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Todo es Big Data: Revolucionando el Mundo con la Data Science

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El Big Data es una revolución tecnológica que está cambiando el mundo en varios sentidos siendo actualmente una de las tecnologías más disruptivas, ya que los datos son de gran tamaño, complejidad y velocidad de crecimiento.

Está revolucionando la medicina, industria, marketing, educación y muchos ámbitos más, ayudando a mejorar procesos, tomar mejores decisiones y ofrecer un mejor servicio a los clientes. Veamos exactamente que es el Big Data, como funciona y quien y como lo usa y que tipos de data science bootcamp existen y como acceder a ellos.

¿Qué es el big data?

El big data y el data science son dos términos estrechamente relacionados que a menudo se utilizan indistintamente. Sin embargo, hay algunas diferencias clave entre ambos.

Big data se refiere a conjuntos de datos de gran tamaño, complejidad y velocidad de crecimiento, que hacen difícil su captura, gestión y procesamiento a través de herramientas convencionales. El big data se caracteriza por los siguientes tres atributos:

  • Volumen: los conjuntos de datos de big data son muy grandes, a menudo con miles de millones o incluso billones de registros.
  • Velocidad: los datos se generan y se consumen a una velocidad cada vez mayor.
  • Variedad: los datos pueden provenir de una amplia variedad de fuentes, como sensores, redes sociales, transacciones comerciales, etc.
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Data science es una disciplina que se ocupa de la extracción de información y conocimiento a partir de datos. El data science utiliza una variedad de técnicas y herramientas, como el aprendizaje automático, la estadística y la inteligencia artificial, para analizar datos y extraer información útil.

La principal diferencia entre el big data y el data science es que el big data se centra en los datos en sí mismos, mientras que el data science se centra en el análisis de los datos. El big data es un requisito previo para el data science, ya que los data scientists necesitan conjuntos de datos de gran tamaño para poder realizar su trabajo.

Otra diferencia clave entre el big data y el data science es que el big data es una tecnología, mientras que el data science es una disciplina. El big data es una herramienta que se puede utilizar para almacenar, gestionar y procesar datos. El data science es un conjunto de conocimientos y habilidades que se utilizan para analizar datos.

Asi que , el big data y el data science son dos términos que se complementan. El big data proporciona los datos que el data science necesita para realizar su trabajo.

¿Cómo funciona el big data?

Ya vimos que el Big Data se usa para analizar grandes volúmenes de datos, pero, ¿que son esos datos? o ¿que tipo o clase de datos son? Veamos a continuación:

Los registros de información del big data pueden ser de cualquier tipo, desde datos estructurados, como números y texto, hasta datos no estructurados, como imágenes y audio.

  • Datos estructurados: los datos estructurados son datos que se almacenan en un formato ordenado, como una tabla o una matriz. Este tipo de datos es el más fácil de procesar y analizar, ya que se puede acceder a él rápidamente y se puede utilizar para generar informes y gráficos.
  • Datos no estructurados: los datos no estructurados son datos que no se almacenan en un formato ordenado. Este tipo de datos puede ser más difícil de procesar y analizar, ya que se necesita utilizar técnicas de aprendizaje automático para extraer información de él.

Los registros de información del big data pueden provenir de una amplia variedad de fuentes, como:

  • Sensores: los sensores se utilizan para recopilar datos del mundo real, como la temperatura, la humedad o el movimiento.
  • Redes sociales: las redes sociales generan una gran cantidad de datos, como los mensajes de los usuarios, las fotos y los vídeos.
  • Transacciones comerciales: las transacciones comerciales, como las ventas, los pagos y las devoluciones, generan una gran cantidad de datos.

Para que se puede usar el Big Data

Los registros de información del big data se pueden utilizar para una variedad de propósitos, como:

  • Análisis de datos: el big data se puede utilizar para analizar datos históricos para identificar patrones y tendencias.
  • Predicción: el big data se puede utilizar para predecir eventos futuros, como el comportamiento de los clientes o el rendimiento de los mercados financieros.
  • Optimización: el big data se puede utilizar para optimizar procesos, como la asignación de recursos o la planificación de rutas.

Ejemplos de empresas que usan big data

Algunos ejemplos de empresas que utilizan el big data son:

  • Amazon: utiliza el big data para mejorar su recomendación de productos, optimizar su logística y ofrecer una mejor experiencia de compra a sus clientes.
  • Netflix: utiliza el big data para recomendar películas y series a sus usuarios, así como para crear contenido personalizado.
  • Google: utiliza el big data para mejorar su motor de búsqueda, sus anuncios y sus servicios de inteligencia artificial.
  • Facebook: utiliza el big data para mostrar anuncios personalizados a sus usuarios, así como para mejorar su seguridad y privacidad.
  • Microsoft: utiliza el big data para mejorar sus productos y servicios, así como para ofrecer una mejor experiencia a sus clientes.

¿Cuales son las ultimas tendencias en el big data?

Las últimas tendencias en el big data se centran en el uso de nuevas tecnologías para hacer que los datos sean más accesibles, utilizables y seguros.

  • La inteligencia artificial (IA): La IA se utiliza cada vez más para analizar datos y extraer información útil. La IA está impulsando el desarrollo de nuevas técnicas de aprendizaje automático, que permiten a los sistemas aprender de los datos sin necesidad de intervención humana.
  • La computación en la nube: La nube proporciona una plataforma escalable y rentable para almacenar y procesar datos. La nube está haciendo que el big data sea más accesible para las empresas de todos los tamaños.
  • La analítica de datos conversacional: Permite a los usuarios interactuar con los datos a través de un lenguaje natural. La analítica de datos conversacional está haciendo que los datos sean más fáciles de entender y utilizar.
  • El análisis de datos en tiempo real: Permite a las empresas tomar decisiones rápidas y basadas en datos. El análisis de datos en tiempo real está siendo utilizado en una variedad de industrias, como el comercio minorista, la atención médica y la fabricación.
  • La seguridad y privacidad de los datos: Es una preocupación creciente en el mundo del big data. Las empresas están trabajando para desarrollar nuevas medidas de seguridad para proteger los datos de los usuarios.

¿Por qué es buen momento para adentrárse en el big data?

El big data es una tecnología en auge, con una gran demanda de profesionales cualificados. Las empresas están buscando profesionales que puedan trabajar con big data, y están dispuestas a pagar buenos sueldos por ellos.

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Formaciones en big data

Existen varias formaciones para aprender big data, como cursos online, masters y bootcamps. Los bootcamps son una opción muy interesante para aprender big data, ya que ofrecen una formación intensiva y práctica, con una duración de entre 3 y 6 meses.

Bootcamp de KeepCoding

KeepCoding ofrece un bootcamp data science de 8 meses de duración, en modalidad en remoto. El bootcamp está impartido por profesionales en activo, y está enfocado en la práctica.

Al finalizar el bootcamp, los alumnos estarán preparados para trabajar como Data Analyst, Data Engineer, Machine Learning Engineer o Data Scientist.

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Bootcamp Data Analytics de KeepCoding

Para terminar, el big data es una tecnología con un gran potencial, que está revolucionando el mundo. Es un buen momento para adentrárse en este campo tecnológico, ya que existe una gran demanda de profesionales cualificados. Los cursos de big data son una opción muy interesante para aprender esta nueva tecnología, ya que ofrecen una formación intensiva y práctica, con una alta tasa de empleabilidad. ¡Aprovecha la oportunidad de tomar el bootcamp data analytics de KeeCoding!.