MARÍA DEL PILAR VARGAS

Description

JJ
ANGELLY ARAUJO
Flashcards by ANGELLY ARAUJO, updated more than 1 year ago
ANGELLY ARAUJO
Created by ANGELLY ARAUJO over 6 years ago
2
0

Resource summary

Question Answer
El uso de datos de baja calidad implica un proceso de minería de datos con pobres resultados para es necesario aplicar las técnicas de procesamiento TRES ASPECTOS ESENCIALES EN EL USO DE DATOS: EXACTOS:Los datos deben ser lo que se dice es importante la calidad PROCESABLES: Los datos deben ser escalables para su procesamiento ÁGILES:Los datos deben estar disponibles y preparados para adaptarse al entorno cambiante de los negocios
REDUCCIÓN DE DATOS Se orienta a obtener una representación reducida de los datos originales manteniendo en lo posible la integridad y la información existente de los datos LAS TÉCNICAS DE REDUCCIÓN DE DATOS SON : 1.La selección de atributos 2.La selección de instancias 3.La discretizacion
la necesidad de procesar y extraer conocimiento valioso de esa inmensidad de datos es un desafío para científicos de datos y expertos en la materia . los nuevos esquemas de procesamiento de datos deben ser diseñados para procesar conjunto de datos grandes ;datos masivos dentro de un rango d presicion adecuado
PROCESAMIENTO DE DATOS Es una etapa esencial del proceso de descubrimiento de información esta etapa se encarga de la limpieza de datos,su integración ,transformación y reducción para la siguiente fase para la minería de datos HERRAMIENTAS PARA LA ANALÍTICA DE DATOS MASIVOS Han surgido varias herramientas de analítica de datos escalables con objetivo de dar soporte al proceso de análisis de datos.
ALGORITMOS DE PROCESAMIENTO DE DATOS MASIVOS Es un algoritmo de procesamiento disponible en la herramienta analítica de datos. DISCRETIZACION: Transforma atributos continuos usando intervalos discretos NORMALIZACION: Realiza un ajuste a la distribución
EXTRACCIÓN DE ATRIBUTOS Combina el conjunto original de atributos para obtener un nuevo conjunto de atributos menos redundantes ;usando proyecciones SELECCIÓN DE ATRIBUTOS Selecciona subconjuntos de atributos minimizando la perdida de información
CONVERSORES PARA ATRIBUTOS Utilizando técnicas de indexacion o codificación transforma atributos de un tipo a otro TÉCNICAS PARA EL PROCESAMIENTO DE TEXTO Su objetivo es estructurar la entrada de texto produciendo patrones de información estructurados
BIG DATA VALOR -VARIEDAD-VERACIDAD-VOLUMEN VELOCIDAD. SMART DATA Su objetivo es filtrar el ruido y mantener los datos valiosos que pueden se utilizados para toma de decisiones inteligentes.
CARACTERÍSTICAS VERACIDAD DE LOS DATOS VALOR DE LOS DATOS BIG DATA El ritmo actual de datos esta sobrepasando las capacidades de procesamiento de los sistemas actuales en compañías y organismos públicos
TECNOLOGÍAS PARA BIG-DATA La tecnología y algoritmos sofisticados y novedosos son necesarios para procesar eficientemente lo que se conoce como big data Google diseño MapReduce en 2003, es considerada la plataforma pionera para el procesamiento de datos masivos ya que es capaz de procesar grandes conjuntos de datos
Show full summary Hide full summary

Similar

FISIOLOGÍA FEMENINA ANTES DEL EMBARAZO Y HORMONAS FEMENINAS
Camila Stefany R
LA EVOLUCION DE LA ADMINISTRACION
PAOLA BONILLA
IMPACTOS AMBIENTALES
Nedis Bustamante Gonzales
PLA DE MÀRQUETING
Adrià EM
Modalidades de la observacion
gabriela.b97
CC.NN
mercy.riera
ley 594 del 2000
JAIME CUEVAS
epistemologia
juan pell
PROCESO DE PRODUCCIÓN DE POLLO PARA EL CONSUMO HUMANO
Felip.caicedo
Rosacea
Nicolas Cortes
INDICADORES DE GESTIÓN
lilianavega815