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Para crear significado, lo más relevante es extraer información interpretable a partir de cantidades masivas de datos, por lo que nos enfocaremos en los métodos de análisis que usa la Ciencia de Datos, dejando de lado las dificultades, los desafíos, y las técnicas computacionales y algorítmicas asociadas a las tres primeras Vs de Big Data. La presentación y discusión tendrá un punto de vista estadístico, teniendo similitudes con la disciplina del Aprendizaje Estadístico de la que la Ciencia de Datos se nutre; ver, por ejemplo, (34-38) siendo referencias útiles para aprender más de esta disciplina34-40. En las últimas décadas nuestra capacidad de generar y almacenar datos se ha incrementado de manera exponencial1,2. Simultáneamente, nuestra capacidad de procesamiento a gran escala se ha incrementado, permitiendo analizar los datos generados por las actividades que realizamos día a día3. Si bien hasta hoy el análisis de datos ha sido una de las piedras angulares del avance científico, tecnológico y económico, es la cantidad de datos disponibles hoy la que ha abierto la puerta a nuevas oportunidades.

Las herramientas que permiten extraer esta información provienen de diversas disciplinas, tales como la Ciencia de la Computación, la Estadística y la Inteligencia Artificial, entre otras. La diversidad de fuentes de donde provienen estas herramientas ha dado origen a un nuevo campo científico interdisciplinario cuyo fin es desarrollar técnicas Un curso de ciencia de datos que te prepara para tu nueva vida profesional para extraer información a partir de datos. Esta disciplina, conocida como Ciencia de Datos (Data Science en inglés) es la segunda componente en la metodología de análisis de datos a gran escala. Este último punto es uno de los argumentos prevalentes en la discusión de los potenciales riesgos de Big Data en el contexto clínico.

Big data vs data science: Principales diferencias

Además, también interesan otras normas como rNews, que proporciona marcas semánticas para la anotación de noticias para los documentos web. De igual modo, se plantea para superar el obstáculo en
el proceso de selección de la información, puesto que su realización manual puede
ser ineficaz por la gran cantidad de datos. En este contexto, también se deben tomar en consideración las dinámicas que se proponen dinamizar los contenidos que emergen globalmente.

Los Data Scientists dependen de los sistemas de Big Data para acceder y procesar los datos, mientras que los profesionales de Big Data dependen de las habilidades de Data Science para extraer conocimiento y valor de esos datos. Esta simbiosis entre ambas disciplinas es esencial para aprovechar al máximo el potencial de los datos en el mundo empresarial, la investigación y otras áreas. Tal como se había advertido en la Introducción el autor no intenta dar ninguna traducción literal del término “porque no hay ninguna comúnmente aceptada, y porque tampoco está claro que big data tenga un significado preciso” (p. 30).

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En este artículo, exploraremos las diferencias clave entre Big Data y Data Science, además de cómo cada uno contribuye al proceso de toma de decisiones y al avance de la tecnología. Finalmente, Sosa proporciona algo cercano a una definición al afirmar que “big data se refiere a la copiosa cantidad de datos producidos espontáneamente por la interacción con dispositivos interconectados” (p. 33). La diferencia entre Google y la CDC es que la primera “puede observar la intensidad de búsquedas relacionadas con la gripe A en cualquier parte, en tiempo real y con un nivel de precisión tan fino como sea necesario” (p. 27); mientras la segunda solo ve datos semanales y por región, con cierta demora que está lejos de ser a tiempo real. Es imprescindible que sepan que tienen derecho a que sus datos sean confidenciales y a decidir si se utilizan para análisis o publicación en otros entornos”, alerta la investigadora. En un mundo globalizado, la incorporación del uso de tecnologías en las distintas sociedades ha tenido una penetración constante. Sin embargo, parece que ante la incapacidad de las normas jurídicas provenientes de los Estados para evitar un mal uso de los análisis de macrodatos, la solución a esta problemática sigue siendo el apelar, por ahora, a las buenas prácticas de los actores que intervienen en el tema, sean estos proveedores de Internet, administradores de sitios web o cualquier otro actor, incluidos los mismos usuarios de Internet.

Se propone una aproximación asequible al mundo de los datos y sus técnicas utilizadas para traducirlos en conocimiento relevante. Pero los tipos de datos han variado a lo largo del tiempo; antes eran datos estructurados, ahora son semiestructurados y no estructurados, como imágenes o correos electrónicos”, comenta la doctora María del Pilar Ángeles, coordinadora de la licenciatura en Ciencia de Datos, en el Instituto de Investigaciones https://voxpopulinoticias.com.mx/2023/12/un-bootcamp-de-programacion-que-te-prepara-para-tu-nueva-profesion/ en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas de la UNAM. En suma, aunque exista la percepción de que estos datos masivos están siendo subutilizados y no se está obteniendo el beneficio que podrían ofrecer47, resulta relevante también que se reflexione sobre sus riesgos y limitaciones, para así estimular una investigación cien tífica con una cultura ética del uso de la información personal de sujetos que pueden ser titulares de derechos48.

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Las técnicas de IA para el tratamiento de Big Data permiten la delegación de tareas complejas de reconocimiento de patrones, aprendizaje y otras tareas basadas en enfoques computacionales, la IA contribuye a la velocidad en la manipulación de los datos, facilitando la toma de decisiones rápidas. Por ejemplo, muchas operaciones de la bolsa son hechas por sistemas basados en IA en lugar de personas, la velocidad de las operaciones puede aumentar y una transacción puede conducir a otras. Existen varios problemas emergentes asociados a la IA y Big Data, en primer lugar, la naturaleza de algunos de los algoritmos de machine-learning son difícilmente usados en ambientes como MapReduce, por lo cual se requiere de su adaptación. 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. En tercer lugar, la visualización de los datos, con la IA se puede lograr incluir la captura de capacidades de visualización de conocimiento para facilitar el análisis de datos, un enfoque es crear aplicaciones inteligentes de visualización para determinados tipos de datos.

• Mahout ofrece una suite de algoritmos para clustering, categorización, filtrado colaborativo, clasificación y programación evolutiva.
• El horizonte de uso de la producción masiva de datos en salud es inconmensurable y, por ende, cada año se incrementa exponencialmente el número de ar tículos científicos que reportan estudios donde se usan Big Data en diferentes disciplinas relacionadas con la salud16,24.
• Mientras que la red Facebook, ante los reiterados cuestionamientos a la venta de espacios publicitarios que permitió la difusión de información por parte de cuentas falsas, ha ido en la dirección de bloquear las entradas que hasta ahora habían tenido los investigadores.
• Las herramientas que permiten extraer esta información provienen de diversas disciplinas, tales como la Ciencia de la Computación, la Estadística y la Inteligencia Artificial, entre otras.