Fichas
Daniela Aristizabal
Fichas del conjunto (5)
- 1A nosotros nos rodea millones de redes sociales en la red, ya que se generan datos a un ritmo exponencial gracias al abaratamiento y gran desarrollo del almacenamiento y los recursos de red.También esta el crecimiento masivo de la escala de los datos esta siendo una factor clave en la actual procedimiento de datos, ya esta la eficiencia del algoritmo de extracción de conocimiento ya que depende de gran medida de la calidad de datos.
sin embargo esta era del big data los algoritmos de pre procesamiento tienen dificultades para trabajar con tal cantidad de datos,
siendo necesario nuevos modelos que mejoren su capacidad de escalado. - 2El objetivo de este trabajo es presentar la importancia del pre procesamiento de datos en Big Data, así como, estudiar las herramientas y técnicas de análisis de datos que dan soporte a la tarea del pre procesamiento de datos masivos. En si el big data es la calidad de datos, datos imperfectos, datos masivos, discretización, minería de datos, pre procesamiento de datos, selección de atributos, selección de instancias, transformación de datos.En los datos masivos un aspecto importante que lo caracteriza es la veracidad de los datos yel valor intrínseco del conocimiento extraído; en el la calidad depende de gran medida de los datos,pero en estos se ven afectados factores negativos como: ruido,
valores perdidos, inconsistencias, datos
superfluos y/o un tamaño demasiado grande
en cualquier dimensión (número de atributos
e instancias). - 3El smart data tiene como objetivo introducir el pre procesamiento de datos para Big Data, así como enumerar y describir las tecnologías y herramientas de analítica de datos y las técnicas existentes para el pre procesamiento de datos para Big Data.Pre procesamiento de datos: Es una etapa
esencial del proceso de descubrimiento de
información o KDD.
Las las distintas etapas del
proceso del KDD:
especificación y comprencion del problema, pre procesamiento de datos, minira de todos, evaluacion de resultados, explorcion de resultados. - 4La tecnología y algoritmos del big data son necesarios para procesar eficientemente lo que se conoce como Big Data. Estos esquemas deben ser diseñado para procesar conjuntos de datos grandes, datos masivos, dentro de tiempo de cómputo razonable y en un rango de precisión adecuado.En la Herramientas para la analítica de
datos masivos ha surgido un gran
abanico de herramientas de analítica de datos
escalables asociadas a las plataformas
anteriores, con el objetivo de dar soporte al
proceso de análi sis de datos. - 5Para los Algoritmos de pre procesamiento de datos masivos esta subsección mostramos breve mente los algoritmos de pre procesamiento disponibles en las herramientas de analítica de datos previamente descritas, así como las propuestas que encontramos en la literatura especializada.En elCaso de u so: Selección de atributos
escalable, algoritmo Fast-mRMR con una contribución reseñable para el pre-procesamiento
de datos masivos, y en particular,
para selección de atributos, es el algoritmo
fast-mRMR.
Información
- Descripción
- Fichas sobre Daniela Aristizabal , creado por ANGELLY ARAUJO el 16/09/2017.
- Creado por
- ANGELLY ARAUJO
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