contacto@principalplagas.cl

Más artículos sobre Big Data

Así entonces, un Gi gabyte (Gb) corresponde a 109 byte, un Terabyte (Tb) a 1012, un Petabyte (Pb) a 1015 y un Exabyte (Eb) a 1018 bytes. Por tanto, cuando se habla de datos masivos, se está refiriendo a una generación de datos del orden de los Pb y Eb o superior. Por otra parte, los Microdatos corresponden a los registros de las características de las unidades de aná lisis de una población en estudio (individuos, hogares, establecimientos, entre otros), los cuales son recogidos por medio estadísticos formales. Por ejemplo, los re gistros de atención de salud permanente, las encuestas nacionales de salud y censos de población podrían dar origen a Microdatos.

Trabajar en el ‘big data’: “Nunca he tenido que echar currículum, las ofertas me han llegado solas” – EL PAÍS USA

Trabajar en el ‘big data’: “Nunca he tenido que echar currículum, las ofertas me han llegado solas”.

Posted: Mon, 04 Jul 2022 07:00:00 GMT [source]

En la actualidad, cualquiera de nuestras acciones, ya sea de manera consiente o inadvertidamente, son susceptibles de producir información registrable y ana lizable. El programa de televisión o la película que se leccionamos para ver, los lugares que frecuentamos, el vestuario, medicamento o cualquier otro artículo que consumimos son algunos ejemplos de nuestros actuar cotidiano que va dejando una huella curso de ciencia de datos digital de nuestro comportamiento. Esto ha hecho que cada día se pro duzca un gran volumen de información, donde se ha estimado que en el mundo se producen diariamente 2.5 x 1030 bytes, es decir 2,5 quintillones de datos1. Hadoop es una librería de Apache definida como un framework que permite hacer procesamiento de datos distribuido sobre volúmenes de datos de considerable tamaño sobre clúster.

Revista

Este trabajo intenta comprender las prácticas documentales en el contexto del big data y del open data; una cuestión que se desarrolla siempre en el marco de una creciente automatización en diversos frentes. De hecho, los
periodistas se están convirtiendo en documentalistas y los documentalistas en
periodistas. Se ha producido un proceso simbiótico -que no de fagocitación- por el
cual se genera tal cruce entre ambas profesiones que, en ocasiones, resulta
prácticamente imposible situar los límites. Para Marcos Recio (2014) esta cuasifusión de tareas es prácticamente obligada
si se pretende seguir el ritmo que imprimen las nuevas tecnologías y su cada vez
mayor adopción por parte de las audiencias. El periodista debe saber buscar a través
de Internet y, en particular, de las redes sociales para convertirlas en una de sus
fuentes de referencia; mientras, el documentalista debe aprender a redactar noticias
que sirvan como apoyo en el medio digital. No obstante, la posibilidad de compartir datos supone un nuevo reto en las tareas básicas de
selección, análisis y difusión que realiza el documentalista.

El aprendizaje automático es una disciplina de la IA que se vale de algoritmos que permiten la identificación de patrones, efectuar predicciones, aprender de los datos y toma de decisiones. Para el caso del COVID-19, el aprendizaje automático se emplea para el diagnóstico e identificación de población que está en mayor riesgo de contagio. También se emplea para el desarrollo más rápido de medicamentos, incluyendo el estudio de reutilización de medicamentos que han sido probados para el tratamiento de otras enfermedades. Para ello, se construyen gráficos de conocimiento y se realizan análisis predictivos de interacción entre fármaco y proteínas virales (Zhou, Park, Choi & Han, 2018) e interactomas virus-huésped (Yang et al., 2019), plegamiento predictivo de proteínas (Ivankov & Finkelstein, 2020), comprensión de la dinámica molecular y celular del virus, predicción y propagación de una enfermedad basado en patrones, e incluso predecir una próxima pandemia zoonótica.

¿Cómo va a afectar la Ley de Inteligencia Artificial a las organizaciones?

Las tecnologías asociadas al enfoque de Big Data ya han comenzado a tomar madurez y se vislumbran grandes oportunidades y retos en su utilización, optimización y adaptación a diferentes dominios de datos. Sin embargo, ya se encuentran resultados que muestran sus beneficios en aspectos como la reducción de tiempos, optimización de recursos y mayor flexibilidad. Existe una estrecha relación entre diferentes métodos y tecnologías para la construcción de soluciones que integren las capacidades de cada uno de estos y las potencien en nuevas propuestas. Este artículo se trazó como objetivo mostrar algunos trabajos desarrollados https://www.1000tipsinformaticos.com/2023/12/un-curso-de-ciencia-de-datos-que-te-prepara-para-el-futuro.html entorno a la temática y describir tecnologías y técnicas de Big Data, notándose que siguen siendo materia de investigación y discusión, generando la posibilidad de proponer alternativas y modelos basados en la táctica de divide y vencerás. Por motivos de eficiencia y de control de recursos públicos, estas estadísticas no están sujetas a la normativa estadística y solo podrán realizarse de manera puntual por los departamentos del Gobierno. Estas estadísticas en ningún caso podrán suponer un aumento neto de los gastos de personal al servicio de la Administración general de la Comunidad Autónoma de Euskadi.

El reconocimiento de patrones (Pattern Recognition) es una técnica que se aplica principalmente en procesos de ingeniería, computación y matemáticas que tiene como objetivo extraer información, a partir de un cúmulo de datos, que brinde la posibilidad de establecer propiedades o relaciones entre estos datos. En el procesamiento de patrones generalmente se usan algoritmos de optimización, puesto que su intención es hallar una mejor solución respecto a un criterio definido, teniendo en cuenta que un proceso de optimización es una situación que requiere elegir desde un conjunto de alternativas, la que lleve al fin requerido con el costo mínimo [44]. Es importante también, tener en cuenta cómo en el área de la industria y los negocios se ha presentado una explosión en el número de datos, causada principalmente por el rápido desarrollo del internet, nuevos conceptos como el internet de las cosas y la computación en la nube. Big data se ha constituido como un “tópico caliente” que atrae la atención no solo de la industria, sino también de la academia y del Gobierno.