Neste artigo, abordamos a crescente importância do Big Data no avanço do conhecimento científico e a necessidade de desenvolver métodos eficientes para lidar com essa grande quantidade de informações. A metodologia adotada envolveu uma revisão sistemática da literatura relacionada, além da análise de estudos de caso específicos em diferentes campos científicos. O objetivo geral deste estudo é destacar como o Big Data tem o potencial de transformar a maneira como a pesquisa científica é conduzida, bem como identificar os principais desafios e oportunidades que essa tendência apresenta. A pesquisa também busca apresentar soluções e estratégias para superar as dificuldades encontradas na análise e gerenciamento desses grandes conjuntos de dados. Os resultados esperados incluem uma compreensão mais profunda da contribuição do Big Data para a ciência, evidenciando como essa abordagem pode auxiliar na descoberta de novos conhecimentos, melhorar a tomada de decisões e aprimorar o processo de pesquisa científica como um todo. Além disso, a análise das metodologias e técnicas aplicadas nos casos estudados fornecerá insights valiosos para pesquisadores, profissionais e tomadores de decisão que buscam integrar o Big Data em suas respectivas áreas. O artigo também aborda questões éticas e de privacidade relacionadas ao uso do Big Data na ciência, discutindo a importância de estabelecer diretrizes e padrões para garantir o uso responsável dessas informações. Em conclusão, este estudo destaca o poder transformador do Big Data no contexto científico e enfatiza a necessidade de investir em infraestrutura, formação e inovação para aproveitar ao máximo seu potencial.

The present work addresses the importance of data analysis to understand the COVID-19 pandemic and its impact in the Midwest region of Brazil. The need for an accurate and correct analysis is highlighted to ensure the adequate allocation of resources in the fight against the disease. The text also describes the steps involved in conducting research on the coronavirus, including proposal, literature review, data quantification, and statistical analysis. According to the Ministry of Health, COVID-19 is caused by the SARS-CoV-2 coronavirus and can range from asymptomatic infections to severe controlled conditions. Most patients (about 80%) may be asymptomatic, while about 20% of cases may require hospital care and approximately 5% may require ventilatory support. The disease is caused by a virus that lives in the controlled tract of bats and may have undergone a mutation process to install itself in the human body. The main symptoms are fever, shortness of breath, dry or secret cough, and sore throat. So far, there is no specific vaccine for the new coronavirus, but at least eight types of vaccines are being made in humans in search of the most efficient immunization. Keywords: Coronavirus, database, perception, solution. Results are presented using line graphs and tables, providing a clear picture of the current situation and informing the public on how to identify and seek treatment for the disease.

Este artigo apresenta uma comparação dos modelos de maturidade MPS-BR (Melhoria de Processo de Software Brasileiro) e CMMI (Capability Maturity Model Integration). O objetivo geral foi comparar os processos de maturidades dos modelos, bem como verificar as suas vantagens e desvantagens entre os referidos modelos. Para chegar nos resultados utilizamos a metodologia de abordagem qualitativa, aplicando técnicas de revisão bibliográfica e triangulação de dados. Como resultado, foi possível notar que o modelo MPS-BR possui algumas vantagens em relação ao modelo CMMI ao ser empregado em empresas de pequeno e médio porte.

Este estudo teve como objetivo geral avaliar o desempenho comportamental de um método de mineração de texto escrito em Python com atributos voltados para redes bayesianas em conexões de baixa velocidade nas cidades de Conceição do Araguaia e Redenção-PA localizadas no interior do estado do Pará. Dentre os autores pesquisados para a constituição conceitual deste trabalho, destaca-se Caminha et al (2017), Conte et al (2016), Santana et al (2016), Almeida et al (2016) e Mata et al (2013). A metodologia utilizada se encontra (Caminha et al, 2017), que por sua vez, se enquadra como qualitativa-analítica, em virtude de buscar trabalhar no aprofundamento da avaliação de desempenho comportamental com base de textos minerados da rede social twitter. As conclusões mais relevantes deste trabalho foram decorrentes da comparação dos resultados obtidos na cidade de Conceição do Araguaia e Redenção, onde foi possível observar inconformidades no desempenho do tráfego de dados de ambas as cidades, tanto para aspectos positivos quanto para negativos apesar da igualdade na velocidade do link em ambas as cidades nos anos de 2016, 2017, 2021 e 2022, a fim de comparar a existência de uma evolução no seu comportamento.

No abstract