promete automatizar (ao menos em parte) o processo de aplicar um algoritmo de Machine Learning a um conjunto de dados. A princípio, bastaria fazer o upload dos dados para a plataforma na nuvem, selecionar os campos a serem utilizados pelo algoritmo e, com um clique, executar o modelo. A solução tem uma versão gratuita que permite enviar até 250MB de dados para análise. Mais informações aqui

 

10 – OpenRefine (Google Refine)

Este projeto da Google é um pouco diferente, no sentido de que ele foca no tratamento de dados mais que na sua análise. Intitulada como “uma ferramenta livre, de código aberto, e poderosa para tratar dados bagunçados/sujos”, a solução pode ser instalada na sua máquina, e permite organizar, transformar e extender os dados a partir de fontes externas como web services, além de possuir uma vasta lista de plugins e integrações. Mais informações aqui.

 

11 – Orange

Uma ferramenta de código aberto, para novatos e experts, com recursos de Machine Learning, visualização de dados e workflow interativo. Esta é a Orange, uma ferramenta poderosa, como demonstra a seção de screenshots do site, que vai de aplicação de modelos de Deep Learning para reconhecimento de imagens a modelagem de tópicos a partir de tuites. Confira todo o poder dessa ferramenta aqui e, se gostar, instale hoje mesmo e comece a brincar.

 

12 – Gephi

Gephi é uma ferramenta especializada em grafos, com recursos de visualização e exploração para todo tipo de redes de conexões que possa imaginar. Este tipo de ferramenta vem crescendo muito nos últimos anos pela necessidade de analisar relações entre pessoas, objetos, informações, instituições e muito mais, sendo bastante utilizada em investigações e mapeamento de relações entre pessoas nas redes sociais. Mais informações aqui.

 

13 – OctoParse

Web Scraping ou Raspagem de Dados é a técnica que permite extrair da web, sejam sites de notícias, portais, blogs ou redes sociais, informações diversas que estão “soltas” e organizá-las em planilhas e outros formatos. OctoParse é uma ferramenta que promete facilitar este processo para não programadores, com poucos cliques.

A rigor, já encontramos hoje recursos que facilitam bastante as tarefas de raspagem de dados, em ferramentas como Power BI, Qlikview e similares, uma vez que os dados não estruturados são a maior parte na web, não poderiam ser ignorados.

Ainda assim, uma solução especializada e que conta com versão gratuita, tem seu valor. Confira tudo sobre a OctoParse aqui.

 

14 – R/RStudio

A linguagem R é certamente um dos itens obrigatórios na caixa de ferramentas do cientista de dados. Não apenas por ser uma linguagem nativamente orientada a dados (o que me fez ficar fã da linguagem!), mas também por contar com uma vasta biblioteca de recursos para todo tipo de necessidade, seja fazer web scraping de uma página ou rede social, seja criar um robô pra fazer análise de dados financeiros da bolsa de valores e até criptomoedas e Bitcoin, pra ficar somente em dois exemplos que estou envolvido.

Uma linguagem de programação não é o caminho mais fácil para não programadores, certamente. Por outro lado, oferece uma infinidade de possibilidades, inigualável por qualquer outra ferramenta. Afinal, com uma linguagem de programação, tudo é possível, e ainda que não exista biblioteca pronta para sua necessidade, você pode criar uma.

Além disso, as linguagens atuais fornecem tantos recursos facilitadores, que costumo repetir o que li há algum tempo num site especializado: construir software hoje é mais sobre encontrar e combinar os componentes certos que resolvem o problema, do que escrever código (não eram exatamente essas as palavras, mas a ideia é a mesma).

 

15 – Python & Jupyter Notebook

Se o R pode ser considerada mais que uma linguagem de programação, e há quem chame de plataforma, o que dizer do Python, que cresce de forma tão impressionante que já está se tornando a solução padrão para diversos casos de uso, em especial na área de Machine Learning e Deep Learning.

Jupyter Notebook é um ambiente de desenvolvimento web que agrega, além da interatividade e facilidade típicas de um ambiente de navegador, a ideia de notebook, uma tendência que favorece a chamada reprodutibilidade da análise de dados. Ou seja, ao combinar código e texto no mesmo projeto, é mais fácil documentar os detalhes de forma a simplificar o processo de repetição da análise, seja para melhorá-la ou validar os resultados obtidos.

A combinação do Jupyter com o Python é muito comum e há soluções como Anaconda que trazem várias bibliotecas e recursos embutidos visando facilitar ainda mais o desenvolvimento de análises de dados.

 

16 – Pig

Apache Pig é uma plataforma de alto nível para criar programas que são executados no Apache Hadoop. A linguagem para esta plataforma é chamada Pig Latin. O Pig pode executar suas tarefas do Hadoop no MapReduce, Apache Tez ou Apache Spark.

Importante mencionar que o código escrito em Pig Latin é “convertido” para jobs Map Reduce. Isso significa que o Pig é uma abstração que permite criar soluções em linguagem mais simples, que será interpretada e transformada em tarefas apropriadas para execução distribuída.

Você encontra um excelente tutorial com exemplos dos recursos do Pig aqui.

 

17 – Hive

Apache Hive é um projeto de software de data warehouse construído sobre o Apache Hadoop para fornecer consulta e análise de dados. O Hive fornece uma interface semelhante a SQL para consultar dados armazenados em vários bancos de dados e sistemas de arquivos que se integram ao Hadoop.

Seguindo a mesma linha do Apache Pig, o Hive permite simplificar a execução de tarefas no de processamento de dados no Hadoop com uma linguagem SQL-like, uma abordagem comumente denominada pelo mercado de “SQL-on-Hadoop”, que é interpretada e transformada em jobs Map Reduce para execução no Hadoop.

Mais detalhes sobre o projeto, documentação e uso aqui.

 

18 – Sqoop

Sqoop é um aplicativo de interface de linha de comandos para transferir dados entre bancos de dados relacionais e o Hadoop. Uma ferramenta simples porém essencial pra quem precisa levar os dados do ambiente legado de banco de dados para a plataforma Hadoop, usando o HDFS para armazenamento desses dados visando a construção de um Data Lake que permita ampliar as possibilidades de análise de dados da organização.

 

19 – Flume

Apache Flume é um software distribuído, confiável e disponível para coletar, agregar e mover com eficiência grandes quantidades de dados de log. Tem uma arquitetura simples e flexível baseada em dados de fluxo contínuo.

Tive a oportunidade de orientar um aluno num trabalho de coleta de dados do Twitter usando a distribuição da Cloudera, sendo o Flume usado para coletar e armazenar os dados no HDFS do Hadoop, e o Solr usado para indexar e consultar as informações posteriormente visando analisar o conteúdo compartilhado na rede social durante o período da coleta, que se deu próximo às eleições de 2014.

 

20 – Opinion Crawl

Mais um serviço que uma ferramenta, Opinion Crawl permite obter a análise de sentimento em tempo real para vários tópicos, desde economia a Charlie Sheen :). Confira o serviço aqui.

Conclusão

E então?

O que achou da listinha de ferramentas?

Qual a sua preferida?

Sentiu falta de alguma solução?

Comenta aí!

É muito comum ver profissionais PERDIDOS diante de tantos conceitos, técnicas e ferramentas.

Talvez você esteja se sentindo CONFUSO…

Precisando de ajuda pra encontrar um caminho…

Pra saber por onde começar…

Por isso eu escrevi um livro GRATUITO sobre Estatística, Ciência de Dados e Linguagem R.

Parece interessante?

Ótimo!

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Estou procurando uma ferramenta de big data para criar perfil de empreendedores e realizar um estudo longitudinal?

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Olá Carter, o Watson analytics inclui alguns recursos que podem torná-lo ideal para o seu aplicativo. Inclui ferramentas de preparação e seleção de dados que podem ser um problema em um estudo longitudinal. Ele também inclui recursos preditivos, que podem ajudá-lo a avaliar a força dos relacionamentos nos dados. O WA entende CSV e muitos outros formatos de arquivo e possui seu próprio repositório, portanto não é necessária a integração. Parece que você está próximo do início de sua jornada, portanto, a versão gratuita pode ser tudo o que você precisa por um longo tempo. Https://www.ibm.com/analytics/wa…

 

Além do Hadoop, que outras ferramentas de big data podemos usar?

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Isso realmente depende do que você está tentando fazer. “Ferramentas” é um tópico amplo. Existem ferramentas de transformação para ajudar a limpar os dados em algo utilizável. Trifacta é um bom começo para isso. Existem ferramentas para consultar os dados – Spark, Hive / Impala (para sql, como recurso de consulta). Existem ferramentas para usar os dados no Machine Learning, o Spark possui sua própria biblioteca ML, mas também há o Data Robot. Também existem ferramentas de visualização como o Qlik, que podem ler dados do HDFS e criar tabelas, gráficos e outras visualizações de Big Data agregado.

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O melhor é a Spark. # DforDataScience – Aprenda ciência de dados O Easy WaySpark é a mais poderosa e alternativa ao Hadoop.É executado no topo do Hadoop e possui seu próprio cluster.park é a pilha completa.Tem sua própria máquina Além disso, ele possui um próprio SQL chamado spark SQL.Além disso, ele possui um spark streaming e processamento grapx.

 

Quais são as ferramentas de big data que devo conhecer para a ciência de dados? Quão bem eu devo conhecer essas ferramentas? Aprender ‘extrair dados de DWH para R’ é suficiente?

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As ferramentas para movimentação de dados (por exemplo, ETL, REST) podem ser bastante úteis, pois permitem acessar e navegar facilmente pelas fontes de dados para análise. Além de extrair do DWH para o R, eu aprenderia também a enviar dados novamente para um banco de dados – ou melhor – encontre maneiras de seu código R ser executado no banco de dados para permitir que você dimensione sua atividade.

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Depende do que você quer fazer. A maioria das pessoas começará como analista de dados. R ou Pythons são mais que suficientes para esse papel. Se você progredir no campo, precisará entender SQL e Apache Spark e / ou Hadoop. Eles tendem a ser específicos da empresa e, quando você ficar esperto em um deles, estará trabalhando em empresas que usam variações semelhantes do que aprendeu.

 

Como as empresas estão usando a análise de big data?

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Muitas empresas se adaptaram a novas tecnologias, como o Big Data, para facilitar a análise de dados complexos. É difícil classificar, analisar e tomar uma decisão sobre dados complexos. Bem, o Big Data resolve o problema de manipular dados variados e permite a extração sistemática de informações ou lida com conjuntos de dados muito grandes e complexos, difíceis de lidar seguindo os processos tradicionais de análise de dados. Tenho um exemplo perfeito desse sucesso história. Mergulhe no estudo de caso para saber como a ferrovia Classe I implementou o Big Data e alavancou o processo de tomada de decisão

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80% dos dados nas empresas não são estruturados. A IA e as análises avançadas melhoram a experiência do cliente, reduzem as despesas operacionais e de negócios e melhoram os esforços de conformidade. Aprenda a começar com o Opentext-magellan.

 

Qual é o escopo do Big Data Testing? Sugira algumas boas ferramentas para teste de big data.

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Big Data refere-se a todos os dados que estão sendo gerados em todo o mundo a uma taxa sem precedentes. Esses dados podem ser estruturados ou não estruturados. As empresas de negócios de hoje devem grande parte de seu sucesso a uma economia firmemente orientada para o conhecimento. Os dados impulsionam as organizações modernas do mundo e, portanto, compreendem esses dados e desvendam os vários padrões e revelam conexões invisíveis dentro do vasto mar de dados que se tornam críticos e um esforço imensamente recompensador. Melhores dados levam a uma melhor tomada de decisões e uma maneira aprimorada de criar estratégias para as organizações, independentemente do tamanho, Big Data Hadoop, Spark, Storm, Scala – Classes de treinamento on-line | Big Data Hadoop, Spark, Storm, Scala – Combo Courses Geografia on-line, participação de mercado, segmentação de clientes e outras categorizações. As empresas mais bem-sucedidas de amanhã serão as que conseguirão entender todos esses dados em volumes e velocidades extremamente altos para capturar mercados e base de clientes mais novos.O Big Data possui certas características e, portanto, é definido usando 4Vs, a saber: Volume: the A quantidade de dados que as empresas podem coletar é realmente enorme e, portanto, o volume dos dados se torna um fator crítico nas análises de Big Data.Velocidade: a taxa na qual novos dados estão sendo gerados, tudo graças à nossa dependência da Internet, sensores, máquinas, os dados da máquina também são importantes para analisar o Big Data em tempo hábil. Variedade: os dados gerados são completamente heterogêneos no sentido de que podem estar em vários formatos, como vídeo, texto, banco de dados, dados numéricos, dados do sensor etc. portanto, entender o tipo de Big Data é um fator-chave para desbloquear seu valor.Veracidade: saber se os dados disponíveis são provenientes de uma fonte confiável e são de extrema importância antes de decifrar e implementar Aqui está uma breve explicação de como exatamente as empresas estão utilizando o Big Data: Depois que o Big Data é convertido em pepitas de informações, torna-se bastante simples para a maioria das empresas, no sentido de que agora elas sabem o que seus clientes deseja, quais são os produtos que estão se movendo rapidamente, quais são as expectativas dos usuários em relação ao atendimento ao cliente, como acelerar o tempo de colocação no mercado, maneiras de reduzir custos e métodos para criar economias de escala de maneira altamente eficiente. Assim, o Big Data distintamente leva a grandes benefícios para as organizações e, portanto, naturalmente existe um interesse tão grande por todo o mundo.

 

Como geralmente os big data são processados e visualizados? Quais ferramentas são usadas?

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Depende da infraestrutura que você possui e do caso de uso. Vamos dividir o Hadoop em: MapReduce (estrutura de processamento) e HDFS (armazenamento de dados). O Spark (estrutura de processamento) geralmente é integrado ao HDFS (estrutura de armazenamento). Além disso, o Spark requer um gerenciador de cluster para que possa ser usado no Hadoop YARN ou Apache Mesos.Real time? O Spark pode ser até 10 vezes mais rápido que o MapReduce para processamento em lote e até 100 vezes mais rápido para análises em memória. O MapReduce opera em etapas, o Spark opera em todo o conjunto de dados de uma só vez. Mas isso significa que você precisa de uma quantidade comparativamente maior de memória para poder usar o Spark. A maneira como a tolerância a falhas é tratada também é diferente. No Hadoop, os dados são gravados no disco após cada operação, tornando-os resilientes a falhas ou falhas do sistema. O Spark tem resiliência interna semelhante. No Spark, os objetos de dados são armazenados nos chamados conjuntos de dados distribuídos resilientes distribuídos pelo cluster de dados.

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Apache spark é o bebê atual. A limpeza de dados e o ETL ainda são uma tarefa árdua e não há uma maneira ‘boa’ de fazê-lo. Mas existem produtos por aí, como trifacta, tamr etc. etc. Ainda bastante beta. No entanto, quanto à visualização, os dados geralmente processados e agregados são pequenos o suficiente para ser visualizado em qualquer pacote std viz. A maioria dos grandes fornecedores de dados como AWS, azure, pivot etc. também fornece o pacote viz. Mas você pode usar de prateleira como tableau, qliksense ou até criar seu próprio viz em d3 ou webgl.

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7 ferramentas principais para domesticar o big data. Eu acho que isso iria ajudá-lo um pouco.

 

Como você calcularia a mediana de um grande conjunto de números (digamos 100 milhões) sem usar as ferramentas de Big Data?

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Eu usaria SQL.100 milhões de linhas não são tão grandes. O código abaixo é o que eu usaria nas minhas caixas SQL para calcular a média. Temos tabelas com vários bilhões de linhas.SELECTAVG (ALL val) FROMt; ** Código mediano abaixo: ** SELECT @Median = AVG (1.0 * val) FROM (SELECT o.val, rn = ROW_NUMBER () OVER (ORDER BY o .val), c.cFROM dbo.EvenRows AS ou CROSS JOIN (SELECT c = COUNT (*) FROMdbo.EvenRows) AS c) AS x ONDE rn IN ((c + 1) / 2, (c + 2) / 2 );

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Embora esse tamanho de um conjunto de dados esteja certamente entrando no domínio do Big Data, muitos pacotes estatísticos tradicionais (por exemplo, SAS) poderiam lidar com isso. Além disso, isso pode ser feito sem um pacote de estatísticas, por exemplo, ordenando os números, contando quantos existem e depois contando até o ponto médio.

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Como você encontra a mediana de um grande conjunto de números? Ordene os valores do menor para o maior. Se o conjunto de dados contiver um número ímpar de valores, escolha aquele que está exatamente no meio. Você encontrou a mediana. Se o conjunto de dados contiver um número par de valores, pegue os dois valores que aparecem no meio e calcule a média deles para encontrar a mediana.Sourcehttps: //www.dummies.com/educatio

 

Os partidos políticos podem realmente aproveitar as ferramentas de Big Data e as soluções de análise de dados para alcançar prováveis eleitores?

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Você primeiro precisará entrar em contato com os Eleitores que não votarão. Para alcançar um grande público, o Digital é o caminho a seguir. Email / SMS / Banner / Ads / Search Ads e muitos outros podem ajudar diretamente a chegar ao fim Você precisará do Big Data and Analytics para analisar sua resposta e estimar quem votará em quem etc. Você pode combinar essas informações com dados disponíveis ao público (como respostas do Quora :), feeds do Twitter e feeds do FB públicos ) e, em seguida, decida ir atrás de um endereçamento mais direcionado…

 

Qual é o livro mais recomendado para aprender o Apache Spark e outras ferramentas de big data?

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Você não perderá seu tempo com livros, nem quer responder por muito tempo, jargão e sofisticado. Apenas uma palavra para aprender big data é: O site chamado “ITVERSITY” DE DURGA RAJUAND SE VOCÊ NÃO TEM BOM HARDWARE, COMPRE O CLOUDLAB TAMBÉM OFERECIDO POR ELE NÃO UM PATROCINADOR NEM EU QUERO QUE VOCÊ DESPERDIÇA O SEU TEMPO. SE VOCÊ SENTE QUE QUER REALMENTE APRENDER, TENTE A ITVERSIDADE E LEMBRE-SE “NESTE MUNDO NADA É GRATUITO”, então siga o princípio do pagamento e aceite esse caminho de aprendizado.

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Não é necessário procurar nenhum livro para aprender Sparks e outras ferramentas de big data, pois o dataflair tem ótimos tutoriais disponíveis gratuitamente em seu site. Estes são completamente do zero ao nível avançado, onde cada tópico é abordado com práticas para fornecer conhecimentos.Para iniciantes, você deve ter o conhecimento dos tópicos abaixo: Introdução ao SparkInstalação e recursosComandos de shellRDDs e maneiras de criá-losPara nível intermediário, você deve saber : Mapa versus FlatMapAvaliação preguiçosaTolerância a falhasDAGSparkRTópicos avançados no Spark incluem tópicos como: Spark SQlDataFramesDatasetsAjuste de desempenhoS Streaming de parqueGraphXSpark MLlibTodos esses itens são abordados de maneira adequada em Learn Spark – Spark Tutorials – DataFlair para entrevista depois de aprender a tecnologia corretamente. Para realizar vários projetos no spark, o dataflair tem um bom curso, que você pode conferir no link abaixo: Curso certificado de treinamento Apache Spark e Scala – DataFlairSo comece a aprender agora e aumente sua carreira.Todo o melhor !!!

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Os 10 melhores livros para aprender Apache Spark2 | Análise avançada com Spark: padrões para aprender com dados em escala Por Sandy Ryza. … 3 Spark: O Guia Definitivo: O Processamento de Big Data Simplificado por Bill Chambers. … 4 Apache Spark em 24 horas, Sams ensina-se por Jeffrey Aven. … 5 | Aprendendo Apache Spark 2 por Muhammad Asif Abbasi.

 

Quais são algumas startups promissoras de Big Data (tanto financiadas quanto não financiadas) e talvez alguns aplicativos ou pilhas de OSS (uma startup nem sempre precisa ser uma empresa)?

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HortonWorkshttp: //hortonworks.com/

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Factual (empresa) – http://www.factual.com

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Olá. Aqui estão algumas das principais descobertas sobre big data: • 80% das organizações vêem o processamento de Big Data como missão crítica • Para empresas que lidam com Big Data, a necessidade de funcionalidade em tempo real é significativa e crescente. A necessidade de soluções de streaming para lidar com os desafios do Big Data e acelerar o processamento de Big Data está aumentando. • 80% das empresas planejam mover seu Big Data para a nuvem ou estão considerando a opção. Você pode ler mais sobre isso aqui ! http: //www.rickscloud.com/big-da … isso é útil!

 

Existem mestres na aplicação de ferramentas de big data / aprendizado de máquina a problemas de medicina (por exemplo, câncer)?

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Resposta do usuário-11174886681697790289 da Existem exemplos de organizações das ciências da vida alcançando resultados na descoberta de medicamentos por meio de aprendizado de máquina que não seriam possíveis sem o aprendizado de máquina? pode ajudar.

 

Quais são alguns dos melhores blogs sobre desenvolvimentos / inovações em ferramentas / tecnologias de big data?

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O Kdnuggets – Analytics, Data Mining e Data Science é um bom blog e possui links para materiais de treinamento Smarter Computing Blog – Mantido pela IBM, que inclui artigos sobre Big Data e computação em nuvemPlanet Big Data – Um agregador de blogs mundiais sobre Big Data, Hadoop, e tópicos relacionados. Big Data | Blogs da Forrester – Uma agregação de blogs e artigos de especialistas empresariais com foco em tópicos de Big Data Hadoop Wizard – Um site dedicado a ajudar as pessoas a aprender como usar o Hadoop para análises de “Big Data”

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Análise computacional: um caminho para melhorar a análise de big datahttp: //blog.qburst.com/2014/10/c … Análise preditiva: http: //blog.qburst.com/2014/11/p

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O site Big Data and Analytics Blog – Experfy Insights é de longe o meu favorito entre os sites nos quais estou inscrito. Tenho tudo o que preciso para me manter atualizado sobre tudo o que diz respeito a big data, IA e qualquer outro assunto relacionado à tecnologia. Você também pode se inscrever para obter descontos em sua próxima compra com eles.

 

Como substituo o aplicativo Oracle PL / SQL por ferramentas de Big Data, como Hive e Spark?

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Como você estruturou os dados de um RDBMS, aparentemente não há vantagem real em usar um banco de dados NOSQL baseado no Hadoop. Um SQL no hadoop como o Hive funcionaria bem para você … Você pode usar ferramentas como o Sqoop para mover convenientemente dados do seu RDBMS para o Hive ou até para o HDFS. A vantagem de usar o Sqoop é que ele cria automaticamente a mesma estrutura de tabela no Hive como ele existe originalmente no RDBMS.No entanto, o principal desafio não é mover dados do RDBMS para o Hadoop, mas o principal desafio está na transferência do código PLSQL existente para o Hadoop. Eu tive que corrigir esse problema ao migrar um data warehouse existente baseado em Oracle para o Hadoop há alguns meses. Aqui estão algumas soluções para o problema: Tente usar o HPLSQL, que é uma extensão do Hive. É uma ferramenta primitiva que ajuda a executar consultas PLSQL / T-SQL e DB2 no Hive. mas esta ferramenta não tem suporte…. as mensagens de erro são enganosas e algumas funcionalidades não funcionam bem…. Pode ser necessário obter o código-fonte do GitHub e alterá-lo de acordo com as necessidades do seu projeto. Tente usar o “Oracle Big Data SQL”, caso o seu banco de dados herdado seja o Oracle. Funciona como um encanto e você poderá executar consultas PLSQL e procedimentos armazenados no Hive usando-o. Esta é a abordagem que eu adotei. Tente usar o Presto .. Ouvi coisas boas sobre ele, mas nunca o usei em um projeto ao vivo. O melhor da sorte com a migração .. 🙂

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Os aplicativos podem ser categorizados, ou seja, OLTP, puro, misto, processado em lote, mini-lotes, misto e também consistência transnacional, número de usuários, tempo de resposta SLA, complexidade de sua relação de requisitos / dados, consulta, padrão de manutenção de dados etc. até você especificar algumas das opções acima, é difícil responder. Além disso, a partir de agora, o modo como está indo será transferido para a chamada “fonte aberta” / pilha de Big Data, como é hoje em dia, assim como “How on Earth Fast and Furious pode ganhar tanto dinheiro, embora a franquia seja pura dor de cabeça, exceto pode ser a primeira ”.

