Las redes sociales también han traído consigo un cambio de rutinas en los medios; no sólo para el periodista, sino también para el documentalista. Es tan profundo el cambio de prácticas que, en la mayoría de las ocasiones, no se vislumbran límites entre las tareas periodística y documental, aunque ambas figuras siguen siendo operativas ya que en el uso del big data y del open data se exige una actualización permanente. Tarea desempeñada en mayor medida por el documentalista que, lejos de ser una figura en riesgo de desaparición dentro de los medios, puede ver incrementada sus funciones a partir de las necesidades del profesional del periodismo. Lo que se puede rescatar de la pandemia del COVID-19 es que ha impulsado desarrollos tecnológicos sin precedentes en materia de inteligencia artificial en sus diferentes áreas del saber, al igual que las ciencias de datos masivos. Bajo este panorama, el sector salud tendrá que incorporar rápidamente estos recursos a su sistema de análisis y diagnóstico, no solo de enfermedades infeccionas sino de cualquier otra, por lo que se espera mejorar el servicio prestado a un paciente o comunidad y preparar a la sociedad ante cualquier eventualidad de pandemia a futuro.

En cuarto lugar, ya que las tecnologías de almacenamiento evolucionan, es cada vez más factible proporcionar a los usuarios, casi en tiempo real, análisis de bases de datos más grandes, lo que acelera las capacidades de toma de decisiones. La inteligencia artificial y el Big Data se articulan para poder lidiar con diferentes problemas relacionados con el análisis de datos masivos, en particular información de la COVID-19. En el presente artículo se muestran algunos proyectos de investigación relacionados con el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático, el Big Data y la ciencia de datos, tendientes a dar soluciones plausibles bien en el monitoreo, detección, diagnóstico y tratamiento de las enfermedades asociadas con el virus. Con esto en mente, se muestra la correspondencia entre las tecnologías disruptivas y la información crítica, creando sinergias que permiten elaborar sistemas más avanzados de estudio y análisis facilitando la obtención de datos relevantes para la toma de decisiones sanitarias. En términos de comportamiento humano, hay múltiples fuentes de datos que tienen las características antes mencionadas, y que han comenzado a ser explotados a partir de la lógica algorítmica antes descrita.

Qué papel juega la colaboración entre el big data y la inteligencia artificial

Otro dilema puede presentarse en relación al acceso a las
bases de datos, aquellas de tipo cerrado con otras de acceso abierto. La investigación se circunscribe a los parámetros de la ciencia de la información (CI), área del conocimiento que se dedica al estudio
del fenómeno de la información, es decir, la forma cómo ésta se produce,
manifiesta, distribuye y utiliza. Sólo por mencionar una definición de información a partir de la CI, Faibisoff y Ely (1976) señalan que, además de contener
datos, la información se encuentra constituida por ideas, símbolos o un conjunto
de símbolos con un significado potencial. A partir de esta conceptualización
encontramos la vinculación y la justificación de nuestra investigación, donde se
observa que los datos son componente esencial de la información, y ésta a su vez
objeto de análisis de la CI. El fenómeno del exceso de información no es reciente, pues se publicó una gran
producción de documentos impresos cuando se rediseñó la imprenta con tipos móviles,
y mucho mayor número de licencias papales se distribuyeron, lo que terminó la
concentración del poder eclesial y se desarrollaron otras formas de expresión
religiosa.

Walter Sosa Escudero es profesor de la Universidad de San Andrés y director del departamento de Economía, profesor en la Universidad Nacional de La Plata, investigador principal del Conicet y miembro titular de la Academia Nacional de Ciencias Económicas. En esta misma línea, se han usado múltiples fuen tes de datos integrados (genómicos, transcriptómicos y clínicos) con el fin de identificar los factores genéticos y moleculares que pueden ser cruciales en el comporta miento del neuroblastoma, el cual es un tumor sólido extracraneal muy común en niños38. Sobre la trasmisión del virus, Yang y Wang (2020, 2710) afirman que, en la revisión de 22 tipos de coronavirus, tanto el SARS-CoV, el MERS-CoV y coronavirus curso de ciencia de datos humanos endémicos pueden persistir en superficies inanimadas como metal, vidrio o plástico por hasta nueve días, proporcionando evidencias sólidas de la supervivencia ambiental del patógeno. A estas evidencias se suma la contaminación del agua por heces de personas infectadas, ampliando otra posible vía de transmisión de esta enfermedad. En cuanto a la inactivación de coronavirus por agentes desinfectantes en pruebas de suspensión se puede consultar a Kampf (2020) en la que se exponen evidencias al respecto. En esta sección se presenta la exploración de algunos trabajos que presentan una visión general de las tendencias y enfoques en el desarrollo de investigaciones en el campo de Big Data.

Revista Médica Clínica Las Condes

Por ejemplo, existen patrones de comportamiento de consumidores imposibles de detectar con pocos datos, los cuales se hacen evidentes a gran escala; del mismo modo, los parámetros de ciertos modelos predictivos, que en ausencia de datos suficientes son escogidos gracias a la pericia de profesionales del área, pueden ser estimados de manera precisa cuando la cantidad de datos es masiva. Por lo tanto, es la combinación actual entre la capacidad de almacenar y procesar datos a escala masiva la que ha comenzado a revelar estructuras latentes en las actividades humanas que éstos reflejan. El análisis de datos es tan viejo como la humanidad misma y por ende https://elheraldodesaltillo.mx/2023/12/18/quieres-conseguir-el-trabajo-de-tus-suenos-estudia-un-bootcamp-de-programacion-en-linea/ es tierra de nadie y de todos. Sosa dialoga con lo que el historiador de la estadística, Stephen Stigler, dijo respecto que “Funes es big data sin estadística” haciendo analogía al personaje de Ireneo Funes en un cuento de Jorge Luis Borges, donde Funes con una memoria prodigiosa lograba recordar todos los detalles a tal punto que podía “reproducir los eventos de un día” en 24 horas. En cambio, se diría que la abstracción olvida diferencias en su intento por estimar un modelo similar a la realidad, mientras que el big data como Funes reproduce la realidad; así “Funes es big data sin estadística; los datos por sí solos son cacofonía pura” (p. 43).

articulos cientificos de big data

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *