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dc.creatorMendes, Renê de Ávila
dc.date.accessioned2018-02-22T13:28:09Z
dc.date.accessioned2020-05-28T18:08:52Z
dc.date.available2020-05-28T18:08:52Z
dc.date.issued2017-02-09
dc.identifier.citationMENDES, Renê de Ávila. Aplicação da arquitetura lambda na construção de um ambiente big data educacional para análise de dados. 2017. 88 f. Dissertação( Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo.por
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24467
dc.description.abstractTo properly deal with volume, velocity and variety data dimensions in educational contexts is a major concern for Educational Institutions and both Educational Data Mining and Learning Analytics Researchers have cooperated to properly address this challenge which is popularly called Big Data. Hardware developments have been made to increase computing power, storage capacity and efficiency in energy use. New technologies in databases, file systems and distributed systems, as well as developments in data transmission techniques, data management, data analysis and visualization have been trying to overcome the challenge of processing, storing and analyzing large volumes of data and the inability to meet simultaneously the requirements of consistency, availability and tolerance of partitions. Although the architecture definition is the main task in a Big Data system design, objective guidelines for the selection of the architecture and the tools for the implementation of Big Data systems were not found in the literature. The present research aims to analyze the main architectures for both batch and stream processing and to use one of them in the construction of a Big Data environment, providing important orientations to Researchers, Technicians and Managers. Academic data and logs of the Virtual Learning Environment Moodle of an Academic Unit of a Higher Education Institution are used.eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectbig datapor
dc.subjecteducational data miningpor
dc.subjectarquitetura lambdapor
dc.subjectmoodlepor
dc.titleAplicação da arquitetura lambda na construção de um ambiente big data educacional para análise de dadospor
dc.typeDissertaçãopor
dc.publisher.departmentEscola de Engenharia Mackenzie (EE)por
dc.publisher.programEngenharia Elétricapor
dc.publisher.initialsUPMpor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIASpor
dc.description.resumoLidar adequadamente com as dimensões de volume, velocidade e variedade dos dados no contexto educacional é um importante desafio para as Instituições de Ensino, e Pesquisadores das áreas de Mineração de Dados Educacionais e Learning Analytics têm cooperado para tratar adequadamente este desafio, popularmente chamado de Big Data. Desenvolvimentos em hardware têm sido feitos para aumentar o poder computacional, a capacidade de armazenamento e a eficiência no uso de energia. Novas tecnologias de bancos de dados, sistemas de arquivos e sistemas distribuídos, além do desenvolvimento de técnicas de transmissão, administração, análise e visualização de dados têm tentado vencer o desafio de processar, armazenar e analisar grandes volumes de dados e a impossibilidade de atender simultaneamente os requisitos de consistência, disponibilidade e tolerância a partições. Embora a definição da arquitetura seja a principal tarefa em um projeto de sistema Big Data, não foram encontradas na literatura orientações objetivas para a seleção da arquitetura e das ferramentas para a implementação de aplicações Big Data. A presente pesquisa tem por objetivo analisar as principais arquiteturas para processamento em lote e em fluxo e utilizar uma delas na construção de um ambiente Big Data, fornecendo importantes orientações a Pesquisadores, Técnicos e Gestores. São utilizados dados acadêmicos e logs do Ambiente Virtual de Aprendizagem Moodle de uma Unidade Acadêmica de uma Instituição de Ensino Superior.por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5057588426925464por
dc.contributor.advisor1Silva, Leandro Augusto da
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1396385111251741por
dc.contributor.referee1Lopes, Fábio Silva
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2302666201616083por
dc.contributor.referee2Pimentel, Edson Pinheiro
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6163089025212520por
dc.thumbnail.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/15655/REN%c3%8a%20DE%20%c3%81VILA%20MENDES.pdf.jpg*
dc.bitstream.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/3441/5/REN%C3%8A%20DE%20%C3%81VILA%20MENDES.pdf
dc.keywordsbig dataeng
dc.keywordseducational data miningeng
dc.keywordslambda architectureeng
dc.keywordsmoodlepor


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