 

Quais são as ferramentas de big data mais sofisticadas e escalonáveis para a descoberta de conhecimento?

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Originária de Oreilly, esta imagem deve explicar praticamente todas as coisas relacionadas ao conjunto de ferramentas, você em termos simples, com uma ampla escala de conjunto de ferramentas e seu objetivo em cada estágio da ciência de dados.

 

Onde posso encontrar grandes conjuntos de dados abertos ao público?

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Eu fiz um post no blog sobre dados abertos há muito tempo (http: //bret.appspot.com/entry/we …) e o ReadWriteWeb fez um bom resumo com base em todos os comentários do post: http: / /www.readwriteweb.com/arch….Desde essa postagem, houve muito mais comentários no blog (105 e contando), portanto, você pode querer combinar os comentários de qualquer pessoa que a postagem do RWW tenha perdido.

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Pete Warden resume algumas das opções aqui que ele cobre no “Data Source Handbook” de O’Reilly: http: //petewarden.typepad.com/se…Aqui estão 18 links relacionados a dados que Warden aponta, além de o que está coberto no livro – para aqueles que desejam aprender mais: http: //petewarden.typepad.com/se

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Existem alguns corpora de texto aqui: Onde posso encontrar grandes conjuntos de dados abertos ao público? Se você está procurando uma vasta fonte de literatura de domínio público, o Project Gutenberg é maravilhoso: http://www.gutenberg.org/wiki/Ma … O Arquivo do Discurso Presidencial: http://millercenter.org/scripps/… Discursos de Hitler: http://www.hitler.org/speeches/Os Vedas: http://www.sacred-texts.com / hin / The Gita: http://www.gita4free.com/english…The Bible: http://patriot.net/bmcgin/kjvpa… Dê uma olhada no arquivo do NYT: http: // www .nytimes.com / ref / membe

 

Existe uma ferramenta de big data on-line que eu possa usar gratuitamente ou por uma pequena taxa?

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Você pode experimentar o HDInsight da Microsoft, que é o Apache Hadoop em execução no Azure. É grátis para experimentar, mas custará o uso contínuo. HDInsight | Cloud Hadoop

 

Quais são as melhores ferramentas de software de big data?

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Já abordamos a questão: Quais são as boas ferramentas para análise de big data? Essencialmente, comece com qualquer distribuição do Hadoop e você já possui um conjunto de ferramentas bastante poderoso.

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Ferramentas de integração de big data é um termo usado para uma coleção de conjuntos de dados tão grandes e complexos que é difícil processar usando aplicativos / ferramentas tradicionais. São os dados que excedem o tamanho de Terabytes. Devido à variedade de dados que ele abrange, o big data sempre traz vários desafios relacionados ao seu volume e complexidade. Uma pesquisa recente diz que 80% dos dados criados no mundo não são estruturados. Um desafio é como esses dados não estruturados podem ser estruturados antes de tentarmos entender e capturar os dados mais importantes. Outro desafio é como podemos armazená-lo. Hoje, quase todas as organizações usam extensivamente o big data para obter uma vantagem competitiva no mercado. Com isso em mente, as ferramentas de big data para processamento e análise de big data são a escolha mais útil das organizações, considerando o custo e outros benefícios. Agora, quando falamos em ferramentas de big data, vários aspectos aparecem em cena. Por exemplo, quão grandes são os conjuntos de dados, que tipo de análise faremos nos conjuntos de dados, qual é a saída esperada etc. Portanto, em termos gerais, podemos categorizar a lista de ferramentas de big data nas seguintes categorias: com base em armazenamentos de dados Como plataformas de desenvolvimento, como ferramentas de desenvolvimento, ferramentas de integração para ferramentas de análise e relatórios.Por que existem tantas ferramentas de big data de código aberto no mercado? A maioria dos grupos ou organizações ativas desenvolve ferramentas de código aberto para aumentar a possibilidade de adoção na indústria. Além disso, é fácil baixar e usar uma ferramenta. Se olharmos atentamente para a lista de ferramentas de big data, ela pode ser desconcertante. Como as organizações estão desenvolvendo rapidamente novas soluções para obter uma vantagem competitiva no mercado de big data, é útil concentrar-se nas ferramentas de big data de código aberto que estão impulsionando a indústria de big data. Um exemplo perfeito disso seria Rivery.

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As cinco principais ferramentas de software de Big Data: 1. Máquina de emendaEsta ferramenta oferece a capacidade de utilizar o SQL padrão e pode ser expandida em hardware comum; é uma ferramenta para desenvolvedores que descobriram que o MySQL e o Oracle não podem ser dimensionados para os limites desejados. O MarkLogicMarkLogic foi desenvolvido para lidar com cargas pesadas de dados e permitir que os usuários acessem por meio de atualizações e alertas em tempo real, além de fornecer dados geográficos combinados com a relevância do conteúdo e da localização, além de ferramentas de filtragem de dados. Essa ferramenta é ideal para quem busca o desenvolvimento de aplicativos de pesquisa de conteúdo pago. Esta ferramenta gratuita vem com vários recursos para a visualização de dados de um site, como mapas em árvore hierárquica ou apenas gráficos simples.Esta ferramenta é facilmente implementada incorporando código JavaScript em um site e permite classificar, modificar e filtrar dados, bem como o capacidade de se conectar a um banco de dados ou extrair dados de um site. MongoDBEste é um banco de dados documental de código aberto, ideal para desenvolvedores que desejam ter controle preciso sobre os resultados finais. Isso é fornecido com suporte completo ao índice e flexibilidade para indexar qualquer atributo e dimensionar horizontalmente sem afetar a funcionalidade. As consultas baseadas em documentos e o GridFS para armazenamento de arquivos significam que você não deve ter problemas para comprometer sua pilha.5. O SplunkSplunk é especializado em aproveitar dados de máquinas criados a partir de várias fontes diferentes, como sites, aplicativos e sensores. A empresa também permite que os desenvolvedores escrevam código usando qualquer plataforma, linguagem ou estrutura de tecnologia. As ferramentas de extensão foram desenvolvidas para os desenvolvedores do Visual Studio for .NET criarem aplicativos e usam o Splunk SDK para C # .Você está interessado em aprender ferramentas de Big Data – Clique em Aqui

 

Você sugere aprender Python ou ferramentas de big data para conseguir um emprego em ciência de dados?

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Aprender Python é um bom começo, mas está longe de ser suficiente.É apenas uma ferramenta.Você precisa aprender: Como ler dados de diferentes fontesLimpar e inserir dadosFazer análises estatísticas simplesFazer gráficosEncontrar informações valiosas para o lado comercial e assim por diante.

 

Big Data: Existe uma convenção para ferramentas de software relacionadas a big data, estruturas de programação etc.?

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Existem dois objetivos principais com o Big Data. Analítica (primária) e Redução de custos (secundária). A redução de custos baseia-se principalmente na ideia de substituir bancos de dados e datawarehouse caros por código aberto. Se você analisar agora a análise, provavelmente desejará criar um data lake com Big Data. Aeroespacial coleta muitos dados e esses dados podem ser ingeridos em clusters do Hadoop para análises posteriores. Não conheço nenhuma ferramenta específica para o setor aeroespacial, mas provavelmente a configuração mais benéfica para sua empresa seria um engenheiro de dados excepcional para coletar dados e um excelentes cientistas de dados que o interpretam. Ambos os perfis são difíceis de obter.

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O mundo aeroespacial e aviônico está à beira de uma nova era com o Big Data, nós sabemos. Porém, devido às normas de segurança DO-178, ED109, as tecnologias não se desenvolveram tão rapidamente quanto as outras indústrias nos últimos dois anos. A outra questão pode ser os casos de uso e os dados são tão importantes que o setor não os compartilha com os pesquisadores e empresas que trabalham com Big Data (quero dizer, tão raro). Os artigos a seguir dão uma perspectiva do que as fronteiras (IBM, Hadoop, Hortonworks etc.) estão produzindo sobre o big data e sua análise para a indústria aeroespacial. Aeroespacial, energia e big data: como o Fundo de Conhecimento pode afetar os resultados da Reno – Big Dados simplificados – uma fonte. Muitas perspectivas. IBM Platform Computing Solutions: Resumo da (s) solução (s) aeroespacial e de defesa Publicações BDI – Hortonworks Bem-vindo ao Apache ™ Hadoop®! Cumprimentos

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Independentemente do setor em que você está, as ferramentas com as quais você deve se familiarizar serão as estruturas de código aberto mais populares e as ferramentas associadas a elas. Os eventos Strata de O’Reilly (Strata + Hadoop World Conference) e o Smart Data / NoSQL Now da Dataversity (Smart Data Conference 2015 e The Premier NoSQL Conference & Expo) são bons lugares para se manter atualizado sobre ferramentas e técnicas de big data e análise de código aberto e tendências. A pesquisa no YouTube exibirá vídeos de sessões de eventos anteriores que você pode ver. Os encontros locais são outra boa maneira de acompanhar os desenvolvimentos nessa área.

 

Qual é o melhor laptop (econômico) da Índia para SAS, Tableau, outras ferramentas de big data / analytics e photoshop?

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Escolha uma instância baseada na AWS e compre um laptop barato (HP stream 13) ou um chromebook. Você pode conectar-se aos espaços de trabalho da AWS a partir de um aplicativo de navegador e possui um computador baseado em nuvem que pode ser descartado a qualquer momento. Você pode salvar todo o seu trabalho na nuvem. Quando o seu laptop morre após 4 anos, você pode simplesmente substituir a máquina e continuar como se nada tivesse mudado.

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É necessário comprar um laptop com 8 GB de RAM, disco rígido e processador de 1 TB e pode ser qualquer coisa entre i3, i5, i7 (3a a 6a geração, com base no seu orçamento). Eu recomendaria encontrar alguns laptops da DELL com o disco rígido i3 ou i5 + 8GB RAM + 1 TB. Os revendedores dirão que você deseja que a placa gráfica diga não. Se você encontrar laptop sem placa gráfica, ele economizará seu dinheiro e não terá função no SAS, Tableau. E o laptop de menino apenas com Unix, economiza entre 3000 e 5000 rúpias. Você pode tirar janelas de qualquer loja de TI e hardware ou elas serão instaladas tomando 200 rúpias. Espero que isso ajude.

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Eu recomendo o Dell Inspiron 11 3000 Series.O laptop em si é muito atraente, com um acabamento prateado cinza brilhante nos componentes externos e um preto frio na área do teclado.Performances: Processador: Intel Pentium N3530 CPURAM de 2,16 GHz CPURAM: 4GBTamanho da unidade: 500GB A bateria do seu notebook é a mais cara do mercado, com um custo de manutenção de R $ 10.000,00.

 

As ferramentas de big data podem ajudar a apagar o ciclo econômico?

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Improvável. Embora o “big data” seja novo em algumas indústrias, o governo federal possui big data há muito tempo, desde os anos 70, e muitas pessoas inteligentes o observam, e basicamente não chegam a lugar algum. muitas novas técnicas sofisticadas que podem ser aplicadas com as quais os analistas do governo não estão familiarizados. E muito mais poder computacional, o que permite certos tipos de cálculos que não podiam ser feitos antes. Mas o big data por si só não ajuda muito, caso contrário teríamos feito alguns avanços.

 

Quais são algumas idéias interessantes de projetos na área de Big Data com as ferramentas Scala, Apache Spark?

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Como engenheiro do AppLovin, não posso deixar de pensar que um projeto interessante poderia ser analisar aplicativos na loja de aplicativos. Você pode começar usando a API de pesquisa do iTunes aqui: API de pesquisa do iTunes. (Dica: para obter mais dados de uma só vez, você pode obter vários resultados de uma chamada de API com um termo de pesquisa mais geral ou especificar vários IDs na mesma chamada de API para obter informações sobre aplicativos específicos, como http: //itunes.apple.com/lookup?id=909253,284910350)Depois de obter dados suficientes, você pode fazer todos os tipos de análise com o Spark. Por exemplo, você pode encontrar os aplicativos mais semelhantes por descrição. Ou talvez a palavra mais lucrativa para se ter no título do aplicativo. Na minha opinião, é um bom projeto de brinquedo que permitiria a exposição e a análise de dados.

 

Como político, quais mídias sociais e ferramentas de big data devo usar para minha campanha?

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Informações do público-alvo do Facebook, sem dúvida. Você terá acesso a dados poderosos e acionáveis que informam MUITO sobre seu público-alvo. Honestamente – você pode executar uma campanha exclusivamente no Facebook. Nem seria muito difícil. E acho que seria uma fração do custo das formas tradicionais de publicidade.

 

Durante uma entrevista para uma posição de cientista de dados, qual é a importância de ter experiência com ferramentas de big data, como Spark e Hadoop?

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Depende do negócio em que seu empregador está. Na maioria dos casos, é um exagero. Eu nunca precisei disso em pesquisas. Trabalhei em uma equipe desenvolvendo algoritmos de ML para uma grande empresa de fidelidade. Eles tinham milhares de empresas menores como clientes. Eu pensei que seria finalmente necessário usar a computação distribuída. Hoje, as ferramentas de big data são necessárias apenas em certas empresas, como SaaS / serviços de streaming com tráfego considerável. Aconselho a implementar clusters simples para entender como as coisas funcionam.

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Não encontrei ninguém que os use na minha região do país. É principalmente SQL / Python / R aqui na Flórida (ou C ++ para posições militares).

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Eu diria que é útil, mas não crítico. A questão maior é sempre “O que você fez com as ferramentas?” O uso do Spark e do Hadoop geralmente significa que você resolveu um problema com milhões de pontos de dados, e o que você fez lá é uma discussão muito mais interessante. Posso dizer honestamente que tenho nunca perguntou sobre o uso do Spark ou Hadoop em mais de 200 entrevistas para cientistas de dados.

 

Qual é o significado das ferramentas analíticas de big data para comércio eletrônico? Todas as empresas de comércio eletrônico, grandes e pequenas, usam essas ferramentas para gerenciar arquivos?

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O comércio eletrônico não produz necessariamente uma enorme quantidade de dados. Hospedamos quase 50 mil lojas online e até logs ainda podem se encaixar em um grande banco de dados da Vertica até recentemente. O Hadoop é uma ferramenta que só deve ser usada como último recurso, apesar do hype.

 

Quais ferramentas de big data podem analisar arquivos do Excel?

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Os arquivos do Excel não se ajustam ao volume, velocidade ou variedade de tecnologias de big data. Portanto, e embora você possa usar qualquer um deles, por que o faria? O que será feito pela tecnologia de big data que não pode ser manipulada, provavelmente melhor, pela tecnologia local e / ou tradicional. Portanto, a resposta é todas. Mas eu não usaria nenhum. R, Python, SAS, etc, nem se encaixam na descrição aqui. Eles não seriam usados como ferramentas de big data. Eles estariam operando em uma base local / tradicional.

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Eu imaginaria praticamente todos eles. Se você pode fornecer mais um exemplo sobre exatamente o que deseja analisar com os arquivos do Excel, posso ajudar um pouco mais. Outras ferramentas para tentar explorar os arquivos do Excel seriam o Tableau ou o Qlik, onde são puramente BI, em vez de análises avançadas. Este pode ser um bom lugar para você começar. Os arquivos do Excel são muito pequenos, de modo que você não precisa colocá-los em um cluster Hadoop para análise. No entanto, se você realmente quiser, aqui está a maneira do RapidMiner: Sim, é isso. Dois operadores, um para ler o arquivo do Excel e o outro para materializá-lo no cluster hadoop para análise e modelagem. Se você não quiser usar o cluster do Hadoop (como seu arquivo provavelmente é razoavelmente pequeno), basta simplesmente usar o operador ou uma das ferramentas que mencionei anteriormente na publicação. Além disso, você já ouviu falar de tabelas dinâmicas?

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Concorde que muitas ferramentas podem fazer isso. O Excel possui um complemento de COM que permite que um usuário do Excel (ou Word, Powerpoint) acesse a análise do SAS diretamente em uma planilha do Excel. É muito conveniente para usuários que gostam de permanecer no ambiente do Microsoft Office e compartilhar análises entre si.

 

Quais ferramentas de mineração de fluxo de dados podem lidar com big data?

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Você pode estar interessado em Vowpal Wabbit: http://hunch.net/vw/.

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Nossa empresa é especializada nesse problema exato – nosso principal produto DataSift http://datasift.net coleta muitos dos dados mais populares de sites de mídia social e permite definir programaticamente o conteúdo que você deseja recuperar. fora da base de conhecimento -> http://support.datasift.net/help/kb Processamos mais de 200 milhões de dados por dia. A saída dos fluxos pode ser consumida via fluxo HTTP, Web Sockets e por meio de uma API REST. Também estamos trabalhando em um sistema de armazenamento + mapreduce, que entrará no teste Alpha dentro de um mês.Pergunta Quais ferramentas de big data estão disponíveis hoje para ajudar no fornecimento de medicamentos de precisão aos pacientes? Quais são os cenários futuros que provavelmente veremos em relação ao aprendizado profundo e ao big data que dão suporte à medicina de precisão? 1 Existem muitas ferramentas que podem potencialmente informar o atendimento ao paciente de maneira precisa. O mais importante no momento em termos do que pode contribuir para a saúde do paciente em um campo de medicina de precisão é sem dúvida o sequenciamento do genoma. O uso de dados genômicos para determinar o risco genético de um paciente para desenvolver uma doença ou sua capacidade de reagir a um medicamento ou até sua impressão digital genética para permitir uma estratificação personalizada de seu tratamento são ótimas maneiras pelas quais a genômica hoje tem um papel no fornecimento de medicamentos de precisão No entanto, além do seqüenciamento do genoma, existem novas tecnologias que também usam a geração de dados de alto rendimento da mesma maneira que a genômica, que será incorporada à clínica de medicina de precisão. Essas outras tecnologias ômicas incluem epigenômica (útil, por exemplo, para prever a idade genética), microbioma (para entender as interações intestino-saúde), proteômica (a concentração de proteínas em uma amostra) ou metabolômica (a verificação de todos os metabólitos em uma amostra). Todas essas tecnologias ôômicas complementarão a visão mecanicista do clínico sobre a expressão de saúde ou doença do paciente. O fato de as tecnologias ômicas catalisarem a implementação de medicamentos de precisão não exclui, no entanto, a existência de outras ferramentas de big data que provavelmente medicina de precisão de impacto. Vários sensores vestíveis que rastreiam nossas constantes vitais, atividades ou medições dinâmicas dos níveis de metabólitos contribuirão para fornecer medicamentos de precisão através do fornecimento de quantidades potencialmente vastas de dados em tempo real e dinamicamente. Esses sensores serão conectados a aplicativos em nosso smartphone que notificarão constantemente nosso médico para informar sua decisão. O outro elemento crucial que também ajudará na implementação de medicamentos de precisão é o campo do processamento de imagens. Exemplos disso incluem a caracterização do tecido tumoral, por exemplo. Houve algumas histórias de sucesso limitadas em que os tecidos patológicos foram segregados dos saudáveis e eu recomendo um artigo de Green et al. (Oportunidades e obstáculos para a aprendizagem profunda em biologia e medicina [1]), onde eles mencionam tais sucessos. o artigo acima diz, e eu concordo com isso, o potencial de aplicação do aprendizado profundo no campo da medicina de precisão ainda precisa ser cumprido. A complexidade dos dados, nossa capacidade de categorizá-los de maneira significativa e sua disponibilidade, dada sua sensibilidade e possíveis usos éticos, dificultam o desenvolvimento integral da promessa da medicina de precisão. Onde eu vejo a oportunidade em termos de novos cenários para apoiar a medicina de precisão estão na integração de registros eletrônicos de saúde, sequenciando informações de dados, dados de dispositivos vestíveis e talvez imagens (como a que vem da ressonância magnética) para prevenir doenças. Para isso, teremos que ter nossa própria nuvem de dados de saúde. Nuvens de dados de saúde são um conceito que foi originalmente apresentado por Leroy Hood e colegas [2], e acho que ele tem muito potencial, supondo que tenhamos a infraestrutura apropriada para cuidar dos problemas de privacidade do paciente e, ao mesmo tempo, compartilhar seus dados de maneira controlada. Se o aprendizado profundo for capaz de lidar com a possibilidade de tais conjuntos de dados heterogêneos (eu esperaria representações complexas de redes neurais para isso), juntamente com perguntas claramente delineadas para as quais esses conjuntos de dados podem ser treinados, então temos a chance de dominar a próxima maneira de precisão medicamentos até sua promessa. Dito isto, os frutos baixos para medicamentos de precisão virão do campo da farmacogenética. Já somos capazes de entender o status metabolizador dos pacientes para certos medicamentos, dada sua genética. Isso só vai melhorar. E se, com a genética do paciente, formos capazes de adicionar o contexto de criação de perfil para estratificá-lo, para que ele possa ser inscrito no ensaio clínico mais apropriado para um determinado medicamento sendo pesquisado, isso acelerará nossa capacidade de colocar novas informações. medicamentos no mercado mais rapidamente ou redirecionar os existentes para novas aplicações úteis rapidamente. Ambos os cenários de diagnóstico e tratamento serão afetados drasticamente pela riqueza de novos dados moleculares e de imagem sobre o paciente. Inicialmente, teremos silos de dados separados (por exemplo, silos de genética, silos de imagem, silos de registros eletrônicos de saúde) que serão usados independentemente para ajudar a melhorar a tomada de decisões clínicas (por exemplo, diagnóstico de doenças raras não caracterizadas, estratificação do paciente para um tratamento específico). À medida que a infraestrutura apropriada para integrar com segurança esses silos começa a surgir, oNo entanto, ainda há muito trabalho a ser feito. Em primeiro lugar, ainda temos um entendimento fraco da maioria dos processos moleculares, bem como do funcionamento da célula em seu ambiente (afinal, as células são a unidade básica da vida). Estamos apenas começando a entender como as células interagem e respondem ao seu ambiente em um nível holístico e sistêmico e, quando realizamos muitas medições moleculares, estamos apenas analisando as médias. Os procedimentos de célula única para a medição de alto rendimento de dados ômicos também estão explodindo como um campo agora e nos ajudarão a ter uma resolução muito mais refinada desses processos mecanicistas. Minha esperança é que governos, indústria e outras organizações [3] ser capaz de criar em breve estruturas legais, éticas e sociais que aumentem os incentivos para mais inovação neste campo promissor. Isso também terá um tremendo impacto nos cenários futuros que provavelmente veremos em relação à aprendizagem profunda e ao big data que apóiam a medicina de precisão. Notas de rodapé [1] Oportunidades e obstáculos para a aprendizagem profunda em biologia e medicina [2] Um estudo de bem-estar de 108 indivíduos que usam nuvens de dados pessoais, densas e dinâmicas [3] GA4GH

 

Quais são as ferramentas de big data que são úteis para um cientista de dados?

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Essa resposta pode abranger um livro inteiro, uma vez que existe uma variedade imensa de ferramentas de big data disponíveis para o cientista de dados usar, como Spark, Storm, Cassandra, Mongo ou Hadoop Frameworks. Também pode incluir ferramentas relacionadas à análise de dados de BI ou estatística. A parte principal que precisamos entender é que, sem a capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados, o que, por sua vez, não pode ser feito sem o uso dessas ferramentas, um cientista de dados não pode executar sua tarefa. responsabilidades de forma eficiente e dependerá de engenheiros de dados especializados para obter ajuda. Para reduzir a resposta e fornecer uma resposta direta – um cientista de dados deve ter conhecimento de todas as ferramentas usadas para construir o Lago de Dados Corporativos de sua organização. Um data lake é um armazenamento de dados robusto, heterogêneo e combinado, que pode ser criado usando a combinação de qualquer pilha de tecnologia disponível, com a qual a organização se sinta confortável. Portanto, a capacidade de trabalhar com o Data Lakes é o requisito máximo para qualquer cientista de dados e, portanto, ele deve ser capaz de trabalhar com o mesmo, pois ele será construído usando as melhores ferramentas de Big Data disponíveis na organização (para implementar armazenamento, pipelines de processamento e fluxo de dados)

 

Ao visualizar big data, que ferramentas você usa e que tipo de recursos você mais usa?

