Breve Introducción al Big Data
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Presentación utilizada en el Seminario en Telecomunicaciones, Derecho y Ciberseguridad organizado por la Facultad de Derecho, UNAM.
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Que es big data
Big Data se refiere a grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados que las empresas reciben diariamente. Estos datos pueden analizarse para obtener información que conduzca a mejores decisiones empresariales y movimientos estratégicos. Big Data incluye conjuntos de datos cuyo tamaño, complejidad y velocidad de crecimiento dificultan su análisis mediante tecnologías convencionales. Su importancia radica en que proporciona respuestas a preguntas que las empresas ni siquiera sab
Big data
El documento define Big Data y explica que se refiere a grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados que las organizaciones pueden analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones comerciales. Describe los cinco pasos clave para administrar y analizar grandes conjuntos de datos: establecer una estrategia, identificar fuentes de datos, acceder y almacenar los datos, analizar los datos, y tomar decisiones basadas en los datos.
Big data kelly valencia
El documento describe el Big Data, que son conjuntos de datos tan grandes y complejos que requieren aplicaciones informáticas no tradicionales para procesarlos. Explica que los datos pueden ser estructurados o no estructurados y enumera algunas ventajas como la reducción de riesgos y un mejor conocimiento del cliente, así como desventajas como los altos costos y problemas de privacidad. Además, señala que los sistemas de almacenamiento para Big Data no siguen esquemas de entidad tradicionales y ofrecen almacenamiento más flexible
BIG DATA GRUPO #7
El documento habla sobre Big Data. Explica que Big Data se refiere a grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados que las empresas recopilan diariamente. Aunque el volumen de datos es grande, lo importante es lo que las organizaciones hacen con los datos, como analizarlos para tomar mejores decisiones comerciales. También discute los desafíos de Big Data como la integración de múltiples fuentes de datos y la necesidad de procesar grandes volúmenes de datos rápidamente.
Big data iformatica
El documento describe Big Data, que se refiere al gran crecimiento y disponibilidad de datos estructurados y no estructurados. Explica que los grandes volúmenes de datos pueden conducir a análisis más precisos y mejores decisiones empresariales. Señala que los datos provienen de fuentes como empresas, gobiernos, redes sociales y transacciones en línea. Finalmente, enumera varios componentes clave de una plataforma Big Data como Hadoop, HDFS, MapReduce, Cassandra y Hive.
Mining data, big data, cloud computing.
es una presentacion donde se muestran las ventajas y desventajas de cloud computing mining data y big data y ala vez su similitud.
Big data presentacion diapositiva
El documento trata sobre Big Data, describiendo que se refiere a grandes cantidades de datos que provienen de múltiples fuentes y son difíciles de procesar con software convencional. Explica que Big Data se caracteriza por su volumen, velocidad y variedad y cómo difiere de datos tradicionales. Además, detalla algunas aplicaciones como segmentación, predicción, recomendaciones y análisis operacional, así como los componentes tecnológicos y técnicas analíticas necesarias para su gestión.
Big data presentación
Este documento proporciona una introducción al concepto de Big Data. Explica que Big Data se refiere a grandes conjuntos de datos que son difíciles de procesar con herramientas de bases de datos convencionales. Describe las tres características clave de Big Data: volumen, velocidad y variedad. Además, introduce algunas tecnologías clave como MapReduce y bases de datos NoSQL. Finalmente, explica brevemente el procesamiento de lenguaje natural como una aplicación de Big Data.
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Paradigmas de Procesamiento en Big Data: Arquitecturas y Tecnologías aplicadas
El objetivo de la charla es el de brindar una visión global de los distintos paradigmas de procesamiento que existen en Big data y de las tecnologías de última generación asociadas a cada uno de las etapas necesarias para desarrollar un proyecto Big Data.
Big Data Business
Este documento resume una presentación sobre las oportunidades de negocio en la industria de los grandes datos o "Big Data". Explica que los grandes datos se refieren a grandes cantidades de datos de múltiples fuentes que pueden procesarse en tiempo real. También describe cómo los datos masivos están creciendo rápidamente y representan una nueva fuente de valor económico. Finalmente, identifica varias oportunidades comerciales en áreas como la analítica, la seguridad, la medicina y el marketing basado en los grandes datos.
