Es claro que el tema ha tomado un carácter de moda mundial y que se ha dejado de asociar solo a la característica de gran tamaño. Se ven también posibilidades de explorar la aplicación de Big Data a nuevos dominios de datos, ya que actualmente se han concentrado en social media, medicina, bioinformática y seguridad, principalmente. https://psicocode.com/miscelanea/curso-ciencia-datos-tripleten/ En la actualidad se ha pasado de la transacción a la interacción, con el propósito de obtener el mejor provecho de la información que se genera minuto a minuto [2]. El avance de la neurociencia ha permitido el desarrollo de nuevas técnicas informáticas para tener una mejor aproximación a estos problemas.
En cáncer infantil, y al alero del proyecto Pancancer, se han analizado 961 tumores de niños, ado lescentes y adultos jóvenes que comprenden 24 tipos moleculares distintos de cáncer. En este estudio, se ha podido determinar que casi el 50% de las neoplasias pediátricas tienen un evento potencialmente farmaco lógico, lo que plantea una oportunidad para avanzar en el conocimiento a través de ensayos clínicos37. En la recuperación, el periodista cambia sus hábitos o refuerza sus tareas cotidianas en función de la valoración de los datos, como consecuencia del incremento de la demanda, por parte de las audiencias, a la hora de recibir noticias cada vez más transparentes y documentadas.
Utilización de Big Data y Machine Learning en la Industria 4.0
Los primeros trabajan aprendizaje inductivo de descripciones simbólicas, mientras que los segundos se centran en los métodos de reconocimiento de patrones o en la estadística. En los últimos años, el uso del aprendizaje máquina se ha extendido con rapidez [38], se ven aplicaciones en dominios como detección de fraudes, sistemas de recomendación [39], detección de spam [40], predicciones financieras [41], comercio y mercadeo [42], [43], entre otros. Los trabajos se concentran, en su gran mayoría, en asociar Big Data a grandes volúmenes de datos o a la distribución de procesamiento. En el primer caso, no es claro cuál es la cantidad de datos que permite esta calificación; y para el segundo, no hay coincidencia en determinar para qué tipo de datos el procesamiento distribuido consigue mejores resultados. Con lo anterior, se ratifica que existen numerosos vacíos conceptuales y tecnológicos en los cuales se pueden plantear trabajos investigativos y prácticos.
En cualquier caso, el dato siempre necesitará una historia que contar, un contexto que facilite la comprensión, y profesionales que realicen esta conjunción. El objetivo de este trabajo es la descripción de lo que supone el big data para la documentación en el contexto de los medios de comunicación y del periodismo. Partiendo de la bibliografía sobre el particular, revisamos en primer lugar, la conexión mediática con el big data. En segundo lugar, se abordan las diferentes formas y productos que adopta el periodismo ante este fenómeno, tomando en consideración también la perspectiva del open data y su conexión con la web semántica. Para finalizar, y con la mirada puesta en las redes sociales, tratamos algunos de los instrumentos documentales utilizados así como las aplicaciones que los periodistas están empleando, siempre primando el enfoque bibliotecológico y documental. Aprendizaje máquina es un área de investigación bastante reconocida en las ciencias de la computación, principalmente comprende el descubrimiento de modelos, patrones y regularidades en los datos [37].
Territorio Big Data recibe a Belén Ruiz para conocer la relación de Repsol con los datos
Otro, para crear un servicio de predicción a 30 días del riesgo de reingreso en pacientes crónicos complejos. Para entender este
fenómeno, Lewis (2014) apunta la conveniencia
de profundizar en el análisis de casos empíricos, tanto en el nivel micro (local)
como en el nivel macro (institucional), en la generación de un marco conceptual para
organizar, interpretar y teorizar esta cuestión y en la aplicación de perspectivas
críticas que nos ayuden a interpretarla. El aprendizaje automático es una disciplina de la IA que se vale de algoritmos que permiten la identificación de patrones, efectuar predicciones, aprender de los datos y toma de decisiones. Para el caso del COVID-19, el aprendizaje automático se emplea para el diagnóstico e identificación de población que está en mayor riesgo de contagio.
Los autores reconocen que los datos de prueba “no muestran un rango completo de lesiones”4 y que existe una “carencia de lesiones melanocíticas de otros tipos de piel y origen genético”5 ¿Es posible que los resultados estén influenciados por la exposición de los dermatólogos a una mayor variedad de lesiones? Por otra parte, los dermatólogos pertenecen a 17 países distintos, y su entrenamiento clínico puede generar una exposición dispar a distintos tipos de lesiones; el grupo es además heterogéneo respecto a la experiencia profesional de sus integrantes. Sin mayores detalles acerca de las características de los datos de entrenamiento utilizados, es difícil determinar que otros efectos pueden jugar un rol.
Investigación bibliotecológica
Esto exige la creación de unidades informáticas asociadas a clínicas y hospitales, que velen por la mantención, organización y administración de estas bases de datos y diseñadas de acuerdo con los requerimientos específicos de variedad y variabilidad de los datos. Revista Médica de Clínica Las Condes (RMCLC) es el órgano de difusión científica de Clínica Las Condes, hospital privado chileno de alta complejidad. Esta revista, de edición bimestral, publica revisiones bibliográficas de la literatura biomédica, actualizaciones, curso de ciencia de datos experiencias clínicas derivadas de la práctica médica, artículos originales y casos clínicos, en todas las especialidades de la salud. Cada número se estructura en torno a un tema central, el cual es organizado por un editor invitado especialista en ese ámbito de la medicina. Los artículos desarrollan este tema central en detalle, considerando sus diferentes perspectivas y son escritos por autores altamente calificados, provenientes de diferentes instituciones de salud, tanto chilenas como extranjeras.
- En Chile y Latinoamérica, sin embargo, esta agenda de investigación está en pleno desarrollo y los trabajos ensayísticos dan paso de a poco a los intentos por entender y sistematizar la relación entre política y redes sociales de manera empírica.
- Este estudio es de especial interés porque permite realizar monitoreos epidemiológicos, caracterizando aquella población que se enferma, pero no ingresa a un hospital, o de aquellos que nunca muestran síntomas.
- También se abren nuevas oportunidades de negocio porque surgen mecanismos que permiten entender las dinámicas de negocio en tiempo real, como el comportamiento de los consumidores, las actividades de vida nocturna, los mercados, entre otros.
- Los métodos de la Ciencia de Datos ya son utilizados en algunas aplicaciones clínicas, que discutiremos más adelante, y es probable que su uso se incremente sustancialmente en un futuro cercano.
- Marcos Recio
(2014) plantea una relegación de la primicia porque, cada vez con más
frecuencia, la noticia es captada antes por el lector a través de redes sociales tan
populares como Twitter y Facebook.