Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2023 |
| Autor(a) principal: |
Pereira, Francinaldo de Almeida |
| Orientador(a): |
Gonçalves, Luiz Marcos Garcia |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/53025
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Resumo: |
Nossa proposta envolve a criação de um serviço abrangente baseado na web, composto por um "data lake" (repositório de dados), uma estratégia de "model deployment" (implantador de modelos) e um "integration hub" (hub de integração). Essa plataforma permitirá que cientistas de dados envolvidos em projetos relacionados ao COVID-19 acessem um repositório centralizado que contenha dados de várias fontes. Não só permitirá que eles analisem os dados, mas também gerenciem e contribuam com novos dados. Ao agregar diferentes repositórios de dados relacionados ao COVID-19, nossa plataforma oferecerá uma interface web dinâmica com ferramentas para uso, transformação e colaboração de dados. Além disso, fornecerá ferramentas integradas para facilitar o treinamento de modelos e a realização de predições, que podem ser combinadas com componentes de análise e visualização com suporte de informações geográficas. |