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Bigdata
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BDAS-2017 | Evolución de Open Data en el desarrollo de las ciudades inteligentes
Desde que en 2004 la entonces Open Knowledge Foundation iniciara su andadura reclamando el derecho de los ciudadanos sobre los datos públicos, la panorámica universal ha cambiado enormemente. En parte gracias a las políticas de transparencia de los gobiernos más avanzados y en parte también por el necesario desarrollo de las smartcities. Una estrategia muy aceptada por las grandes ciudades para conseguir una moderna calidad de vida sin comprometer la seguridad de los ciudadanos es motivar la participación de empresas, instituciones e individuos en el desarrollo de los recursos y aplicaciones: "Te invitamos a descubrir y construir a través de los datos públicos” es el mensaje de algunos gobiernos. Pero, ¿cómo se consigue? Está claro que las nuevas tecnologías de la información están muy presentes en este objetivo. Los ciudadanos de cualquier índole son invitados a participar con su opinión, proporcionándoles toda la información necesaria de forma transparente. Las empresas son invitadas a generar negocios de interés para los ciudadanos que a la vez generen riqueza y contribuyan al desarrollo económico de las empresas e instituciones. Un ejemplo es la aplicación Moovit que nos permite saber a qué hora llegara el autobús, pero hoy en día hay ya infinidad de aplicaciones basadas en la reutilización de datos abiertos.
Motivados por las políticas de transparencia, los gobiernos están dispuestos a proporcionar la materia prima más valiosa: los datos. Estos datos son recogidos con dinero público, almacenados y actualizados en formatos fácilmente manejables. Una vez publicados se convierten en Open Data. Desde el 30 de septiembre de 2010, cuando el Archivo Nacional del Reino Unido liberó la primera licencia gubernamental de reutilización de los datos, las doctrinas de Gobierno Abierto han tenido como objetivo que la ciudadanía colabore en la creación y mejora de servicios públicos y en la transparencia.
Habitualmente los Open Data son accesibles en portales web que han ido evolucionando muy positivamente en los últimos años. En estos portales podemos descargar conjuntos de datos -datasets- y analizarlos directamente. También podemos solicitar la publicación de nuevos conjuntos de datos o automatizar descargas o consultas de interés para nuestros negocios. En la era del Big Data, las fuentes de información abiertas cobran un especial interés: son datos actualizados, limpios y fiables. No requieren complicados procesos de integración al no contener ruido y sólo tendremos que descargar los que necesitemos en cada momento, por lo que ahorramos tanto tiempo de transferencia como costes de almacenamiento.
Big data
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BDAS-2017 | Deep Learning para Extracción de Valor en Contenidos Digitales
Es común referirse al "Dark Data" como aquellos conjuntos de datos que no son directamente aprovechables por medios automatizados y que requerirían la intervención de expertos humanos para interpretarlos correctamente. En esta sesión se presentan las nuevas técnicas y herramientas de Deep Learning, que hacen posible la extracción automática de metadatos y relaciones semánticas mediante el uso de redes de neuronas profundas. En particular, se analizarán los casos de uso más habituales en los ecosistemas Big Data: visión artificial y comprensión del lenguaje.
Claves para entender el actual big data
El documento presenta una introducción al Big Data, explicando brevemente su historia y conceptos clave como datos estructurados, sin estructurar, data lakes, datamining, machine learning y profesiones vinculadas. También destaca las utilidades del Big Data y su importancia para el futuro, mencionando tendencias como la Industria 4.0 e Internet de las Cosas. Por último, enfatiza que los datos son el petróleo del siglo XXI.
Big data
El documento describe Big Data, que se refiere a enormes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados que son difíciles de procesar con métodos tradicionales. Big Data proviene de fuentes como dispositivos móviles, redes sociales y sensores, y se caracteriza por su volumen, variedad, velocidad, veracidad y valor. Big Data puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones mediante el análisis de grandes conjuntos de datos.
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Big data
El documento describe conceptos clave relacionados con los macrodatos o Big Data. Explica que los macrodatos son conjuntos de datos tan grandes en volumen y variedad que superan las capacidades de los sistemas informáticos habituales. También describe técnicas como el datamining y el machine to machine (M2M) que permiten explorar y procesar grandes cantidades de datos. Finalmente, destaca algunas aplicaciones e importancia del análisis de macrodatos para la toma de decisiones en diferentes campos.
Proyecto 1 - Big data
El documento define Big Data y explica que se refiere a grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados que las organizaciones pueden analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones comerciales. Describe los pasos clave para administrar y analizar grandes conjuntos de datos, incluido el establecimiento de una estrategia, la identificación de fuentes de datos, el acceso, almacenamiento y análisis de datos, y la toma de decisiones basadas en los datos.
