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Análise de dados e Big data - Coggle Diagram
Análise de dados e Big data
BIG DATA
Definição
:
Conjunto de tecnologias para processar grandes volumes de dados de forma eficiente.
Tecnologias
:
Hadoop
:
Framework para processamento distribuído
Justificativa
:
Justificativa: Permite o processamento de grandes conjuntos de dados em paralelo, essencial para dados extensos de candidatos e vagas.
Spark
:
Plataforma para processamento de dados em tempo real.
Justicativa
:
Oferece processamento rápido e análise em tempo real, útil para atualizar informações de estágio e oportunidades rapidamente.
Armazenamento de dados
Data Warehousing:
Exemplo:
Amazon Redshift, Google BigQuery.
Justificativa
Armazenamento centralizado para análise e relatórios, permitindo a integração de dados de várias fontes.
NoSQL Databases:
Exemplo:
MongoDB, Cassandra.
Justificativa
:
Flexível para dados não estruturados e semi-estruturados, ideal para perfis de candidatos e descrições de vagas.
Objetivo do projeto
Descrição:
Identificar e oferecer oportunidades de estágio para alunos de uma faculdade.
Benefícios:
Melhor alinhamento entre habilidades dos alunos e requisitos do mercado; aumento da empregabilidade.
Análise de Dados
Data Mining
Definição
:
Processo de descobrir padrões e conhecimentos a partir de grandes conjuntos de dados.
Tecnologias
:
RapidMiner, KNIME.
Justificativa
Ajuda a identificar padrões em dados de candidatos e vagas, como habilidades mais demandadas ou áreas com maior número de estágios.
Machine Learning
Exemplo
:
Algoritmos de classificação e recomendação.
Justificativa
:
Permite recomendações personalizadas de vagas para candidatos baseadas em perfis e histórico.
Visualização de Dados
Ferramentas
:
Tableau, Power BI
Justificativa
:
Facilita a interpretação dos dados analisados, ajudando a visualizar tendências e tomar decisões baseadas em dados.
Processo de Implementação
Coleta de Dados
Fontes
:
Aplicações de candidatos, bancos de dados de empresas.
Tecnologias
:
APIs, scraping.
Processamento e Armazenamento
Tecnologias
Hadoop, Spark para processamento; Amazon Redshift, MongoDB para armazenamento.
Análise e Modelagem
Técnicas
:
Data mining para identificar padrões; machine learning para recomendações personalizadas.
Visualização e Relatórios
Ferramentas
:
Tableau, Power BI para criar dashboards e relatórios visuais.
Benefícios para o Projeto de Estágio
Eficiência
:
Processamento e análise de grandes volumes de dados para uma correspondência mais eficaz entre candidatos e vagas.
Precisão
:
Identificação de padrões e tendências para melhores decisões de recrutamento.
Personalização:
Recomendações de vagas adaptadas ao perfil dos candidatos, aumentando a relevância das oportunidades oferecidas.
Justificativa das Escolhas Tecnológicas
Big Data e Armazenamento:
Necessários para lidar com o volume e variedade de dados relacionados a candidatos e oportunidades de estágio.
Análise e Machine Learning:
Cruciais para extrair insights valiosos e personalizar recomendações, melhorando a eficiência do processo de matching.
Visualização:
Importante para comunicar descobertas e insights de forma clara e intuitiva aos stakeholders do projeto.