Este trabajo fue realiza do sobre la base de una revisión bibliográfica no sis temática, centrada en ámbito de la pediatría y para la elección de los ejemplos de aplicación se consideró que fueran de fuentes primarias y reportados en los últimos cinco años. En este caso, la clave está en ontologías como SIOC (Semantically Interlinked Online Communities) o FOAF (Friend Of a Friend). SIOC permite nuevos tipos de escenarios de uso para los datos online generados por usuarios (o en community sites) así como nuevas aplicaciones semánticas.
- Muchas veces el debate se orienta (equivocadamente) a juzgar el hecho de que el número de seguidores en Twitter o RTs, por ejemplo, no implican una relación directa con los votos.
- En cuarto lugar, ya que las tecnologías de almacenamiento evolucionan, es cada vez más factible proporcionar a los usuarios, casi en tiempo real, análisis de bases de datos más grandes, lo que acelera las capacidades de toma de decisiones.
- Ante el panorama expuesto, la tecnología ha venido demostrar su valía en ayudar a encontrar y establecer determinados factores relacionados con la COVID-19, bien en establecer su comportamiento molecular y celular, como en la manera de propagarse e infectar a un individuo, entre otros factores.
- Big Data no trata solo de grandes volúmenes de datos, sino que incluye otras dimensiones significativas en el tratamiento de datos, como son la variedad, velocidad y veracidad.
- Si bien no podemos dar respuesta a estas preguntas, este ejemplo ilustra cómo el marco conceptual presentado nos permite identificar elementos que se deben considerar al interpretar las notas de prensa tras un estudio de este tipo.
Esta especificidad radica en el hecho que mediante procesos de extracción de características morfológicas sobre el objeto de estudio (Márquez, 2019), se validan con respecto a patrones propios de otras enfermedades, estableciéndose factores de similitud, bien en cuanto a la geometría del tejido, lesiones en el mismo y variaciones de intensidad, entre otros. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje máquina, que busca clasificar datos mediante algoritmos correlacionales. Se basa en ciertas arquitecturas de redes neuronales, que le permiten jerarquizar la información (visual, auditiva y escrita) mediante una segmentación de patrones categorizados por niveles. Bajo este criterio, el aprendizaje se efectúa por etapas, de manera equivalente a lo que sucede en un humano. Es decir, se parte de datos básicos y conforme se van escalando niveles más complejos de los mismos, se va aprendiendo.
¿Hace falta el big data para aplicar data science?
En la actualidad se ha pasado de la transacción a la interacción, con el propósito de obtener el mejor provecho de la información que se genera minuto a minuto [2]. En este caso las variables predictoras corresponden a las imágenes ya adquiridas, mientras que la variable de respuesta corresponde al diagnóstico, por ejemplo, 1 si es melanoma o 0 si no lo es. Dado que el objetivo es predicción, un método factible podría ser una red neuronal (ver Figura 5), pues determina de forma aproximada la relación entre las imágenes y el diagnóstico haciendo uso de datos históricos. Cuando queremos predecir el diagnóstico de un nuevo paciente, conceptualmente estamos evaluando la función f en esta nueva imagen dermatoscópica para predecir la presencia o ausencia de esta patología. Por lo tanto, lo relevante para evaluar estos métodos es comprender cómo la estructura de los datos históricos refleja de una buena forma la estructura de la relación que deseamos aprender.
En consecuencia, se vislumbra un sinnúmero de aplicaciones en el área de la salud en sus diferentes niveles optimizado los procesos de diagnóstico temprano minimizando los riesgos asociados a una nueva pandemia a nivel global por causa del COVID-19 y/o cualquier otro virus. SCOPUS es una de las más grandes bases de datos de resúmenes y citas de literatura revisadas por pares, contienen artículos de revistas científicas, libros y artículos de congresos, posibilitando tener una visión global de la producción académica e investigativa en campos de la ciencia, tecnología, medicina, artes y humanidades [6]. Además, esta herramienta permite curso de ciencia de datos clasificar, refinar y analizar de forma ágil los resultados obtenidos a partir de una ecuación de búsqueda, con ello se puede extraer información relevante de la temática de interés que se esté abordando. Para este acercamiento se utilizó como ecuación de búsqueda “big data” y a continuación se presentan algunos aspectos relevantes que se extrajeron de los resultados en SCOPUS. Se decidió utilizar esta ecuación de búsqueda poco delimitada, porque se pretende presentar un estado general de presencia y tratamiento de la temática. El aprendizaje profundo se caracteriza porque emplea información gráfica para efectuar su análisis.
