Este documento trata sobre el concepto de Big Data y su aplicación en unidades de información y bibliotecas. Explica que Big Data se refiere a sistemas que manejan grandes conjuntos de datos, presentando desafíos en su captura, almacenamiento, búsqueda, análisis y visualización. También describe conceptos como las cinco "V" del Big Data, la evolución de la estructuración y digitalización de datos, y cómo las bibliotecas pueden utilizar la minería de datos para extraer patrones e información a partir de sus
¿Qué es un modelo predictivo y para qué vale?Scoremind
Los modelos predictivos permiten estimar cual es el comportamiento esperado del cliente utilizando los datos de uso de los servicios.
Para el desarrollo de los modelos se utilizan técnicas analíticas (data mining).
¿Qué es un modelo predictivo y para qué vale?Scoremind
Los modelos predictivos permiten estimar cual es el comportamiento esperado del cliente utilizando los datos de uso de los servicios.
Para el desarrollo de los modelos se utilizan técnicas analíticas (data mining).
Charla de Introducción al Data Mining dada en el Posgrado de BI de la UTN Regional Buenos Aires, el martes 23 de Octubre del 2012 (http://bitly.com/REorwN).
3ª Sesión Técnica del Ciclo de Conferencias sobre BI, celebrada el 12 de junio. Fue conducida por Julio Iglesias, Director del Departamento de Business Intelligence en IFR Group, experto especializado en proyectos de este tipo, y profesor asociado de nuestra Escuela Universitaria
¿Qué significa realmente la minería de datos? ,¿Cómo se engloba en un proyecto de BI?, ¿Puede mi empresa con los datos que genera hacer proyectos de este tipo? Y ¿Dónde está el límite para abordar proyectos de este tipo?
Bancos, hospitales, empresas de retail y páginas web son algunos de los sectores que utilizan esta tecnología. A lo largo de la sesión se analizó qué significa y qué implica la minería de datos: concepto y definición, casos, algoritmos de utilización… y de forma práctica se vieron un par de proyectos de ejemplo de las posibilidades que ofrece esta tecnología tan aplicada en la actualidad. Los asistentes tuvieron la oportunidad de ver de primera mano cómo las empresas utilizan los datos y la estadística para crear ofertas personalizadas.
OpenAnalytics - Minería de datos por Diego García (Unican)OpenAnalytics Spain
Diego García, joven investigador de a Universidad de Cantabria en proyectos de minería de datos en ambientes de aprendizaje e-learning, repasó los algoritmos de minería de datos y alternativas de software libre para abordar proyectos de Data Mining.
Knime es una plataforma de minería de datos que permite el desarrollo de modelos en un entorno visual y amigable. Su desarrollo está bajo licencia GPL y está programado sobre la plataforma Eclipse y Java.En la charla se mostrará cómo realizar un proyecto de minería de datos y análisis con algoritmos conocidos para clasificación, asociación o predicción de datos empresariales.
Presentado por Diego García :
Ingeniero informático e investigador en la Universidad de Cantabria. Profesor de asignaturas del grado en informática de DataMining, Inteligencia Artificial y Algoritmia. En el campo de la investigación busca detectar patrones de comportamiento en plataformas E-learning para mejorar la docencia.
Esta conferencia se inicia con una introducción al fenómeno de los datos masivos en la sociedad digital actual, haciendo hincapié en las diferencias entre datos, información y conocimiento, el concepto de ‘data lake’ y los resultados que se pueden esperar tras analizar un conjunto de datos: predicción, pronóstico, prescripción… y sus diferentes matices. También se esboza una aproximación ingenua al fenómeno del ‘Big Data’. En segundo lugar, se aborda el aprovechamiento inteligente de esta valiosa materia prima, comenzando con el papel del ‘Científico de Datos’ y mostrando un mapa de las técnicas de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático orientadas a tal propósito, junto con una descripción de la adecuación de estos métodos a los diferentes tipos de situaciones de análisis. Por último, se presentan los nuevos retos de este aprovechamiento de los datos masivos, sobre todo en lo que concierne a la búsqueda y acceso a la información y el análisis inteligente de textos con diversos propósitos.
Charla de Introducción al Data Mining dada en el Posgrado de BI de la UTN Regional Buenos Aires, el martes 23 de Octubre del 2012 (http://bitly.com/REorwN).
