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Curso

Fundamentals of Big Data Analytics

Fundamentos de analítica de datos masivos

Autor: Mathar, Rudolf.
Categoria: Gestión y administración | Subcategoría: Gestión de tecnología.
Año de publicación: 2018.
Editor:

Institute for Theoretical Information Technology

.

Tipo de documento: Curso | Formato: pdf. | Idioma: Inglés. | Tamaño: 1016 Kb.

Resumen:

¿Qué es la analítica de datos (masivos)? Se podría definir de manera simple como el descubrimiento de “modelos” de datos para extraer información, sacar conclusiones y tomar decisiones. Un “modelo” puede ser una de las siguientes cosas: 

  •  Un modelo estadístico, el cual es una distribución subyacente de los cuales se extraen los datos. 
  • El uso de datos como un conjunto de entrenamiento para algoritmos de aprendizaje automático. 
  • La extracción de las características más prominentes de los datos y el desconocimiento del resto. 
  • Una síntesis de características 

 Se debe tener cuidado con las consecuencias de la analítica de datos masivos. En conjuntos grandes de datos aleatorios, las características inusuales ocurren y son el efecto de la naturaleza puramente aleatoria de los datos. Esto se conoce como el principio de Bonferroni.

Materias: Ciencia de datos Datos masivos

Subjects: Data science Big data

Palabras clave: Ciencia de datos, Datos masivos, Big data, Analítica de datos, Analítica de datos masivos, Reducción de dimensionalidad, Distribuciones multivariadas, Agrupación, Máquinas de vectores de soporte, Aprendizaje automático

Keywords: Data science, Big data, Data analytics, Big data analytics, Dimensionality reduction, Multivariate distribution, Clustering, Support-vector machines, Machine learning

DC.Title.spa
 Fundamentos de analítica de datos masivos
DC.Title.eng
 Fundamentals of Big Data Analytics
DC.Creator
 Mathar, Rudolf
DC.Subject.snpi.spa
 Ciencia de datos Datos masivos
DC.Subject.snpi.eng
 Data science Big data
DC.Subject.spa
 Ciencia de datos, Datos masivos, Big data, Analítica de datos, Analítica de datos masivos, Reducción de dimensionalidad, Distribuciones multivariadas, Agrupación, Máquinas de vectores de soporte, Aprendizaje automático
DC.Subject.eng
 Data science, Big data, Data analytics, Big data analytics, Dimensionality reduction, Multivariate distribution, Clustering, Support-vector machines, Machine learning
DC.Description.spa

¿Qué es la analítica de datos (masivos)? Se podría definir de manera simple como el descubrimiento de “modelos” de datos para extraer información, sacar conclusiones y tomar decisiones. Un “modelo” puede ser una de las siguientes cosas: 

  •  Un modelo estadístico, el cual es una distribución subyacente de los cuales se extraen los datos. 
  • El uso de datos como un conjunto de entrenamiento para algoritmos de aprendizaje automático. 
  • La extracción de las características más prominentes de los datos y el desconocimiento del resto. 
  • Una síntesis de características 

 Se debe tener cuidado con las consecuencias de la analítica de datos masivos. En conjuntos grandes de datos aleatorios, las características inusuales ocurren y son el efecto de la naturaleza puramente aleatoria de los datos. Esto se conoce como el principio de Bonferroni.

DC.Source
 ...w.ti.rwth-aachen.de/teaching/BigData/FBDA.pdf
DC.Identifier.virtualpro
 http://www.revistavirtualpro.com/biblioteca/fundamentos-de-analitica-de-datos-masivos
DC.Identifier.issn-isbn
 
DC.Identifier.citacion
 Revista Virtual Pro, Diciembre 2018, Datos masivos
DC.Language
 Inglés
DC.Relation
 Analítica de datos masivos
DC.Publisher

Institute for Theoretical Information Technology

DC.Contributor
 
DC.Rights
 
DC.Date
 2018
DC.Type
 Curso
DC.Format
 pdf
DC.Identifier.file
20181201-017.pdf

Descarga: Fundamentals of Big Data Analytics.
Tipo de documento: Curso | Formato: pdf. | Idioma: Inglés. | Tamaño: 1016 Kb.
Categoria: Gestión y administración | Subcategoría: Gestión de tecnología.
Fecha de publicación Virtual Pro: 2018-12-01.
Publicado en Virtual Pro: Diciembre 2018 :: Datos masivos.


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