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Datos masivos

Diciembre 2018 | Número 203


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Analítica de datos masivos

Big data: datos masivos. Primera entrega

Los documentos de esta sección abordan aspectos esenciales de la analítica de datos masivos. Asimismo, se muestran diversas aplicaciones en bioseguridad, mercado bursátil, capital de desarrollo para pueblos, costos basados en actividades, entre otros.

Fundamentals of Big Data Analytics

Fundamentos de analítica de datos masivos

¿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.

Estas notas de clase fueron preparadas por Rudolf Mathar (Institute for Theoretical Information Technology, RWTH Aachen University, Aquisgrán, Alemania), las cuales se encuentran alojadas en la sección Teaching del sitio web del Institute for Theoretical Information Technology. Correo de contacto: sekretariat@ti.rwth-aachen.de.

Recursos

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Idioma: inglés
Tamaño: 1016 kbs

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Video. Webinar. Big data y analítica para la toma de decisiones.
Fuente: YouTube


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