3ª Sesión Técnica del Ciclo de Conferencias sobre BI, celebrada el 12 de junio. Fue conducida por Julio Iglesias, Director del Departamento de Business Intelligence en IFR Group, experto especializado en proyectos de este tipo, y profesor asociado de nuestra Escuela Universitaria
¿Qué significa realmente la minería de datos? ,¿Cómo se engloba en un proyecto de BI?, ¿Puede mi empresa con los datos que genera hacer proyectos de este tipo? Y ¿Dónde está el límite para abordar proyectos de este tipo?
Bancos, hospitales, empresas de retail y páginas web son algunos de los sectores que utilizan esta tecnología. A lo largo de la sesión se analizó qué significa y qué implica la minería de datos: concepto y definición, casos, algoritmos de utilización… y de forma práctica se vieron un par de proyectos de ejemplo de las posibilidades que ofrece esta tecnología tan aplicada en la actualidad. Los asistentes tuvieron la oportunidad de ver de primera mano cómo las empresas utilizan los datos y la estadística para crear ofertas personalizadas.
OpenAnalytics - Minería de datos por Diego García (Unican)OpenAnalytics Spain
Diego García, joven investigador de a Universidad de Cantabria en proyectos de minería de datos en ambientes de aprendizaje e-learning, repasó los algoritmos de minería de datos y alternativas de software libre para abordar proyectos de Data Mining.
Knime es una plataforma de minería de datos que permite el desarrollo de modelos en un entorno visual y amigable. Su desarrollo está bajo licencia GPL y está programado sobre la plataforma Eclipse y Java.En la charla se mostrará cómo realizar un proyecto de minería de datos y análisis con algoritmos conocidos para clasificación, asociación o predicción de datos empresariales.
Presentado por Diego García :
Ingeniero informático e investigador en la Universidad de Cantabria. Profesor de asignaturas del grado en informática de DataMining, Inteligencia Artificial y Algoritmia. En el campo de la investigación busca detectar patrones de comportamiento en plataformas E-learning para mejorar la docencia.
Esta conferencia se inicia con una introducción al fenómeno de los datos masivos en la sociedad digital actual, haciendo hincapié en las diferencias entre datos, información y conocimiento, el concepto de ‘data lake’ y los resultados que se pueden esperar tras analizar un conjunto de datos: predicción, pronóstico, prescripción… y sus diferentes matices. También se esboza una aproximación ingenua al fenómeno del ‘Big Data’. En segundo lugar, se aborda el aprovechamiento inteligente de esta valiosa materia prima, comenzando con el papel del ‘Científico de Datos’ y mostrando un mapa de las técnicas de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático orientadas a tal propósito, junto con una descripción de la adecuación de estos métodos a los diferentes tipos de situaciones de análisis. Por último, se presentan los nuevos retos de este aprovechamiento de los datos masivos, sobre todo en lo que concierne a la búsqueda y acceso a la información y el análisis inteligente de textos con diversos propósitos.
El presente Material Visual de la Unidad de Aprendizaje Mineria de datos de la licenciatura en Ingeniería en Sistemas Inteligentes reúnen los contenidos básicos de la unidad 1. Introducción, el curso contempla la integración de cuatro unidades a saber; introducción a la minería de datos, Pre procesamiento de los datos, Sistemas de datos multidimensionales, Minando patrones frecuentes, asociaciones y correlación; las cuales impartirán en cuatro horas semanales.
En esta presentación se introducen los conceptos de Big Data, así como las soliciones de Horton Works sobre Windows y el Microsoft Analytics Platform System (PDW Paralled Data Warehouse)
Saludos,
Eduardo Castro, PhD
SQL Server MVP
Comunidad Windows Costa Rica
Se describen los resultados de las pruebas e implementación piloto de un sistema de préstamos descentralizados basado en credenciales de usuarios universales, soberanas e interoperables construida con tecnología Blockchain, este nuevo mecanismo posee el potencial de integración mediante acuerdos de interoperabilidad con todo tipo de sistema de gestión bibliotecaria (ILS) independiente de su denominación de distribución, ya sea software comercial, tecnologías open source o sistemas desarrollados a la medida, así mismo podría ser adoptado en contextos locales, nacionales o internacionales, ya sea en redes de bibliotecas universitarias, bibliotecas públicas o unidades de información especializadas también y debido al carácter intrínseco de la tecnología Blockchain este mecanismo creará las bases técnicas y conceptuales para el desarrollo de una identidad digital universal auto-soberana de biblioteca dando cabida a nuevos mecanismos de préstamos y servicios de información descentralizados con potencial de operar en contextos de acuerdos inter-países o incluso Latinoamericano.
