10494803
Beschreibung
Karteikarten von ANGELLY ARAUJO, aktualisiert more than 1 year ago
|
Erstellt von ANGELLY ARAUJO
vor etwa 7 Jahre
|
|
| Frage | Antworten |
| El uso de datos de baja calidad implica un proceso de minería de datos con pobres resultados para es necesario aplicar las técnicas de procesamiento | TRES ASPECTOS ESENCIALES EN EL USO DE DATOS: EXACTOS:Los datos deben ser lo que se dice es importante la calidad PROCESABLES: Los datos deben ser escalables para su procesamiento ÁGILES:Los datos deben estar disponibles y preparados para adaptarse al entorno cambiante de los negocios |
| REDUCCIÓN DE DATOS Se orienta a obtener una representación reducida de los datos originales manteniendo en lo posible la integridad y la información existente de los datos | LAS TÉCNICAS DE REDUCCIÓN DE DATOS SON : 1.La selección de atributos 2.La selección de instancias 3.La discretizacion |
| la necesidad de procesar y extraer conocimiento valioso de esa inmensidad de datos es un desafío para científicos de datos y expertos en la materia . | los nuevos esquemas de procesamiento de datos deben ser diseñados para procesar conjunto de datos grandes ;datos masivos dentro de un rango d presicion adecuado |
| PROCESAMIENTO DE DATOS Es una etapa esencial del proceso de descubrimiento de información esta etapa se encarga de la limpieza de datos,su integración ,transformación y reducción para la siguiente fase para la minería de datos | HERRAMIENTAS PARA LA ANALÍTICA DE DATOS MASIVOS Han surgido varias herramientas de analítica de datos escalables con objetivo de dar soporte al proceso de análisis de datos. |
| ALGORITMOS DE PROCESAMIENTO DE DATOS MASIVOS Es un algoritmo de procesamiento disponible en la herramienta analítica de datos. | DISCRETIZACION: Transforma atributos continuos usando intervalos discretos NORMALIZACION: Realiza un ajuste a la distribución |
| EXTRACCIÓN DE ATRIBUTOS Combina el conjunto original de atributos para obtener un nuevo conjunto de atributos menos redundantes ;usando proyecciones | SELECCIÓN DE ATRIBUTOS Selecciona subconjuntos de atributos minimizando la perdida de información |
| CONVERSORES PARA ATRIBUTOS Utilizando técnicas de indexacion o codificación transforma atributos de un tipo a otro | TÉCNICAS PARA EL PROCESAMIENTO DE TEXTO Su objetivo es estructurar la entrada de texto produciendo patrones de información estructurados |
| BIG DATA VALOR -VARIEDAD-VERACIDAD-VOLUMEN VELOCIDAD. | SMART DATA Su objetivo es filtrar el ruido y mantener los datos valiosos que pueden se utilizados para toma de decisiones inteligentes. |
| CARACTERÍSTICAS VERACIDAD DE LOS DATOS VALOR DE LOS DATOS | BIG DATA El ritmo actual de datos esta sobrepasando las capacidades de procesamiento de los sistemas actuales en compañías y organismos públicos |
| TECNOLOGÍAS PARA BIG-DATA La tecnología y algoritmos sofisticados y novedosos son necesarios para procesar eficientemente lo que se conoce como big data | Google diseño MapReduce en 2003, es considerada la plataforma pionera para el procesamiento de datos masivos ya que es capaz de procesar grandes conjuntos de datos |
Möchten Sie mit GoConqr kostenlos Ihre eigenen Karteikarten erstellen? Mehr erfahren.