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Beschreibung
Karteikarten von LINA CHAVARRO GUTIERREZ, aktualisiert more than 1 year ago
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Erstellt von LINA CHAVARRO GUTIERREZ
vor fast 7 Jahre
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| Frage | Antworten |
| PREPROCESAMIENTO Y CALIDAD DE DATOS Tecnologías como Internet generan datos a un ritmo exponencial gracias abaramiento y gran desarrollo del almacenamiento y los recursos de red. | ASPECTOS IMPORTANTES Se caracteriza los datos masivos son la veracidad de los datos y el valor intrínseco del conocimiento extraído. |
| CARACTERÍSTICAS La veracidad y el valor de los datos y cuyo objetivo es filtrar el ruido y mantener los datos valiosos que pueden ser utilizados para la toma de decisiones inteligentes. | PREPROCESAMIENTO DE DATOS Es una etapa esencial del proceso de descubrimiento de información. -Se encarga de la limpieza de datos, su integración, transformación y reducción para la siguiente fase de minería de datos. |
| LA PREPARACIÓN DE LOS DATOS El sistema prepara las bases de los datos que serán utilizados durante todo el ciclo del proceso en sus diferentes etapas. | BIG DATA La necesidad de procesar y extraer conocimiento valioso de tal inmensidad de datos se ha considerado en un desafió considerable para científicos de datos y expertos en la materia. |
| SPARK es perfecto para procesos iterativos donde un mismo dato es reutilizado varias veces para el procesamiento de algoritmos sobre grafos, etc. | ALGORITMOS PREPROCESAMIENTO DE DATOS MASIVOS En esta subseccion mostramos brevemente los algoritmos de preprocesamiento disponibles en las herramientas de analítica de datos previamente descritas. |
| REDUNDANCIA ACUMULADA Desarrolla una aproximación voraz al problema de calculo de importancia de atributos. | REUTILIZACION DE CÁLCULOS PREVIOS Almacena para su reutilizacion algunos datos importantes cuando son calculados por primera vez. |
| PROCESAMIENTO POR COLUMNAS Normalmente formando una lista de filas son transformados a unas lista de columnas de manera que los cálculos entre atributos se tornan mas sencillos de realizar. | CONCLUSIONES Este trabajo se estudia la creciente importancia del preprocesamiento de datos en Big Data. Se presenta una revisión de las tecnologías de Big Data herramientas analíticas de datos y técnicas y algoritmos disponibles para el preprocesamiento de datos masivos. |
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