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Big data

Este nuevo directivo debe reunir, por un lado, habilidades científicas, principalmente para la resolución de procesos cognitivos, tareas de predicción, simulación, etc., y, por otro, una visión de ingeniería, para aplicar paradigmas simbólicos, conexionistas e híbridos. El Journal aborda las preguntas en torno a este poderoso y creciente campo de la ciencia de datos y facilita los esfuerzos de investigadores, gerentes de negocios, analistas, desarrolladores, científicos de datos, físicos, estadísticos, desarrolladores de infraestructura, académicos y responsables de la formulación de políticas para mejorar las operaciones, la rentabilidad y las comunicaciones dentro de sus negocios e instituciones. Estos tres puntos los considero importantísimos a la hora de pensar en programas para ampliar la presencia de mujeres en institutos de investigación. Por lo que he observado y leído, la mayoría de las mujeres que llegan a tener puestos permanentes en investigación científica cuentan con una vida privada que las apoya y acompaña. Esto se nota en que muchas de las que lo logramos provenimos de familias donde hay personas que se dedican a la ciencia (o trabajos similares), que entienden las necesidades de quienes intentan seguir esa vía y tiene la posibilidad emocional y económica de acompañarlas.

  • 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.
  • Los primeros trabajan aprendizaje inductivo de descripciones simbólicas, mientras que los segundos se centran en los métodos de reconocimiento de patrones o en la estadística.
  • Para entender este
    fenómeno, Lewis (2014) apunta la conveniencia
    de profundizar en el análisis de casos empíricos, tanto en el nivel micro (local)
    como en el nivel macro (institucional), en la generación de un marco conceptual para
    organizar, interpretar y teorizar esta cuestión y en la aplicación de perspectivas
    críticas que nos ayuden a interpretarla.
  • En segundo lugar, Big Data trae consigo datos “sucios”, con errores potenciales, incompletos o de diferente precisión, la IA puede ser usada para identificar y limpiar estos datos sucios.
  • A pesar de que existen leyes contra el mal tratamiento y uso de los datos, estas aún son deficientes y tienen vacíos legales que organizaciones privadas aprovechan para su beneficio y el de sus clientes.

Por otra parte, con ayuda de Big Data, en Colombia se pueden realizar análisis del consumo (Voz-Datos) que se generan al llamar por su teléfono móvil o por el consumo de internet móvil con el fin de generar estrategias de mercadeo en tiempo real, de acuerdo con las preferencias de los clientes (Soche, 2016). En cuanto a los resultados, se puede señalar que estos se aprecian en diferentes niveles de madurez, curso de ciencia de datos es decir; algunos se encuentran aún en procesos incipientes incluyendo su teorización, mientras que otros en niveles de madurez incluso en el territorio de la innovación. Otro aspecto importante para tener en cuenta es que estos datos corresponden a una muestra de sujetos u objetos de estudios que no han sido seleccionados aleatoriamente, por lo cual es susceptible que tengan sesgos de selección39.

Información

Esto nos entrega una comprensión más amplia del tipo de información que se produce en la interacción con las tecnologías digitales. De este modo, producimos flujos de información de gran magnitud que difícilmente pueden ser entendidos y procesados con los métodos tradicionales dadas sus limitaciones logísticas. A su vez, el acceso y procesamiento de dicha información sirve como una nueva manera de extraer ganancias y de aumentar la “vigilancia” de poblaciones a través la creciente interconexión de bases de datos y técnicas de análisis. Una alternativa complementaria a las técnicas mencionadas es el uso de la inteligencia artificial (IA), el Big Data y otras tecnologías disruptivas relacionadas con el análisis de datos masivos, que permiten realizar estudios pormenorizados en diferentes escalas estadísticas, imagenológicas y probabilísticas de información, condensadas en los denominados sistemas de representación de datos o dataset.

Está diseñado pensando en brindar poder de escalamiento desde un par de servidores hasta cientos de máquinas o nodos, las cuales manejan almacenamiento y procesamiento local [17]. Como se ha venido comentando, el tratamiento de Big Data ha exigido el desarrollo de soluciones computacionales que permitan afrontar las necesidades y retos que traen consigo los grandes volúmenes de datos, su variedad de fuentes y la velocidad con que se generan. 2, si se revisa según el tipo de recurso, se ve una marcada tendencia hacia los artículos de conferencia, con un total de 9.493 resultados. Los artículos científicos muestran 4.824 resultados, mientras que los capítulos de libro y los libros solo despliegan 388 y 88 resultados respectivamente, lo anterior ratifica la etapa naciente en que se encuentra este campo de estudio, puesto que sus bases teóricas apenas se están consolidando. Los proyectos de IA y big data en el ámbito geográfico siguen un mismo patrón, cuya primera fase es la importación de información desde distintas fuentes.

Más del 40% de las empresas de servicio implementarán en 2026 la IA como gestor de flotas

Uno de los sectores que más beneficios obtiene al implementar técnicas de recolección y análisis de datos es la salud, debido a que aquellas herramientas contribuyen a la reducción de costos de investigación médica, sirven para encontrar predisposiciones y patrones sintomáticos en diversas enfermedades. Así sucedió con la compañía Berg, que usó IA para descubrir el medicamento BPM destinado a combatir el cáncer (Guillén, 2017). Las nuevas tecnologías de almacenamiento y análisis de datos están cambiando la gobernanza de los países; pese a los grandes beneficios que ofrecen al brindar mecanismos más eficaces para prestar servicios a sus ciudadanos, aún no son estrategias de planes de gobierno para muchos países en vías de desarrollo. Por ejemplo, en Perú la tecnología de los macrodatos no es de plena actualidad para la administración pública, aunque seguramente este tema cobre valor, ya que el país está demostrando grandes avances tecnológicos, además lleva a cabo planes para digitalizar su administración a partir de la llegada de la Nueva Gestión Pública (Unión Internacional de Telecomunicaciones, 2018). Sin embargo, es preciso que estas discusiones se alimenten tanto de los insumos técnicos, como también de las consideraciones éticas que presentan estas nuevas formas de sintetizar y analizar la conducta humana al interior de la sociedad. 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.

articulos cientificos de big data

Sin embargo, estas nuevas rutinas periodísticas no ponen en riesgo el futuro del
documentalista en los medios de comunicación. En este caso, la clave está en ontologías como SIOC (Semantically Interlinked Online Communities) o FOAF (Friend Of a Friend). SIOC permite nuevos https://aquinoticias.mx/conviertete-en-un-cientifico-de-datos-exitoso-con-el-bootcamp-de-ciencia-de-datos-de-tripleten/ tipos de escenarios de uso para los datos online generados por usuarios (o en community sites) así como nuevas aplicaciones semánticas. Además, también interesan otras normas como rNews, que proporciona marcas semánticas para la anotación de noticias para los documentos web.

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