Lab Big Data

Repositório de laboratórios práticos da disciplina de Big Data. Cada pasta labN/ contém um exercício guiado, com dados, roteiro e (quando aplicável) um notebook inicial para o Google Colab.

O que é Big Data?

Big Data é o campo que estuda como coletar, armazenar, processar e extrair valor de conjuntos de dados grandes ou complexos demais para serem tratados por ferramentas tradicionais. O conceito costuma ser resumido pelos 5 V's:

V	Significado
Volume	Quantidade de dados gerados e armazenados (de gigabytes a petabytes)
Velocidade	Rapidez com que os dados são criados e precisam ser processados
Variedade	Diferentes formatos: estruturados (planilhas), semiestruturados (JSON, logs) e não estruturados (imagens, texto, vídeo)
Veracidade	Qualidade e confiabilidade dos dados
Valor	Utilidade real da análise para a tomada de decisão

Antes de partir para ferramentas de processamento distribuído (Hadoop, Spark), é importante consolidar os fundamentos: como carregar dados, tratá-los, analisá-los e visualizá-los. É esse o objetivo do Lab 1.

Estrutura do repositório

lab-big-data/
├── README.md          ← este arquivo
└── lab1/
    ├── README.md       ← roteiro passo a passo da aula
    ├── vendas.csv       ← dataset usado no laboratório
    └── lab1_colab.ipynb ← notebook inicial (Google Colab)

Laboratórios

Lab	Tema	Ferramentas
lab1/	Análise exploratória de vendas: dados → tratamento → análise → visualização → decisão	Python, Pandas, Matplotlib

Mais laboratórios serão adicionados conforme a disciplina avança (limpeza de dados, MapReduce, Hadoop, Spark/PySpark).

Pré-requisitos

• Conta Google (para usar o Google Colab, gratuito)
• Não é necessário instalar nada localmente — os notebooks já trazem as bibliotecas usadas (pandas, matplotlib)

Como usar

1. Abra a pasta do laboratório desejado (ex.: lab1/).
2. Leia o README.md da pasta — ele traz a situação-problema e o passo a passo.
3. Abra o notebook .ipynb no Google Colab (Arquivo → Fazer upload de notebook) e faça upload também do arquivo .csv correspondente.
4. Siga as etapas e responda às perguntas propostas no seu próprio notebook.

Licença

Uso educacional livre para fins da disciplina.