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¿Estamos en la II Revolución Industrial?

¿Revolución Industrial? Acaso aún os preguntáis que lo sea. Es una realidad que el creciente número de dispositivos móviles y el desarrollo de las redes sociales ha dado lugar a una segunda revolución industrial.

Su consecuencia ha sido un crecimiento exponencial de datos disponibles a través de contenido multimedia compartidos, en información analítica  aprendida desde modelos learning by doing que mejora los modelos de negocio.

LA ERA DEL BIG DATA
Es la era de la analítica web: quién hizo qué, cuándo, dónde y cómo. La era del Big Data y la evolución del Internet de las Cosas. Para saber que es el Big Data debemos contextualizar el término.

El concepto se refiere a la eficiente recogida de un gran volumen de datos heterogéneos (no almacenados en una base de datos tradicional) que pueden ser estructurados semiestructurados o no estructurados, a su almacenamiento y análisis en un corto periodo de tiempo, la mayoría de veces en real time.

Aunque resulta claro con esta definición, se trata de un concepto novedoso que abarca un ámbito mucho más amplio del estrictamente tecnológico -el término fue introducido en el Oxford Dictionary en 2013-, convirtiéndose en una palabra de moda.

Cómo no existe una definicón universal sobre el Big Data, podemos decir que se construye de las tres V`s: volumen, velocidad y variedad, pero por mucho que el tamaño de los datos cuente, es posible señalar como características definitorias las herramientas que se utilizan para su análisis, o centrar todo el protagonismo en éstos.

DATA SCIENCE LA LLAVE DEL BIG DATA

A rasgos generales, podemos convenir que “Big Data” normalmente se refiere a los grandes datos, básicamente de la escala de terabytes y petabytes (un petabyte es un millón de gigabytes), así como a su potencial para profundizar nuestra comprensión de los fenómenos que concitan nuestro interés.
Data Science, la llave al Big Data

Los análisis requeridos para procesar la enorme cantidad de datos requieren recursos técnicos y de TI específicos, así como de algoritmos que aporta la ciencia de datos (en inglés Data Science), una disciplina que está en pleno desarrollo, y que no deja de crecer bajo el paraguas del Big Data.

El científico de datos es el que aplica el Data Science lo hace apoyándose en ideas, herramientas matemáticas, estadísticas e informáticas con las que trabajan para hacer análisis inteligentes de los grandes datos.
Dentro del contexto actual, la ciencia de los datos es un impulsor del Big Data, dotándolo de un potencial inédito. Como llave maestra que es, nos ayuda a sacar partido de Big Data de un modo versátil, y a pesar de su amplitud su fin último es dar un paso adelante en clave de avance.

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YOMAR

Yomar_LP,

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