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Description
Flashcards by ANGELLY ARAUJO, updated more than 1 year ago
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Created by ANGELLY ARAUJO
over 6 years ago
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| Question | Answer |
| .Tecnologías como Internet generan datos, al abaratamiento y desarrollo del almacenamiento y los recursos de red .La calidad del conocimiento extraído depende en gran medida de la calidad de los datos .los datos deben ser lo que se dice, es importante la calidad de datos .los datos deben ser escalables para su procesamiento .los datos deben estar disponibles y preparados para adaptarse al entorno cambiante de los negocios .Pre procesamiento de datos El pre procesamiento de datos es una etapa esencial del proceso de descubrimiento de información .normalmente el uso de datos de baja calidad implica un proceso de minería de datos con pobres resultados .La preparación de datos está formada por una serie de técnicas SU objetivo de inicializar correctamente los datos que servirán de entrada para los algoritmos de minería de datos . | el crecimiento masivo en la escala de los datos está siendo un factor clave en el actual escenario de procesamiento de datos. La 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 preprocesamien |
| Big Data, calidad de datos, datos imperfectos, datos masivos, discretización, minería de datos, preprocesamiento de datos, selección de atributos, selección de instancias, transformación de datos. | La calidad del conocimiento extraído depende en gran medida de la calidad de los datos. Desgraciadamente, estos datos se ven afectados por factores negativos como: ruido, valores perdidos, inconsistencias, datos superfluos y/o un tamaño demasiado grande en cualquier dimensión (número de atributos e instancias). |
| Tres características son asociadas a este nuevo paradigma de datos: exactos, procesables y ágiles (accurate, actionable y agile, en inglés). Una descripción breve de estos términos nos conduce a tres aspectos esenciales en el uso de los datos: a) los datos deben ser lo que se dice, es importante la calidad de datos; b) los datos deben ser escalables para su procesamiento; c) los datos deben estar disponibles y preparados para adaptarse al entorno cambiante de los negocios. | ‘Smart Data: tiene como objetivo introducir el preprocesamiento de datos para Big Data, así como enumerar y describir las tecnologías y herramientas de analítica de datos y las técnicas existentes para el preprocesamiento de datos para Big Data. |
| Preprocesamiento de datos: El preprocesamiento de datos es una etapa esencial del proceso de descubrimiento de información o KDD. Debido a que normalmente el uso de datos de baja calidad implica un proceso de minería de datos con pobres resultados, se hace necesaria la aplicación de técnicas de preprocesamiento. | Big Data El ritmo actual de generación de datos está sobrepasando las capacidades de procesamiento de los sistemas actuales en compañías y organismos públicos. |
| En la Las tecnologías y algoritmos sofisticados y novedosos son necesarios para procesar eficientemente lo que se conoce como Big Data. Estos nuevos esquemas de procesamiento han de ser diseñados para procesar conjuntos de datos grandes, datos masivos, dentro de tiempo de cómputo razonable y en un rango de precisión adecuado | Para Herramientas para la analítica de datos masivos En los últimos años, 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 |
| En estos Algoritmos de preprocesamiento de datos masivos En esta subsección mostramos brevemente los algoritmos de preprocesamiento disponibles en las herramientas de analítica de datos previamente descritas, así como las propuestas que encontramos en la literatura especializada | Ya en el Caso de u so: Selección de atributos escalable, algoritmo Fast-mRMR Una contribución reseñable para el preprocesamiento de datos masivos, y en particular, para selección de atributos, es el algoritmo fast-mRMR |
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