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O tipo de dados com o qual você lida determina quais ferramentas de visualização você usa sobre as outras. Ao selecionar uma ferramenta, uma vez que a maioria deles realiza todos os vários gráficos e widgets existentes, isso depende do que se sente confortável ou tem experiência anterior em usar mais. Eu sugeriria, você se atenha a um. O Tableau é um líder do setor nesse espaço e vale a pena gastar seu tempo e energia dominando essa ferramenta. Procure manter as tarefas de manipulação de dados ou ETL fora dessas ferramentas, mas use-as para as quais elas são boas, como conhecimento agregado, rotação de dados, renderização de gráficos e tabelas perfeitos de pixels e criação de painéis de negócios mais interativos e de autoatendimento para o final Novamente, se você é analista e deseja apenas inspecionar os dados e iterar rapidamente as informações que obtém, eu preferiria a ferramenta de organização de dados que estou usando neste caso (seja R ou python), também possui dados bibliotecas de visualização, para que eu não gaste tempo e código adicionais mudando meu ambiente de trabalho e movendo dados entre eles.

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Concorde com a opinião de todos sobre este tópico. Além disso, eu recomendaria considerar o Looker também. Usamos o Looker e o Tableau e cada ferramenta tem pontos fortes. Dependendo do caso de uso e do tipo de usuários, escolhemos uma das ferramentas. Você pode considerar uma ferramenta de BI se houver mandato comercial para disponibilizar dados para os tomadores de decisão e tiver uma solução de autoatendimento em vez de criar insights por um número insuficiente de recursos técnicos.

 

Qual é uma boa fonte de grandes conjuntos de dados no formato JSON para testar ferramentas de análise de dados?

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Na documentação do Drill: o conjunto de dados AOL Search é uma coleção de dados reais de log de consultas baseados em usuários reais.O conjunto de dados Enron Email contém dados de cerca de 150 usuários, principalmente da gerência sênior da Enron. O Histórico de Edição da Wikipedia é um dump público de o site disponibilizado pela fundação wikipedia. Você pode encontrar detalhes aqui. Os dumps são disponibilizados como dumps SQL ou XML. Você pode encontrar todo o esquema desenhado neste ótimo diagrama. Talvez seja necessário convertê-los para json:) Você deve ler o seguinte: Onde posso encontrar grandes conjuntos de dados abertos ao público?

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Usar lotes da cidade (formato de arquivo com formato compactado) | Dados e use shp2json para conversão !!! Cortesia (zeMirco) Formatos CSV – grandes conjuntos de dados abertos ao público !!! e use o csv-to-json PS: leia esses dados de preparação

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Conjuntos de dados JSON – isso fornece um conjunto muito bom de recursos

 

Qual ferramenta de big data você sugeriria para mensagens em tempo real que não sejam o Apache Kafka?

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Experimente o ZeroMQ, que é um sistema de entrega de mensagens em camadas à sua escolha: TCP, entre encadeamentos, entre processos e PGM / multicast.Se você não se importa de trabalhar com soquetes, dê uma olhada no SCTP, um protocolo resiliente de hospedagem múltipla.

 

Quais são os principais recursos e características do Hadoop que o tornam a ferramenta de Big Data mais popular e poderosa?

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Na minha experiência, o Hadoop é a plataforma de big data mais famosa, porque é de código aberto, apoiado pela Apache Foundation e possui um enorme ecossistema de aplicativos por trás dele. Você pode fazer praticamente qualquer coisa com o Hadoop: de streaming, real análise de tempo, para uma implementação de armazém de dados. Isso suporta visualização de dados, bem como algoritmos ML, e esse não é o sonho?

 

Quais são as ferramentas do big data?

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Obrigado pela A2A. Aqui estão as principais ferramentas usadas para armazenar e analisar o Big Data. Uma pesquisa recente diz que 80% dos dados criados no mundo não são estruturados. Um desafio é como esses dados não estruturados podem ser estruturados antes de tentarmos entender e capturar os dados mais importantes. Outro desafio é como podemos armazená-lo. Podemos categorizar as ferramentas do Big Data em duas partes: 1. Armazenamento e consulta 2. AnalysisTools: 1. Apache Hadoop2. Microsoft HDInsight3. NoSQL4. Colmeia5. Sqoop6. PolyBase7. Big data no EXCEL8. Presto

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As sete ferramentas e tecnologias de big data usadas pelos desenvolvedores de análise bem-sucedidos são: HadoopA plataforma orientada a objetos distribuída de alta disponibilidade, conhecida popularmente como Hadoop, é uma estrutura de software que avalia dados estruturados e não estruturados.Por causa do Hadoop, o dimensionamento de dados é possível sem Ele oferece um armazenamento enorme para uma variedade de dados.Ele pode lidar virtualmente com tarefas coexistentes infinitas.O MongoDBIt é um banco de dados de documentos de código-fonte aberto NoSQL, principal e ágil, compatível com várias plataformas. O MongoDB é famoso por causa de sua capacidade de armazenamento e seu papel na pilha de software MEAN. Ele armazena os dados do documento no formato binário do documento JSON, que é o tipo BSON. O MongoDB é usado principalmente por sua alta escalabilidade, capacidade de obtenção e apresentação.HiveIt é uma ferramenta de armazém de dados, construída na plataforma Hadoop. O Apache Hive é um componente do Hortonworks Data Platform (HDP). Ele fornece uma interface semelhante à SQL para armazenar dados no HDP. A linguagem de consulta exclusiva do Hive é o HiveQL. Esse idioma interpreta consultas do tipo SQL em tarefas do MapReduce e depois implanta-as na plataforma Hadoop. O HiveQL também suporta scripts MapReduce, que podem ser o plug-in para consultas. O Hive aumenta a elasticidade do design do esquema e contribui para a serialização e desserialização de dados.SparkApache Spark é um dos principais projetos de código aberto para processamento de dados. Possui semelhanças com o MapReduce, no entanto, supera o MapReduce com recursos como velocidade, fácil interação do usuário e engenhosidade da análise. O Apache Spark reduz o tempo de desenvolvimento que o Hadoop normalmente leva. Isso resulta em fluxo suave e análise colaborativa de dados. O HBaseApache HBase é um banco de dados NoSQL de código aberto, oferecendo provisão de leitura / gravação em tempo real para grandes conjuntos de dados. É um aplicativo Hadoop que funciona sobre HDFS. Ele se dimensiona linearmente para gerenciar grandes conjuntos de dados com inúmeras linhas e colunas e organiza suavemente fontes de dados de várias fontes com estruturas e esquemas distintos. HBase é um dos complementos do Apache Hadoop. Ele contém ferramentas como Hive, Pig e ZooKeeper.CassandraApache Cassandra ™ é um projeto Apache de primeira linha, com sua origem no Facebook. Foi então construído sobre o Dynamo da Amazon e a BigTable do Google. É conhecido por seu gerenciamento eficaz de grandes blocos de dados. Além disso, o Cassandra oferece alta disponibilidade e escalabilidade, sem um único ponto de falha no funcionamento do hardware do servidor e da infraestrutura de nuvem. O KafkaKafka é uma plataforma de código aberto, particionada, escalável, permissível a falhas, altamente rápida e segura. É importante agir como uma ponte entre vários sistemas principais de código aberto, como Spark, NiFi e as ferramentas de terceiros.

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No bigdata, muitos frameworks disponíveis, como Hadoop, spark, Kafka, hive, pig oozie…. A partir de agora Spark número um quadro em bigdata

 

Quais são alguns dos desafios atuais do uso de ferramentas de big data?

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Entendo que a ferramenta de big data que você mencionou é uma ferramenta que facilita a análise de big data, certo? Nesse caso, existem dois grandes problemas. Primeiro, os dados estão dispersos. Para usar ferramentas de big data, os dados devem ser preparados em um só lugar. É por isso que as ferramentas que conectam repositórios de dados foram introduzidas recentemente, como o Dremio, CData. O próximo problema é que as ferramentas de análise de dados estão desconectadas e precisam de habilidades profissionais. Atualmente, os não profissionais da ciência de dados usam a análise para o seu trabalho cada vez mais. Ferramentas como o Metatron Discovery cobrem todo o processo de análise de dados com interface gráfica.

 

Quais são as melhores ferramentas de big data para assistência médica?

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Estamos fornecendo as melhores ferramentas de big data para assistência médica, as melhores ferramentas de big data para relatórios de BI, as melhores ferramentas de big data para soluções de BI, as melhores ferramentas de big data para o painel de BI. Ferramentas de Big Data para soluções de BI, Melhores ferramentas de Big Data para painel de BIPergunta Devo fazer um curso de “Big Data” ou apenas aprender uma ferramenta analítica como R, Python, Tableau?

1 Obrigado pelo A2A Hemant Singh. Deixe-me primeiro esclarecer o significado das definições para cada termo. Big Data é a enorme quantidade de dados que não podem ser processados efetivamente com os aplicativos tradicionais existentes. Por outro lado, o Data Analytics é a ciência de examinar dados brutos com o objetivo de obter informações valiosas. Big Data Agora, chegando ao ponto, você deve fazer um curso de ‘Big Data’? Claro que você pode! O problema é que quando você diz “Big Data”, sua mente automaticamente aparece com a palavra Hadoop. No Google, você obtém tecnologias relacionadas, como Hive, Pig, Mahout e muito mais. Se você se considera bom em Programação Java, a transição é fácil, já que o Hadoop é uma estrutura de programação baseada em Java de código aberto. As outras tecnologias que mencionei também são baseadas em Java. De acordo com o que fiz no treinamento de verão com a EMC Academic Alliance, posso concluir o seguinte: 1. Implantação e administração da tecnologia Big Data. Você precisa poder usar um sistema Linux e, em seguida, implantar tecnologias e serviços como Hadoop, Pig, Hive etc. Aprendi a usar o PostgreSQL para o banco de dados Greenplum. Você pode até analisar os dados armazenados. A única coisa em que você precisa ser proficiente é em Java. É isso aí. Você precisa ser capaz de escrever códigos de Map Reduce (geralmente Java é usado para isso) para processar dados enormes em um ambiente em cluster. Dados Analytics Em segundo lugar, o Data Analytics é um pouco mais divertido. Todas as ferramentas e tecnologias usadas nos processos modernos de Data Analytics são desenvolvidas em linguagens de programação como Python. Existe até programação R quando você menciona o termo “Análise de dados”. Para obter mais informações sobre a comparação de ferramentas usadas no Data Analytics, você pode consultar minha resposta. Quais cursos on-line devo seguir para me tornar um bom cientista de dados? Devo optar pelo Python ou pelo R para análise de dados? Resumindo, aprender qualquer uma das tecnologias será muito benéfico para você, considerando o fato de que o mercado atual está mudando para essas tecnologias. Não me interpretem mal. Você também pode analisar dados com as tecnologias Apache contidas no Big Data. A única grande diferença é que, se você deseja acessar as soluções tradicionais de Big Data, precisa ser bom com Java (o que não sou, FYI). O outro, ou seja, o Data Analytics, bem, existem essas linguagens de programação interessantes que são fáceis de aprender e divertidas de usar.Com base na sua pergunta, o Data Analytics com Python, R e Tableau seria mais divertido. 2 Graduado em MBA e com experiência em vendas, acho que você deve se concentrar em aprender o Tableau e o SQL. As tecnologias relacionadas ao Hadoop são mais centradas na parte da arquitetura de dados. Não estou dizendo que o Hadoop não é usado como uma ferramenta de análise de dados, mas os trabalhos são mais voltados para a criação de pipelines de dados para gerenciar big data, o que obviamente é mais ou menos um trabalho de arquiteto de dados em vez de analista de dados. já esteja familiarizado com painéis e visualização de dados. O Tableau certamente o ajudará nessa área. E, como parte da análise de dados, recomendo que você inicie o SQL. As pessoas geralmente subestimam seu poder quando se trata de análise de dados. SQL desempenha um papel importante na análise de dados. Além disso, é bastante fácil ser visto com relação às linguagens de programação. Nunca subestimou o MS Excel. Ainda é uma das ferramentas mais usadas para análise de dados. Muitas grandes empresas ainda usam o Excel para suas tarefas de análise de dados. E estando no campo de análise de dados, você simplesmente não pode ignorá-lo. São apenas meus dois centavos. Espero que ajude. 3 Antes de tudo, espero que você esteja apenas começando com o Big Data, sugerindo que você não se apresse e faça uma pesquisa completa sobre esse conceito. No que se refere ao R, Python ou Java, sugiro que você aprenda qualquer um sobre Java. ou Python e, junto com o aprendizado da linguagem R, é o mais usado em Data Analytic. Como você possui MBA e possui 6 anos de experiência, posso assumir que você domina o Excel e que ninguém pode vencê-lo no Excel. O que eu sugiro é que você tente aprender o Tableau, pois está se tornando tão popular e é melhor ou posso dizer melhor que o Excel. Posso garantir que, depois que você começou a aprender o Tableau, você pode imaginar um mundo modificado e mais novo a partir do Excel. Aprendi o Tableau com o Coursera. Você também pode aprender a partir daí, é um passo inicial para aprender o Tableau e adorei esse curso. Por fim, se você está no campo de Big Data, há um grande número de ferramentas e tecnologias para aprender, como a palavra diz Big Data que não tem fim. Portanto, continue pesquisando e aprendendo. Você também pode seguir minha resposta anterior ao Big Data para iniciantes!resposta para Quais habilidades de big data estão sendo procuradas no mercado atual? Quaisquer dúvidas e comentários são bem-vindos, terei o maior prazer em ajudar!

 

Quais são algumas das principais ferramentas de relatórios de big data existentes?

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Você pode experimentar o Ubiq Reporting, uma ferramenta de BI e relatórios baseada na Web que facilita a análise e o relatório de seus dados, além de compartilhá-los com outras pessoas. Interface do usuário intuitiva: analise e explore dados usando uma interface intuitiva de arrastar e soltar2. Análise poderosa: agregue, classifique, gire, filtre e faça uma busca detalhada dos dados, com apenas alguns cliques. Adicione filtros dinâmicos aos seus painéis e gráficos para filtrar dados em tempo real. Crie drill-down, up e drill-throughs para aprofundar seus dados3. Informações em tempo real: crie relatórios e gráficos em tempo real que mostrem dados em tempo real e atualizem automaticamente em intervalos regulares4. Muitas opções de gráficos: escolha entre uma ampla variedade de opções de gráficos – desde os básicos como linha, área, barra, coluna, torta e plotagem de dispersão até visualizações avançadas como funil, medidores e mapas5. Compartilhe insights facilmente: exporte relatórios e gráficos em diferentes formatos para compartilhá-los com outros, ou programe relatórios por email para distribuir automaticamente relatórios a outros. Gerenciamento avançado de usuário: personalize o acesso do usuário para cada relatório Totalmente personalizável: personalize todos os aspectos de seus gráficos e relatórios – título, cor, fonte, formatação, layout, tamanho, posição, cabeçalhos, seções e muito mais com apenas um clique. Fácil de configurar: como o Ubiq é baseado em nuvem, você pode analisar e relatar dados diretamente usando o navegador da web. Não há necessidade de baixar ou instalar nada. Basta se inscrever e começar a gerar relatórios. O Ubiq se conecta diretamente aos seus dados, sejam eles locais ou remotos, portanto, não há necessidade de mover ou modificar seus dados para que funcionem com o Ubiq. Veja um exemplo de relatório criado usando o Ubiq:

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Você pode conferir o Ideata Analytics – Big Data Analytics | Ideata Analytics

 

Quais ferramentas analíticas de big data podem ser incorporadas e entregues no seu aplicativo SaaS?

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Recentemente, soube de uma empresa chamada Gainsight que possui uma ferramenta realmente poderosa que você pode incorporar em um produto SaaS. É focado principalmente em dados para ajudá-lo a gerenciar o uso do cliente. Também existe uma ferramenta bastante simples e econômica chamada Keen.io, que você pode incorporar, embora exija um pouco mais de trabalho para conectá-la às coisas que você deseja rastrear em seu aplicativo.

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O MUORO é uma ferramenta de ciência de dados que ajuda a gerar análises avançadas usando IA e aprendizado de máquina por meio do algoritmo proprietário do DataShelter. O sistema foi especialmente projetado para tornar o trabalho colaborativo uma tarefa contínua entre cientistas de dados e gerentes de negócios, tornando a análise avançada um processo sem complicações na organização. O MUORO torna a implantação de modelos de aprendizado de máquina menos demorada para um cientista de dados. http: //muoro.io-, consulte o site para obter mais informações

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O JReport é a ferramenta perfeita para este caso de uso. O principal caso de uso está no espaço incorporado e possui muitos recursos que outros fornecedores podem não ter, como o escopo da personalização da API. Ele suporta totalmente uma variedade de fontes diferentes de Big Data, incluindo coisas como Mongo e Hive, e suporta bancos de dados mais tradicionais. Eu verificaria a página de recursos do BI incorporado para obter mais informações. Aqui estão alguns exemplos: * Divulgação completa Trabalho na Jinfonet Software.

 

Quais são algumas das maiores reclamações ou queixas sobre ferramentas de ‘big data’, como o Tableau?

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Acho que não consideraria o Tableau uma ferramenta de ‘Big Data’. Se você está carregando milhões de registros no tableau, o desempenho diminui rapidamente e realmente se torna inutilizável nos tamanhos de ‘big data’. Se você implementar muitos cálculos no Tableau ou usar uma conexão ativa no lugar da extração otimizada – esses problemas de desempenho serão exacerbados. Assim, uma das minhas maiores queixas com muitas ferramentas de visualização de dados front-end é a dificuldade de manipular / preparar dados. Embora o tableau ofereça suporte a várias conexões de dados, construindo relacionamentos entre tabelas etc. – eles rapidamente se tornam complexos, pouco claros e podem limitar algumas funcionalidades (por exemplo, comportamento estranho com filtros e cálculos de valor de tabela). Por esse motivo, normalmente faço a preparação de todos os dados em um ambiente SQL e carrego uma única tabela plana no Tableau para facilitar o uso.

 

Qual ferramenta de Business Intelligence (ETL) possui os melhores recursos de big data?

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Na minha humilde opinião, as ferramentas tradicionais de ETL (apesar de serem ótimos produtos com suporte à era do data warehousing convencional) não funcionam muito bem com o Big Data e não mostram sintomas significativos para acompanhar o Big Data. Na era do Big Data, o conceito de mineração de dados / processamento evoluiu para estado diferente – não monolítico. Agora, espera-se que os dados persistam em um formato bruto consumível, onde o restante da organização tenha acesso ao bruto de acordo com as políticas e protocolos de segurança. O responsável pela mineração / processamento de dados agora está em um indivíduo (um membro da equipe da organização), responsável por limpar, padronizar, transformar e processar com base no caso de uso que ele tem em mãos. O processamento direcionado é atender necessidades muito específicas tratadas por uma ou mais cadeias de tarefas (de preferência microsserviços) executadas na plataforma de big data. Esses trabalhos devem ser escritos usando uma ou mais ferramentas ou pacotes de big data para obter os resultados em escala. Conjunto de dados com curadoria, resultado do processo agora tem a maioria com público-alvo ou finalidade específicos!

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Depende do que você deseja fazer! Se você deseja criar um data warehouse, NÃO compre uma ferramenta ETL. Tudo o que eles fazem é mover dados de A para B – eles não constroem armazéns de dados. Se você deseja criar um ODS e usar a captura de dados alterados, uma ferramenta de replicação de dados pode funcionar melhor. para BI, obtenha uma ferramenta de automação de data warehouse como Ajilius ou Attunity Compose – dependendo da sua metodologia preferida.

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Isso depende exatamente do que você está procurando exatamente! Se você está procurando uma solução completa com backup de Big Data, recuperação automatizada de desastres e recursos de ingestão de dados, compactação, criptografia, mascaramento e arquivamento, o MLens by Knowledge Lens é o seu melhor bet.Leia as histórias de sucesso de nossos clientes aqui para ver se atendemos às suas necessidades! Ou entre em contato conosco para obter uma demonstração gratuita, para começar. Envie-nos um e-mail para sales@knowledgelens.comIndia: + 91-9739103723 | Você está em: Página Inicial> Imprensa> Notícias

 

Quais são as ferramentas de análise de big data que não exigem programação?

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Minha resposta é um pouco fora da trilha para sua consulta, mas acredito que devo colocá-la aqui. Sem programação, você seria como um amputado no ombro de uma pessoa cega. Especialmente no caso, se seus dados tiverem algum tipo de peculiaridade, como classe minoritária, ou se você quiser medir o desempenho da classificação para um rótulo específico ou testar o desempenho de vários modelos com parâmetros ajustados. Eu vim a perceber a importância da programação depois de quase um semestre. Sugiro que você aprenda um pouco de programação, você não precisa ser um especialista nisso. Só pode usar várias estruturas de dados para obter desempenho eficiente com tipos específicos de dados e algum tipo de sql aprimorando os dados.

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Esses não são especificamente para big data, mas você pode encontrá-los úteis: KNIME – Open for InnovationKEEL – Uma ferramenta de software para avaliar algoritmos evolutivos para problemas de mineração de dados (regressão, classificação, clustering, mineração de padrões etc.) Orange – Orange Data MiningWeka – Mineração de dados com software de aprendizado de máquina de código aberto no JavaRapidMiner – RapidMiner | # 1 Plataforma de análise preditiva de código aberto

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O Shoodoo Analytics oferece uma plataforma de análise preditiva extremamente rápida, precisa e de baixo custo que usa o aprendizado de máquina para criar previsões perspicazes para as empresas. Nossos modelos são construídos de uma maneira que não se deteriora com o tempo, garantindo resultados constantes, mais atualizados e precisos. O uso da plataforma Shoodoo é uma ferramenta que não requer codificação, pois a maior parte do trabalho é realizada por nossa equipe.

 

Existem ferramentas ETL / ELT de Big Data de código aberto disponíveis?

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Pentaho vem à mente, especificamente a oferta da Kettle. Um de meus antigos colegas também ajudou a trazer capitalone / Hydrograph para o mundo. Pessoalmente, costumo escrever meus próprios scripts, aproveitando o código do Github sempre que possível. As comunidades python e Go têm algumas ferramentas de manipulação de dados particularmente fortes que funcionam bem para ETL / ELT.

 

Quais são as tendências de desenvolvimento de mercado das ferramentas de mascaramento de big data e das ferramentas de segurança de big data?

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Essa é uma boa definição de mascaramento de dados estático versus dinâmico. Outra pergunta comum é qual é a diferença entre mascaramento e criptografia de dados, pois ambas são proteções no nível da coluna. Consulte www.iri.com/blog/data-protection/data-masking-and-data-encryption-are-not-the-same-thingsPergunta Que arquitetura / ferramentas os gigantes da tecnologia como o Facebook / Amazon / Apple / Microsoft usam para análise de big data / ML?

