Propósito de los big data
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En pocas palabras, los big data son conjuntos de datos más grandes y complejos, especialmente los procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos tradicional no puede gestionarlos. Sin embargo, estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para resolver problemas empresariales que antes no habrían podido abordarse.
La velocidad es la rapidez con la que se reciben los datos y (quizás) se actúa sobre ellos. Normalmente, la mayor velocidad de los datos se transmite directamente a la memoria en lugar de escribirse en el disco. Algunos productos inteligentes con acceso a Internet operan en tiempo real o casi en tiempo real y requerirán una evaluación y acción en tiempo real.
La variedad se refiere a los muchos tipos de datos disponibles. Los tipos de datos tradicionales estaban estructurados y encajaban perfectamente en una base de datos relacional. Con el auge del big data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos no estructurados. Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como el texto, el audio y el vídeo, requieren un preprocesamiento adicional para derivar el significado y soportar los metadatos.
En los últimos años han surgido otras dos V: valor y veracidad. Los datos tienen un valor intrínseco. Pero no sirven de nada hasta que se descubre ese valor. Igualmente importante es saber hasta qué punto los datos son veraces y hasta qué punto se puede confiar en ellos.
Análisis de grandes datos
Solicitud con un título alemánSolicitud con un título de fuera de Alemania¿A quién va dirigido el curso? “El programa de máster no es explícitamente sólo para cracks de la informática”. Prof. Wolter, Ciencias de la Computación “En el programa de ciencia de datos se forman especialistas orientados a la aplicación que pueden analizar los grandes conjuntos de datos que ya están surgiendo hoy en día en diversas áreas, obtener conocimientos de ellos y generar valor añadido”.Prof. Conrad, Matemáticas “El objetivo principal aquí es proporcionar a los estudiantes conocimientos especializados en las técnicas contemporáneas de análisis de datos y dominios de aplicación. Para nosotros, la ciencia de los datos es la confluencia de la estadística, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, así como la resolución de problemas específicos de un dominio”.
El solicitante debe estar en posesión de una licenciatura en informática o un título equivalente con un total de 180 puntos de crédito (LP). Esto debe incluir al menos 20 LP en módulos de matemáticas y al menos 10 LP en módulos de informática.
Estos 20 LP en módulos de matemáticas deben contener al menos 5 LP en álgebra lineal o cálculo y al menos 5 LP en teoría de la probabilidad o estadística. En cuanto a los 10 LP requeridos en módulos de informática, al menos 5 LP deben ser en algoritmos y al menos 5 LP en un módulo que imparta conocimientos de un lenguaje de programación superior, por ejemplo, C/ C++, Java o Python.
Quién debe aprender big data
El análisis de big data examina grandes cantidades de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otros conocimientos. Con la tecnología actual, es posible analizar los datos y obtener respuestas de ellos casi inmediatamente, un esfuerzo que es más lento y menos eficiente con las soluciones de inteligencia empresarial más tradicionales.
El concepto de big data existe desde hace años; la mayoría de las organizaciones entienden ahora que si capturan todos los datos que llegan a sus empresas (potencialmente en tiempo real), pueden aplicar la analítica y obtener un valor significativo de ellos. Esto es especialmente cierto cuando se utilizan técnicas sofisticadas como la inteligencia artificial. Pero incluso en los años 50, décadas antes de que alguien pronunciara el término “big data”, las empresas utilizaban la analítica básica (esencialmente, números en una hoja de cálculo que se examinaban manualmente) para descubrir ideas y tendencias.
Algunos de los mejores beneficios de la analítica de big data son la velocidad y la eficiencia. Hace sólo unos años, las empresas recopilaban información, realizaban análisis y descubrían información que podía utilizarse para tomar decisiones futuras. Hoy en día, las empresas pueden recopilar datos en tiempo real y analizar el big data para tomar decisiones inmediatas y mejor informadas. La capacidad de trabajar más rápido -y mantenerse ágil- da a las organizaciones una ventaja competitiva que no tenían antes.
Ejemplos de big data
Si quiere tener éxito en este mundo digital que está creando una sociedad basada en el conocimiento, debe estudiar las tendencias. Desde las multinacionales hasta las start-ups, todos dependen de los datos para formular mejores estrategias para el futuro de sus empresas.
La irrupción de los datos está transformando las empresas. Las empresas -grandes o pequeñas- esperan ahora que sus decisiones empresariales se basen en una visión basada en los datos. Los especialistas en datos tienen un enorme impacto en las estrategias empresariales y las tácticas de marketing.
Hoy en día, es casi imposible encontrar una marca que no tenga presencia en las redes sociales; pronto, todas las empresas necesitarán profesionales de la analítica de datos. Esto hace que sea una carrera sabia que tiene futuro en los negocios.
Según Prospects, los salarios de entrada para los profesionales de la analítica de datos oscilan entre 24.000 y 25.000 libras. Con unos años de experiencia, los salarios pueden aumentar hasta entre 30.000 y 35.000 libras, mientras que los profesionales y consultores de alto nivel pueden ganar 60.000 libras o más.
La analítica de datos es también una perspectiva para convertirse en un consultor bien pagado para algunas de las principales empresas del mundo. Como el trabajo se basa principalmente en las tecnologías de la información, con una buena conexión a Internet, se puede realizar desde cualquier parte del mundo. Esto le ofrece la oportunidad perfecta de ampliar sus fuentes de ingresos y de conseguir un buen equilibrio entre la vida laboral y la personal.