¿Qué es Data Science?
Esto nos retrotrae no sólo a los formalismos para la descripción de entidades, sino también a instrumentos como las ontologías. Basada en estos hechos, la COVID-19 ha puesto en la palestra la fragilidad de la humanidad ante un virus que ha demostrado ser altamente resistente y peligroso, con un factor de propagación sin precedente alguno a escala global en tiempos modernos, exponiendo la lasitud del sector sanitario en atender una oleada creciente de infectados que asciende a millones y de víctimas fatales que suma cientos de miles. Aunque se están desarrollando técnicas de diagnóstico más rápidas (Pang, et al., 2020) y terapias y medicamentos antivirales experimentales, quedan desafíos a superar como acelerar los procesos de fabricación y superar los problemas relacionados con la cadena de suministro y abastecimiento (Ledford, 2020). De los 10 títulos encontrados, omitiendo los artículos, preposiciones y verbos,
tenemos 26 palabras con 47 menciones (Anexo), entre las que predominan Big y Data; el resto de las palabras sólo reciben una mención. Por otra parte, y a diferencia de los artículos, donde encontrábamos mayormente
los títulos de las revistas científicas Nature y Science, en los comentarios hay más variedad, así podemos
mencionar ECONTENT y Scientific American donde
publicaron Nancy Davis Kho (2016) y Kate Crawford (2014), respectivamente. Otro dato es que entre los países que han publicado más de 100,000 artículos en las últimas dos décadas, Arabia Saudita tiene la tasa de invalidación más alta, de 30 por cada 10,000 artículos, excluyendo las invalidaciones basadas en artículos de conferencias.
El crecimiento en el uso de Internet y la aparición de las redes sociales ha provocado que en
diferentes casos la información llegue antes al ámbito del periodismo ciudadano que
a los grandes medios de comunicación. Marcos Recio
(2014) plantea una relegación de la primicia porque, cada vez con más
frecuencia, la noticia es captada antes por el lector a través de redes sociales tan
populares como Twitter y Facebook. Incluso esta última genera, a través de FB
Newswire, su propio archivo de informaciones al que recurren frecuentemente los
medios de comunicación, lo que ha convertido a esta red social en una fuente
primaria de noticias (Mitchell, 2014). Lo importante de esta sinergia, es que ayuda de manera más eficaz a la atención médica, incluso una vez terminada la crisis. También, con el aprendizaje que se está gestando permanentemente ya hay desarrollos de algoritmos predictivos que permiten identificar poblaciones que son o serán más propensas a ser infectadas por la COVID-19, incluso determinar en términos probabilísticos quienes podrán padecer complicaciones graves con base en parámetros como edad, género, historial clínico, masa corporal, entre otros.
revistas académicas esenciales del mundo del Big Data
Gran parte del valor que ofrecen procede de sus datos, que analizan constantemente para generar una mayor eficiencia y desarrollar nuevos productos. En esta era digital, los términos Big Data y Data Science se han vuelto omnipresentes, pero a menudo https://voxpopulinoticias.com.mx/2023/12/un-bootcamp-de-programacion-que-te-prepara-para-tu-nueva-profesion/ se utilizan indistintamente, lo que puede llevar a confusión. Si bien ambas disciplinas están intrínsecamente relacionadas y comparten similitudes, representan aspectos diferentes de la gestión y el análisis de datos en el mundo moderno.
La aplicación de nuevos sistemas para la creación, almacenamiento y difusión de la información ha tenido como uno de los factores clave el exponencial desarrollo de la apertura de datos a través de mecanismos técnicos y computacionales. El open data y el big data, así como las redes sociales, han transformado el trabajo en los medios de comunicación en un mundo informativamente globalizado. Mediante el análisis sobre la literatura existente, se analizan los procesos, métodos e instrumentos aplicados en la documentación de medios y en el periodismo a partir de la perspectiva del big data, evidenciando casos particulares. Aparte de los cambios rutinarios de los profesionales, se observa una serie de contradicciones entre la web semántica y el big data conforme a los objetivos de transparencia y comprensión de la información.
Qué papel juega la colaboración entre el big data y la inteligencia artificial
Un método adecuado permite inferir que los datos se pueden agrupar en tres categorías, ilustradas con tres colores distintos. Notamos que en este caso no hay una predicción, el objetivo es simplemente extraer la estructura latente en los datos. En una segunda etapa, se selecciona al azar un subconjunto de estos registros para estimar las características estadísticas de ellos.