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Dissertação_Mestrado_Clicia(1).pdf: 2228201 bytes, checksum: d990a114eac5a988c57ba6d1e22e8f99 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-30T16:15:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Dissertação_Mestrado_Clicia(1).pdf: 2228201 bytes, checksum: d990a114eac5a988c57ba6d1e22e8f99 (MD5) / A aplicação de técnicas de correlação probabilística em registros de saúde ou socioeconômicos de uma população tem sido uma prática comum entre epidemiologistas como
base para suas pesquisa não-experimentais. Entretanto, o crescimento do volume dos dados comum ao cenário imposto pelo Big Data provocou uma carˆencia por ferramentas computacionais capazes de lidar com esses imensos reposit´orios. Neste trabalho é descrita uma solução implementada no framework de processamento em cluster Spark para a correlação probabilística de registros de grandes bases de dados do Sistema Público de Saúde
brasileiro. Este trabalho está vinculado a um projeto que visa analisar a relação entre o Programam Bolsa Família e a incidência de doen¸cas associadas á pobreza, tais como hanseníase e tuberculose. Os resultados obtidos demonstram que esta implementação
provê qualidade competitiva em relação a outras ferramentas e abordagens existentes, comprovada pela superioridade das métricas de tempo de execução.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:192.168.11:11:ri/19308 |
| Date | 05 March 2015 |
| Creators | Pita, Robespierre Dantas da Rocha |
| Contributors | Barreto, Marcos Ennes, Boratto, Murilo do Carmo, Santos, Carlos Antonio de Souza Teles, Rios, Ricardo Araujo |
| Publisher | Instituto de Matemática. Departamento de Ciência da Computação, Mestrado Multiinstitucional em Ciência da Computação, UFBA, brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFBA, instname:Universidade Federal da Bahia, instacron:UFBA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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