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Presentación de la Conferencia sobre Big Data en la 5ta. Semana de la Ciencia, organizado por la Sociedad Científica Estudiantil de la FCPN de la UMSA
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Conferència Acadèmica Jornades Big Data Institucions - Manu Carricano
Este documento presenta una charla sobre Big Data en el sector público. Brevemente discute que el objetivo es crear valor para los ciudadanos centrándose en ellos, y que los datos son el nuevo petróleo debido a su volumen, variedad y velocidad. Luego describe fuentes de datos y la integración de datos, así como la calidad de los datos y los datos de calidad. Finalmente, presenta casos de éxito y discute cómo llevar a cabo la transformación analítica.
Introducción a Big Data. HDInsight - Webcast Technet SolidQ
Este documento presenta una introducción a Big Data, incluyendo las tendencias de la industria, definiciones de Big Data, ejemplos de datos masivos, y utilidades de Big Data. También describe escenarios de análisis empresarial utilizando herramientas como Hadoop, Hive y HDInsight, y cómo Microsoft Excel puede usarse para explotar y analizar grandes conjuntos de datos.
Big-Data-aplicado-a-los-Negocios (1).pptx
Este documento presenta una introducción general sobre Big Data y sus aplicaciones a los negocios. Explica las 3 V del Big Data (Volumen, Variedad y Velocidad), así como las 7 V. Detalla las fases de un proyecto de Big Data y marcos como Hadoop. Incluye ejemplos de cómo empresas como Amazon, Netflix y Starbucks han aplicado con éxito Big Data. Concluye que las soluciones de Big Data involucran tecnologías como la inteligencia de negocios y el machine learning para extraer valor de grandes volúmenes y variedades de datos que cre
01. Introducción a la Analítica de Datos.pptx
1. El documento introduce conceptos básicos de analítica de datos como Big Data, Smart Data y Web Scraping. 2. Explica las 3 V y 7 V del Big Data, así como fases de proyectos de analítica. 3. Incluye secciones sobre ecosistemas, aplicaciones, casos reales y conclusiones sobre la importancia de volumen, velocidad y variedad de datos.
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Dentro del rompecabezas de Big Data podemos diferenciar entre las habilidades técnicas en torno a Hadoop, MapReduce y frameworks comerciales y las competencias relacionadas con la Ciencia de los Datos (Data Science), que son las más demandadas y difíciles de encontrar. Por tanto, estamos ante un periodo para decidir sobre qué tipo de cursos deberían ser diseñados con el objetivo de producir talento cualificado para alimentar la industria de Big Data. En este sentido CICE ofrece una carrera profesional con varias especializaciones y masteres que abarca una alta variedad de conceptos y herramientas tecnológicas que se ajustan al mercado laboral.
Relaciones Públicas y Big Data
Big data: gestión estratégica de los datos masivos en entornos corporativos. Conferencia de Juan José Larrea en la 4° Conferencia Internacional de Relaciones Públicas. Para escuchar los audios y ver el video de esta presentación: http://bit.ly/1CFrlgX
SQL Saturday Bogota - Big Data HDInsight Server
Este documento presenta una introducción a Big Data, Hadoop y HDInsight. Explica conceptos clave como el volumen, variedad y velocidad de los datos de Big Data, y componentes de Hadoop como HDFS y MapReduce. También describe características de HDInsight y PowerPivot para modelar y analizar grandes conjuntos de datos.
Big data
Este documento describe Big Data y su importancia para las organizaciones. Explica que Big Data se refiere a grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados que las empresas reciben diariamente. Analizar estos datos puede conducir a mejores decisiones empresariales al identificar ideas y oportunidades. El documento también destaca los desafíos de gestionar y procesar grandes cantidades de datos cambiantes de múltiples fuentes.
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Catalogo general tarifas 2024 Vaillant. Amado Salvador Distribuidor Oficial e...
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para programadores y desarrolladores de inteligencia artificial y machine learning, como se automatiza una cadena de valor o cadena de valor gracias a la teoría por Manuel Diaz @manuelmakemoney
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HPE presenta una competició destinada a estudiants, que busca fomentar habilitats tecnològiques i promoure la innovació en un entorn STEAM (Ciència, Tecnologia, Enginyeria, Arts i Matemàtiques). A través de diverses fases, els equips han de resoldre reptes mensuals basats en àrees com algorísmica, desenvolupament de programari, infraestructures tecnològiques, intel·ligència artificial i altres tecnologies. Els millors equips tenen l'oportunitat de desenvolupar un projecte més gran en una fase presencial final, on han de crear una solució concreta per a un conflicte real relacionat amb la sostenibilitat. Aquesta competició promou la inclusió, la sostenibilitat i l'accessibilitat tecnològica, alineant-se amb els Objectius de Desenvolupament Sostenible de l'ONU.
