Este estudio es de especial interés porque permite realizar monitoreos epidemiológicos, caracterizando aquella población que se enferma, pero no ingresa a un hospital, o de aquellos que nunca muestran síntomas. Bajo estas circunstancias, es muy difícil rastrear cómo se propaga la enfermedad y cuántas personas realmente mata. Así, con la investigación empleando IA, se logra obtener información predictiva que ayuda a las autoridades sanitarias a tomar cartas sobre el asunto. Por ejemplo, mediante un modelo de ramificación para estimar cuántas personas han sido infectadas, se analiza ADN viral extraído de cada paciente conocido, luego, el modelo utiliza la tasa de mutación para interpolar a cuántas otras personas pasaron el virus en el camino (Li & Ayscue, 2020). Otro tipo de investigación de IA utilizando aprendizaje profundo es mediante el uso del lenguaje natural, que permite crear nuevos medicamentos a partir de la búsqueda de compuestos existentes (Freedman, 2019).
- Los científicos de datos dedican entre un 50 y un 80 por ciento de su tiempo a seleccionar y preparar los datos antes de que estos puedan utilizarse.
- Además, esta herramienta permite clasificar, refinar y analizar de forma ágil los resultados obtenidos a partir de una ecuación de búsqueda, con ello se puede extraer información relevante de la temática de interés que se esté abordando.
- En cualquier caso, en los ejemplos que os vamos a poner, nos vamos a referir de una manera genérica a la obtención y procesamiento de cantidades masivas de datos.
- Este paradigma ha sido implementado en numerosas aplicaciones, algunos ejemplos se pueden encontrar en los siguientes documentos, todos se caracterizan por el uso de MapReduce como base de su implementación.
Los autores muestran Map Reduce como un modelo que facilita el trabajo con sistemas paralelos y distribuidos, ya que oculta detalles de paralelización, tolerancia a fallos, optimización y balance de carga. Es necesario optimizar los recursos de red cuando https://www.digitaltoo.com/2023/11/23/un-curso-de-ciencia-de-datos-online-que-disparara-tu-carrera-profesional/ se trabaja con Map Reduce, por ello es bueno leer los datos desde discos locales y reducir la cantidad de datos enviados a través de la red. También la ejecución redundante disminuye el impacto de las máquinas lentas, pérdida de datos y fallos de máquina.
Los proyectos más innovadores de Big Data se dan cita en los Data Science Awards 2019
Es decir, se parte de datos básicos y conforme se van escalando niveles más complejos de los mismos, se va aprendiendo. Partiendo de la necesidad de almacenamiento y análisis de los datos se desarrolla el ecosistema Hadoop, los sistemas de archivos distribuidos, el desarrollo de aplicaciones con MapReduce, el lenguaje de consultas Hive y otras herramientas como HBase, ZooKeeper y Sqoop. En [11] se presenta una guía completa, tanto de forma conceptual como con ejemplos de aplicación de Hadoop y de varias herramientas asociadas a este. Facebook inicialmente usaba data warehousing sobre una instancia Oracle, sin embargo, con su crecimiento se tuvo que pensar en nuevas alternativas, Hadoop fue atractiva porque ya se usaba en Yahoo para procesamientos internos y usaba el modelo MapReduce popularizado por Google. Lo que se puede rescatar de la pandemia del COVID-19 es que ha impulsado desarrollos tecnológicos sin precedentes en materia de inteligencia artificial en sus diferentes áreas del saber, al igual que las ciencias de datos masivos.
La única intención es que os deis cuenta de la cantidad de información que se obtiene hoy en día en ciencia y de cómo necesitamos ayuda para obtener datos, manejarlos y comprenderlos. Lecuona y Villalobos (2018, p. 2) afirman que, al asignar a una persona o grupo características particulares, un individuo se convierte en un componente de un colectivo que genera preocupaciones sobre la discriminación consciente e inconsciente como resultado del uso de grandes datos en la toma de decisiones. La discriminación bajo este enfoque de las tecnologías disruptivas es un riesgo a tomar en cuenta, máxime cuando la toma de decisiones es cada vez más automatizada. Ante el panorama expuesto, la tecnología ha venido curso de tester de software demostrar su valía en ayudar a encontrar y establecer determinados factores relacionados con la COVID-19, bien en establecer su comportamiento molecular y celular, como en la manera de propagarse e infectar a un individuo, entre otros factores. Es por ello que diversos grupos de investigación, instituciones, empresas y gobiernos han planteado iniciativas en pro de buscar soluciones a corto plazo para contener la pandemia generada por el virus, al igual que encontrar un cura contra el mismo. Las tecnologías asociadas al enfoque de Big Data ya han comenzado a tomar madurez y se vislumbran grandes oportunidades y retos en su utilización, optimización y adaptación a diferentes dominios de datos.
Expertos hablarán sobre la regulación europea de la IA en el AI Business Congress
Aprendizaje máquina es un área de investigación bastante reconocida en las ciencias de la computación, principalmente comprende el descubrimiento de modelos, patrones y regularidades en los datos [37]. 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. En los últimos años, el uso del aprendizaje máquina se ha extendido con rapidez [38], se ven aplicaciones en dominios como detección de fraudes, sistemas de recomendación [39], detección de spam [40], predicciones financieras [41], comercio y mercadeo [42], [43], entre otros. En cuanto a técnicas de Big Data, se dará una breve introducción, cabe aclarar que existen diferentes clasificaciones y que muchas de estas técnicas se aplican tanto en soluciones Big Data como en otros enfoques. En [34] se presenta una clasificación de las técnicas de Big data en técnicas estadísticas, métodos de optimización, minería de datos, técnicas de machine learning (aprendizaje máquina), técnicas de clasificación y Clustering y técnicas de análisis y regresión.
La revista presenta artículos que describen la investigación sobre problemas y métodos, investigación de aplicaciones y cuestiones de metodología de investigación. Tenga en cuenta que los modelos y procesos analíticos de big data pueden ser tanto humanos como automáticos. Las capacidades de análisis de big data incluyen estadísticas, análisis especiales, semántica, detección interactiva y visualización. Mediante el uso de modelos analíticos, puede relacionar distintos tipos y fuentes de datos para realizar asociaciones y hallazgos significativos.
Big Data y Data Science: ¿Cuál es la diferencia?
Se planteó la necesidad de que las aplicaciones de software tuviesen una rápida escalabilidad y que los sistemas de hardware fuesen diseñados a escala de contenedor [9]. Siguiendo los lineamientos para la construcción de artículos de revisión [5], este artículo tiene como objetivo presentar una visión general acerca de Big Data incluyendo un análisis cienciométrico de las publicaciones en este campo y haciendo una exploración cuidadosa de una serie de trabajos en el tema, que contemplan aplicaciones, oportunidades, desafíos y retos de Big Data. A su vez, se hace una breve introducción de algunas tecnologías y técnicas adoptadas para la implementación de soluciones a problemas de Big Data. Esta exploración concluye con la presentación de puntos clave y principales aportes encontrados. A la par con el incremento de registros de datos de pacientes, se está generando una gran cantidad de ban co de datos, mayoritariamente de acceso público, los cuales están facilitando la investigación a nivel molécular34,35. De ahí que los datos masivos y las complejas estrategias de análisis antes descritas han permitido buscar patrones de personas, ya sea para clasificarlas con fines diagnósticos o terapéuticos, así como tam bién para la elaboración de fármacos dirigido a estos patrones únicos.