Propostas Submetidas - sem aluno

DEI - FCTUC
Gerado a 2024-04-24 14:22:32 (Europe/Lisbon).
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Titulo Estágio

2016_N9 Estudo de Tecnologias BigData para Telecomunicações

Áreas de especialidade

Engenharia de Software

Sistemas Inteligentes

Local do Estágio

Aveiro

Enquadramento

O termo BigData refere-se ao conjunto de tecnologias capaz de lidar com dados digitais em volume, variedade e velocidade não possíveis até hoje. Este conjunto de tecnologias permite analisar e processar qualquer tipo de informação digital em tempo real, sendo uma ferramenta fundamental para a tomada de decisões.
Inicialmente oprientadas para processamento batch, as tecnologias BigData estão cada vez mais a orientar-se para o processamento em tempo real e para a capacidade de relacionar dados em streaming com dados históricos.
Os operadores geram imensos dados mas nem sempre conseguem tirar o devido valor desses dados devido à ainda escassa utilização de tecnologias e metodos adequados bem como à falta de pessoal qualificado nestas tecnologias recentes.

Objetivo

Estudar arquiteturas, tecnologias e algoritmos e implementar provas de conceito e protótipos para processamento de dados de um operador de telecomunicações (rede móvel, serviços de voz e net, televisão, etc) sobre plataformas BigData, por forma a extrair valor desses dados e dar resposta a necessidades identificadas pelo negócio.

Aspetos inovadores:
Processamento de grandes quantidades de informação em tempo real, aplicação de algoritmos de previsão e machine learning em BigData, estudo de arquiteturas Lambda e Kappa.

Plano de Trabalhos - Semestre 1

T1 - Familiarização com os conceitos envolvidos;Estudo das tecnologias envolvidas;
T2 - Estudo de arquiteturas BigData para processamento de dados em tempo real (ex: Lambda e Kappa);
T3 - Identificação de casos de uso e cenários para aplicação de tecnologias BigData realtime e machine learning
T4 – Escrita do relatório intermédio do Projeto Dissertação

Plano de Trabalhos - Semestre 2

T5 - Implementação de protótipos e demonstradores para os casos de uso identificados ;
T6 - Escrita do relatório final .

Condições

O aluno será acompanhado internamente por uma equipa de I&D;
Durante o Plano de trabalhos Semestre 2 está a ser planeada a atribuição de uma Bolsa

Observações

Ferramentas a utilizar:
Hadoop e outras tecnologias BigData (ex: Storm, R, Flink, Machine Learning, …);

Competências Chave requeridas:
Bases de dados, sistemas distribuídos, programação (Java e linguagens de scripting), Linux.

Os alunos interessados deverão enviar CV para regina@inova-ria.pt

Orientador

Doutoramento - Francisco Fontes
PCarv@alticelabs.com 📩