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El análisis de big data es el uso de técnicas analíticas avanzadas contra conjuntos de big data muy grandes y diversos que incluyen datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, de diferentes fuentes y en diferentes tamaños, desde terabytes hasta zettabytes.

¿Qué son exactamente los grandes datos? Se puede definir como conjuntos de datos cuyo tamaño o tipo está más allá de la capacidad de las bases de datos relacionales tradicionales para capturar, administrar y procesar los datos con baja latencia.

Las características de big data incluyen alto volumen, alta velocidad y gran variedad. Las fuentes de datos se están volviendo más complejas que las de los datos tradicionales porque están impulsadas por la inteligencia artificial (IA), los dispositivos móviles, las redes sociales y el Internet de las cosas (IoT).

Por ejemplo, los diferentes tipos de datos se originan en sensores, dispositivos, video/audio, redes, archivos de registro, aplicaciones transaccionales, web y redes sociales, muchos de ellos generados en tiempo real y a gran escala.

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El curso gratis de Big Data y sus modelos está compuesto por 18 conferencias que tratar la problemática de esta disciplina. Se trata de un curso marcado por una metodología de conferencia, revisión, preguntas y respuestas, convirtiendo el aprendizaje en un método teórico práctico.

En el curso se trata el Problema de Aprendizaje, el modelo lineal, los errores y el ruido, el entrenamiento y las pruebas, teoría de la Generalización, la dimensión de VC, Compensación de Varianza-Varianza, redes Neuronales, sobrecarga, regularización, validaciones, máquinas de vector de soporte, métodos de Kernel, funciones de Base Radial, y concluye con un epílogo para cerrar todo lo aprendido.

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