BIG DATA

BIG DATA

1. Los big data describen una estrategia de administración de información integral que incluye e integra muchos tipos nuevos de datos y administración de datos, además de los datos tradicionales. Denominamos Big Data a la gestión y análisis de enormes volúmenes de datos que no pueden ser tratados de manera convencional, ya que superan los límites y capacidades de las herramientas de software habitualmente utilizadas para la captura, gestión y procesamiento de datos, también se definen con las cuatro V:

   • ● Volumen. Cuando los volúmenes superan la capacidad del software habitual para ser manejados y gestionados.
   • ● Velocidad. se refiere a la rapidez con que los datos se reciben, se procesan y se toman decisiones a partir de ellos.
   • ● Variedad. nos referimos a la inclusión de otros tipos de fuentes de datos diferentes a las que se utilizan de forma tradicional. Nos referimos a información obtenida en diferentes Redes Sociales, en el número cada vez mayor de dispositivos electrónicos conectados, la explotación de sensores que permiten conocer los movimientos y hábitos de vida, de información externa de diversas fuentes, etc
   • ● Valor. Los datos tienen un valor intrínseco, La importancia del dato para el negocio, saber qué datos son los que se deben analizar, es fundamental.

2. SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN

   • SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO
     • En la Sociedad del Conocimiento, la educación se concibe como un proceso integral sin limitaciones de edad, de nivel o de escolaridad, busca el bienestar y autonomía de las personas y el aprendizaje permanente, con lo cual se lograría cumplir los cuatro pilares de la educación de la UNESCO: Aprender a Conocer, Aprender Hacer, Aprender a Convivir y Aprender a Ser.
       • Objetivos
         • Enlazar las oportunidades de aprendizaje a traves del acceso a diversos contenidos y sistemas adecuados de entrega de información
         • Potenciar las capacidades de investigación cientifica y creatividad cultural
         • Brindar oportunidades digitales e inclusión social
   • Sociedad de la Información es un estado de desarrollo social caracterizado por la capacidad de sus miembros (ciudadanos, empresas, organizaciones y Administración Pública) para obtener y compartir cualquier información, instantáneamente, desde cualquier lugar y en la forma que se prefiera.
     • Diferencias y semejanzas entre sociedad del conocimiento y sociedad de la información
       • Sociedad el conocimiento
         • - Utiliza la información como instrumento para un desarollo del conocimiento en la sociedad moderna.
         • Es comprendido por cualquier persona razonable
       • Sociedad de la información
         • La información no es lo mismo que conocimiento
         • La información es un instrumento de conocimiento
     • LEARNING MACHINE
       • Aprendizaje automático. El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (del inglés, "Machine Learning") es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender.
         • El Machine Learning es un campo muy amplio. Su rápida expansión está haciendo, además, que este se vea continuamente dividido en diferentes especialidades entre las que cabe destacar:
           • ● Machine Learning Supervisado. Es el más utilizado y requiere de intervención humana para la creación de etiquetas en el histórico de datos de manera que la máquina pueda predecir un resultado probable a partir de las mismas. Este método se utiliza, por ejemplo, para la predicción de posibles reclamaciones en sistemas de atención al cliente.
           • ● Machine Learning no Supervisado. El aprendizaje no supervisado es menos común y utiliza datos históricos que no han sido etiquetados. El objetivo es encontrar patrones a partir del propio análisis de datos. Un uso muy frecuente es el de segmentación de clientes con atributos similares para campañas de marketing.
         • Aplicaciones del Machine Learning
           • El aprendizaje automático prácticamente cuenta con tantas aplicaciones como imaginemos, pudiéndose adaptar a tantas situaciones como datos con los que contemos. éstas son algunas de las actividades de nuestro día a día que se ven impulsadas por el machine learning:
             • ● Detección de rostro. Podemos verlo en nuestras cámaras móviles. ● Reconocimiento facial, de voz o de objetos. ● Buscadores. Para mejorar los resultados y sugerencias de búsqueda. ● Anti-spam. Mediante el uso de etiquetas. ● Anti-virus. Para la detección de software malicioso. ● Genética. Por ejemplo, en la clasificación de secuencias de ADN. ● Predicción y pronósticos. De clima, tráfico o para evitar fallos tecnológicos en equipos. ● Comprensión de textos. Se aplica a resúmenes estructurados de noticias o comentarios sobre un tema específico. ● Etc

Imágenes y archivos del mapa