La era de “big data” artículo “Big data” Khan Academy

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Por último, los Metadatos se refieren a aquella in formación que describe a otros datos, es decir, corres ponden al contenido informativo de algún recurso in formático. Ante el panorama expuesto, la tecnología ha venido demostrar su valía en ayudar a encontrar y establecer determinados factores relacionados con la COVID-19, bien en establecer su comportamiento https://losimpuestos.com.mx/en-que-se-beneficia-la-ciencia-de-datos-de-la-inteligencia-artificial-un-curso-que-te-ayuda-a-usarlos/ molecular y celular, como en la manera de propagarse e infectar a un individuo, entre otros factores. Es por ello que diversos grupos de investigación, instituciones, empresas y gobiernos han planteado iniciativas en pro de buscar soluciones a corto plazo para contener la pandemia generada por el virus, al igual que encontrar un cura contra el mismo.

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En segundo lugar, Big Data trae consigo datos “sucios”, con errores potenciales, incompletos o de diferente precisión, la IA puede ser usada para identificar y limpiar estos datos sucios. En tercer lugar, la visualización de los datos, con la IA se puede lograr incluir la captura de capacidades de visualización de conocimiento para facilitar el análisis de datos, un enfoque es crear aplicaciones inteligentes de visualización para determinados tipos de datos. En cuarto lugar, ya que las tecnologías de almacenamiento evolucionan, es cada vez más factible proporcionar a los usuarios, casi en tiempo real, análisis de bases de datos más grandes, lo que acelera las capacidades de toma de decisiones. La aplicación de nuevos sistemas para la creación, almacenamiento y difusión de la información ha tenido como uno de los factores clave el exponencial desarrollo de la apertura de datos a través de mecanismos técnicos y computacionales. El open data y el big data, así como las redes sociales, han transformado el trabajo en los medios de comunicación en un mundo informativamente globalizado. Mediante el análisis sobre la literatura existente, se analizan los procesos, métodos e instrumentos aplicados en la documentación de medios y en el periodismo a partir de la perspectiva del big data, evidenciando casos particulares.

Big Data. La Era de los Datos

No es tema menor que las mediciones cuantitativas no partan de un dato estadístico neutral, pues la tecnología hace posible y calculable la medición de poblaciones para los individuos, es decir que el conocimiento generado a través del big data es parcial, y refleja la geografía y contexto social de las personas que producen dicho conocimiento. Esto significa que es relevante quién decide qué se cuenta como dato y qué no, así como también la manera en que este debe ser interpretado, cómo se mide y qué indicadores se usan. Si se pierde de vista esto, ¿Qué es la ciencia de datos y cómo se relaciona con la inteligencia artificial? se crea una mala interpretación potencial o, peor aún, una manipulación que puede fallar en proteger a las poblaciones vulnerables (Sarfaty, 2018, p. 849). Se observa en estos pronunciamientos la relevancia en el tema del uso de las tecnologías que pueden representar un riesgo para los derechos humanos. Otro ejemplo de la relevancia de los análisis de big data y el aprendizaje de las máquinas es la robot Tay de la empresa Microsoft, que fue programado para tener conversaciones vía mensajes de texto y aprender conforme interactuaba con los usuarios.

Varios trabajos donde se ha tomado Hadoop como base y se ha potencializado algunas de sus características o se ha fusionado con otra herramienta o tecnología. Seguidamente, se presenta un recuento de cinco de los documentos clasificados como raíz del enfoque, la selección de los documentos presentados en este escrito se hace después del análisis por parte de los autores de la totalidad de los documentos raíz e identificando los más relevantes. Revisando los resultados agrupados por país de publicación, se puede ver una concentración en Estados Unidos y China como se aprecia en la Fig. En los países europeos se encuentra un número también significativo de trabajos, mientras que, en Sur América, Oceanía y África, el desarrollo de investigaciones en el campo es aún incipiente.

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Para entender este
fenómeno, Lewis (2014) apunta la conveniencia
de profundizar en el análisis de casos empíricos, tanto en el nivel micro (local)
como en el nivel macro (institucional), en la generación de un marco conceptual para
organizar, interpretar y teorizar esta cuestión y en la aplicación de perspectivas
críticas que nos ayuden a interpretarla. Con base en lo anterior, el estudio del COVID-19 empleando Big Data puede valerse de la analítica retrospectiva y descriptiva avanzadas (Mohamed et al., 2019) expresas en la inteligencia de negocios (Business intelligence) (Chahal, Jyoti y Wirtz, 2019); ya que esta permite focalizar el estudio mediante indicadores y tendencias en el tiempo, lo que incluye predicciones a futuro. Bajo estos criterios, entra a formar parte la ciencia de datos empleando técnicas estadísticas y matemáticas caracterizadas en las variables de estudio que permiten ampliar las técnicas y modelos representados como clusters (Mohebi et al., 2016) a través de patrones o correlaciones de datos, que a la vez pueden ser integrados con la IA para mejorar los resultados. Es importante mencionar que la República de Corea proporciona acceso a información anónima de pacientes con COVID-19, incluyendo el historial médico de cinco años de cada paciente, con el fin de que al realizar un estudio de trazabilidad mediante aprendizaje profundo se cuente con una alta cantidad de información útil a estos propósitos. Para proteger la privacidad del paciente, quienes ejecutan el código son un grupo especializado, y luego una vez procesado devuelven los resultados a los investigadores.

  • Seguidamente, se presenta un recuento de cinco de los documentos clasificados como raíz del enfoque, la selección de los documentos presentados en este escrito se hace después del análisis por parte de los autores de la totalidad de los documentos raíz e identificando los más relevantes.
  • Como se mencionó al inicio de este trabajo, es común encontrar en la literatura relacionada al derecho internacional y el big data el tema recurrente de la protección de datos y la privacidad, ya que los análisis de grandes cúmulos de datos requieren de la materia prima que representan los datos generados por los individuos para recolectarlos y, posteriormente, tratarlos.
  • En [34] se presenta una clasificación de las técnicas de Big data en técnicas estadísticas, métodos de optimización, minería de datos, técnicas de machine learning (aprendizaje máquina), técnicas de clasificación y Clustering y técnicas de análisis y regresión.
  • Así es como se han identificado patrones predictores de ries go de mortalidad, como también información relevan te como para el pronóstico, diagnóstico y la terapia de niños en cuidados críticos, entre otros30,31.

En la primera parte, correspondiente a la perspectiva empresarial, se presenta una comparación entre las soluciones Big Data y las soluciones tradicionales de Datawarehouse. Sin querer buscar una ganadora, se expone la ventaja de usar Datawarehouse cuando se trata de analizar datos estructurados que vienen de varios sistemas y de mediciones relativamente estables. Respecto a las plataformas basadas en Hadoop, funcionan bien con datos semiestructurados y desestructurados, así como también cuando se requiere de procesos de descubrimiento de datos [10].

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