Conceptos de Big Data. Rogelio Ferreira Escutia
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- Cristina Paz Coronel
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1 Conceptos de Big Data Rogelio Ferreira Escutia
2 Evolución del Almacenamiento de la Información
3 Primera Biblioteca - Alejandría Biblioteca de Alejandría,
4 Castillos Edad Media
5 Mi Biblioteca Tec de Morelia 5
6 Computadora Thiane 2 (China) 3,120,000 Cores 54,902 Teraflops Top500,
7 Crecimiento de los 2 últimos años 90% de la información existente a lo largo del planeta en toda su historia se ha generado en los últimos dos años Aitor Moren Responsable de Inteligencia Artificial de Ibermática Big Data, 7
8 Crecimiento estimado Se estima un crecimiento del 4300% en la generación de datos anuales para
9 Qué es el Big Data?
10 Qué es Big Data? Big Data es una cantidad de datos muy grande, que excede las capacidades convencionales de los sistemas de Base de Datos. Big Data Now, O'Reilly Media
11 Características del Big Data Difícil de recolectar (distribuidos en toda la red) Difícil de almacenar (zetabytes = 1 x 10 E21). Difícil de analizar (gran cantidad de información). Difícil de procesar (se buscan patrones) Big Data Now, O'Reilly Media
12 Procesamiento del Big Data DATOS MODELADO Big Data Now, O'Reilly Media 2012 SIMULACION OPTIMIZACION INFORMACION 12
13 Procesamiento del Big Data Big Data, Judith Hurwitz
14 Internet y Big Data Cada cosa que se conecta a Internet Internet está lleno de datos. Por lo tanto, cada cosa que conectamos es parte del Big Data. Big Data Now, O'Reilly Media
15 Tipos de Datos Estructurados: como las bases de datos (fáciles de recolectar). Datos sin estructura: Como la mayoría de las páginas Web (complejos de recolectar). Datos SemiEstructurados: Como los documentos, que llevan un cierto formato (difíciles de recolectar). Data Science, Lillian Pierson, Jhon Wiley & Sons
16 Origen de los Datos Data Science, Lillian Pierson, Jhon Wiley & Sons
17 Anatomía de la Web Cómo funciona La Web, Data Science, Lillian Pierson, Jhon Wiley & Sons
18
19 Motor de búsqueda completo Web Information Retrieval 19
20 La Deep Web Web Information Retrieval 20
21 Búsqueda de Palabras Web Information Retrieval 21
22 Indexado del contexto Web Information Retrieval 22
23 Ordenamiento y Ranking Web Information Retrieval 23
24 Page Rank de Google Web Information Retrieval 24
25 Reducción de los Datos Data Science, Lillian Pierson, Jhon Wiley & Sons
26 Fusión e Interpretación de los Datos Data Science, Lillian Pierson, Jhon Wiley & Sons
27 Visualización de los Datos Data Science, Lillian Pierson, Jhon Wiley & Sons
28 Origen de los Datos Data Science, Lillian Pierson, Jhon Wiley & Sons
29 La Era del Big Data
30 Caso K Mart: Detección de Tendencias Se detectó un patrón de compra en la década de los 90s en las tiendas K Mart: Hombres casados y con hijos pequeños compraban cervezas y pañales 30
31 31
32 Avión Airbus A380 32
33 Avión Airbus A millones de líneas de código. Cada motor genera 10 TB cada 30 minutos. 640 TB en un vuelo Londres Nueva York. 33
34 Hay oportunidades en al área de IoT y Big Data? 34
35 Se requieren mas de 100,000 Ingenieros en los próximos 5 años! 35
36 Ya me dió el dolor de caballo Si hubiera entrenado mas No vuelvo a cenar enchiladas Ya no voy a ir al antro cuánto quedó el Morelia? Ahorita le meto un codazo Competitividad Mundial 36
37 Nunca dejar de Soñar... Cuando me sacaré la lotería?
38 Tu puedes ser el mejor!!! Sí se pudo!!! 38
39 Rogelio Ferreira Escutia Instituto Tecnológico de Morelia Departamento de Sistemas y Computación Correo: rogelio@itmorelia.edu.mx rogeplus@gmail.com Página Web: Twitter: Facebook:
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