1 Encontrei o seguinte em um artigo, link para o artigo completo: https://www.linkedin.com/pulse/b…Data analytics Arquitetura adotada pelo Facebook: O Facebook coleta dados de duas fontes. A camada federada do MySQL contém dados do usuário e os servidores da Web geram dados de log baseados em eventos. Os dados dos servidores web são coletados nos servidores Scribe, que são executados nos clusters do Hadoop. Os servidores Scribe agregam dados de log, gravados no Hadoop Distributed File System (HDFS). Os dados do HDFS são compactados periodicamente e transferidos para os clusters Production Hive-Hadoop para processamento adicional. Os dados do MySQL federado são despejados, compactados e transferidos para o cluster Production Hive-Hadoop. O Facebook usa dois grupos diferentes para análise de dados. Trabalhos com prazos estritos são executados no cluster Production Hive-Hadoop. Os trabalhos de prioridade mais baixa e os trabalhos de análise ad hoc são executados no cluster Ad hoc Hive-Hadoop. Os dados são replicados do cluster de Produção para o cluster Ad hoc. Os resultados da análise de dados são salvos no cluster Hive-Hadoop ou na camada MySQL para usuários do Facebook. As consultas de análise ad hoc são especificadas com uma interface gráfica com o usuário (HiPal) ou com uma interface da linha de comandos do Hive (Hive CLI). O Facebook usa uma estrutura Python para execução (banco de dados) e agendamento de tarefas em lote periódicas no cluster Produção. O Facebook também usa as ferramentas de Business Intelligence da Microstrategy (BI) para análise dimensional. Arquitetura de análise de dados adotada pelo LinkedIn: Os dados são coletados de duas fontes: instantâneos de banco de dados e dados de atividades dos usuários do LinkedIn. Os dados da atividade incluem eventos de streaming, que são coletados com base no uso dos serviços do LinkedIn. Kafka é um sistema de mensagens distribuídas, usado para a coleta dos eventos de streaming. Os produtores de Kafka relatam eventos para tópicos em um corretor Kafka, e os consumidores de Kafka leem os dados em seu próprio ritmo. Os dados do evento de Kafka são transferidos para o cluster ETL do Hadoop para processamento adicional (combinação, deduplicação). Os dados do cluster ETL do Hadoop são copiados para os clusters de produção e desenvolvimento. O Azkaban é usado como um planejador de carga de trabalho, que suporta um conjunto diversificado de tarefas. Uma instância do Azkaban é executada em cada um dos ambientes Hadoop. As cargas de trabalho agendadas do Azkaban são realizadas como tarefas MapReduce, Pig, shell script ou Hive. Normalmente, as cargas de trabalho são experimentadas no cluster de desenvolvimento e são transferidas para o cluster de produção após revisão e teste bem-sucedidos. Os resultados da análise no ambiente de produção são transferidos para um banco de dados de depuração offline ou para um banco de dados online. Os resultados também podem ser retornados ao cluster Kafka. O Avatara é usado para a preparação de dados OLAP. Os dados analisados são lidos no banco de dados Voldemort, pré-processados e agregados / cubificados para OLAP e salvos em outro banco de dados somente leitura do Voldemort.Análise de dados Arquitetura adotada pelo Twitter: Na infraestrutura do Twitter para serviços em tempo real, os corretores do Blender todos os pedidos que chegam ao Twitter. Os pedidos incluem a pesquisa de tweets ou contas de usuário por meio de um serviço QueryHose. Os tweets são inseridos por meio de um serviço FireHose em um pipeline de ingestão para tokenização e anotação. Posteriormente, os tweets processados entram nos servidores do EarlyBird para filtragem, personalização e indexação invertida. Os servidores EarlyBird também atendem solicitações de entrada do QueryHose / Blender. O EarlyBird é um mecanismo de recuperação em tempo real, projetado para fornecer baixa latência e alta taxa de transferência para consultas de pesquisa.Além disso, os mecanismos de assistência de pesquisa são implantados. O coletor de estatísticas no mecanismo de assistência de pesquisa salva as estatísticas em três armazenamentos na memória, quando uma consulta ou tweet é veiculado. As sessões do usuário são salvas no repositório de Sessões, as estatísticas sobre consultas individuais são salvas no repositório de estatísticas de Consulta e as estatísticas sobre pares de consultas simultâneas são salvas no repositório de co-ocorrência de Consulta. Um algoritmo de classificação busca dados dos armazenamentos na memória e analisa os dados. Os resultados da análise são mantidos no Hadoop HDFS. Por fim, o cache front-end pesquisa os resultados da análise do HDFS e atende aos usuários do Twitter. O Twitter tem três fontes de dados de streaming (Tweets, Updater, consultas), das quais os dados são extraídos. Tweets e consultas são transmitidos pela API REST no formato JSON. Assim, eles podem ser considerados como dados semiestruturados de streaming. O formato dos dados do Updater não é conhecido (fonte de dados de streaming). O pipeline de ingestão e o Blender podem ser considerados como armazenamentos de dados temporários de Stream. Tokenização, anotação, filtragem e personalização são modeladas como processamento de fluxo. Os servidores EarlyBird contêm dados processados baseados em fluxo (armazenamento de dados de fluxo). O coletor de estatísticas é modelado como processamento de fluxo. Os armazenamentos estatísticos podem ser considerados como armazenamentos de dados Stream,que armazenam informações estruturadas dos dados processados. O algoritmo de classificação executa a funcionalidade de análise de fluxo. O Hadoop HDFS que armazena os resultados da análise é modelado como um armazenamento de dados de análise de Fluxo. O cache de front-end (servindo armazenamento de dados) serve o aplicativo de usuário final (aplicativo Twitter). Referência: arquitetura de referência e classificação de tecnologias de Pekka Pääkkönen e Daniel Pakkala (facebook, twitter e linkedin A arquitetura de referência mencionada aqui é derivada desta publicação) Arquitetura de solução baseada em nuvem (ClickStream Analysis): 2 Bem, eu recentemente soube desse Tensorflow, para todas as coisas de Deeplearning e Machine Learning, o Google está usando o pacote Tensorflow desenvolvido em Python e é muito legal. Para mais informações, navegue pelo link a seguir em uma Biblioteca de software de código aberto para Machine Intelligence. Não sabe muito sobre o Facebook e outras grandes empresas.

 

Existe algum software de Big Data de código aberto disponível no momento?

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Existem tantas ferramentas disponíveis para gerenciar o big data. Os bancos de dados Hadoop e NoSQL são estruturas e equipamentos que foram usados pela maioria das empresas de software. Existem também algumas ferramentas de inteligência de negócios que ajudam na computação e na organização dos dados em arquivos diferentes, transferindo-os. Linguagem de programação como java, c c + é usada para executar todo o sistema.Clique aqui para obter mais informações

2
Confira o Metatron Discovery, que recentemente abriu o software de análise de big data. Recentemente, analisei o software e eles são ótimos! Ele cobre quase todos os recursos para análise de dados, desde a preparação dos dados até a ligação do notebook. Verifique o site deles também pode ajudá-lo. https://metatron.app

 

Quais são as principais ferramentas de big data usadas para armazenar e analisar dados?

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O ecossistema Hadoop é a primeira opção quando se trata de implementar uma solução de Big Data. Para armazenamento: a escolha da ferramenta de armazenamento depende de como (e para que) você vai ler / gravar os dados.Há opções como HDFS, HBase, Para o Analytics: a escolha da ferramenta / interface novamente depende muito de como (e que tipo de consultas) você estará executando. Existem opções como Hive, Spark, Impala + Kudu, etc. exatamente o que você está procurando, mas espero que esta resposta lhe dê uma orientação para começar a pensar.

 

Quais ferramentas de big data gratuitas (de código aberto) posso usar no Amazon AWS para executar análises em tempo real?

1
Você pode executar qualquer ferramenta de código aberto nas máquinas do AWS EC2. Alguns populares são: * Apache Kafka * Storm, computação em tempo real distribuída e tolerante a falhas * Apache Spark ™ – Computação em cluster ultrarrápida * Bem-vindo ao Apache Flume

 

Qual é a melhor ferramenta de big data para 2020, Apache Hadoop ou Cassandra?

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Na minha opinião (puramente pessoal, sem base em estatísticas), nem o Hadoop nem o Cassandra podem ser considerados a melhor ferramenta de big data para 2020. Acho que o Apache Spark continua popular e será mais popular em 2020. Tem havido muitas ênfase em Inteligência Artificial e aprendizado de máquina. Com seu suporte integrado ao aprendizado de máquina e uma arquitetura que funciona bem no cluster Yarn, o Spark tem recebido muito apoio de muitas organizações que executam seus sistemas de data warehouse no Spark para apoiar seus cientistas de dados.

 

Onde posso obter bons tutoriais em vídeo para aprender as ferramentas de big data do Hadoop?

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O DataFlair é o melhor lugar para obter um curso ao vivo ou baseado em vídeo no DataFlair. O curso deles é totalmente prático e eu também fiz o curso a partir daí, o que me ajudou a iniciar minha carreira nessa tecnologia.Pergunta Qual é a melhor ferramenta em big data e analytics?

1: Vou falar sobre as melhores ferramentas de análise de Big Data para 2018 disponíveis no mercado, que são gratuitas e interessantes de se trabalhar. Dependendo das suas necessidades, aqui estão algumas ótimas ferramentas de análise de dados com seus usos e limitações: 1. Tableau Publici. O que é o Tableau Public – Ferramentas de análise de big dataÉ uma ferramenta simples e intuitiva. Como oferece informações intrigantes por meio da visualização de dados. Limite de milhões de linhas do Tableau Public. Como é fácil usar tarifas melhores do que a maioria dos outros players do mercado de análise de dados. Com os recursos visuais do Tableau, você pode investigar uma hipótese. Além disso, explore os dados e verifique suas idéias.ii. Utilizações do Tableau PublicVocê pode publicar visualizações de dados interativas gratuitamente na Web. Nenhuma habilidade de programação é necessária. As visualizações publicadas no Tableau Public podem ser incorporadas aos blogs. Além disso, páginas da web e sejam compartilhadas por e-mail ou mídia social. O conteúdo compartilhado pode estar disponível para downloads. Isso o torna as melhores ferramentas de Big Data Analytics.iii. Limitações do Tableau PublicTodos os dados são públicos e oferecem muito pouco escopo para acesso restrito. Limitação de tamanho de dados Não pode ser conectado ao R. A única maneira de ler é através de fontes OData, é Excel ou txt.2. OpenRefinei. O que é o OpenRefine – Data Analytic Tools Anteriormente conhecido como GoogleRefine, o software de limpeza de dados. Como ajuda a limpar os dados para análise. Opera em uma linha de dados. Além disso, tenha células em colunas, bastante semelhantes às tabelas de banco de dados relacional.ii. Usos do OpenRefineLimpar dados desordenadosTransformação de dadosParar dados de sitesAdicionar dados ao conjunto de dados, buscando-o em serviços da web. Por exemplo, o OpenRefine pode ser usado para geocodificar endereços para coordenadas geográficas.iii. As limitações do OpenRefineOpen Refine não são adequadas para grandes conjuntos de dados.Refine não funciona muito bem com big data3. KNIMEi. O que é o KNIME – Ferramentas de Análise de Dados O KNIME ajuda você a manipular, analisar e modelar dados por meio de programação visual. É usado para integrar vários componentes para mineração de dados e aprendizado de máquina.ii. Os usos do KNIMED não gravam blocos de código. Em vez disso, é necessário soltar e arrastar pontos de conexão entre as atividades. Essa ferramenta de análise de dados suporta linguagens de programação. De fato, ferramentas de análise como essas podem ser estendidas para executar dados químicos, mineração de texto, python e R.iii. Limitação da visualização de dados KNIMEPoor4. RapidMineri. O RapidMiner – Data Analytic Tools O RapidMiner fornece procedimentos de aprendizado de máquina. E a mineração de dados, incluindo visualização de dados, processamento, modelagem estatística e análises preditivas. O RapidMiner escrito em Java está rapidamente ganhando aceitação como uma ferramenta de análise de Big Data.ii. Utiliza o RapidMinerEle fornece um ambiente integrado para análise de negócios e análise preditiva. Junto com aplicativos comerciais e de negócios, também é usado para o desenvolvimento de aplicativos.iii. Limitações do RapidMinerRapidMiner possui restrições de tamanho em relação ao número de linhas.Para o RapidMiner, você precisa de mais recursos de hardware que ODM e SAS.5. Google Fusion Tablesi. O que é o Google Fusion TablesQuando se trata de ferramentas de dados, temos uma versão mais legal e maior das planilhas do Google. Uma ferramenta incrível para análise de dados, mapeamento e visualização de grandes conjuntos de dados. Além disso, o Google Fusion Tables pode ser adicionado à lista de ferramentas de análise de negócios. Essa também é uma das melhores ferramentas de Big Data Analytics.ii. Utiliza o Google Fusion TablesVisualize dados de tabela maiores on-line.Filtre e resuma em centenas de milhares de linhas.Combine tabelas com outros dados na WebVocê pode mesclar duas ou três tabelas para gerar uma visualização única que inclua conjuntos de dados.Você pode criar um mapa em minutos iii. Limitações das tabelas do Google Fusion Apenas as primeiras 100.000 linhas de dados de uma tabela são incluídas nos resultados da consulta ou mapeadas. O tamanho total dos dados enviados em uma chamada de API não pode ser superior a 1 MB.6. NodeXLi. O que é o NodeXLIt é um software de visualização e análise de relacionamentos e redes. O NodeXL fornece cálculos exatos. É um software de análise e visualização de rede gratuito (não o profissional) e de código aberto. O NodeXL é uma das melhores ferramentas estatísticas para análise de dados. No qual inclui métricas avançadas de rede. Além disso, acesso a importadores de dados de redes de mídia social e automation.ii. Usos do NodeXLEsta é uma das ferramentas de análise de dados do Excel que ajuda nas seguintes áreas: Importação de dadosVisualização gráficaAnálise de gráficosRepresentação de dadosEste software integra-se ao Microsoft Excel 2007, 2010, 2013 e 2016. Abre como uma pasta de trabalho com uma variedade de planilhas que contêm os elementos de uma estrutura gráfica. Isso é como nós e arestas. Este software pode importar vários formatos de gráfico. Tais matrizes de adjacência, Pajek .net, UCINet .dl, GraphML e edge lists.iii. Limitações do NodeXLYVocê precisa usar vários termos de propagação para um problema específico.extrações em momentos ligeiramente diferentes. Wolfram Alphai. O Wolfram Alpha é um mecanismo de conhecimento computacional ou mecanismo de resposta fundado por Stephen Wolfram.ii. Usos do Wolfram AlphaÉ um complemento para o Siri da Apple Fornece respostas detalhadas para pesquisas técnicas e resolve problemas de cálculo. Ajuda os usuários corporativos com tabelas e gráficos de informações. E ajuda na criação de visões gerais de tópicos, informações sobre mercadorias e histórico de preços de alto nível.iii. O Wolfram Alpha só pode lidar com números e fatos conhecidos publicamente, e não com pontos de vista. Limita o tempo de computação para cada consulta. Alguma dúvida nessas ferramentas estatísticas para análise de dados? Por favor, comente. Operadores de pesquisa do Googlei. O que são operadores de pesquisa do GoogleÉ um recurso poderoso que ajuda a filtrar os resultados do Google. Isso instantaneamente para obter as informações mais relevantes e úteis.ii. Utilizações dos operadores de pesquisa do GoogleFiltro mais rápido dos resultados de pesquisa do GoogleA poderosa ferramenta de análise de dados do Google pode ajudar a descobrir novas informações.9. Solveri. O que é o Excel Solver O suplemento Solver é um programa de complemento do Microsoft Office Excel. Além disso, ele está disponível quando você instala o Microsoft Excel ou o Office. É uma ferramenta de programação e otimização linear no excel, que permite definir restrições. É uma ferramenta de otimização avançada que ajuda na rápida solução de problemas.ii. Utilizando o Solvert, os valores finais encontrados pelo Solver são uma solução para a inter-relação e a decisão. Ele usa uma variedade de métodos, desde a otimização não-linear. E também programação linear para algoritmos evolutivos e genéticos, para encontrar soluções. Limitações do Solver O dimensionamento ruim é uma das áreas em que o Excel Solver não existe.Pode afetar o tempo e a qualidade da solução.O Solucionador afeta a capacidade de resolução intrínseca do seu modelo. Dataiku DSSi. O Dataiku DSST é uma plataforma colaborativa de software de ciência de dados. Além disso, ajuda a equipe a construir, prototipar e explorar. No entanto, ele fornece seus próprios produtos de dados com mais eficiência.ii. Usos do Dataiku DSSDataiku DSS – As ferramentas analíticas de dados fornecem uma interface visual interativa. Assim, eles podem criar, clicar e apontar ou usar linguagens como SQL.iii. Limitação do Dataiku DSS Recursos de visualização limitados Barreiras da interface do usuário: Recarregamento de código / conjuntos de dadosInabilidade de compilar facilmente todo o código em um único documento / notebook Se você gosta da resposta, por favor, vote!

 

O que devo resolver com ferramentas de big data e o que devo resolver com business intelligence?

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Se você estiver trabalhando, procure um problema nos projetos com os quais está trabalhando. Certamente há dados transacionais em algum lugar que você pode analisar. Você ficará surpreso com a quantidade de informações interessantes que poderá obter. Se estiver estudando, entre para um grupo de pesquisa que trabalha com big data. Se não houver grupos específicos de big data, procure por qualquer grupo de pesquisa com dados transacionais. Um bom número deles terá. Você pode analisá-los e estudá-los conforme minha sugestão acima.

 

Existe alguma ferramenta de visualização de dados de código aberto para big data?

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O Tableau é uma ferramenta rápida de inteligência comercial e visualização de dados. É de código aberto para a academia. Oferece plataforma interativa de visualização de dados.

2
Confira nossa solução de Business Intelligence de Big Data (NoSQL), chamada Databasel. E sim, é de código aberto. Ele foi desenvolvido para desenvolver e implementar seus projetos de análise NoSQL de maneira rápida e fácil. Nossa visão é que você deve manter os dados onde estão e usar ferramentas inteligentes o suficiente para visualizar dados diretamente do banco de dados. Tudo o que você precisa para começar é apenas um navegador. Basicamente, plug and play! Se você tiver alguma dúvida, entre em contato conosco.

 

Como as empresas executam análises preditivas usando as ferramentas Hadoop / Big Data em larga escala?

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Alguns de nós ainda usam a computação em grade (via Sun Grid Engine ou um pacote relacionado). Isso é muito simples se comparado ao código Hadoop: basta escrever scripts no estilo Unix e dividir seu trabalho em partes. Geralmente, é necessário algum script especial para lidar com as etapas de “redução”. O MPI aberto também é popular. O MPI aberto permite manter os processos em execução entre as etapas de “redução”. Isso pode ser crítico quando carregar dados repetidamente a cada iteração é muito caro. Usar o Open MPI é um pouco complicado, pois você precisa compilar seu código com o compilador Open MPI especial e usar sintaxe especial.

 

Qual é o futuro das ferramentas analíticas para big data?

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Não prevejo grandes mudanças nas ferramentas. O domínio é muito grande e não há uma bala mágica. Atualmente, as ferramentas existentes são boas o suficiente quando usadas pelas pessoas com experiência. Haverá mais visualização e mais mecanismos de consulta difusa em tempo real. Ainda seria necessário algum trabalho manual para cavar os dados.

2
Hue é um projeto que está crescendo muito. Novas versões melhoram continuamente a integração das ferramentas de Big Data e fornecem melhores gráficos e interatividade com a ajuda do Search, Impala, Spark.

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Não tenho dúvidas de que o Aclaro é o futuro quando se trata do mundo dos dados. Analisar o big data permite que analistas, pesquisadores e usuários de negócios tomem decisões melhores e mais rápidas usando os dados que antes eram inacessíveis ou inutilizáveis! Com eles, existe o não tenha mais medo de depender de papéis ou documentos offline, que geralmente podem ser manipulados, alterados ou alterados! Então, para mim, o Aclaro é provavelmente a ferramenta MAIS importante para QUALQUER empresa, independentemente do tamanho!

 

Quais são as ferramentas de big data do Excel para fazer uma análise predetiva de nossas eleições com bancos de dados de resultados primários e dados demográficos em municípios?

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A resposta de Paulo é extremamente pessimista. Você pode usar o Power Pivot e o Power Query no Excel para lidar com milhões de linhas de dados com bastante agilidade, mesmo em um laptop. É verdade que provavelmente existem ferramentas melhores para esse tipo de coisa, mas se você quiser usar o Excel para isso, poderá. Existem alguns bons vídeos de visão geral do Power Pivot online. Analise primeiro os itens para ter uma ideia melhor do que é e por que é útil.

 

Quais são as 10 principais ferramentas de big data que devo usar hoje?

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Essa é absolutamente a abordagem errada para o Big Data. Quais são suas necessidades primeiro? Depois de estabelecer o requisito, você poderá iniciar o processo de seleção para você. Em seguida, escolha a ferramenta que você deve usar para suas necessidades. Existem literalmente centenas de ferramentas. A maioria se sobrepõe à funcionalidade e todos têm concorrentes no mesmo domínio.

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AnswerMinerTableaudatapinePower BIGoogle Data StudioQlikDataheroHadoopRCloudera

 

Quais são alguns bons recursos para aprender Hadoop, Hive e outras ferramentas de big data?

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Existem vários recursos que ajudarão você a dominar o big data, o Hadoop e suas ferramentas. Big data são basicamente dados muito grandes para serem armazenados, processados e analisados usando métodos tradicionais. Para superar esse desafio do big data, o Hadoop surgiu. O Hadoop é uma estrutura que gerencia o armazenamento de big data de maneira distribuída e o processa paralelamente. O Hadoop possui suas próprias ferramentas, usadas para análise de dados. Tomemos o Hive como um exemplo; no Hadoop MapReduce geralmente o Java é usado para processar dados. Os usuários acharam difícil codificar, pois nem todos eram versados nas linguagens de codificação. Os usuários exigiam uma linguagem semelhante ao SQL, que era bem conhecida por todos os usuários. Como resultado, o Hive foi adotado pelo Facebook. O Hive foi desenvolvido com uma visão para incorporar os conceitos de tabelas, colunas como o SQL. O Hive é um sistema de armazém de dados usado para consultar e analisar grandes conjuntos de dados armazenados no HDFS. O Hive usa uma linguagem de consulta chamada HiveQL que é semelhante ao SQL. Você pode aprender sobre o Hive, Pig, HBase e outras ferramentas lendo blogs ou assistindo a alguns vídeos do YouTube. Em anexo, há um vídeo que eu pessoalmente acho útil para aprender o Hive.

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Consulte estas respostas para perguntas semelhantes: Resposta de Saurabh Gupta para Quais habilidades precisamos para big data? Resposta de Saurabh Gupta para Qual é a ordem em que se deve aprender diferentes tecnologias para Bigdata e Hadoop? Happy Learning!

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O Big Data está em todo lugar e os trabalhos de Big Data estão em todo lugar. Vamos deixar os clichês para trás e ir direto ao ponto – um profissional do Hadoop pode ganhar um salário médio de US $ 112.000 por ano e em San Francisco o salário médio pode chegar a US $ 160.000. Agora que temos toda a sua atenção, vamos nos aprofundar no que exatamente queremos dizer com um Hadoop Professional e quais são as funções e responsabilidades de um curso profissional do Hadoop Intellipaat que é uma marca reconhecida globalmente e que possui Big Data. Além disso, você obtém a certificação de conclusão do curso juntamente com o certificado de experiência de 3 meses, pois eles o fazem trabalhar em projetos industriais exaustivos durante o curso.

 

Como alguém pode viver projetos no Big Data Analytics para ter uma carreira nesse campo? Quais são as boas ferramentas de análise de big data para começar?

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De acordo com mim, à medida que os anos precedem sua carreira, as ferramentas são alteradas. As novas ferramentas e novos pacotes mudam com muita frequência. Em vez disso, nas primeiras idades, concentra-se mais e aprende mais sobre estatística e probabilidade, distribuição de probabilidade, programação R ou Python e Álgebra linear.Se você é bom com esses tópicos, as ferramentas que serão úteis para você são: Para plotagem de dados e Estatística -Rstudio (GUI OF R) Para visualização de dados -RstudioSe você usa Python, então vá com Notebooks Jupyter e tenha pacotes )

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O Programa de Certificação em Business Analytics do IIT Madras e o Programa GFMP Edge Data Scientist do BSE Institute permitem que os aspirantes compreendam profundamente as principais tecnologias usadas na análise, a saber. mineração de dados, aprendizado de máquina, técnicas de visualização e estatística. O programa foi desenvolvido com um cronograma que minimiza interrupções de trabalho e atividades pessoais, espalhadas por um ano (tempo parcial), com foco na visão geral do campo da análise, para que você possa tomar decisões de negócios informadas

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Para perguntas da entrevista de Big Data e cenários de casos de uso criados a partir do Scratch, confira o conteúdo em nosso canal! Além disso, deixe-nos saber se você deseja aprender algum tópico específico ou caso de uso.

