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dc.contributor.advisorCurto, José Dias-
dc.contributor.advisorSantos, Ricardo-
dc.contributor.authorFaustino, João Manuel Garcia-
dc.date.accessioned2018-09-26T15:27:47Z-
dc.date.available2018-09-26T15:27:47Z-
dc.date.issued2017-12-21-
dc.date.submitted2017-10-
dc.identifier.citationFaustino, J. M. G. (2017). Data Science: The state of the art [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório do Iscte. http://hdl.handle.net/10071/16621pt-PT
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10071/16621-
dc.description.abstractAs organizações têm cada vez mais acesso a um maior volume de dados. A contribuir para este fenómeno está o desenvolvimento tecnológico e o conceito de internet das coisas, que permite cada vez mais interligar mecanismos e dispositivos, e consequentemente, diversificar as fontes de informação. Esta evolução tecnológica permite que os dados sejam retirados das mais diversas formas e plataformas, quer qualitativa quer quantitativamente. Este fenómeno que designamos por Big Data, está a tornar disruptivas muitas empresas, alterando desta forma modelos de negócio, inovando o marketing, produtos e serviços e tornando ainda algumas organizações mais eficientes. Sabe-se também que as capacidades analíticas das empresas têm de dar resposta a este crescimento de dados através de modelos mais avançados, orientados para tomadas de decisões mais acertadas, como a análise preditiva e prescritiva, e recorrendo a técnicas de Data Mining ou Machine Learning por forma a otimizar a gestão dos recursos e contribuindo para a eficácia e eficiência das organizações. Esta condição obriga as empresas a aumentar a sua capacidade de adaptação e decisão, para que os dados e a sua compreensão se tornem fontes de vantagem competitivapor
dc.description.abstractOrganizations increasingly have access to a growing volume of data. Contributing to this is the technological development and the concept of the internet of things, which allows increasingly interconnecting mechanisms and devices, and consequently diversify the sources of information. This technological evolution allows the data to be withdrawn in the most diverse forms and platforms, both qualitatively and quantitatively. This phenomenon, which we call Big Data, is disrupting many companies. Changing this way, business models, innovating the marketing, products and services, still making some organizations more efficient. It is also known that the analytical capabilities of companies have to respond to this increase in data through more advanced models oriented towards better decision making, such as predictive and prescriptive analysis and using Data Mining or Machine Learning techniques to optimize the management of resources and contributing to efficiency and effectiveness. This condition forces companies to increase their ability to adapt and make decisions, so that data and their understanding become sources of competitive advantage.por
dc.language.isoporpor
dc.rightsopenAccesspor
dc.subjectGestãopor
dc.subjectAnálise de dadospor
dc.subjectMétodos de investigaçãopor
dc.subjectData Miningpor
dc.subjectMachine learningpor
dc.subjectCriação de valorpor
dc.subjectMétodos de investigação empresarialpor
dc.subjectManagementpor
dc.subjectData analysispor
dc.subjectBusiness research methodspor
dc.subjectValue creationpor
dc.titleData Science: The state of the artpor
dc.typemasterThesispor
dc.peerreviewedyespor
dc.identifier.tid201811111por
dc.subject.fosDomínio/Área Científica::Ciências Sociais::Economia e Gestão-
thesis.degree.nameMestrado em Gestão de Empresaspor
dc.subject.jelM10-
dc.subject.jelM15-
dc.subject.jel1M Business administration and business economics - Marketing - Accounting - Personnel economics-
Aparece nas coleções:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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