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David Carrillo
TARRAGONA
Opinión sobre Curso Superior en Big Data, Data Science y Visualización de Datos (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)
Comentarios
Lucía María G.
JAÉN
Opinión sobre Curso Superior en Big Data, Data Science y Visualización de Datos (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)
Sin duda alguna repetiré con esta escuela de formación en línea, todo me ha ido genial y he podido ir adaptandol a formación a mis necesidades.
ángel T.
CÓRDOBA
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Me ha permitido analizar los datos dela empresa en la que trabajo para optimizar muchos de los procesos, doy las gracias a mis tutores, han mostrado ser unos auténticos profesionales.
Helena R.
MURCIA
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Todo ha ido sobre ruedas, creo que es muy completa y la recomendó para aquellos que deseen especializarse dentro del sector.
José María T.
BARCELONA
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Miles de gracias por todo, creo que es una formación muy ojetiva.
Alejandro H.
TARRAGONA
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Genial todo, los temas son actualizados y aportan datos relevantes para la intervención de análisis de datos. Miles de gracias por todo.
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El término de Big data se puede considerar como una palabra bastante novedosa, aunque los principios de los grandes conglomerados de datos son entre los años 60 y 70, cuando el campo de los datos empezaba a originar las primeras instalaciones de datos y el seguimiento de las bases de datos vinculadas.
La evolución de marcos de código abierto, por ejemplo Hadoop o Shark, sería fundamental para el aumento y desarrollo de Big Data, pues con esto se hacía más sencillo su uso y menos costoso para guardar. En los años pasados desde ese momento, el volumen de Big Data aumentó muchísimo A día de hoy las personas y las IAS siguen generando enormes cantidades de datos de todo tipo.
¿Aún no lo tienes claro? Te invitamos a seguir leyendo.
Cuando hablamos del concepto de Big Data, hacemos referencia al grupo o combinado de datos que poseen una dimensión, dificultad y velocidad de desarrollo que complican su captura, control, análisis a través de tecnologías y mecanismos tradicionales, como las bases de datos vinculadas y de estadística o paquetes de visualizado, dentro del tiempo requerido para que sean servibles.
La materia difícil del Big Data es debida a la constitución no estructurada de la mayoría de datos orinados por las tecnologías novedosas, como las webs, las radiofrecuencias, los dispositivos que se añaden a máquinas, coches, búsquedas en el navegador, las redes sociales como Instagram, Twitter o Facebook, ordenadores, móviles, GPS...
En gran parte de situaciones, con la finalidad de usar eficientemente el Big Data, debe enlazarse con datos que estén más compactos o estructurados de una aplicación más tradicional, como por ejemplo un CRM: Customer Relationship Management y el ERP: Enterprise Resource Planning.
Con el Big Data se emplean procedimientos y mecanismos para poder analizar y tratar enormes cantidades de datos e información en tiempo real, con la finalidad de saber como funciona el comportamiento de la cabeza de las personas ante las necesidades, tendencias, nicho de mercado...
Asimismo, se pueden elaborar mejores planes o estrategias en cuanto a marketing digitalizado para poder conseguir los objetivos de la empresa, como pueden ser el aumento de ventas en los productos, reclutamiento de nuevos clientes potenciales, el tiempo de fidelidad de los clientes con la empresa.
El NoSQL es también llamado como "no solo SQL", "no SQL". Se puede considerar como un proyecto hecho de base de datos que deja guardar y comprobar los datos desde fuera de las estructuras convencionales que se localizan en las bases de datos vinculadas.
Sin embargo, aunque puede guardar los datos de los sistemas de gestión, este la guarda de manera distinta a un RDBMS (sistema de gestión de bases de datos relacional). La determinación de emplear una base de datos vinculada a una base de datos normal es que en gran parte de carácter conductual y es distinta según su empleo o manera de usarla.
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