 

Por que tantas ferramentas populares de Big Data estão em execução na JVM em vez de no código nativo?

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A JVM pode executar com mais eficiência do que o código nativo devido ao JIT, que pode adaptar sua geração de código nativo de algumas maneiras interessantes sobre as quais não posso fornecer detalhes. Ideia principal: Java e C ++ têm potencial semelhante de desempenho quando usados corretamente. A única desvantagem da JVM e da maioria dos idiomas disponíveis, exceto C ++, Rust e D, é a coleta de lixo que requer uma parada do mundo por pelo menos uma parte de seu trabalho. Isso está afetando apenas os aplicativos sensíveis à latência, e não os orientados à taxa de transferência, como toda a área de computação. Então, sim, o HBase é afetado e este é o principal ponto de venda do concorrente HyperTable. No entanto, seguindo o exemplo do HBase, a principal fonte de latência seria um hot spotting em uma região, em vez de apenas o GC. Ou cascata de compactação. Ou movendo regiões. Ou coprocessadores problemáticos. Portanto, geralmente os principais culpados de latência e indeterminismo são outras coisas além da GC, e a engenharia adequada conta muito mais que a linguagem. O Google tem isso em C ++. Mas a maioria das empresas não contrata talentos como o Google. Java é uma linguagem mais fácil e ainda oferece ótimo desempenho. Além disso, o ecossistema existente já é JVM. E uma execução virtualizada tem seus benefícios: você sempre verá uma mensagem e normalmente um rastreamento de pilha em Java, enquanto em C ++ ou Go você verá apenas “Falha na segmentação”. Uh A JVM possui o melhor ecossistema de instrumentação, você pode ter visibilidade na JVM com NewRelic, VisualVM, Java Melody e outras que não tenho certeza de que sejam possíveis no código nativo. Ah, e sobre o GC: existem maneiras Java de andar pelo GC: gerenciar seu próprio heap, como o Apache Flink e o Apache Spark estão prestes a fazer.

2
A implementação dessas ferramentas pelo Google é executada em código nativo. Especulo que, para grandes conjuntos de dados e os grandes grupos que o Google executa, o código nativo é importante. No entanto, para conjuntos de dados menores, você pode ser dominado pelo acesso à rede e à E / S do disco. Além disso, observe que o Google tem um problema legado. Pode ser que, com a chance de compilar tudo de novo, o Google possa optar por executar a JVM.

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Você mencionou duas ferramentas: Hadoop (e seus componentes) e Cassandra. Existem alternativas como Microsoft Dryad e Greenplum, além de novas tecnologias como HyperDex (disponível em Python)

 

Qual é o melhor blog / site para se manter atualizado sobre as mais recentes big data, ferramentas e tecnologias de aprendizado de máquina?

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Meus favoritos são os belov: r / MachineLearningMachine learningMachine Learning & BI blogAs pessoas estão na minha lista superior. Você obterá desses conhecimentos do blog sobre o Machine Learning como conceito básico e entenderá como ele influencia o mundo e também como casos de uso reais e estudos de caso de soluções de aprendizado de máquina. Isso ajudará você a entender melhor como o Machine Learning é usado no mundo real e de que tipo de problemas ele resolve.Por favor, deixe-me saber se foi útil.

2
Aqui está uma coleção dos artigos mais recentes sobre big data. Este briefing é atualizado a cada poucas horas. Isso fará com que você tenha que visitar vários sites diferentes todos os dias para atualizações.Tendências de grande volume de dados – Anders PinkAqui está o aprendizado de máquinaAprendizagem de máquina – Anders Pink

3
Análise computacional: um caminho para melhorar a análise de big datahttp: //blog.qburst.com/2014/10/c … Análise preditiva: http: //blog.qburst.com/2014/11/p

 

É possível transmitir perguntas do Quora usando qualquer uma das ferramentas de big data?

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É possível usando raspagem na web. Existem várias bibliotecas usadas para descartar dados da web. Uma das bibliotecas de raspagem da web para python que eu uso é ‘Beautiful Soup’. Seria muito mais fácil se o Quora tivesse fornecido uma API.

 

Cassandra é uma ferramenta de grande volume de dados?

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Sim, Cassandra é uma ferramenta de big data. O Apache Cassandra é baseado em um banco de dados NoSQL e adequado para dados transacionais online de alta velocidade. O Apache Cassandra é gratuito e oferece DBMS No-SQL distribuído de código aberto, construído para gerenciar grandes volumes de dados espalhados por vários servidores comuns, oferecendo alta disponibilidade. Algumas das empresas de alto nível que usam Cassandra incluem Accenture, American Express, Facebook, General Electric, Honeywell, Yahoo, etc.

É muito comum ver profissionais PERDIDOS diante de tantos conceitos, técnicas e ferramentas.

Talvez você esteja se sentindo CONFUSO…

Precisando de ajuda pra encontrar um caminho…

Pra saber por onde começar…

Por isso eu escrevi um livro GRATUITO sobre Estatística, Ciência de Dados e Linguagem R.

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O “Segredo” da Qualidade nos Serviços de TI (como ter sucesso usando os erros do mercado de TI)

A história que vou contar pra você hoje foi uma grata surpresa pra mim.
Tenho tido boas surpresas com o mercado baiano apesar da crise e de toda a fama (merecida, diga-se de passagem) de mercado ruim (péssimo!) para profissionais e empresas de TI.
Não vou entrar no mérito das causas dessa realidade, pois até já discutimos algumas questões relacionadas ao mercado baiano neste texto aqui.
Meu objetivo hoje é outro.
Quero mostrar pra você que há sim casos de exceção que demonstram que é sim possível, mesmo diante das adversidades, contra tudo e todos, fazer diferente, fazer a diferença.
Vou explicar como tudo aconteceu…
Estava eu, num dia como qualquer outro, passeando tranquilamente pela minha interminável lista de mensagens não lidas, quando de repente…
Omiti o tema do treinamento de propósito, e você já vai entender porquê.
Foi a primeira vez que uma empresa me contactou para um treinamento.
Em geral sou contactado por empresas para patrocinar o blog através de anúncios, banners, até mesmo para fornecer indicação de profissionais de TI, mas para contratar um treinamento foi a primeira vez (através do blog).
Isso inclusive me despertou para um aspecto que não dava muita atenção até então: divulgação de treinamentos para empresas de TI, e não somente para os profissionais diretamente, que muitas vezes não têm disponibilidade financeira ou não entendem que adquirir um treinamento é um investimento que tem retorno praticamente garantido.
Bom, mas voltando…
Conversei com o dono da empresa, e foi agendada uma reunião com os responsáveis do financeiro e dos profissionais a serem treinados, quando apresentei a proposta e, principalmente, os benefícios do treinamento para a equipe deles e, consequentemente, para a qualidade do serviço da empresa, que se traduziria em melhores resultados para todos: clientes, funcionários da empresa e gestores.
Fico impressionado como ainda encontramos muitos profissionais e empresas que não entendem a importância de se capacitar continuamente, através de eventos, treinamentos formais presenciais ou online, num mercado extremamente dinâmico como o de TI.
Mas não vou divagar…
A conversa com a empresa foi muito boa, e aqui quero registrar a minha felicidade em saber que há organizações baianas com uma mentalidade verdadeiramente focada na qualidade do serviço para o cliente, fazendo investimentos para qualificar suas equipes visando entregar o melhor para o seu cliente e, com isso, crescer e prosperar cada vez mais, ainda que as condições do mercado não sejam as melhores.
Definimos então uma agenda para o treinamento, que foi realizado nas instalações da empresa.
A interação durante a passagem dos conteúdos foi muito boa, e a motivação dos profissionais foi fundamental para permitir, com a participação deles, levar os conteúdos teóricos o mais perto possível da realidade de cada um, usando exemplos das suas atividades de rotina e demonstrando como os conceitos e técnicas aprendidos poderiam ser úteis e aplicáveis para fazer cada vez melhor o trabalho.
Aqui creio que você já deve ter percebido que o treinamento em questão tratava de ITIL, o modelo de Governança de TI que se tornou referência em qualidade na prestação de serviços de TI, e que serviu de base para a instituição das normas ISO 20000.
Chamo a atenção para este ponto, pois penso que o fato de uma empresa buscar esse tipo de treinamento como vantagem competitiva é algo surpreendente num mercado em que a quantidade de empresas com certificações na área de qualidade é bem reduzida, demonstrando que a empresa em questão tem a correta percepção do baixo nível de qualidade de serviço de TI entregue no mercado baiano, aquém do necessário para que se tenham clientes efetivamente satisfeitos, salvo raras exceções.
E aqui faço uma provocação.
É muito comum vermos queixas de profissionais pelos baixos salários pagos pelas empresas, mas é praticamente impossível ver uma discussão no sentido de criar uma empresa que pague bem porque tem diferenciais que permitem, através da qualidade de serviço entregue ao cliente, crescer no mercado e se posicionar de maneira diferenciada.
Como disse no início, esta experiência foi muito surpreendente e gratificante pra mim.
Especialmente porque comecei o treinamento dizendo, como sempre faço…
“O ITIL te torna um profissional melhor, mesmo que você não perceba diretamente, pois o simples fato de ter acesso a este conjunto de conhecimentos sobre qualidade de serviços de TI já transforma a sua maneira de ver o trabalho que realiza”
E terminei o treinamento ouvindo de um dos profissionais…
“Somos profisionais diferentes, melhores. Tenha certeza de que o objetivo foi cumprido, e que estamos muito satisfeitos.”

Conclusão

É fantástico ver a satisfação mútua por um trabalho bem realizado, não é mesmo?
Melhor ainda é saber que, através deste trabalho, você está contribuindo para melhorar a situação do mercado profissional da sua cidade, permitindo a empresas e profissionais enxergarem novas possibilidades além da lamentação.
Agradeço todos os dias por me ter sido dada a oportunidade de fazer a diferença, de pouquinho em pouquinho.
Todos podemos fazer a diferença. Faça você também!
Comece deixando aqui seu relato de experiência, semelhante ou diferente, que possa contribuir para esta discussão tão importante sobre como melhorar a realidade do mercado de TI na Bahia.
Tente incentivar os gestores da empresa em que trabalha a perceberem este “segredo” que não tem nada de secreto: sem capacitação não há qualidade; sem qualidade não há resultado satisfatório, e sem resultado não há sucesso pra ninguém.

Futurologia – Ideias Perigosas que Podem Transformar sua Vida em Breve!

Futurologia - Ideias Perigosas que Vão Transformar sua Vida em Breve!
Raymond Kurzweil é um inventor e futurista dos Estados Unidos. Pioneiro nos campos de reconhecimento ótico de caracteres, síntese de voz, reconhecimento de fala e teclados eletrônicos, foi entrevistado recentemente pelo Peter Diamandis.
Abaixo você confere a tradução adaptada de um resumo da entrevista, onde ele aborda 3 assuntos perigosos: futuro dos governos, imortalidade e liberdade.
Acho que você vai gostar!

O
Estado-nação em breve será irrelevante

Historicamente,
nós, seres humanos, não gostamos de mudanças. Nós gostamos de
acordar de manhã sabendo que o mundo é o mesmo de ontem.
Essa
é uma razão pela qual as instituições governamentais existem:
estabilizar a sociedade.
Mas
como isso mudará em 20 ou 30 anos?
Qual o papel dessas instituições
estabilizadoras em um mundo de aceleradas e contínuas mudanças?
“As
instituições ficam por perto, mas mudam seu papel em nossas vidas”,
explicou Ray. “O Estado-nação não é tão
enraizado quanto antes. A religião costumava direcionar cada aspecto
de sua vida, minuto a minuto. Ainda é importante em alguns aspectos,
mas é muito menos importante, muito menos abrangente. [A religião]
desempenha um papel muito menor na vida da maioria das pessoas do que
já fez antes, e o mesmo serve para os governos”.
Ray
continua: “Nós já estamos fantasticamente conectados. Os
estados-nação não são mais ilhas. Portanto, já somos muito mais
uma comunidade global. A geração que cresce hoje em dia
verdadeiramente se sente como cidadãos do mundo, mais do que nunca,
porque eles estão conversando com pessoas de todo o mundo e não é
uma novidade “.
[Peter Diamandis] Eu
compartilhei anteriormente a minha opinião de que as fronteiras
nacionais tornaram-se extremamente porosas, com ideias, pessoas,
capital e tecnologia que fluem rapidamente entre as nações. Em
décadas passadas, sua identidade cultural estava atrelada ao seu
local de nascimento. Nas décadas seguintes, sua identificação é
mais uma função de muitos outros fatores externos. Se você ama o
espaço sideral, você estará mais conectado com os outros cadetes
espaciais ao redor do mundo do que você estará conectado a alguém
nascido ao lado.

Vamos atingir a “velocidade de escape da velhice” antes de
percebermos que a atingimos.

Ray
e Peter compartilham uma paixão por prolongar a vida humana de uma
forma saudável.
Peter freqüentemente discute o conceito de Ray de “velocidade de
escape da velhice” – até que chegue o ponto em que, para cada
ano que você está vivo, a ciência pode prolongar sua vida por mais
de um ano.
Os
cientistas estão continuamente estendendo a vida humana,
ajudando-nos a curar doenças cardíacas, câncer e, eventualmente,
doenças neurodegenerativas. Isso continuará acelerando à medida
que a tecnologia evolui.
Durante
a minha discussão com Ray, perguntei-lhe quando ele espera que
possamos alcançar a “velocidade de escape …”
Sua
resposta? “Eu prevejo que é provável apenas mais 10 a 12 anos
até que o público em geral atinja a velocidade de escape da
velhice”.
“Nesse
ponto, a biotecnologia vai dominar a medicina”, acrescentou Ray.
“A próxima década será uma revolução profunda”.
A
partir daí, Ray prevê que os nanorobôs “basicamente terminam
o trabalho do sistema imunológico”, com a capacidade de buscar
e destruir células cancerígenas e reparar órgãos danificados.
À
medida que nos dirigimos para este futuro de ficção científica,
sua missão mais importante para os próximos 15 anos é manter-se
vivo. “Use seu cinto de segurança até nós deixarmos os carros
autônomos prontos”, brinca Ray.
As
consequências para a sociedade serão profundas. Enquanto os
políticos de mentalidade pequena no governo reagirão dizendo: “A
Segurança Social será destruída”, os políticos de
mentalidade mais abundante perceberão que aumentar a longevidade da
vida produtiva de uma pessoa de 65 para 75 ou 85 anos seria uma
explosão gigantesca para o PIB.

A tecnologia nos ajudará a definir e atualizar as liberdades
humanas.

A
terceira ideia perigosa da conversa com o Ray é sobre como a
tecnologia vai melhorar a nossa humanidade, e não piorá-la.
Você
pode ter ouvido críticas reclamando que a tecnologia está nos
tornando menos humanos e cada vez mais desconectados.
Ray
e Peter compartilham um ponto de vista ligeiramente diferente: de que
a tecnologia nos permite explorar a essência do que significa ser
humano.
“Eu
não acho que os humanos ainda precisam ser biológicos”,
explicou Ray. “Eu acho que os seres humanos são a espécie que
mudam quem são”.
Ray
argumenta que isso começou quando os seres humanos desenvolveram as
primeiras tecnologias – como fogo e ferramentas de pedra. Essas
ferramentas deram às pessoas novas capacidades e tornaram-se
extensões de nossos corpos.
No
seu nível base, a tecnologia é o meio pelo qual mudamos nosso meio
ambiente, e nós mesmos. Isso continuará, mesmo que as próprias
tecnologias evoluam.
“As
pessoas se perguntam: ‘Bem, eu realmente quero me tornar parte
máquina?’ “Você nem vai perceber isso”, diz Ray, “porque
será uma coisa sensata a se fazer em cada etapa”.
Hoje,
tomamos remédios para combater doenças e manter uma boa saúde, e
provavelmente consideraríamos irresponsável se alguém se recusasse
a tomar um medicamento que comprovadamente salvou vidas.
No
futuro, isso ainda acontecerá – exceto que o medicamento pode ter
nanobots que podem focar em uma doença, ou também irá melhorar a
sua memória para que você possa lembrar das coisas mais facilmente.
E
pelo fato deste novo medicamento funcionar tão bem para tantas
pessoas, a opinião pública mudará. Eventualmente, ele se tornará
o senso comum… tão onipresente quanto a penicilina e o ibuprofeno
são hoje.
Desta
forma, ingerir nanorobôs, carregar o seu cérebro para a nuvem, e
usar dispositivos como lentes de contato inteligentes pode ajudar os
seres humanos a se tornar, bem, melhores em serem um ser humano.
Ray
resume: “Nós somos a espécie que muda quem nós somos para nos
tornar mais inteligentes e profundos, mais bonitos, mais criativos,
mais musicais, mais engraçados e mais sexy”.
Falando
sobre sexualidade e beleza, Ray também vê a tecnologia expandindo
esses conceitos. “Na realidade virtual, você pode ser outra
pessoa. Agora mesmo, mudar o seu gênero na vida real é um processo
bastante significativo e profundo, mas você poderia fazê-lo na
realidade virtual com muito mais facilidade e, também, você pode
ser outra pessoa. Um casal poderia trocar de lugar um com o outro e
conhecer o relacionamento de uma outra perspectiva “.
Na
década de 2030, quando Ray prevê que nanorobôs de sensor acoplado
poderão entrar no sistema nervoso, a realidade virtual ou aumentada
se tornará excepcionalmente realista, nos permitindo “ser outra
pessoa e ter outros tipos de experiências”.

Por
que as Idéias Perigosas Importam

Por
que é tão importante discutir ideias perigosas?
Muitas
vezes o
dia anterior a um avanço é realmente uma descoberta, é uma ideia
louca.
Ao
consumir e considerar uma dieta constante de “ideias loucas”,
você se treina para pensar grande e mais ousadamente … um
requisito crucial para causar impacto.
Como
humanos, somos lineares e com mentalidade escassa.
Como
empresários, devemos pensar exponencialmente e abundantemente.
No
fim do dia, a fórmula para um verdadeiro avanço é igual a “ter
uma ideia louca” em que você acredita, além da paixão para
perseguir essa ideia contra todos os adversários e obstáculos.

Conclusão

E então, o que achou?
Eu frequentemente me surpreendo (positivamente!) com as coisas que leio no Abundance Insider, e acredito que ter pessoas com essa mentalidade de abundância, que pensam grande, que se propõem a fazer o impossível, é fundamental para o avanço da sociedade.
Você concorda comigo? Diz aí!!!

Como Bill Gates e Peter Diamandis Pretendem Revolucionar a Educação no Futuro (do Presente!)

Revolucionando a Educação no Futuro (do Presente!)
Semana passada, Bill Gates anunciou o seu plano de investir cerca de US$1,7
bilhão em reformas na educação pública dos E.U.A durante os
próximos 5 anos.
Assim começava a mensagem do Abundance Insider, do Peter Diamandis, que recebi em outubro de 2017 e que considero tão relevante que, mesmo mais de seis meses depois, resolvi compartilhar com vocês aqui no blog.
Este informativo é muito interessante, pois revela, toda semana, porque o Peter acredita que vivemos num mundo cada vez mais abundante, onde as máquinas/robôs/Inteligência Artificial cuidam do trabalho “pesado” e liberam as pessoas pra cuidar de coisas mais nobres e aproveitar melhor a vida.
Pode parecer uma visão romântica pra você, mas a quantidade e qualidade dos argumentos que ele usa pra justificar esta visão são difíceis de refutar.
Vou trazer vários textos dele a partir de agora, e tenho certeza que você vai gostar.
Agradeço muito ao Ivo por me apresentar esse informativo, e deixo com vocês a tradução do restante da mensagem de outubro de 2017, que detalha a visão dele sobre a educação do futuro.
É uma leitura imperdível!
Semana passada, Bill Gates anunciou o seu plano de investir cerca de US$1,7 bilhão em reformas na educação pública dos E.U.A durante os próximos 5 anos.
Desta
soma, ele vai separar 25% para “grandes apostas – inovações com
o potencial de mudar a trajetória da educação pública em um
período de 10 a 15 anos.”
Estive
pensando bastante sobre o futuro da educação – de meus 2 filhos
de 6 anos e os empregados de minhas empresas.
Este
é um assunto que eu vou falar com profundidade na Abundance 360 em janeiro em Beverly Hills. Meus apresentadores convidados serão
Sebastian Thrun, co-fundador da Udacity; Max Ventilla, CEO da
AltSchool e Carin Watson, EVP de Educação e Aprendizagem da
Singularity University.
Anteriormente
neste ano, escrevi um relatório sobre como eu reinventaria
a educação K-12 para um mundo exponencial. Você pode ler minhas
ideias abaixo ou fazer download aqui neste link:
http://www.diamandis.com/education-white-paper
Eu comecei a me
perguntar, dado o fato de a maioria das escolas de ensino fundamental
não tiveram mudanças em décadas (talvez mais tempo), o que eu
quero que meus filhos aprendam? Como eu posso reinventar as escolas
de ensino fundamental durante uma era exponencial?
Este texto cobre cinco tópicos relacionados a educação das escolas de
ensino fundamental:
  1. Cinco
    problemas com as atuais escolas de Ensino Fundamental.
  2. Cinco
    Princípios Guia para a Educação Futura.
  3. Um
    Currículo para a Escola de Ensino Fundamental do futuro.
  4. Tecnologias
    Exponenciais em nossa Sala de Aula.
  5. Mentalidades
    para o Século 21.
Perdoe
a extensão do texto, mas se você tiver filhos, os detalhes podem
ser significativos. Se você não tem, então semana que
vem vamos retornar aos textos de tamanho normal com outro assunto
divertido.
Então vamos mergulhar…

Cinco
Problemas com as atuais escolas de Ensino Fundamental

Provavelmente
existem vários problemas com as tradicionais escolas de Ensino
Fundamental, mas eu vou só escolher alguns que me incomodaram mais.
1.
Sistema
de Notas:

No sistema de educação tradicional, você começa com um “A”, e
toda a vez que você erra alguma coisa, sua nota fica cada vez menor.
Na melhor hipótese é desmotivante, e na pior, não tem nada a ver
com o mundo que você vive quando adulto. No mundo dos games (Ex:
Angry Birds), é exatamente o oposto. Você começa com zero e a cada
vez que você acerta alguma coisa, sua pontuação fica cada vez
maior.
2.
Sábio
no Palco:

A maioria das salas de aula tem um professor na frente da sala
ensinando para uma turma de estudantes onde, metade está entediada e
a outra metade está perdida. O modelo de “um professor serve pra
tudo” vem de uma era de escassez onde grandes professores e escolas
era raro.
3.
Relevância:
Quando eu volto a pensar no ensino fundamental e no ensino médio, eu
percebo que parte do que eu aprendi nunca me foi útil na vida e
quantas das minhas lições mais relevantes para o sucesso eu tive
que aprender sozinho. (não sei sobre você, mas nunca tive que
fatorar um polinômio na minha vida adulta.)
4.
Imaginação
– Pintando dentro das Linhas:

Uma das minhas maiores preocupações são os programas
fábrica-de-empresário das escolas de hoje, originados na era
industrial– tão bem estruturados com memorização de rotas, que
esmaga a originalidade da maioria das crianças. Eu lembrei que “o
dia anterior a um avanço é realmente uma descoberta, é uma ideia
louca.” Onde nós procuramos ideias loucas em nossas escolas? Onde
podemos fomentar a imaginação?
5.
Tédio:
Se aprender na escola é trabalhoso, chato ou sem emoção, então o
piloto mais importante do aprendizado humano, a paixão, é afastada.
Fazer nossos filhos memorizarem fatos e pessoas, sentar passivamente
na sala e realizar testes mundanamente padronizados completamente
derrota o propósito.
Uma
média de 7.200 estudantes abandonam o ensino médio todo dia,
totalizando 1,3 milhão a cada ano. Isso significa que apenas 69% dos
estudantes que começam o ensino médio o terminam 4 anos depois. E
mais
de 50% dessas desistências do ensino médio falaram que o tédio foi
a razão número 1 pela qual eles desistiram
.
Lembrando que esta estatística é dos EUA!!!

