Cuál es la diferencia entre Big Data y machine learning
En el momento en que charlamos de Data Science, hablamos a una especialidad pensada en investigar enormes fuentes de datos. De este análisis se quita información para comprender la verdad y localizar patrones para tomar resoluciones.
Este es un término que detalla la considerable suma de datos, tanto estructurados como no estructurados, que anegan las compañías todos y cada uno de los días.
Big Data y ciencia de datos
Big Data es un término en evolución que detalla enormes proporciones de datos. Datos estructurados, semiestructurados y no estructurados cuyo potencial se apoya en su papel en proyectos de Machine Learning o analítica avanzada. Este big data de manera frecuente se identifica por las 3V: volumen (un sinnúmero de datos), pluralidad (una gran pluralidad de géneros de datos) y agilidad (la velocidad con la que debe procesarse).
Big Data
Si bien el término Big Data se volvió muy habitual en los últimos tiempos, sus orígenes se remontan a la primera década de los 2000. Big Data se refiere a un sinnúmero de información o datos compendiados de manera masiva, esto es, muchos que es imposible examinarlos o medirlos sin usar herramientas desarrolladas particularmente para esta labor, hablamos de información que va desde Tb. a Tb. Petabytes de datos. Doug Laney, quien acuñó el término Big Data, relata tres puntos primordiales, a entender:
- Volumen: tiene relación a la proporción de datos recogidos, los que surgen de distintas fuentes como buscadores web, comunidades, apps , entre otros muchos.
Ejemplos
Entre los ejemplos que tenemos la posibilidad de conseguir del big data es la administración de la información sobre transferencias de cuentas corrientes. Dada la proporción de personas que brindan este sistema todos y cada uno de los días, se precisa una tecnología concreta para conducir la proporción de datos que se desarrollan en un instante particular y poder almacenarlos de tal forma que sean de manera fácil alcanzables para ellos en el momento en que sea preciso. .
Otro ejemplo son las buscas en Internet en servicios como el que da Google plus, no solo reciben millones de buscas por segundo, sino asimismo deben regresarles considerable suma de información por cada una. Por esa razón tienen un sinnúmero de centros de datos delegados por todo el planeta.
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En la mayor parte de las situaciones, es bien difícil para la gente comprobar de forma manual todas y cada una de las transferencias gracias a su prominente volumen períodico.
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