Back-End e Front-End

telefone de lata e dois garotos

Trataremos neste post de Back-End e Front-End:

Back-End

No back-end, você trabalhará basicamente com bases de dados, SQL, APIs, segurança de dados e programação na linguagem do framework. No nosso caso de estudo, utilizaremos o Flask e a linguagem Python. Dessa forma, você entenderá como construir aplicações robustas.

O objetivo é ter uma base de dados centralizada para atender todos os usuários. Assim, garantimos a integridade e a organização das informações.

Exemplo de Back-End:

Consultar, salvar, editar ou remover informações em uma base de dados única é essencial para a gestão de dados. Além disso, a automação desses processos facilita a escalabilidade.

Se estivermos falando de microserviços, podemos pensar em uma base de dados simples ou no acesso a módulos e funções Python por meio de APIs. Consequentemente, isso permite maior flexibilidade e desempenho em aplicações complexas.

Um exemplo de microserviço é um aplicativo de rota de veículos. Cada veículo compartilha sua localização em intervalos de tempo constantes. O servidor com essas informações pode calcular a velocidade média dos veículos e informar a todos onde o fluxo está lento. Neste caso, será um microserviço se o processamento ocorrer entre vários servidores, cada um com sua função específica. Com os dados pré-processados separadamente por cada servidor, podemos atingir o objetivo final: retornar as informações ao aplicativo de diversos clientes. Portanto, microsserviços permitem maior escalabilidade com máquinas menos robustas, mas exigem uma coordenação eficiente entre as diversas equipes de TI.

front-end

Front-End

No front-end, você aprenderá o que chamamos de “Web Design”, que envolve o desenvolvimento de componentes, estrutura das páginas, acessibilidade, design responsivo (adaptável a telas de diferentes dimensões), paleta de cores, identidade visual e UX (experiência do usuário). Para isso, é necessário conhecer HTML, CSS (tratado com Sass ou Styled Components), JavaScript e, possivelmente, TypeScript. Assim, você estará preparado para criar experiências agradáveis para o usuário.

Exemplo de Front-End:

O editor de texto deste site roda JavaScript no computador do cliente, garantindo a segurança dos dados, pois nada sai do computador do cliente. Além disso, essa abordagem melhora o desempenho.

Um exemplo clássico é a validação do preenchimento correto de um formulário de compra. Para habilitar o botão de envio das informações ao servidor, os campos obrigatórios precisam ser preenchidos corretamente. Consequentemente, o tempo de resposta é imediato, pois o computador do cliente orienta o usuário durante o preenchimento do formulário. Se o processamento fosse feito no servidor, o tempo de resposta seria insatisfatório e o servidor ficaria sobrecarregado.

Abordaremos em outros posts sobre Back-End e Front-End.

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Mineração de Dados

Mineração

Com a mineração de dados, podemos buscar informações que estejam públicas na web, seja em html, arquivos em diversas extensões ou api.
No exemplo abaixo, destacamos a principal notícia de um jornal fictício.

Atenção:

Ao realizar mineração de dados, nunca acesse um site muitas vezes em um curto período ou em horário de pico, isso poderá ter implicações legais e você será bloqueado.

Use seu bom senso e finalidades legítimas como pesquisas ciêntíficas, estudo, etc.

Observação:

A URL apresentada no exemplo é fictícia.

Cada página tem um arquivo HTML que você deve interpretar de forma personalizada.

Se quiser consultar uma página, estude sua estrutura, recomendo que comece com print(bs.body) e use o navegador para inspecionar a página. Compreendendo sua estrutura, você conseguirá extrair as informações desejadas.

Além disso, salve os dados coletados em um arquivo ou banco de dados para futuras análises.

Exemplos de aplicações:

Consultar Diários Oficiais seja em HML ou PDF para obter informações de licitações.

Leitura de dados em API´s para micro serviços.

Descobrir o preço de mercado atual de uma mercadoria ou serviço em uma região.

Fazer levantamentos de dados científicos para uma pesquisa.

Saber quais os melhores filmes e series do momento.

Obter informações sobre o que o público tem procurado mais em sites de busca.

A mineração de dados veio para ficar e a informação é o ouro do momento !

Análise de dados

A análise de dados é o próximo passo após a obtenção dos dados brutos.

Tendo em vista que a mineração de dados pode vir de diversas fontes de dados, seja da web, de imagens, vídeo, áudio e de arquivos em outras extensões, precisamos ter um método específico para tratamento dos dados a fim de transformar dados de um BigData em informação relevante e segura.