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Big data. Un nuevo paradigma de análisis de datos
dc.contributor.author | Maté Jiménez, Carlos | es-ES |
dc.date.accessioned | 2016-01-15T11:15:10Z | |
dc.date.available | 2016-01-15T11:15:10Z | |
dc.date.issued | 2014-11-01 | es_ES |
dc.identifier.issn | 0003-2506 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/4873 | |
dc.description | Artículos en revistas | es_ES |
dc.description.abstract | En nuestros días, es un hecho incuestionable la ingente cantidad de información que se genera cada segundo en nuestro planeta. Dicha información puede ser estructurada, semiestructurada o no estructurada. También puede aportar enorme valor a cualquier entidad o puede suponer un consumo excesivo de recursos humanos, informáticos, etc. El análisis inteligente (y la mayoría de las veces en tiempo real) de este tipo de información está empezando a ser un requisito innegable para la supervivencia de muchas empresas y organizaciones. Como consecuencia de ello han surgido en los últimos años términos de nuevo cuño como big data, Mapreduce, Hadoop o computación en la nube. Así, la demanda de los llamados "científicos de datos" está creciendo exponencialmente. Este artículo plantea una introducción divulgativa a todos estos términos y analiza las estructuras más conocidas para el tratamiento de los big data, así como las cuestiones legales y éticas. | es-ES |
dc.description.abstract | en-GB | |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | es-ES | es_ES |
dc.source | Revista: Anales de Mecánica y Electricidad, Periodo: 1, Volumen: online, Número: VI, Página inicial: 10, Página final: 16 | es_ES |
dc.subject.other | Instituto de Investigación Tecnológica (IIT) | es_ES |
dc.title | Big data. Un nuevo paradigma de análisis de datos | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | es_ES |
dc.description.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
dc.rights.holder | es_ES | |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.keywords | cálculo distribuido, conjuntos de datos masivos, estadística, minería de datos. | es-ES |
dc.keywords | en-GB |
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Artículos
Artículos de revista, capítulos de libro y contribuciones en congresos publicadas.