Blockchain technology will make possible innovations in the service models provided by libraries and archives that could radically change how the information units are designed, operationalized and managed their services, whether distributed loan systems or decentralized document management these realities should be complemented with other ongoing disruptions such as Big Data, artificial intelligence and internet of things (IoT).
This paper documents the first use real case and pilot of Blockchain applied in the Library and was presented at the World Library and Information Congress held between August 24-30, 2019, Athens, Greece.
In this paper we will describe the results of the tests and pilot implementation of a decentralized loan system based on universal, sovereign and interoperable user credentials built with Blockchain technology, this new mechanism has the potential for integration through interoperability agreements with all type of library management system (ILS) independent of its distribution name, whether commercial software, open source technologies or custom developed systems, it could also be adopted in local, national or international contexts, whether in library networks university, public libraries or specialized information units also and due to the intrinsic nature of Blockchain technology this mechanism will create the technical and conceptual basis for the development of a universal digital self-sovereign library identity, accommodating new lending mechanisms and Decentralized information services with the potential to operate in contexts of inter-country or even Latin American agreements.
La Biblioteca del futuro se habilitará por algunas de las principales revoluciones tecnológicas de la la 4ta revolución industrial las cuales son Inteligencia artificial, Blockchain e Internet de las cosas (IoT), las anteriores tecnologías son beneficiadas por la gran cantidad de datos producidos hoy en día (Big Data). Estos paradigmas en conjunto pueden habilitar nuevos modelos de servicios bibliotecarios "inteligentes "y "adaptativos" cuyo modelo inicial se presenta al final de la presentación.
La tecnología Blockchain hará posible innovaciones en los modelos de servicios provistos por Bibliotecas y archivos que podrían cambiar radicalmente como las unidades de información se diseñan, operacionalizan y gestionan sus servicios, ya sea sistemas de préstamos distribuidos o gestión documental descentralizada estas realidades deberían ser complementadas con otras disrupciones en curso tales como Big Data, inteligencia artificial e internet de las cosas (IoT).
Se presenta conceptos de Innovación y Gestión del Conocimiento aplicados a la conceptualización y desarrollo de Servicios de Información digital de alto impacto.
Aletas de Transferencia de Calor o Superficies Extendidas.pdfJuanAlbertoLugoMadri
Se hablara de las aletas de transferencia de calor y superficies extendidas ya que son muy importantes debido a que son estructuras diseñadas para aumentar el calor entre un fluido, un sólido y en qué sitio son utilizados estos materiales en la vida cotidiana
en la formacion del personal de emergencia en industrias, no debe limitarse al sistema fijo de extincion con o sin medio de impulsion propia, tambien debe de conocer los elementos que permiten el abastecimiento externo o no a la industria y su clasificacion para su debida identificacion
ascensor o elevador es un sistema de transporte vertical u oblicuo, diseñado...LuisLobatoingaruca
Un ascensor o elevador es un sistema de transporte vertical u oblicuo, diseñado para mover principalmente personas entre diferentes niveles de un edificio o estructura. Cuando está destinado a trasladar objetos grandes o pesados, se le llama también montacargas.
ascensor o elevador es un sistema de transporte vertical u oblicuo, diseñado...
Charla big data y data mining para gestión de información y bibliotecas
1. Santiago, octubre 2014
Felipe Vera L Director Ejecutivo Prodigio Consultores www.prodigioconsultores.com
Charlas CORFO
Big Data Aplicada a la Gestión de Información
Big data y minería de datos
en unidades de información y Bibliotecas
2. Big Data
Big Data es en el sector de tecnologías de la información y la comunicación una referencia a los sistemas que manipulan grandes conjuntos de datos (o data sets). Las dificultades más habituales en estos casos se centran en la captura, almacenamiento, búsqueda, compartición, análisis y visualización.
www.americanis.net
3. Las “V” del Big Data (Gartner)
Volumen de los datos.
Velocidad en el tratamiento de los datos.
Variedad de los datos.
Valor de los datos que tiene que ver con la confiabilidad.
“Venue” o campo de trabajo, que habla de la complejidad de tener una alta diversidad de fuentes de datos no estructurados.
