BigData Magazine Revista especializada en Big Data e Inteligencia Artificial

Concluimos esbozando algunos temas de discusión que suscita este campo de estudio en las ciencias sociales. Big Data se ha convertido en una tendencia a nivel mundial y aunque aún no cuenta con un concepto científico o académico consensuado, se augura cada día mayor crecimiento del mercado que lo envuelve y de las áreas de investigación asociadas. En este artículo se reporta una exploración de literatura sobre Big Data, que comprende un estado del arte de las técnicas y tecnologías asociadas a Big Data, las cuales abarcan captura, procesamiento, análisis y visualización de datos. Se exploran también las características, https://psicocode.com/miscelanea/curso-ciencia-datos-tripleten/ fortalezas, debilidades y oportunidades de algunas aplicaciones y modelos que incluyen Big Data, principalmente para el soporte al modelado de datos, análisis y minería de datos. Asimismo, se introducen algunas de las tendencias futuras para el desarrollo de Big Data por medio de la definición de aspectos básicos, alcance e importancia de cada una. La metodología empleada para la exploración incluye la aplicación de dos estrategias, una primera corresponde a un análisis cienciométrico; y la segunda, una categorización de documentos por medio de una herramienta web de apoyo a los procesos de revisión literaria.

  • Por otra parte, en las normas dictadas por el Con sejo de Organizaciones Internacionales de las Ciencias Médicas (CIOMS) de 2016, se da la posibilidad de re colectar y almacenar datos con fines de investigación, haciendo uso de un consentimiento informado amplio43.
  • El objetivo de RMCLC es ofrecer una instancia de actualización de primer nivel para los profesionales de la salud, además de constituir una herramienta de apoyo para la docencia y de servir como material de estudio para los alumnos de medicina de pre- y postgrado y de todas las carreras de la salud.
  • En el caso de tiendas de productos, podría ser la revisión de los productos que se compran juntos con frecuencia para sugerirlos a un cliente que adquiera uno de los productos relacionados.
  • Debido al volumen y la velocidad es necesario desarrollar una infraestructura computacional que permita almacenar y administrar los datos adquiridos de manera segura.
  • De este modo, podemos determinar si la información extraída a partir del grupo de entrenamiento es generalizable al contrastarla con el grupo de prueba, proporcionando una métrica cuantitativa para evaluar el resultado del método propuesto.

Big data se ha constituido como un “tópico caliente”que atrae la atención no solo de la industria, sino también de la academia y del Gobierno. Los autores presentan desde diferentes perspectivas el significado y las oportunidades que nos brinda el ecosistema Big Data y dan una serie de condiciones necesarias para que un proyecto de Big Data sea exitoso. En primer lugar, se deben tener claros los requerimientos independientemente de si son técnicos, sociales o económicos.

International Journal of Business Intelligence and Data Mining

Estos datos pueden aportar información valiosa al personal sanitario que podría tenerla incluso en tiempo real, haciendo de esa manera un seguimiento exhaustivo al paciente. Puede parecer algo aún no muy cercano, pero algunos de estos dispositivos (o similares) ya se usan en los hospitales, como los pulsioxímetros, para medir la saturación de oxígeno sanguíneo y el pulso cardíaco. En lo que respecta a recopilación y tratamiento masivo de datos hay varios términos que usan los aspectos que es frecuente confundir (a nosotros nos pasa). La investigación se circunscribe a los parámetros de la ciencia de la información (CI), área del conocimiento que se dedica al estudio
del fenómeno de la información, es decir, la forma cómo ésta se produce,
manifiesta, distribuye y utiliza.

articulos cientificos de big data

Se hizo la búsqueda en el índice bibliográfico Web of Science (índice con el cual trabaja la herramienta ToS) y se obtuvo un total de ciento setenta y cuatro (174) artículos para los parámetros de búsqueda. A partir del análisis de este grupo de artículos y de las referencias citadas en los mismos, la herramienta ToS hizo el respectivo refinamiento y retornó diez artículos considerados raíz, en el tronco se clasificaron otros diez y setenta artículos fueron ubicados en las ramas, como se aprecia en la Fig. Cabe aclarar que en este documento no se reportará la totalidad de los artículos arrojados por la herramienta, se ha realizado una selección de los documentos que cubren la temática, permitiendo tener una visión general del estado del arte y de las tendencias y campos de trabajo. Con el auge del Big Data se ha dado cabida también a un nuevo concepto, Data Science o Ciencia de los Datos, que se usa de forma genérica para hacer referencia a la serie de técnicas necesarias para el tratamiento y manipulación de información masiva desde un enfoque estadístico e informático.