Cinco
Princípios Guia para a Educação Futura

Eu
imagino um futuro relativamente próximo onde a robótica e a
inteligência artificial vão possibilitar que qualquer um de nós,
com idades de 8 até 108 anos, ache fácil e rapidamente respostas,
crie produtos ou complete tarefas, tudo simplesmente por expressar
nossos desejos.
Da
‘mente para produto real em momentos.’ Logo, seremos capazes de
fazer e criar qualquer coisa que quisermos.
Neste
futuro, quais atributos serão os mais importantes para nossas
crianças aprenderem para se tornarem bem sucedidas na sua vida
adulta? O que é mais importante para a educar nossos filhos hoje?
Para
mim é sobre paixão, curiosidade, imaginação, pensamento crítico
e coragem.
1.
Paixão:
Você ficaria impressionado em saber quantas pessoas não tem uma
missão na vida… Um chamado… algo que os faça pular da cama todo
dia de manhã. O recurso mais valioso para a humanidade é a
persistente e apaixonada mente humana, então criar um futuro de
crianças apaixonadas é bem importante.
Para
meus filhos de 5 anos, eu quero ajuda-los a achar sua paixão ou
propósito… algo que seja unicamente deles. Da mesma forma que o
programa Apollo e Star Trek guiaram meu antigo amor por todas as
coisas no espaço, e essa paixão me guiou a aprender e a fazer.
2.
Curiosidade:
Curiosidade é algo inato nas crianças, algo que é perdido pelos
adultos durante o curso de suas vidas. Por quê?
Em
um mundo de Google, robôs e I.A, criar um filho que constantemente
pergunta e testa experimentos “E se?” pode ser extremamente
valioso. Em uma época de aprendizado maquinal, dados massivos e um
trilhão de sensores, será a qualidade de suas questões que será o mais importante.
3.
Imaginação:
Empreendedores e visionários imaginam o mundo (e o futuro) que
querem viver e eles criam isso. Acontece que as crianças são alguns
dos seres humanos mais imaginativos que existem… é importantíssimo
saber que eles sabem o quão importante e libertador a imaginação
pode ser.
4.
Pensamento
Crítico:

Em um mundo inundado por ideias regularmente conflitantes,
reivindicações sem base, títulos enganadores, notícias negativas
e desinformação, o aprendizado do pensamento crítico ajuda a achar
um sinal no meio do ruído. Esse princípio é, talvez, o mais
difícil de ensinar às crianças.
5.
Grit(Garra)/Persistência:
Grit é definido como “paixão e perseverança em busca de
objetivos à longo prazo”, e recentemente, foi amplamente conhecida
como um dos mais importantes indicadores que contribuem para o
sucesso.
Ensinar
suas crianças a não desistir, a continuar tentando novas ideias
para as coisas que eles realmente têm desejo de atingir é
extremamente importante. Grande parte do meu sucesso pessoal vem de
muita teimosia. Eu brinquei que, tanto a XPRIZE quanto a Zero
Gravity Corporation foram “sucessos da noite para o dia após 10
anos de trabalho árduo.”
Então,
dados estes cinco princípios básicos, como um currículo da escola
de ensino fundamental pareceria? Vamos dar uma olhada…

Um
Currículo de Ensino Fundamental para o Futuro

Durante
os últimos 30 anos, tive o prazer de fundar duas
universidades, International Space University (1987) e Singularity
University (2007). Minha parte favorita de ser co-fundador de ambas as
instituições foi desenvolver e implementar o currículo. Seguindo
estas linhas, esta é a minha primeira aposta no tipo de
currículo que eu adoraria que meus filhos estivessem aprendendo.
Para o propósito
de ilustrar a ideia, vou falar sobre os ‘cursos’ ou ‘módulos’,
mas na realidade estes são só elementos que seriam muito bem
entrelaçados durante o curso de educação K-6.

Modulo
1:

Narrativa/Comunicações

Quando
eu penso sobre a habilidade que mais me ajudou na vida, seria a
habilidade de expressar as minhas ideias da forma mais convincente
possível, para conseguir outros no meu barco, e incentivar o
nascimento e crescimento em uma direção de inovação.
Na minha
vida adulta, como um empreendedor e como um CEO, tem sido minha
habilidade me comunicar claramente e dizer histórias convincentes
que possibilitaram criar o futuro.
Eu não acho que essa lição pode
começar muito cedo na vida.
Então imagine um módulo, ano após
ano, onde nossos filhos aprendem a arte e a prática de formular e
testar suas ideias. O melhor da oratória e narrativa.
Talvez as
crianças nessa classe assistissem apresentações do TED, ou quem
sabe eles poderiam juntar com o TEDx for kids.
Definitivamente, é
sobre a prática e ficar confortável em colocar você e suas ideias
lá fora e superar quaisquer medos de falar em público.

Modulo
2:

Paixões

A
escola moderna deveria ajudar nossas crianças a procurar e explorar
suas paixões. Paixão é o maior presente da sua auto-descoberta. É
a fonte de interesse e excitação, e é único em cada criança.
A
chave para achar a paixão é a exposição. Permitindo que as
crianças experienciem as mais diversas aventuras, carreiras e
adultos apaixonados que forem possíveis.
Historicamente, isso foi
limitado pela realidade da geografia e custo, sendo implementado por
mães e pais locais falando em classe sobre suas carreiras. “Oi,
Sou o Alan, Pai do Billy e sou um contador. Contadores são pessoas
que…”
Mas
em um mundo de YouTube e realidade virtual (VR), a capacidade de
nossas crianças explorarem 500 possibilidades diferentes de
carreiras ou paixões durante sua educação K-6 se torna não só
possível como convincente.
Eu imagino um módulo onde as crianças
compartilham sua nova paixão a cada mês, compartilhando vídeos (ou
experiências em VR) e explicando o que eles amam e o que eles
aprenderam.

Módulo
3:

Curiosidade
e Experimentação

Einstein
disse a famosa frase, “Eu não tenho nenhum talento, sou só um
curioso apaixonado.” Curiosidade é inata nas crianças, e muitas
vezes perdidas durante a vida. Indiscutivelmente, pode ser dito que a
curiosidade é responsável por todo o grande avanço científico e
tecnológico – o desejo de um indivíduo de saber a verdade.
Aliado
com a curiosidade é o processo de experimentação e descoberta. O
processo de fazer perguntas, criar e testar hipóteses e repetida
experimentação até que a verdade seja encontrada.
Como estudei os
mais bem sucedidos empreendedores e empresas, desde Google e Amazon
até Uber, o sucesso é significantemente devido ao uso implacável
de experimentação para definir os produtos e serviços.
Aqui
eu imagino um módulo que incuta na criança a importância da
curiosidade e os dê permissão para dizer “Eu não sei, vamos
descobrir”.
Adiante,
um módulo mensal que ensina as crianças como projetar e executar
experimentos válidos e significativos.
Imagine crianças que
aprendem a habilidade de fazer uma pergunta, propor uma hipótese,
projetar um experimento, coletar as informações e chegar a uma
conclusão.

Módulo
4:
Persistência/Grit(Garra)

Fazer
algo grande, ambicioso e significante na vida é um trabalho árduo.
Você não pode apenas desistir quando o caminho fica difícil.
A
mentalidade de persistência, de garra, é um comportamento que pode
ser aprendido e eu acredito que pode ser ensinado na infância,
especialmente quando está atrelado a buscar a paixão de uma
criança.
Eu
imagino um currículo que, a cada semana, estude a carreira de
grandes empreendedores e destaque sua história de persistência.
Isso destacaria os indivíduos e companhias que persistiram,
reafirmaram e finalmente obtiveram sucesso.
Adiante, imagino um módulo que combine a persistência e experimentação
da jogabilidade encontrada no Dean Kamen’s FIRST LEGO league, onde
alunos da 4ª série (e séries acima) procuram sobre um problema do
mundo real como segurança alimentar, reciclagem, fontes de energia,
etc. e eram desafiados a desenvolver uma solução. Eles também
devem projetar, construir e programar um robô usando LEGO
MINDSTORMS®, e então competir em um campo de jogo de mesa

Módulo
5:

Exposição
à Tecnologia

Em
um mundo de rápida aceleração tecnológíca, entender como as
tecnologias funcionam, o que fazem e o seu potencial para beneficiar
a sociedade é, na minha humilde opinião, crítico para o futuro de
uma criança. 
Tecnologia e programação (mais sobre isso abaixo) são
a nova “língua franca” de amanhã.

Neste
módulo, imagino o ensino de crianças (com idade apropriada)
através de jogos e demonstração.
Dar a eles um panorama das
tecnologias exponenciais como computação, sensores, redes,
inteligência artificial, manufatura digital, engenharia genética,
realidade virtual/aumentada e robótica, só para citar alguns.
Este
módulo não é sobre fazer uma criança uma expert em qualquer
tecnologia, é mais sobre dar a eles a linguagem dessas novas
ferramentas, e conceitualmente um panorama de como eles poderiam usar
tal tecnologia no futuro.
O objetivo aqui é deixá-los excitados,
dar a eles demonstrações que fazem conceitos grudarem e após isso,
fazer suas imaginações fluírem.

Módulo
6:

Empatia

Empatia,
definido como “a habilidade de entender e compartilhar os
sentimentos de outra pessoa”, foi reconhecido como uma das
habilidades mais importantes para nossas crianças hoje.
Enquanto há muito material escrito e ótimas práticas para incutir isso em casa
e na escola, as ferramentas atuais aceleram este processo.
Realidade
virtual não é mais só sobre vídeo games apenas.
Artistas,
ativistas e jornalistas agora enxergam o potencial da tecnologia para
ser um motor de empatia, algo que pode fazer brilhar os holofotes em
tudo desde a epidemia de Ebola até como é viver em Gaza. E Jeremy
Bailenson esteve na vanguarda da investigação do uso do poder do VR
para o bem.
Por
mais de uma década, o laboratório de Bailenson em Stanford esteve
estudando como o VR pode nos fazer melhores pessoas. Através do
poder do VR, voluntários do laboratório sentiram como é ser o
Superman (para ver se os faziam ficar mais propícios a ajudar o
próximo), uma vaca (aprender como reduzir o consumo de carne) e até
um coral (para aprender sobre acidificação do oceano).
Por
mais bobo que isso pareça, esses tipos de cenários de VR poderiam
ser mais efetivos que os tradicionais serviços públicos de
propaganda para fazer as pessoas se comportarem.
Posteriormente, eles
gastam menos papel.
Eles guardam mais dinheiro para a aposentadoria.
Eles são mais legais para as pessoas a sua volta.
E isso pode ter
consequências na forma em que ensinamos e treinamos todos desde a
criança mais elitista até juízes do tribunal superior.

Módulo
7:

Ética/Dilemas
Morais

Relacionado
com a empatia, e igualmente importante é o objetivo de infundir nas
crianças uma bússula de moral.
Recentemente eu visitei uma escola
especial criada por Elon Musk (a escola Ad Astra) para seus cinco
filhos (de 8 a 13 anos).
Um elemento que é persistente na pequena
escola de 31 crianças é a conversa sobre ética e moral, uma
conversa expressada através de debates sobre os cenários do mundo
real que nossas crianças poderão um dia enfrentar.
Aqui
está um exemplo do tipo de jogo/simulação que eu ouvi falar sobre
a Ad Astra, que eles implementariam um módulo de ética e moral.
Imagine uma pequena cidade em um lago, cuja maioria da cidade está
empregada em uma mesma empresa. 
Mas esta empresa está poluindo o
lago e matando todo o tipo de vida.
O que você faz?
É unânime o
conhecimento de que se a fábrica fechar, todos perdem seus empregos.
Por outro lado, deixar a fábrica funcionando normalmente significa
que o lago será destruído e o lago morrerá. 
Este tipo de
conversa/jogo normal e rotineiro possibilita as crianças a verem o
mundo de uma forma realmente importante.

Módulo
8:

Os
3R Básicos (LeituRa, escRita & aRitimética)

Não
tem nenhuma dúvida que uma criança entrando no jardim da infância
deve saber o básico de leitura, escrita e matemática.
A única
questão é qual a melhor forma para eles conseguirem isso?
Nós
crescemos no modo clássico onde o professor no quadro-negro, livros
e tarefa de casa à noite.
Mas eu poderia dizer que tais formas de
ensino estão desatualizadas, agora substituídas por apps,
jogabilidade e o conceito de sala invertida.
Promovido
pelos professores de ensino médio Jonathan Bergman e Aaron Sams em
2007, a sala invertida inverte a sequência de eventos da sala
tradicional.
Estudantes
assistem materiais de palestras, comumente palestras em forma vídeo,
como uma lição de casa antes de ir para a aula.
O tempo dentro da
sala de aula é reservado para atividades como discussões
interativas e trabalhos em grupo – tudo feito com a supervisão do
professor.
Os
benefícios são claros:
  1. Estudantes
    podem usufruir das palestras em seu próprio ritmo, vendo o vídeo
    repetidas vezes até eles entenderem o conceito, ou adiantando o
    vídeo se a informação é óbvia.
  2. O
    professor está presente enquanto os estudantes colocam em prática
    um novo conhecimento. Fazer a lição de casa durante o período de
    aula dá ao professor tempo de analisar quais conceitos, se tiver
    algum, seus alunos estão tendo dificuldade e os ajuda, adaptando a
    aula se necessário.
  3. A
    sala invertida produz resultados tangíveis: 71% dos professores que
    inverteram as suas aulas tiveram notas melhoradas e 80% reportaram
    melhores atitudes dos alunos como resultado.

Módulo
9:

Expressão
Criativa & Improvisação

Cada
um de nós é um ser criativo.
É da natureza humana ser criativo…
Porém, cada um de nós deve ter diferentes maneiras de expressar
a nossa criatividade.
Nós
devemos encorajar as crianças a descobrir e a desenvolver cedo as
suas tomadas criativas.
Neste módulo, imagine mostrar para as
crianças as diferentes formas que a criatividade é expressa –
desde arte até engenharia, até música, até matemática – e
então guiando-os enquanto escolhe a área (ou áreas) em que eles
estão mais interessados.
Crucialmente, professores (ou pais) podem
desenvolver lições únicas para cada criança baseada em seus
interesses, graças a recursos de educação grátis como o YouTube e
a Khan Academy.
Se minha criança está interessada em pintar
androbots, um professor ou inteligência artificial pode vasculhar a
internet e reunir uma lição personalizada feita de vídeos e
artigos onde os melhores pintores robóticos no mundo compartilham
suas informações.
Adaptar
à mudança é crucial para o sucesso, especialmente em nosso mundo
atual em constante transformação.
Improvisação é uma habilidade
que pode ser aprendida, e nós precisamos ensinar isso cedo.
Na
maioria das aulas de “improviso” do colegial, o centro da grande
improvisação é a mentalidade “Sim, e…”. 
Quando atuando em
uma cena, o ator pode introduzir um novo personagem ou ideia, mudando
completamente o contexto da cena. É crucial que os outros atores na
cena digam “Sim, e…” aceitem a nova realidade e então
expressem algo novo de sua autoria.
Imagine
jogar jogos similares de encenação em escolas de ensino
fundamental, onde o professor dá ao seu estudante a cena/contexto e
constantemente muda as variáveis, os forçando a se adaptar e jogar.

Módulo
10:
Programação

Ciência
da computação abre mais portas para estudantes que qualquer outra
matéria no mundo de hoje. 
Aprender apenas o básico já vai ajudar
os estudantes em qualquer carreira virtual, de arquitetura até
zoologia.
Programar
é uma importante ferramenta para a ciência da computação, da
mesma forma que a aritmética é uma ferramenta para fazer a
matemática e as palavras são uma ferramenta para o Inglês.
Programar cria software, mas ciência da computação é um amplo
campo que abrange conceitos profundos que vão muito além de
programação.
Cada
estudante do século 21 deveria também ter uma chance de aprender
sobre algoritmos, como fazer um aplicativo ou como a Internet
funciona.
Pensamento computacional permite alunos da pré-escola a
compreender conceitos como algoritmos, recursão e heurística –
mesmo se eles não entenderem os termos, eles aprenderão os
conceitos básicos.
Existem
mais de 500.000 vagas de emprego no ramo da computação agora mesmo,
representando a fonte nº1 de novos salários nos Estados Unidos, e
essas vagas estão projetadas para crescer ao dobro da taxa de todos
os outros empregos.
Programar
é divertido! Além de razões práticas para aprender a programar,
existe o fato de que criar um jogo ou animação pode ser realmente
divertido para as crianças.

Módulo
11:

Empreendedorismo
& Vendas

Em
sua essência, empreendedorismo é sobre identificar um problema (uma
oportunidade), desenvolver uma visão de como resolver isto, e
trabalhar com um time para transformar aquela visão em realidade. Eu
mencionei a escola de Elon, Ad Astra. Aqui, novamente,
empreendedorismo é a disciplina central onde os estudantes criam e
de fato vendem produtos e serviços entre eles e para a comunidade
escolar.
Você
poderia refazer este exercício básico com um grupo de crianças de
várias formas divertidas para os ensinar as lições básicas do
empreendedorismo.
Relacionado
com o empreendedorismo são as vendas. Na minha opinião, nós
precisamos ensinar vendas para cada criança desde cedo.
Ser
capaz de “vender” uma ideia (de novo relacionado com contar
histórias) tem sido uma habilidade crucial na minha carreira, e isso
é uma competência que muitas pessoas simplesmente nunca aprenderam.
A
barraca de limonada tem sido uma clássica, embora um pouco escassa,
lição em vendas vinda de gerações passadas, onde uma criança
sentava na esquina da rua e tentava vender limonada feita em casa por
US$0,50 para as pessoas que estivessem passando.
Eu sugeriria nós
subirmos o nível e ter uma abordagem mais ativa em vendas
gamificadas, e talvez fazendo a turma criar uma campanha no
Kickstarter, Indiegogo ou uma campanha do GoFundMe.
A experiência de
criar um produto ou serviço e o vende-lo com êxito criará uma
indelével memória e dará aos estudantes as ferramentas para mudar
o mundo.

Módulo
12:
Linguagem

Eu
acabei de retornar de uma semana na China, onde tive uma reunião com
pais cujo foco na educação das crianças é extraordinário.
Uma
das áreas que achei mais fascinante é como alguns dos mais velhos
familiares estão ensinando novas línguas para suas crianças:
através de games.
No tablet, as crianças podem jogar jogos, mas
apenas em Francês. O desejo de uma criança de vencer a envolve
completamente e o guia para aprender rapidamente.
Além
dos games, existe a realidade virtual.
Nós sabemos que imersão
total é o que precisa para ficar fluente (pelo menos, mais tarde na
vida).
Um semestre no exterior na França ou Italia, e você já
consegue manejar bem a língua e a cultura.
Mas e quanto a um filho
de 8 anos?

Imagine
um módulo onde, por uma hora a cada dia, as crianças passam o tempo
caminhando pela Itália em um mundo de VR, saindo com os personagens
do jogo dirigidos por AI, que os ensinam, os envolvem e compartilham
a cultura e o idioma da forma mais detalhada e convincente possível.

Tecnologias
Exponenciais para nossas salas de Aula

Se
você já visitou a Abundance 360, a Singularity University, ou seguiu meus blogs, você provavelmente
concordará comigo que a maneira como nossos filhos aprenderão
mudará fundamentalmente na próxima década.
Aqui
está uma visão geral das top
5 tecnologias

que irão remoldar o futuro da educação:

Tech
1:
Realidade
virtual (VR) pode tornar o aprendizado verdadeiramente imersivo.
 

A pesquisa mostrou que lembramos 20% do que ouvimos, 30% do que vemos
e até 90% do que fazemos ou simulamos.
A realidade virtual produz o
último cenário de forma impecável.
A VR permite que os alunos
simulem voar através da corrente sanguínea enquanto aprendem sobre
diferentes células que encontram, ou viajam para Marte para
inspecionar a superfície para a vida. 
Para tornar isso realidade, o
Google Cardboard acaba de lançar seu produto Pioneer Expeditions. 
Sob este programa, milhares de escolas em todo o mundo receberam um
kit contendo tudo o que um professor precisa para levar sua aula em
uma viagem virtual.
Embora os dados sobre o uso de VR nas escolas e
colégios da K-12 ainda não tenham sido reunidos, o crescimento
constante do mercado se reflete no aumento das empresas (incluindo o
zSpace, Alchemy VR e Immersive VR Education) exclusivamente dedicado
a fornecer escolas com conteúdo e um currículo educacional
empacotado.
Junte
com o VR uma tecnologia relacionada chamada realidade aumentada (AR),
e a educação experiencial realmente ganha vida.
Imagine usar um
fone de ouvido AR que seja capaz de sobrepor aulas educacionais em
cima de experiências do mundo real.
Interessado em botânica?
Ao
atravessar um jardim, o fone de ouvido AR mostra o nome e os detalhes
de cada planta que você vê.

Tech
2:
A
impressão em 3D está permitindo aos estudantes trazer suas idéias
à vida.
 

Esqueça o computador em cima de cada mesa (ou um tablet para cada
aluno), isso é ultrapassado. 
No futuro próximo, professores e
alunos vão ter ou querer uma impressora 3D na mesa para ajudá-los a
aprender os principais princípios de Ciência, Tecnologia,
Engenharia e Matemática (STEM). 
Bre Pettis, da MakerBot Industries,
em uma visão grandiosa mas prática, vê uma impressora 3D em cada
mesa da escola na América.
“Imagine se você tivesse uma
impressora 3D em vez de um conjunto LEGO quando era criança; Como
seria a vida agora? “, pergunta o Sr. Pettis.
Você poderia
imprimir seus próprios bonecos, seus próprios blocos, e você
poderia repetir os novos projetos o quão rápido sua imaginação
permitisse.
A MakerBots está agora em mais de 5.000 escolas K-12 ao
redor dos Estados Unidos.
Dando
um passo adiante, você poderia imaginar ter um arquivo 3D para a
maioria das entradas na Wikipedia, permitindo que você imprima e
estude um assunto que você só pode ler ou visualizar em VR.

Tech
3:
Sensores
& Redes.

Uma explosão de sensores e redes vai ligar todos a velocidades de
gigabit, dando acesso a vídeos de conteúdo rico a qualquer momento.
Ao mesmo tempo, os sensores continuam a miniaturizar e reduzir o
poder, incorporando-se em tudo.
Um benefício será a conexão dos
dados de sensor com o aprendizado automático e AI (abaixo), tal
conhecimento sobre a perda de atenção ou confusão de uma criança
pode ser facilmente medido e comunicado.
O resultado seria uma
representação da informação através de uma modalidade
alternativa ou a uma diferente velocidade.

Tech
4:
Aprendizado
Automático é tornar a aprendizagem adaptável e personalizada.

Nenhum estudante é idêntico – eles têm diferentes modos de
aprendizagem (aprendem lendo, vendo, ouvindo, fazendo), vêm de
diferentes origens educacionais e têm diferentes capacidades
intelectuais e capacidade de atenção.
Os avanços no aprendizado
automático e o movimento crescente no aprendizado adaptativo, estão
buscando resolver esse problema.
Empresas como Knewton e Dreambox têm
mais de 15 milhões de alunos em suas respectivas plataformas de
aprendizagem adaptativa.
Logo, cada teste educacional será
adaptável, aprendendo a personalizar a lição especificamente para
um aluno.
Haverá aplicativos de quiz adaptativo, aplicativos de
flashcard, aplicativos de livros didáticos, aplicativos de simulação
e muito mais.