Visualización, una herramienta útil para trasformar análisis complejos en formatos procesables.
11. Patrones
Conexiones
Tendencias
Información estructurada
¿Qué se busca?
Información no estructurados
Las unidades de información y Bibliotecas son una vasta y activa fuente de datos
12. Inteligencia de Negocios – cadena de valor
Datos
• Datos Clientes
• Datos Tiendas
• Datos Demográficos
• Datos Geográficos
Información
• X vive en Z
• S tiene Y anos
• X y S se cambiaron
• W tiene dinero en Z
Conocimiento
• Una cantidad Y del producto A es usada en la región Z
• Clientes de la clase P usan x% de producto C en el periodo D
Decisión y servicios
• Promocione el producto A en la región Z
• Mailing a familias del perfil P
• Venta cruzada del servicio B a clientes C
13. Minería de datos
“Es un proceso no trivial de identificación de patrones de datos válidos, nuevos, potencialmente usables”
(Fayyad, Piatetsky-Shapiro y Smyth, 1996).
Minería de datos en Unidades de información
“Extracción y descubrimiento de patrones de comportamiento, datos e información no trivial proveniente de la totalidad de los sistemas de información tradicionales (opac´s, circulación) y por sobre todo de la gran variedad de servicios de información basados en la web (sitio web, redes sociales, Repositorios), con el fin de apoyar a la toma de decisiones y a los objetivos estratégicos de la organización a la cuál pertenezca.
“Integración a la cadena de valor”
14. Minería de datos – metodología KDD
2.Selección y
Preprocesamiento
4.Interpretación y
Evaluación
Knowledge
p(x)=0.02
Warehouse
Patrones y Modelos
Datos preparados
Datos Consolidados
3.Data Mining
1.Consolidación
de los Datos
Conocimiento
DW
6. Apoyo a la Toma
de Decisiones
5. Visualización
del conocimiento
17. 3 focos para el entrenamiento en el manejo de datos
Christopher Erdmann, Head Librarian
Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics
Técnicas
Aplicaciones
Cultura de datos y analítica
18. Alguna técnicas
Fuentes de datos
Minería de datos
Web mining
-Web content mining
-Web structure mining
-Web usage mining
Text mining
Process mining
Concept based text mining
Procesamiento de lenguaje natural (PLN) *
19. Tipos de problemas a resolver con Data mining
Problemas
Clasificación
Regresión
Agrupamiento
Reglas de asociación
Análisis correlacional
Predictivos
(supervisados)
Descriptivos (no Supervisados)
20. Aplicaciones de Data mining - Support Vector Mchines
20
- Base de datos inicial
- Hiperplano separador
- Función de decisión (decisión de corte)
22. Aplicaciones de Data mining a Unidades de información
Se requiere conocer la demanda que tendrán ciertas bases de datos en un periodo determinado.
Problema supervisado de regresión.
Se requiere saber si x postulaciones a ciertas líneas de financiamiento CORFO tienen potencial de éxito.
Problema Predictivo de clasificación.
Se requiere segmentar los tipos de usuarios de un sistema de Bibliotecas para ofrecer recursos de información diferenciados.
Problema no supervisado de agrupamiento.
23. Tipos de problemas a resolver con Data mining
Se requiere saber que recursos de información se utilizan por cierto perfil de usuario o el director de la institución.
Problema descriptivo de reglas de asociación.
Se requiere saber que recursos de información (parte de la bibliografía base) se asocian (tipos y frecuencia) con los alumnos que obtienen mejor rendimiento.
Modelo no supervisado de análisis correlacional.
24. Tipos de problemas a resolver con Data mining
Principales métodos y algoritmos utilizados en Data Mining
K-medias – No supervisado de agrupamiento.
Árboles de decisión – Supervisado - regresión y clasificación.
Regresión Lineal y Logística - Supervisado clasificación y regresión.
Redes Neuronales - Supervisado y no supervisado.
Reglas de Asociación – No supervisados de reglas de asociación.
Vector Suport Machine – Supervisados de clasificación.
25. 5 habilidades esenciales para abordar un proyecto de minería de datos en unidades de información
Claridad en las fuentes de beneficios y/o ingresos.
Capacidades analíticas.
Pensamiento estratégico del negocio.
Visión estratégica de la tecnología.
Visualización (sobre todo cuando es producto final).