Resumen

¿Qué es la analítica de datos (masivos)? Se podría definir de manera simple como el descubrimiento de “modelos” de datos para extraer información, sacar conclusiones y tomar decisiones. Un “modelo” puede ser una de las siguientes cosas: 

•  Un modelo estadístico, el cual es una distribución subyacente de los cuales se extraen los datos. 
• El uso de datos como un conjunto de entrenamiento para algoritmos de aprendizaje automático. 
• La extracción de las características más prominentes de los datos y el desconocimiento del resto. 
• Una síntesis de características 

 Se debe tener cuidado con las consecuencias de la analítica de datos masivos. En conjuntos grandes de datos aleatorios, las características inusuales ocurren y son el efecto de la naturaleza puramente aleatoria de los datos. Esto se conoce como el principio de Bonferroni.

• Materias:Ciencia de datos Datos masivos
• Subjects:Data science Big data
• Palabras claves:Ciencia de datos, Datos masivos, Big data, Analítica de datos, Analítica de datos masivos, Reducción de dimensionalidad, Distribuciones multivariadas, Agrupación, Máquinas de vectores de soporte, Aprendizaje automático
• Keywords:Data science, Big data, Data analytics, Big data analytics, Dimensionality reduction, Multivariate distribution, Clustering, Support-vector machines, Machine learning