Tech
5:
Inteligência
Artificial(AI) ou “Um Companheiro de Ensino com AI”.

O livro de Neil Stephenson “The
Diamond Age

apresenta uma fascinante peça de tecnologia educacional chamada “A
Young Lady’s Illustrated Primer”.

Conforme
descrito por Beat Schwendimann, “O primer é um livro interativo
que pode responder às perguntas de um aluno (falado em linguagem
nativa), ensinar através de alegorias que incorporam elementos do
ambiente do aluno e apresenta informações contextuais em tempo
real.

“O primer inclui sensores que monitoram as
ações do aluno e fornecem feedback. O aluno está em um aprendizado
cognitivo com o livro: o primer modela uma certa habilidade (através
de personagens de conto de fadas), que o aluno então imita na vida
real.”

“O primer segue uma
progressão de aprendizado com tarefas cada vez mais complexas. Os
objetivos educacionais do primer são humanistas: apoiar o aluno a se
tornar um pensador forte e independente”.

O
primer, um companheiro de ensino com IA individualizado é o
resultado da convergência tecnológica e é extremamente bem
descrito pelo YouTuber CGP Gray em seu video: DigitalAristotle: Thoughts on the Future of Education.
Seu
companheiro com IA terá acesso ilimitado a informações na nuvem e
irá entregar isso na velocidade ideal para cada aluno de uma forma
empenhada e divertida.
Esta IA irá desmonetizar e democratizar a
educação, estará disponível para todos de graça (assim como o
Google) e oferecerá a melhor educação para as crianças mais ricas
e mais pobres do planeta.
Este
companheiro com IA não é um tutor que mostra fatos, números e
respostas, mas um colega do lado do aluno, estando lá para ajudá-lo
a aprender e, ao fazê-lo, fazer com que aprenda de uma forma melhor.
A IA está sempre alerta, observando sinais de frustração e tédio
que podem preceder o abandono, sinais de curiosidade ou interesse que
tendem a indicar exploração ativa e sinais de prazer e domínio, o
que pode indicar uma experiência de aprendizado bem-sucedida.
Em
última análise, estamos indo em direção a um mundo amplamente
mais educado. Estamos realmente vivendo durante o momento mais
emocionante para estar vivo.

(NOTA:
Neste momento, a Fundação XPRIZE está operando o Global
Learning XPRIZE
em que:
100 equipes estão criando softwares baseados em Android com o
intuito de levar à um estudante analfabeto no meio da Tanzânia a
leitura básica, escrita e informação em 18 meses.)

Mentalidades
para o Século 21

Finalmente,
é muito importante para mim discutir mentalidades.
Como pensamos
sobre as cores futuras, como aprendemos e o que fazemos.
Eu escrevi
extensivamente sobre a importância de uma abundância e mentalidade
exponencial para empresários e CEOs.
Eu também acho que devemos dar
atenção à mentalidade em nossas escolas primárias, quando uma
criança está moldando o seu “sistema operacional” mental
para o resto de sua vida, é ainda mais importante.

Como
tal, eu recomendaria que uma escola adote um conjunto de princípios
que ensinem e promovam uma série de mentalidades nos seus
programas.

Muitas
“mentalidades” são importantes para se promover.
Aqui
estão alguns para consideração.

Otimismo
Estimulante e Uma Mentalidade de Abundância

Vivemos
em um mundo competitivo, e as crianças experimentam uma quantidade
significativa de pressão para se expressar.
Quando eles ficam
encurralados, eles se sentem murchos.
Todos nós falhamos às vezes –
isso é parte da vida.
Se quisermos criar crianças “capazes de
fazer” que possam trabalhar com o fracasso e sair mais fortes
para isso, é sábio estimular otimismo.
Crianças otimistas estão
mais dispostos a assumir riscos saudáveis, são melhores
solucionadores de problemas e experimentam relacionamentos positivos.
Você pode estimular o otimismo em sua escola, começando cada dia,
se focando na gratidão (o que cada criança é grata), ou um “foco
positivo” em que cada aluno leva 30 segundos para falar sobre o
que eles estão mais entusiasmados ou qual evento recente teve um
impacto positivo neles. (NOTA: eu começo cada reunião dentro da
minha equipe de PHD Ventures com um foco positivo.)

Por
último, ajudar os alunos a entender (através de dados e gráficos)
que o mundo está de fato melhorando (veja meu primeiro livro:
Abundance:
The Future is Better Than You Think
)
irá ajudá-los a combater o fluxo contínuo de notícias negativas
que fluem através de nossos noticiários.
Quando
as crianças se sentem confiantes em suas habilidades e entusiasmadas
com o mundo, estão dispostas a trabalhar mais e a ser mais
criativas.

Tolerância
ao Fracasso

Tolerar
o fracasso é uma lição difícil de aprender e uma lição difícil
de ensinar.
Mas é extremamente importante para ter sucesso na vida.
O
Astro Teller, que administra o ramo de inovação do Google “X”,
fala muito sobre incentivar o fracasso.
No X, eles regularmente
tentam “matar” suas idéias.
Se eles são bem sucedidos em
matar uma idéia e, assim, “falhando”, eles economizam
muito tempo, dinheiro e recursos.
As idéias que eles não conseguem
matar, sobrevivem e se desenvolvem em negócios de bilhões de
dólares.
A chave é que cada vez que uma idéia é morta, a Astro
recompensa sua equipe – literalmente, com bônus em dinheiro.
Seu
fracasso é celebrado e eles se tornam heróis.
Isso
deve ser reproduzido na sala de aula: as crianças devem tentar
criticar suas melhores idéias (aprender pensamento crítico), e
então eles devem ser presenteados por “falhar com êxito”
– talvez com bolo, balões, confetes e muita serpentina.

Conclusão

Compartilhei este texto por achar fascinante a educação que espero poder proporcionar para o meu filho nos próximos anos.
E você, concorda comigo?
Conhece algum projeto educacional no Brasil que siga esta linha de pensamento?
Compartilha aqui!!! Quero muito saber mais!

Amazon Web Services: Tudo que Você Deve Saber – Parte 2 (S3)

Amazon Web Services: Tudo que Você Deve Saber
Continuando nossa série de posts sobre Amazon Web Services, hoje temos informações sobre o S3.
Se você não estava acompanhando a série, recomendo começar do início.
Amazon S3 (Simple Storage Service) é o serviço padrão de armazenamento em nuvem da AWS, oferecendo armazenamento de arquivos de números arbitrários de arquivos de quase todos os tamanhos, de 0 a 5 TB (antes de 2011 O tamanho máximo era de 5 GB; tamanhos maiores agora são bem suportados via multipart support).

Itens ou objetos são colocados em recipientes nomeados armazenados com nomes normalmente chamados de chaves. O conteúdo principal é o valor.

Os objetos (arquivos) podem ser criados, excluídos ou atualizados. Os objetos grandes podem ser transmitidos, mas você não pode acessar ou modificar partes de um valor; você precisa atualizar todo o objeto.

Todo objeto também tem metadados, que incluem pares de valores-chave arbitrários, usados de forma semelhante aos cabeçalhos HTTP. Alguns metadados são definidos pelo sistema, alguns são significativos ao fornecer conteúdo HTTP a partir de buckets ou CloudFront, e você também pode definir metadados arbitrários para seu próprio uso.

URIs S3: embora muitas vezes os nomes de bucket e chave sejam fornecidos nas APIs individualmente, também é prática comum escrever uma localização S3 no formato ‘s3://bucket-name/path/to/key’ (onde a chave aqui é ‘path/to/key’). Você também encontra os prefixos ‘s3n://’ e ‘s3a://’  em sistemas  Hadoop .
S3 vs Glacier, EBS e EFS: a AWS oferece muitos serviços de armazenamento, e vários além do S3 oferecem abstrações de tipo de arquivo.
Glacier é para armazenamento de arquivos mais baratos e menos acessados.
EBS, ao contrário do S3, permite o acesso aleatório ao conteúdo do arquivo através de um sistema de arquivos tradicional, mas só pode ser anexado a uma instância EC2 por vez.
EFS É um sistema de arquivos de rede em que muitas instâncias podem se conectar, mas a um custo maior. Veja a tabela de comparação mais abaixo.

Dicas para usar melhor o S3

  • Para fins mais práticos, você pode considerar a capacidade S3 ilimitada, tanto no tamanho total dos arquivos quanto no número de objetos. O número de objetos em um bucket é essencialmente ilimitado. Os clientes rotineiramente têm milhões de objetos.
  • Nomeação do bucket: há um espaço de nomes global (em todas as regiões, mesmo que o próprio S3 armazene dados em qualquer região S3 que você escolha), então você verá que muitos nomes de bucket já foram escolhidos. Criar um bucket significa adotar o nome até que você o exclua. Os nomes têm algumas restrições.
    • Os nomes podem ser usados como parte do nome do host ao acessar o bucket ou seus conteúdos, como .s3-us-east-1.amazonaws.com, contanto que o nome seja compatível com o DNS.
    • Uma prática comum é usar o acrônimo ou abreviatura do nome da empresa para o prefixo (ou sufixo, se você preferir a hierarquia do estilo DNS) todos os nomes do bucket (mas, por favor, não use isso como uma medida de segurança – isso não é muito seguro e facilmente burlado!).
    • Nomes de bucket com ‘.’ podem causar desajustes de certificados quando usado com SSL. Use ‘-‘, uma vez que isso está em conformidade com as expectativas de SSL e é compatível com DNS.
  • Versão: S3 tem suporte de versão opcional, de modo que todas as versões de objetos sejam preservadas em um bucket. Isto é útil se você quiser um controle de mudanças (mas cuidado: não se trata de um sistema de controle de versão completo como o Git).
  • Durabilidade: a durabilidade do S3 é extremamente alta, pois internamente ele mantém várias réplicas. Se você não o exclui por acidente, você pode contar que o S3 não vai perder seus dados (AWS oferece a taxa de durabilidade aparentemente improvável de 99.999999999%, mas este é um cálculo matemático baseado em taxas de falha independentes e níveis de replicação – não uma estimativa de probabilidade verdadeira. De qualquer forma, a S3 teve um recorde muito bom de durabilidade.) Observe que esta é uma durabilidade muito maior do que o EBS! Se a durabilidade for menos importante para sua aplicação, você pode usar o S3 Reduced Redundancy Storage, O que diminui o custo por GB, bem como a redundância.
    • Para transferência, colocar dados na AWS é gratuito. Transfira de S3 para EC2 na mesma região gratuitamente também. Transferir para outras regiões ou pela Internet em geral não é gratuito.
    • As exclusões são gratuitas.

  • S3 com redundância reduzida e acesso pouco frequente: a maioria das pessoas usa a classe de armazenamento padrão no S3, mas existem outras classes de armazenamento com menor custo:
    • Reduced Redundancy Storage (RRS) vem sendo efetivamente obsoleto, E tem menor durabilidade (99,99%) do que o padrão S3. Observe que já não participa nas reduções de preços S3, por isso oferece uma pior redundância por mais dinheiro do que o padrão S3. Como resultado, não há motivo para usá-lo.
    • Infrequent Access (IA) permite que você obtenha um armazenamento mais barato em troca de um acesso mais caro. Isso é ótimo para arquivos como logs que você já processou, mas pode querer ver mais tarde. Para ter uma idéia da economia de custos ao usar o Infrequent Access (IA), você pode usar a Calculadora S3 Infrequent Access.
    • Glacier é uma terceira alternativa que vai ser abordada em outro texto.
  • Desempenho: maximizar o desempenho do S3 significa melhorar o rendimento global em termos de largura de banda e número de operações por segundo.
    • S3 é altamente escalável, então, em princípio, você pode obter arbitrariamente alta taxa de transferência. (Um bom exemplo disso é o S3DistCp.)
    • Mas geralmente você é limitado pelo canal entre a fonte e S3  e/ou o nível de concorrência das operações.
    • O throughput é, naturalmente, o mais alto entre AWS e S3, e entre instâncias EC2 e buckets S3 que estão na mesma região.
    • A largura de banda da EC2 depende do tipo de instância. Veja a coluna “Desempenho de rede” no ec2instances.info.
    • A transferência de muitos objetos é extremamente alta quando os dados são acessados ​​de forma distribuída, de muitas instâncias EC2. É possível ler ou escrever objetos de S3 de centenas ou milhares de instâncias ao mesmo tempo.
    • No entanto, o throughput é muito limitado quando os objetos acessados ​​sequencialmente de uma única instância. As operações individuais levam muitos milissegundos e a largura de banda para e de instâncias é limitada.
    • Portanto, para executar um grande número de operações, é necessário usar vários segmentos e conexões de trabalho em instâncias individuais, e para trabalhos maiores, várias instâncias EC2 também.
    • Uploads de várias partes: para objetos grandes, você deseja aproveitar as capacidades de upload de múltiplas partes (começando com tamanhos mínimos de 5 MB).
    • Grandes downloads: também você pode fazer o download de pedaços de um único objeto grande em paralelo, explorando a capacidade de cabeçalho de intervalo HTTP GET.
      • Nós listamos isso como uma recomendação, pois muitas vezes é trabalhoso renomear em larga escala.
      • Observe que, infelizmente, o conselho sobre nomes de chaves aleatórias vai contra ter um layout consistente com prefixos comuns para gerenciar ciclos de vida de dados de forma automatizada.
    • Para dados fora da AWS, DirectConnect e S3 Transfer Acceleration podem ajudar. Para S3 Transfer Acceleration, você paga o equivalente a 1-2 meses de armazenamento para a transferência em qualquer direção para usar pontos de mais próximos.
  • Aplicativos de linha de comando: existem algumas maneiras de usar S3 a partir da linha de comando:
    • Originalmente, s3cmd foi a melhor ferramenta para o trabalho. Ainda é muito usado por muitos.
    • A interface de linha de comando da AWS  agora oferece suporte ao S3 bem, e é útil para a maioria das situações.
    • s4cmd é uma substituição, com maior ênfase no desempenho através de multi-threading, o que é útil para arquivos grandes e grandes conjuntos de arquivos, e também oferece compatibilidade com o Unix.
  • Aplicações GUI: você pode preferir uma GUI, ou deseja suportar acesso GUI para usuários menos técnicos. Algumas opções:
    • A AWS Console oferece uma maneira gráfica de usar o S3. Tenha cuidado para dizer às pessoas não-técnicas que o utilizem, pois, uma vez que sem permissões rígidas, oferece acesso a muitos outros recursos AWS.
    • Transmit é uma boa opção no MacOS para a maioria dos casos de uso.
    • Cyberduck É uma boa opção no MacOS e no Windows com suporte para carregamentos de várias partes, ACLs, versões, configuração do ciclo de vida, classes de armazenamento e criptografia do lado do servidor (SSE-S3 e SSE-KMS).
    • S3 e CloudFront: S3 está bem integrado com o CloudFront CDN.
  • Hospedagem estática de sites:
    • Considere usar o CloudFront antes da maioria ou de todos os recursos:
      • Como qualquer CDN, o CloudFront melhora significativamente o desempenho.
      • Se você estiver incluindo recursos em domínios, como fontes dentro de arquivos CSS, talvez seja necessário configurar o CORS para o bucket que serve esses recursos.
      • Uma vez que praticamente tudo está se movendo para o SSL atualmente, e você provavelmente deseja controlar o domínio, você provavelmente deseja configurar o CloudFront com seu próprio certificado antes do S3 (e ignorar o exemplo do AWS sobre isso como não é SSL apenas).
  • Permissões:
    • É importante gerenciar as permissões com cuidado no S3 se você tiver sensibilidade de dados, pois corrigir isso mais tarde pode ser uma tarefa difícil, se você tiver muitos ativos e usuários internos.
    • Descreva novos buckets se você tiver diferentes sensibilidades de dados, pois isso é muito menos propenso a erros do que regras de permissões complexas.
    • Se os dados são apenas para administradores, como dados de log, coloque-o em um bucket em que só os administradores podem acessar.
    • Limite o acesso individual do usuário (ou IAM) ao S3 ao mínimo exigido e catalogue os locais “aprovados”. Caso contrário, o S3 tende a se tornar o campo de despejo onde as pessoas colocam dados em locais aleatórios que não são limpos há anos, custando-lhe muito dinheiro.
  • Ciclos de vida dos dados:
    • Ao gerenciar dados, a compreensão do ciclo de vida dos dados é tão importante quanto a compreensão dos dados em si. Ao colocar os dados em um bucket, pense em seu ciclo de vida – o fim da vida, e não apenas o seu início.
    • Em geral, os dados com diferentes políticas de expiração devem ser armazenados sob prefixos separados no nível superior. Por exemplo, alguns registros volumosos podem precisar ser excluídos automaticamente mensalmente, enquanto outros dados são críticos e nunca devem ser excluídos. Ter o primeiro em um bucket separado ou pelo menos uma pasta separada é sábio.
    • Pense sobre isso na frente, você vai poupar dor. É muito difícil limpar grandes coleções de arquivos criados por muitos engenheiros com diferentes ciclos de vida e nenhuma organização coerente.
    • Alternativamente, você pode definir uma política de ciclo de vida para arquivar dados antigos para o Glacier. Tenha cuidado com o arquivamento de grandes quantidades de objetos pequenos para o Glacier, pois pode custar mais caro.
    • Há também uma classe de armazenamento chamada Infrequent Access Que tem a mesma durabilidade que o padrão S3, mas é descontado por GB. É adequado para objetos que são acessados com pouca frequência.
  • Consistência dos dados: entender consistência de dados é importante para qualquer uso de S3, onde existem vários produtores e consumidores de dados.
    • A criação de objetos individuais em S3 é atômica. Você nunca enviará um arquivo e terá outro cliente para ver apenas metade do arquivo.
    • Além disso, se você criar um novo objeto, você poderá lê-lo instantaneamente, o que é chamado consistência de leitura e gravação.
      • Bem, com a advertência adicional de que, se você fizer uma leitura em um objeto antes de existir, e então criá-lo, você obtém consistência (not read-after-write).
    • Se você sobrescrever ou excluir um objeto, você só terá garantia de consistência.
    • Note que até 2015, a região  ‘us-standard’ Teve um modelo de consistência eventual mais fraco, e as outras regiões (mais novas) foram read-after-write. Isso foi finalmente corrigido – mas observe vários blogs antigos que mencionam isso!
    • Na prática, a “eventual consistência” geralmente significa em segundos, mas casos raros de esperas de minutos ou horas.
  • S3 como um sistema de arquivos:
    • Em geral, as APIs do S3 têm limitações inerentes que tornam o S3 difícil de usar diretamente como um sistema de arquivos de estilo POSIX enquanto ainda preserva o próprio formato de objeto do S3. Por exemplo, anexar a um arquivo requer reescrever, o que afeta o desempenho e a renomeação atômica de diretórios, a exclusão mútua na abertura de arquivos e os links rígidos são impossíveis.
    • s3fs É um sistema de arquivos FUSE que vai adiante e tenta de qualquer maneira, mas tem limitações de desempenho e surpresas por essas razões.
    • Riofs (C) e Goofys (Go) são mais recentes e tentam adotar um formato de armazenamento de dados diferente para resolver esses problemas e, portanto, são prováveis melhorias em s3fs.
    • S3QL (discussão) é uma implementação Python que oferece deduplicação de dados, snapshots e criptografia, mas apenas um cliente por vez.
    • ObjectiveFS (discussion) é uma solução comercial que suporta funcionalidades do sistema de arquivos e clientes concorrentes.
  • Se você estiver usando um VPC (conexões privadas não acessíveis via Internet), considere configurar um VPC Endpoint para o S3, a fim de permitir que seus recursos hospedados pelo VPC acessem facilmente sem a necessidade de configuração de rede adicional ou de saltos.
  • Replicação entre regiões: S3 tem um recurso para replicar um bucket entre uma região e outra. Note-se que o S3 já é altamente replicado dentro de uma região, por isso geralmente isso não é necessário para durabilidade, mas pode ser útil para conformidade (armazenamento de dados distribuído geograficamente), menor latência ou como estratégia para reduzir os custos da largura de banda região-a-região refletindo dados altamente usados em uma segunda região.
  • IPv4 vs IPv6: por muito tempo, S3 apenas suportou IPv4 no ponto final padrão https://BUCKET.s3.amazonaws.com. Entretanto, a partir de 11 de agosto de 2016 Agora oferece suporte tanto IPv4 quanto IPv6! Para usar ambos, você tem que ativar dualstack no seu cliente de API preferido ou usando diretamente esse esquema de URL https://BUCKET.s3.dualstack.REGION.amazonaws.com. Isso se estende até a aceleração de transferência S3 também.

Problemas e Limitações

  • Durante muitos anos, houve um notório limite de 100 buckets por conta, que não poderia ser aumentado e causou muita dor de cabeça significativa nas empresas. Desde 2015, você pode solicitar aumentos. Você pode pedir para aumentar o limite, mas ainda será limitado (geralmente abaixo de ~ 1000 por conta).
  • Tenha cuidado para não fazer suposições implícitas sobre transacionalidade ou sequenciação de atualizações de objetos. Nunca assuma que, se você modificar uma sequência de objetos, os clientes verão as mesmas modificações na mesma sequência, ou se você carregar um monte de arquivos, todos aparecerão de uma só vez em todos os clientes.
  • S3 tem um SLA Com 99,9% de tempo de atividade. Se você usa o S3 pesadamente, você verá inevitavelmente erros ocasionais de acesso ou armazenamento de dados à medida que os discos ou outras infra-estruturas falharem. A disponibilidade geralmente é restaurada em segundos ou minutos. Embora a disponibilidade não seja extremamente alta, como mencionado acima, a durabilidade é excelente.
  • Depois de fazer o upload, qualquer alteração que você faz no objeto causa uma reescrita completa do objeto, de modo que evite o comportamento de anexação com arquivos regulares.
  • A consistência dos dados externos, como discutido acima, pode ser surpreendente às vezes. Se S3 sofre de problemas internos de replicação, um objeto pode ser visível a partir de um subconjunto das máquinas, dependendo do ponto final do S3 que eles atingiram. Esses geralmente resolvem em segundos; No entanto, há casos isolados quando a questão permaneceu por 20 a 30 horas.
  • MD5s e carregamentos de várias partes: no S3, o cabeçalho ETag da S3 é um hash no objeto. E em muitos casos, é o hash MD5. No entanto, isso não é geral quando você usa uploads de várias partes. Uma solução alternativa é calcular MD5s você mesmo e colocá-los em um cabeçalho personalizado (como é feito pelo s4cmd).
  • Custos incompletos de upload de várias partes: os carregamentos incompletos de várias partes causam taxas de armazenamentos mesmo se o upload falhar e nenhum objeto S3 for criado. Amazon (e outros) recomendam usar uma política de ciclo de vida para limpar carregamentos incompletos e economizar em custos de armazenamento.
  • Região padrão dos EUA: anteriormente, a região us-east-1 (também conhecida como a região padrão dos EUA) foi replicada em todas as costas, o que levou a uma maior variabilidade de latência. Em vigor desde 19 de junho de 2015, isso não é mais válido. Todas as regiões do Amazon S3 agora oferecem suporte à consistência de leitura e gravação. O Amazon S3 também renomeou a região padrão dos EUA para a região dos EUA (N. Virgínia) para ser consistente com as convenções de nomeação regional da AWS.
  • Quando configurar ACLs sobre quem pode acessar o bucket e conteúdo, existe um grupo predefinido chamado Usuários Autenticados. Esse grupo geralmente é usado, de forma incorreta, para restringir o acesso de recursos S3 a usuários autenticados da conta proprietária. Se concedido, o grupo AuthenticatedUsers permitirá o acesso de recursos S3 a todos os usuários autenticados, em todas as contas AWS. Um caso de uso típico desta ACL é usado em conjunto com o solicitador  que paga a funcionalidade do S3.

