{"id":16790,"date":"2025-01-23T10:44:46","date_gmt":"2025-01-23T18:44:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=16790"},"modified":"2025-01-28T08:19:12","modified_gmt":"2025-01-28T16:19:12","slug":"synthetic-data-generation-capella-datastudio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/pt\/synthetic-data-generation-capella-datastudio\/","title":{"rendered":"Gera\u00e7\u00e3o de dados sint\u00e9ticos com o Capella DataStudio"},"content":{"rendered":"

Se voc\u00ea for um desenvolvedor que trabalha com o Couchbase ou o Capella, vai querer saber sobre <\/span>Capella DataStudio<\/b><\/a>. \u00c9 uma ferramenta gratuita, apoiada pela comunidade, com uma interface de usu\u00e1rio simples e elegante para gerenciar <\/span>Capella Operacional<\/b>, <\/span>Capella Columnar<\/b>e <\/span>Clusters do servidor Couchbase<\/b>. Isso n\u00e3o apenas aumenta a produtividade do desenvolvedor, mas tamb\u00e9m torna sua experi\u00eancia muito mais suave (e mais legal).\u00a0<\/span><\/p>\n

Agora, ele vem com um recurso totalmente novo: <\/span>Gerador de dados sint\u00e9ticos.<\/b><\/p>\n

Gerador de dados sint\u00e9ticos do Capella DataStudio<\/b> foi projetado para capacitar os desenvolvedores com uma maneira simples e sem c\u00f3digo de criar dados realistas e significativos para seus projetos. Esteja voc\u00ea testando aplicativos, treinando modelos de aprendizado de m\u00e1quina ou simulando sistemas de grande escala, esse recurso oferece flexibilidade e pot\u00eancia inigual\u00e1veis.<\/span><\/p>\n

O que s\u00e3o dados sint\u00e9ticos?<\/span><\/h2>\n

Os dados sint\u00e9ticos n\u00e3o s\u00e3o apenas dados \"falsos\"; eles s\u00e3o projetados para imitar as propriedades, as distribui\u00e7\u00f5es e os relacionamentos dos dados do mundo real. Enquanto os dados falsos podem gerar valores aleat\u00f3rios sem contexto, os dados sint\u00e9ticos t\u00eam o objetivo de:<\/span><\/p>\n

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    • Manter rela\u00e7\u00f5es l\u00f3gicas entre os campos (por exemplo, cidade e estado s\u00e3o consistentes)<\/span><\/li>\n
    • Seguir distribui\u00e7\u00f5es realistas, como a gera\u00e7\u00e3o de valores que aderem a distribui\u00e7\u00f5es normais ou ponderadas<\/span><\/li>\n
    • Ser estatisticamente relevante para testes, an\u00e1lises e simula\u00e7\u00f5es<\/span><\/li>\n
    • Isso torna os dados sint\u00e9ticos incrivelmente \u00fateis em cen\u00e1rios em que os dados reais n\u00e3o est\u00e3o dispon\u00edveis, s\u00e3o confidenciais ou insuficientes<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n

      Continue lendo para se aprofundar na gera\u00e7\u00e3o de dados sint\u00e9ticos ou assista a este v\u00eddeo para v\u00ea-lo em a\u00e7\u00e3o.<\/p>\n