#Estrutura de Dados
**1. Introdução:**
- **Estrutura de Dados:** Explicar o que são estruturas de dados e como são essenciais na organização e manipulação de informações em computação. Destacar a relevância das estruturas de dados na otimização de algoritmos e no desempenho dos sistemas.
**2. Big Data:**
- **Definição de Big Data:** Explicar o conceito de Big Data, destacando os desafios relacionados ao volume, variedade e velocidade dos dados.
- **Análise de Dados em Tempo Real:** Discutir a importância da análise de dados em tempo real, abordando casos de uso e ferramentas.
- **Armazenamento Distribuído:** Explicar como o armazenamento distribuído é crucial para lidar com grandes volumes de dados.
- **Data Lake e Arquitetura de Big Data:** Detalhar o conceito de Data Lake e como a arquitetura de Big Data é fundamental para lidar com dados em larga escala.
**3. Visualização de Dados:**
- **Explicação sobre Visualização de Dados:** Destacar a importância da visualização para compreender informações complexas.
- **Diferença entre Visualização Geoespacial e Interativa:** Explicar como a visualização geoespacial difere da visualização interativa, destacando suas respectivas aplicações e importância.
**4. Análise de Sentimentos:**
- **Conceito de Análise de Sentimentos:** Definir análise de sentimentos e sua aplicação na compreensão de opiniões e emoções em dados não estruturados.
- **Métodos de Classificação de Sentimentos:** Explorar métodos comuns usados na classificação de sentimentos, como análise léxica e aprendizado de máquina.
- **Ferramentas usadas nesse tipo de análise:** Destacar ferramentas populares para análise de sentimentos, como NLTK, VADER, entre outras.
**5. Análise Preditiva:**
- **Explicação sobre Análise Preditiva:** Definir análise preditiva e sua importância na previsão de eventos futuros com base em dados históricos.
- **Modelos de Regressão:** Explicar modelos de regressão comuns, como regressão linear, logística, e seus usos na análise preditiva.
- **Algoritmos de Classificação:** Explorar algoritmos de classificação, como árvores de decisão, k-vizinhos mais próximos (KNN), e como são aplicados em análise preditiva.