Durabilidade, Disponibilidade e Preço de Armazenamento

Como ilustração de características e preços comparativos, a tabela abaixo fornece S3 Standard, RRS, IA, em comparação com Glacier, EBS, e EFS, usando a região da Virgínia a partir de agosto de 2016.
Durabilidade (por ano)
Disponibilidade “projetada”
Disponibilidade SLA
Armazenamento (por TB por mês)
GET or retrieve (por milhão)
Escrever ou arquivar (por milhão)
Glacier
Onze 9s
Lento
$4
$50
$50
S3 IA
Onze 9s
99.9%
99%
$12.50
$1
$10
S3 RRS
99.99%
99.99%
99.9%
$24 (first TB)
$0.40
$5
S3 Standard
Onze 9s
99.99%
99.9%
$23
$0.40
$5
EBS
99.8%
Não informada
99.95%
$25/$45/$100/$125+ (sc1/st1/gp2/io1)
EFS
“Alta”
“Alta”
$300
Os itens especialmente notáveis estão em negrito. Fontes: S3 pricing, S3 SLA, S3 FAQ, RRS info, Glacier pricing, EBS availability and durability, EBS pricing, EFS pricing, EC2 SLA.

20 Coisas Incríveis que a Inteligência Artificial poderá Fazer no Futuro Próximo!

Inteligência Artificial Futuro
O debate sobre os benefícios e malefícios da inteligência artificial tem sido intenso nos últimos anos e deve continuar assim por um bom tempo.
Por isso eu resolvi selecionar 20 das coisas mais legais que eu li que a inteligência artificial vai viabilizar no futuro próximo.
Ao mesmo tempo, sei que há riscos reais relacionados ao mau uso da tecnologia. Mas vou deixar pra falar disso outro dia.
Foco no positivo hoje, ok?
Vamos à lista.

1 – Governo Acessível

A inteligência artificial pode abrir a oportunidades para os cidadãos interagirem com o governo de uma maneira que nunca foi possível antes. Novas ferramentas que incluam processos ativados por voz podem fazer com que áreas do governo passem a ser acessíveis a pessoas com problemas de visão, audição e aprendizado, que de outra forma não teriam essa oportunidade. Referência.

2 – Melhorar Diagnósticos de Doenças

Um time de pesquisadores da Universidade de Stanford liderado por Andrew NG, professor adjunto e pesquisador proeminente na área de inteligência artificial, mostrou que um modelo de machine learning pode identificar arritmia do coração a partir de um eletrocardiograma melhor do que um especialista. Abordagem automática pode-se mostrar importante para o tratamento médico do dia-a-dia ao tornar mais confiável o diagnóstico de irregularidades do coração potencialmente mortais. Referência.

3 – Aumentar a Segurança da Informação

Os ataques de ransomware estão se multiplicando. Está claro que o mundo precisa de melhores defesas, e felizmente as soluções estão começando a emergir, ainda que lentamente. Pesquisadores da área de segurança da informação estão se voltando para machine learning buscando analisar exemplos de softwares bem e mal comportados, para descobrir qual a combinação de fatores que provavelmente está presente em malwares. Ao lidar com um novo software, o sistema calcula a probabilidade de que seja malware e rejeita aqueles que tem uma pontuação acima de um certo limite.

4 – Melhorar o Transporte Público

O congresso americano pode começar a regular os veículos autônomos e isso pode ser bom para tecnologia, para a segurança dos motoristas, para a comunidade de pessoas com deficiência, para o transporte público e para investidores. É o tipo de situação rara onde vários interesses convergem e podemos ter esperança de algo positivo. Referência.

5 – Novas Formas de Comunicação

Pesquisadores do laboratório de Inteligência Artificial do Facebook tiveram que ajustar um dos seus modelos porque do contrário a conversa entre os bots levou-os a desenvolverem sua própria linguagem para negociação. Em outras palavras, o modelo que permitia a dois robôs conversarem entre si usando Machine Learning para interações estratégicas envolvendo a conversação ao longo do caminho, levou os robôs a se comunicar na sua própria linguagem não humana. Referência.

6 – Pilotar Aviões

À medida que as viagens aéreas continuam a crescer, a escassez de pilotos vai aumentar. Isso vai dar à indústria o incentivo para desenvolver uma inteligência artificial que possa tomar o controle da aeronave, com um humano auxiliando no cockpit. O maior desafio pode ser convencer as pessoas de que isso é mais seguro. Por isso é provável que o desenvolvimento desse tipo de tecnologia por empresas como a Boeing deve-se iniciar pelas aeronaves de carga. Referência.

7 – Facilitar a Paz Mundial

A tradução automática dos mais diversos idiomas está se tornando melhor o tempo todo. 5 anos atrás as traduções eram risíveis. Agora traduções entre linguagens complexas como na região da Ásia e Europa são razoáveis em muitos casos. Isso vai aumentar significativamente as possibilidades para colaboração e comunicação entre as pessoas nos próximos 10 anos, com impactos inclusive nas negociações de paz em áreas de conflito. Referência.

8 – Manusear Objetos com Agilidade

No laboratório da Universidade da Califórnia, em Berkeley, um robô desenvolveu habilidade excepcional para lidar com objetos estranhos. Desenvolvimentos relativos à destreza das máquinas ao lidar com objetos pode ser bastante significativo para o desenvolvimento da inteligência artificial, assim como o desenvolvimento de habilidades manuais para lidar com objetos do mundo real foi importante para o desenvolvimento da inteligência humana. Referência.

9 – Aprender Imitando Humanos

O projeto OpenAI está tentando ensinar um braço robótico como empilhar uma série de blocos coloridos. Objetivo de longo prazo é dar à inteligência artificial a habilidade de aprender novos comportamentos rapidamente e usar esse conhecimento para se adaptar a mudanças não previstas no ambiente. Crianças nascem com habilidades para imitar o que outras pessoas fazem. A imitação permite aos humanos aprender novos comportamentos rapidamente, e os robôs devem ser capazes de aprender dessa maneira também, segundo os pesquisadores. Referência.

10 – Monitorar de Condições de Saúde

Ao treinar com algoritmo de machine learning em dois fluxos, um time de pesquisadores percebeu que o algoritmo poderia ensinar a si próprio como detectar condições cardíacas preocupantes, a partir de dados de relógios inteligentes da Apple. Testes com cerca de 50 pessoas mostraram um percentual de precisão de 97% ao indicar fibrilação cardíaca, uma condição que frequentemente não produz nenhum sintoma perceptível. Referência.

11 – Tecnologia Embarcada (no corpo!)

A inserção de elementos eletrônicos no corpo é algo que já existe e tem sido testado há um bom tempo. Se levarmos as ideia ao limite, é fácil imaginar que o que carregamos na mão em forma de smartphone hoje, no futuro será mais uma célula do nosso corpo. Referência.

12 – Combater Doenças Graves

A condição neurológica crítica chamada de Mal de Alzheimer é uma das mais perigosos na sociedade moderna. São milhões e milhões de pessoas com esta condição em todo o mundo. Por se tratar de uma doença de custo elevado no tratamento, ela afeta significativamente o sistema de saúde em muitos países. Há evidência de que o progresso da doença pode ser desacelerado e até mesmo interrompido se identificado cedo, e é nesta linha que pesquisadores têm desenvolvido redes neurais para identificar esta condição ainda nos estágios iniciais. Referência.

13 – Desvendar Mistérios da Mente

A inteligência artificial tem o potencial para nos ajudar a compreender o mundo melhor. À medida que descobrimos mais sobre seus processos de aprendizado e comparamos com o cérebro humano, podemos um dia alcançar uma melhor compreensão do que nos torna únicos, incluindo elucidar mistérios da mente como sonhos, criatividade e talvez até mesmo a consciência. Referência.

14 – Reduzir Ofensas na Internet

Atualmente é muito difícil para moderadores de conteúdo em plataformas como Facebook, intervir para evitar o abuso emocional que as pessoas direcionam uma às outras, e é difícil para as pessoas que são vítimas ter que esperar até que a situação seja resolvida. A inteligência artificial pode permitir a criação de robôs que possam interagir rapidamente com a vítima e identificar se alguma ação é necessária, permitindo monitorar grupos particularmente visados como mulheres e negros. Referência.

15 – Auxiliar Motoristas no Trânsito

Usando câmeras com reconhecimento facial e outros indicadores biométricos, os fabricantes de automóveis estão buscando personalizar a experiência de dirigir. Os veículos modernos observarão os motoristas e ajustarão assentos e modos de direção automaticamente, além de fornecer informações importantes ao motorista, como sinalizar um carro quebrado à frente ou o limite de velocidade da via. Referência.

16 – Redefinir as Cidades

A autonomia tem consequências profundas além da indústria de veículos. Quando os estacionamentos deixarem de existir, a capacidade das estradas vai aumentar e talvez até se multiplique. Junte isso com a expectativa de redução de custos de viagens utilizando carros autônomos, e é possível concluir que as cidades (até então desenvolvidos em torno da realidade do trânsito) terão que ser repensadas. Referência.

17 – Melhorar a Vida de Pessoas com Necessidades Especiais

Testes com usuários do youtube indicam que uma funcionalidade de conversão de voz em texto melhora significativamente a experiência de pessoas com dificuldade de audição. Referência.

18 – Inspirar Novas Soluções para Problemas

Como podemos levar mais pessoas aonde elas querem é segurança com os carros autônomos? Como podemos aumentar a vazão e a confiabilidade da cadeia de suprimentos de comida através de entregas autônomas? Como podemos tornar as pessoas mais saudáveis analisando conjuntos de problemas médicos que são tão grandes que nenhum homem pode tratá-la de modo confiável? Como podemos entender e melhorar o clima através da análise de dados em escala planetária? Talvez não seja possível endereçar cada um desses problemas, mas veremos os algoritmos de machine learning ajudando a compreender todos esses dados e, em última análise, agindo sobre eles de formas novas e surpreendentes. Referência.

19 – Revolucionar as Empresas

A adoção da inteligência artificial pelas organizações é essencial para o seu sucesso. A inteligência artificial é profunda nas suas implicações, assim como ocorreu com a eletricidade. Da mesma forma que não é possível imaginar um negócio optando por não utilizar energia elétrica, empresas que não repensarem seus departamentos considerando as novas tecnologias estão em risco de serem substituídas pela concorrência. Referência.

20 – Encontrar sua Alma Gêmea

A inteligência artificial pode transformar os namoros nos próximos anos. O Tinder do futuro pode simplesmente conversar com você e dizer o seguinte: encontrei alguém nas redondezas que acho que faz seu tipo. Ela também está livre amanhã à noite, e gosta daquela banda que você é fã e que vai tocar aqui na cidade essa semana. Posso comprar os ingressos? Referência.

Conclusão

E aí? Gostou do futuro que te espera?
Eu, como otimista inveterado, sempre busco ver o lado bom das coisas, e o futuro com inteligência artificial me parece fascinante.
Mas sei que nem tudo são flores (nunca é).
Em breve vou relacionar também os riscos que os especialistas têm identificado e que preocupam personalidades como Stephen Hawking e Elon Musk.
Não perca!

Inteligência Artificial: 100+ Ferramentas pra você usar hoje!

Inteligência Artificial - 100+ Ferramentas pra você usar hoje!

Lyra é um assistente virtual de IA que te ajuda a monitorar suas emissões de carbono.

O pessoal que desenvolveu esta solução resolveu fazer um levantamento IN-CRÍ-VEL, e listaram mais de 100 ferramentas de IA para uso pessoal!!!

Veja bem.

É apenas a primeira parte de um levantamento com 3 etapas, a primeira voltada para ferramentas que usam IA para te ajudar a usar melhor seu dinheiro, cuidar da saúde, planejar viagens, encontrar emprego e muito, muito mais!

Eu não resisti e pedi ajuda pra traduzir a lista, completinha, e compartilhar aqui com você.

Então vamos lá conferir estas 100+ ideias geniais?

A
inteligência artificial é como escalar uma árvore para tentar
alcançar a lua; pode-se relatar um progresso constante, mas sempre
há mais para descobrirmos.

Nota:
alguns dos produtos ainda não foram lançados, e ainda podem ser
Beta, embora sejam ideias emocionantes, bem embasadas e promissoras.
A maioria você já pode acessar..

Inteligência Artificial para uso pessoal

🏠 Pessoal / Casa
Ems
– ajuda a encontrar o lugar perfeito para viver

Bridge
Kitchen
– assistente de cozinha para orientações
passo-a-passo na cozinha

UnifyID
– verifica a sua identidade pelo modo como você anda, digita e senta
👔
Trabalho
Carly
– ajuda a gerenciar chamadas telefônicas

ETCH
– ajuda você a gerenciar suas redes em um banco de dados pesquisável

Findo
– seu assistente de busca inteligente em e-mail, arquivos e nuvem
pessoal
Leap
– recomenda em quais empresas procurar por empregos baseado em suas
habilidades
Lomi
– identifica leads de vendas
Mosaic
– ajuda a escrever melhores currículos
Newton
– ajuda a encontrar o emprego dos sonhos
Notion
– ajuda com a sobrecarga de e-mails, organização e comunicação
Robby
– um calendário melhor e mais inteligente
Stella
– procura empregos e ajuda a gerenciar seu processo de candidatura
Woo
– ajuda você a tomar decisões mais inteligentes para sua carreira,
de forma anônima
👯
Social
Brightcrowd
– ajuda a encontrar conexões profissionais significativas

Capsule.ai
– lembre-se dos bons momentos da sua vida

Dating.ai
– aplicativo de namoro com pesquisa de rosto
ETCH
– ajuda você a gerenciar suas redes em um banco de dados pesquisável
Eezy
– deixe o Eezy cuidar da sua noite para que você possa se divertir
Hashley
– gerador de hashtags irônicas e de comentários para suas fotos
Hotness.ai
– consegue dizer o quão sexy você é
Rey
– apresenta-lhe as pessoas que você realmente deve conhecer (para
trabalhar e jogar)
🎓
Educação
Thirdleap — ajuda
as crianças a aprender matemática
Woogie —
o robô de IA conversacional que torna a aprendizagem e a descoberta
divertidas para crianças
🏥
Saúde / Medicina
Abi
– seu assistente de saúde virtual

Ada
– pode ajudar se você estiver se sentindo mal

Airi
– treinador de saúde pessoal
Alz.ai
– ajuda você a cuidar de seus entes queridos com Alzheimer
Amélie
– chatbot para saúde mental
Bitesnap
– reconhece alimentos com fotos das refeições e ajuda a contar
calorias
Doc.ai
– torna os resultados de laboratório fáceis de
entender
Gyan
– ajuda você a ir de sintomas para prováveis condições
Joy
– ajuda você a acompanhar e melhorar sua saúde mental
Kiwi
– ajuda você a reduzir e parar de fumar
Tess
por X2AI
– terapeuta de bolso
Sleep.ai
– diagnostica o ronco e moagem de dentes
🕵️
Agentes – Pessoal
Amazon
Echo / Alexa
– assistente pessoal diário para a casa

Apple
Siri
– assistente pessoal diário no iPhone e no Mac

Cortana
– assistente pessoal diário no PC e em dispositivos Windows
Facebook
M
– concorrentes da Siri, Now e Cortana
Focus
– ajuda você a se concentrar, priorizar o seu dia
Gatebox
– um assistente de anime holográfico em uma máquina de café
expresso
Assistente
do Google
– assistente pessoal diário
Hound
– assistente pessoal diário
Ling
– semelhante ao Amazon Echo
Mycroft
– é o primeiro assistente de voz de código aberto do mundo
Remi
o Siri com uma interface
Spoken
– assistente virtual com uma interface
Viv
– tipo o Siri mas 10x melhor
📅
Agentes  – Profissional
Clara
– assistente de agendamento de reuniões

Julie
Desk
– assistente de agendamento de reuniões
(direcionado a C-Suite)

Kono
– assistente de agendamento de reuniões
Mimetic
– assistente de agendamento de reuniões
My
Ally
– lida com agendamento de reuniões e gerencia
seu calendário
SkipFlag
– descobre e organiza automaticamente o seu trabalho
Vesper
– assistente virtual para o C-Suite
X.ai
assistente de programação de reuniões
Zoom.ai
– assistente pessoal para ajudá-lo no trabalho
🙍
Agentes – Diversão
Fembot
sua namorada de IA

Lifos
– entidades dinâmicas e independentes que interagem com a web e com
o social

Replika
seu amigo de IA que você conhece através de mensagens texto
📝
Agentes –  Chatbot
Brin
– ajuda você a tomar decisões de negócios mais inteligentes

Chatfuel
– criar um Facebook chatbot em 7 minutos

Luka
– chatbot messenger para pessoas e outros chatbots
MyWave
– chatbot que o ajuda em toda a sua vida
Lyra
– monitor analisa suas emissões de carbono
🗞️
Entretenimento / Notícias

Jottr
– aplicativo de conteúdo e notícias que aprende o que você gosta e
não gosta

News360
– aprende o que você gosta e encontra histórias que você vai
gostar
✈️
Viagens
Ada – chatbot que ajuda você a navegar e tomar decisões

Emma
calcula e adiciona automaticamente o tempo de viagem da reunião

ETA
– ajuda a gerenciar itinerários e reuniões de viagens
HelloGbye
– marcar vôos será muito mais simples
Mezi
– ajuda com a reserva de voos, hotéis, reservas de
restaurantes e muito mais
Ready
– Previsão de tráfego e previsão do tempo de viagem
🚗
Veículos
Vinli — transforma
qualquer carro em um smart car
🏃‍
Fitness
Mara —
aplicativo de corrida inteligente
🎵
Música
Aiva
– compõe uma trilha sonora emocional

Pandora
– encontra músicas que você pode gostar

🏛️
Seguros
Docubot
– pode aconselhá-lo sobre questões jurídicas

Driveway
– rastreia e recompensa motoristas cautelosos

🛒
Compras
Entrupy
– ajuda a detectar se os produtos high-end são autênticos

Fify
– ajuda você a comprar roupas

GoFind
– ajuda-o a encontrar roupas online tirando uma foto
Mode.ai
– ajuda você a encontrar roupas online
💰
Finanças
Abe
– respostas rápidas sobre suas finanças

Andy
– um contador pessoal

Ara
– ajuda o seu orçamento
Bond
– ajuda você a atingir seus objetivos financeiros
Mylo
– arredonda pra cima suas compras diárias e ajuda a guardar dinheiro
Olivia
– ajuda você a gerenciar suas finanças
Roger
– ajuda você a pagar suas contas facilmente
Wallet
– IA para suas decisões financeiras diárias
Xoe.ai
– IA que empresta o chatbot
📱
Mídias Sociais / Gerenciamento de Sites

Firedrop
– sites projetados automaticamente, basta adicionar o conteúdo e
publicar

Hashley
– hashtags irônicas e gerador de comentários para suas fotos
Millions.ai
– lance o índice nele e ele irá lhe construir um Web site
Oly
– seleciona e ajuda a publicar conteúdo em suas mídias sociais
Signature
– cria páginas de destino elegantes usando seu conteúdo de mídia
social
Zen.ai
– recomendações personalizadas para a sua loja Shopify
💡
IoT / IIoT
Aerial
Sensor de atividade, movimento e identidade

Bridge.ai
– plataforma de smart-home focada na fala e no som

Cubic
– um lugar para conectar seus dispositivos domésticos
inteligentes
Grojo
– um ótimo sistema de monitoramento
Home
– operações domésticas autônomas com dispositivos conectados
Hello
– ajuda você a monitorar e melhorar seu sono
Josh
– controle de voz da casa inteira
Mycroft
– é o primeiro assistente de voz de código aberto do mundo
Nanit
– o monitor de bebês reinventado
Nest
– uma gama de dispositivos internos como termostatos, segurança e
alarmes

‘’Vestíveis’’
Eli
– ajuda a aprender um
novo idioma a partir de conversas através do seu dia

Kick.ai
– lhe ajuda a analisar seus chutes e lutas

🌐
Línguas Traduções
Liv
– transcreve conversas em inglês e hindu

Microsoft
Translator
– tradutor de línguas baseado em redes
neurais

🤖
Robôs

Dispatch
– entrega por robôs

Roboy
– um robô humanóide destinado a ser tão capaz quanto um ser humano
Spoon
– um robô (eu não consegui entender seu propósito, mas parecia
legal!)
💌
Útil – Divertido – Aleatório
CaptionBot
– Microsoft descreve qualquer foto
Crowdfunding.ai
– plataforma de crowdfunding para projetos de IA
Elevador
– ajuda a encontrar e comprar cannabis (com recomendações)
Fieldguide
– guia de campo universal que sugere possíveis correspondências
Frankenstain.ai
– é uma experiência colaborativa de contar histórias usando a IA,
aprendizagem de máquinas, robótica, bio-engenharia e IoT
#Laugh
– risos visualizados em formato digital, que podem ser enviados para
o espaço
IntelligentX
Brewing Co
. – cerveja fabricada por inteligência
artificial
Spark
– faça um pedido de cannabis através de mensagens de
texto
Token
– ajuda a enviar o presente perfeito
Wixi
– ajuda a corrigir problemas com a Wifi
📚
Pesquisa
Apollo
– divide artigos e PDF’s em pontos de pontos rápidos e legíveis

Ferret.ai
– ajuda-o a pesquisar resumindo artigos e a habilidade da busca

Iris
– lhe ajuda a pesquisar e visualizar conceitos em trabalhos de
pesquisa
🎫
Eventos, Conferências e Comunidades
Events.ai
– o balcão único para eventos e conferências de AI / ML / DL
Nucl.ai
– conferências e cursos de IA
Oh.hai.ai
– jogo de nome forte!
Amesterdão
– comunidade e eventos de IA aplicados
Bangalore
– comunidade e eventos de IA aplicados
Berlim
– comunidade e eventos de IA aplicados
Bucareste
– comunidade e eventos de IA aplicados
Budapeste
– comunidade e eventos de IA aplicados
City.ai
– comunidade e eventos de IA aplicados
Hamburgo
– comunidade e eventos de IA aplicados
Hongkong
– comunidade e eventos de IA aplicados
Londres
– comunidade e eventos de IA aplicados
Madrid
– comunidade e eventos de IA aplicados
Milão
– comunidade e eventos de IA aplicados
New
York.ai
– comunidade e eventos de IA aplicados
Cracóvia
– comunidade e eventos de IA aplicados
Oslo
– comunidade e eventos de IA aplicados
Tallinn
– comunidade e eventos de IA aplicados
Tirana
– comunidade e eventos de IA aplicados
Seattle
– comunidade e eventos de IA aplicados
Cingapura
– comunidade e eventos de IA aplicados
Sofia
– comunidade e eventos de IA aplicados
Estocolmo
– comunidade e eventos de IA aplicados
Valletta
– comunidade e eventos de IA aplicados
📰
Notícias e blogs
AI
Weekly
– uma coleção semanal de notícias e recursos
sobre IA e ML
Approximately
Correct
– IA e um blog sobre o aprendizado de máquinas
Axiomzen
– Boletim informativo da IA a cada 2 semanas
Concerning.ai
– Comentaristas com IA
Fast.ai
– dedicado a tornar o poder da aprendizagem profunda
acessível a todos
Machinelearning.ai
– notícias dedicadas e atualizações para ML e IA
Machine
Learning Weekly
– um boletim de notícias manual
PRAI
– forum para IA, ML e Robótica
Narrador
– o surgimento de novas narrativas como algoritmos
inteligentes

Conclusão

Resta alguma dúvida de que a Inteligência Artificial veio pra ficar?
E que já está transformando a maneira como compramos, investimos, nos exercitamos, relacionamos com outras pessoas (e com as máquinas!), planejamos o futuro, cuidamos da saúde, etc etc etc?
O profissional de TI que buscar aproveitar as oportunidades que a explosão da IA já está proporcionando vai se dar muitíssimo bem!
Boa sorte e sucesso!
E não deixa de indicar nos comentários qual a ferramenta que achou mais legal… Eu achei a UnifyID uma viagem (identificar você pelo modo como anda?!?!?!). Diz aí! Qual te chamou a atenção?

E se você quer descobrir mais listas interessantes, fatos estranhos e curiosos, acesse http://biglistas.com.