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KAWARU CONSULTING presenta el projecte amb l'objectiu de permetre als ciutadans realitzar tràmits administratius de manera telemàtica, des de qualsevol lloc i dispositiu, amb seguretat jurídica. Aquesta plataforma redueix els desplaçaments físics i el temps invertit en tràmits, ja que es pot fer tot en línia. A més, proporciona evidències de la correcta realització dels tràmits, garantint-ne la validesa davant d'un jutge si cal. Inicialment concebuda per al Ministeri de Justícia, la plataforma s'ha expandit per adaptar-se a diverses organitzacions i països, oferint una solució flexible i fàcil de desplegar.
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Catalogo Refrigeracion Miele Distribuidor Oficial Amado Salvador Valencia
Descubre el catálogo general de la gama de productos de refrigeración del fabricante de electrodomésticos Miele, presentado por Amado Salvador distribuidor oficial Miele en Valencia. Como distribuidor oficial de electrodomésticos Miele, Amado Salvador ofrece una amplia selección de refrigeradores, congeladores y soluciones de refrigeración de alta calidad, resistencia y diseño superior de esta marca.
La gama de productos de Miele se caracteriza por su innovación tecnológica y eficiencia energética, garantizando que cada electrodoméstico no solo cumpla con las expectativas, sino que las supere. Los refrigeradores Miele están diseñados para ofrecer un rendimiento óptimo y una conservación perfecta de los alimentos, con características avanzadas como la tecnología de enfriamiento Dynamic Cooling, sistemas de almacenamiento flexible y acabados premium.
En este catálogo, encontrarás detalles sobre los distintos modelos de refrigeradores y congeladores Miele, incluyendo sus especificaciones técnicas, características destacadas y beneficios para el usuario. Amado Salvador, como distribuidor oficial de electrodomésticos Miele, garantiza que todos los productos cumplen con los más altos estándares de calidad y durabilidad.
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Breve Introducción al Big Data
- 1. Breve Introducción al Big Data Alejandro Mancilla Sr. Solutions Architect - MongoDB @alxmancilla
- 3. Orígenes del Big Data
- 4. Un poco de contexto actual Datos Riesgos Tiempos Costos 80%De los datos son no estructurados 90%De los datos en el mundo, han sido creados en los últimos 2 años Cloud computing Usuarios Globales 99.9999 Liberar aplicaciones al momento Iteraciones Microservicios Almacenamiento
- 5. ¿Qué es Big Data? Activos de información de gran volumen, alta velocidad y / o alta variedad que demandan formas innovadoras y rentables de procesamiento de información que permitan un mejor conocimiento, toma de decisiones y automatización de procesos. - Doug Laney, Gartner (2001)
- 6. Las V’s del Big Data ● Volumen ○ La cantidad de datos generados y almacenados. El tamaño de los datos determina el valor y la percepción potencial y si se puede considerar realmente Big Data o no. ● Variedad ○ El tipo y la naturaleza de los datos. Esto ayuda a las personas que lo analizan a utilizar eficazmente la percepción resultante. ● Velocidad ○ En este contexto, la velocidad con la que se generan y procesan los datos para satisfacer las demandas y desafíos que se encuentran en el camino del crecimiento y el desarrollo. ● Variabilidad ○ La inconsistencia del conjunto de datos puede obstaculizar los procesos para manejarlos y administrarlos. ● Veracidad ○ La calidad de los datos capturados puede variar mucho, afectando el análisis preciso.
- 8. Los retos asociados al Big Data ● captura de datos ● almacenamiento de datos ● análisis de datos ● búsqueda ● compartición ● transferencia ● visualización ● consulta ● actualización ● privacidad de la información
- 9. Big Data -> Grandes Oportunidades Con un análisis adecuado, Big Data puede conducir a mejorar ● comprensión del comportamiento de los consumidores ● decisiones de gobierno y/o negocios ● gestión del riesgo ● productos y servicios ● Pronosticar la capacidad y la demanda de la red de manera más rápida y precisa ● Implementar la planificación de la capacidad de la red basada en valores ● Reducir la rotación de clientes
- 10. Big Data -> Grandes Retos Sin embargo, hay grandes retos en hacer uso de tanta información. ● Demasiados datos generan una sobrecarga de información. ● Organizar y almacenar todos estos datos puede ser problemático. ● Las organizaciones no saben cómo utilizar todos estos datos para crear nuevas intuiciones. ● Limitaciones en el ancho de banda para transmitir grandes cantidades de datos ● Leyes para garantizar la privacidad de los datos personales ● Leyes para asegurar la neutralidad de la red (Net Neutrality)
- 11. P & R Alejandro Mancilla Sr. Solutions Architect - MongoDB @alxmancilla
- 12. Breve Introducción al Big Data Alejandro Mancilla Sr. Solutions Architect - MongoDB @alxmancilla