Curso Big Data instituto 11
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Los números y las estadísticas siguen gobernando nuestro mundo, aunque en la web solo veas imágenes y letras en realidad hay un sinfín de datos que nos posicionan y nos hacen más visibles llevándonos a donde queremos llegar, no importa si no tienes un gran conocimiento de esto que te digo el curso Big Data de instituto 11 este hecho para que aprendas a desenvolverte en esta era digital.
Acerca del curso Big Data de instituto 11
Este curso esta dirigid a todas las personas que quieran tener una mejor gestión empresarial y una mejor toma de decisiones.
Que quieran mantenerse como una empresa moderna e innovadora dentro del mercado y puedan seguir actualizándose constantemente al ritmo de la tecnología.
Mejora la gestión y la toma de decisiones de tu empresa, por medio del proceso de recolección de datos y su análisis para encontrar información valiosa.
La importancia del big data no gira en torno a la cantidad de datos que tienes, sino en lo que haces con ellos. Puedes tomar datos de cualquier fuente y analizarlos para encontrar respuestas que permitan 1) reducir los costos, 2) reducir el tiempo, 3) desarrollar nuevos productos y optimizar las ofertas, y 4) tomar decisiones inteligentes. Cuando se combinan grandes datos con análisis de alta potencia, se pueden realizar tareas relacionadas con los negocios.
Que aprenderás en el curso Big data de instituto 11
- Competencia – Entiende como los datos te ayudan a ser altamente competitivo en el mundo de hoy en día.
- Alcance – Arroja las redes que tejiste con datos, para alcanzar y comprender nuevos mercados y clientes potenciales.
- Interpretación – Entiende como se interpretan los datos en un mundo sin sentido, que es lo que un negocio o persona puede hacer, entendiendo los datos de manera correcta.
- Análisis – Lleva el mundo de los datos al siguiente nivel, ve el futuro como un constante análisis.
- Comprensión – Entiende que, sin datos, estas perdido, el punto más importante es desaprender el paso y comprender el futuro.
- Determinar las causas de origen de fallos, problemas y defectos casi en tiempo real.
- Generar cupones en el punto de venta basados en los hábitos de compra del cliente.
- Recalcular portafolios de riesgo completos en minutos.
- Detecte el comportamiento fraudulento antes de que afecte a su organización.
Qué es Big Data
El término «big data» se refiere a los datos que son tan grandes, rápidos o complejos que es difícil o imposible procesarlos con los métodos tradicionales. El acto de acceder y almacenar grandes cantidades de información para la analítica ha existido desde hace mucho tiempo.
El uso de big data con analítica predictiva es clave para comprender plenamente cómo se hacen los productos y cómo funcionan. Y en un mercado con un aluvión de competencia global, los fabricantes como USG saben la importancia de producir productos de alta calidad a un precio asequible. Usando la Plataforma SAS, USG ha eliminado las conjeturas y optimizado sus inversiones en producción. Los resultados: una mejor calidad de los productos y el tiempo de comercialización.
Como se Divide la Big Data
Volumen: Las organizaciones recopilan datos de diversas fuentes, como transacciones comerciales, dispositivos inteligentes (IO), equipo industrial, vídeos, medios sociales y más. En el pasado, su almacenamiento habría sido un problema – pero el almacenamiento más barato en plataformas como los data lakes y el Hadoop han aliviado la carga.
Velocidad: Con el crecimiento del Internet de las Cosas, los datos llegan a las empresas a una velocidad sin precedentes y deben ser manejados de manera oportuna. Las etiquetas RFID, los sensores y los medidores inteligentes están impulsando la necesidad de manejar estos torrentes de datos en tiempo casi real.
Variedad: Los datos se presentan en todo tipo de formatos: desde datos numéricos estructurados en bases de datos tradicionales hasta documentos de texto no estructurados, correos electrónicos, vídeos, audios, datos de teletipo y transacciones financieras.
Veracidad:
La veracidad se refiere a la calidad de los datos. Debido a que los datos provienen de tantas fuentes diferentes, es difícil vincular, comparar, limpiar y transformar los datos a través de los sistemas. Las empresas necesitan conectar y correlacionar las relaciones, las jerarquías y los múltiples vínculos de datos. De lo contrario, sus datos pueden salirse de control rápidamente.
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