Claves para eliminar ciberriesgos

El objetivo de RMCLC es ofrecer una instancia de actualización de primer nivel para los profesionales de la salud, además de constituir una herramienta de apoyo para la docencia y de servir como material de estudio para los alumnos de medicina de pre- y postgrado y de todas las carreras de la salud. Ahora bien, no existe consenso en la literatura sobre el impacto que tienen el número de seguidores o las redes sociales en la movilización de votantes. Muchas veces el debate se orienta (equivocadamente) a juzgar el hecho de que el número de seguidores en Twitter o RTs, por ejemplo, no implican una relación directa con los votos. Esta es una manera errónea de enfocar el problema, porque las redes sociales y la información que allí circula tiene la capacidad de incidir sobre el comportamiento de las personas a través de otros mecanismos más sutiles y no capturados por los métodos tradicionales como encuestas de opinión. De hecho, desde la teoría convencional de redes hay buenas razones para pensar que el uso de redes sociales digitales ejerce un efecto sobre el comportamiento político de las personas. Map Reduce [8] es un modelo de programación asociado a las implementaciones que requieren procesamiento y generación de grandes bases de datos.

  • El proyecto HARMONY, cuya financiación fue aprobada en 2017 por el programa europeo IMI2 (Iniciativa de Medicamentos Innovadores), dentro del programa Big Data for Better Outcomes (BD4BO).
  • Para efectos del presente artículo, nos bastará concebir la Ciencia de Datos como la disciplina del “estudio científico de la creación, validación y transformación de datos para crear significado”133.
  • Estos “…sugieren que la validación cruzada estándar produce una sobreestimación de la precisión de discriminación para todos los algoritmos considerados, en comparación con la validación cruzada entre estudios”8.
  • También se ve la diversidad de planteamientos que presentan los autores en cuanto al concepto de Big Data y las características que este debe atender.
  • La heterogeneidad se refiere a los diferentes tipos de representaciones para los mismos individuos, y la diversidad de características se refiere a la variedad a la hora de representar cada observación particular.

Esta investigación está en la línea de aquellas que invitan a una reflexión sobre el campo bibliotecológico. Desde hace años se viene observando, por lo menos en su vinculación comunicológica, un menor peso en las rutinas productivas periodísticas en favor de la perspectiva tecnoinformática. En cualquier caso, se remarca Una profesión para el futuro: Qué hay detrás del curso de ciencia de datos de Tripleten el carácter profundamente transdisciplinar de la aproximación que requieren los fenómenos aquí estudiados. Este trabajo intenta comprender las prácticas documentales en el contexto del big data y del open data; una cuestión que se desarrolla siempre en el marco de una creciente automatización en diversos frentes.

Revista

El primero, llamado entrenamiento, se utiliza para aprender la relación que existe entre respuestas y predictores. Para verificar que es posible generalizar esta relación, se utiliza el segundo grupo de datos, llamado prueba, como un sustituto de los datos que observaremos en el futuro. De este modo, podemos determinar si la información extraída a partir del grupo de entrenamiento es generalizable al contrastarla con el grupo de prueba, proporcionando una métrica cuantitativa para evaluar el resultado del método propuesto.

En este centro de investigación interdisciplinario, que depende del Departamento de Radiología, el Departamento de Ingeniería Eléctrica y del Instituto de Ingeniería Biológica y Médica, se desarrollan técnicas de radiología cuantitativa, cuyo fin es transformar la información contenida en imágenes radiológicas en métricas precisas y reproducibles. Por ejemplo, a partir de imágenes de flujo adquiridas por resonancia magnética es posible desarrollar modelos físicos que permiten caracterizar el comportamiento hemodinámico a alta resolución. Estas métricas pueden ser analizadas utilizando las técnicas discutidas a lo largo de este artículo con el fin encontrar biomarcadores que detecten de forma temprana situaciones de riesgo. Gracias al carácter interdisciplinario de este Centro, la visión de médicos, ingenieros, matemáticos y estadísticos forman parte de la motivación, desarrollo, implementación y análisis de estas nuevas metodologías.

Rodrigo Calligioni

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