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Untitled
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- 1Las redes sociales, el Internet de las Cosas y la industria 4.0 son algunos de los nuevos escenarios con presencia de datos masivosDos aspectos que son importantes de los datos masivos son la veracidad de los datos y el valor intrínseco del conocimiento extraído
- 2La mayoría de los algoritmos de preprocesamiento para Big Data han sido diseñados para abordar el problema de la selección de características por que son necesarios nuevos algoritmos que deben centrarse en problemas tales como la selección de instancias o el tratamiento de datos imperfectosEl objetivo principal del preprocesamiento de datos es obtener un conjunto de datos final que sea de calidad y útil para la fase de extracción de conocimiento
- 3La preparación de los datos está formada por una serie de técnicas que tienen el objetivo de inicializar correctamente los datos que servirán de entrada para los algoritmos de minería de datosLa eficacia de los algoritmos de extracción de conocimiento depende en gran medida de la calidad de los datos, la cual puede ser garantizada por los algoritmos de preprocesamiento
- 4Spark y Hadoop son plataformas que requieren algoritmos escalables que den soporte a las tareas más relevantes de la analítica de datos masivosLas tecnologías y algoritmos sofisticados
y novedosos son necesarios para procesar
eficientemente lo que se conoce como Big
Data - 5El preprocesamiento de datos es una etapa esencial que se encarga de la limpieza de datos, su integración, transformación y reducción para la siguiente fase de minería de datosLa necesidad de procesar y extraer conocimiento
valioso de tal inmensidad de datos
se ha convertido en un desafío considerable
para científicos de datos y expertos en la
materia
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- Flashcards on Untitled, created by laura barrera on 20/09/2017.
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- laura barrera
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