Big data e inteligencia artificial
Fundamentos, tecnologías y aplicaciones realesBy Beatriz Coronado
Length6h 52m
About this audiobook
En una era donde los datos lo mueven todo, comprender qué es el Big Data y cómo se conecta con la inteligencia artificial se ha vuelto imprescindible. Este libro ofrece una guía clara, actualizada y accesible sobre uno de los pilares tecnológicos más influyentes del siglo XXI.
A través de una estructura progresiva y práctica, el lector descubrirá cómo el Business Intelligence tradicional ha evolucionado hacia entornos Big Data, qué tecnologías y lenguajes impulsan esta transformación –como Hadoop, Spark, Kafka o Python– y por qué conceptos como el procesamiento en tiempo real, la nube o la calidad del dato son hoy fundamentales para las organizaciones modernas.
Además de adentrarse en la arquitectura tecnológica, esta obra explica con sencillez los principios de la ciencia de datos, los algoritmos de machine learning y deep learning, y cómo estas herramientas permiten procesar grandes volúmenes de información no estructurada como imágenes o texto. También, se abordan aspectos cruciales como la seguridad, el gobierno del dato y la visualización avanzada.
Pero este no es solo un libro técnico. Es también una reflexión transversal sobre el impacto real del Big Data: desde su uso en administraciones públicas y empresas hasta proyectos de Data for Good, que ponen la analítica al servicio de causas sociales. Dirigido a cualquier persona que desee iniciarse en el mundo del Big Data y la IA, este manual combina teoría, ejemplos prácticos y visión de futuro para ayudarte a comprender y aplicar el poder de los datos con sentido y perspectiva.
Audiobook details
GenreTechnology
Length6 hrs 52 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateJul 16, 2025
LanguageSpanish
Table of contents
1Big data e Inteligencia Artificial
2INTRODUCCIÓN
31.1 CÓMO EVOLUCIONA EL BI TRADICIONAL AL BIG DATA
4Capítulo 1. ADQUISICIÓN Y DOMINIO DE CONCEPTOS BÁSICOS Y DE CONOCIMIENTOS… 17
5Capítulo 1. ADQUISICIÓN Y DOMINIO DE CONCEPTOS BÁSICOS Y DE CONOCIMIENTOS… 21
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62004 sobre dos tecnologías propias:
7PARALELO DE DATOS MASIVO
8Capítulo 1. ADQUISICIÓN Y DOMINIO DE CONCEPTOS BÁSICOS Y DE CONOCIMIENTOS… 27
9Capítulo 1. ADQUISICIÓN Y DOMINIO DE CONCEPTOS BÁSICOS Y DE CONOCIMIENTOS… 29
10Capítulo 1. ADQUISICIÓN Y DOMINIO DE CONCEPTOS BÁSICOS Y DE CONOCIMIENTOS… 31
11Capítulo 1. ADQUISICIÓN Y DOMINIO DE CONCEPTOS BÁSICOS Y DE CONOCIMIENTOS… 35
12El sistema reacciona en tiempo real y redistribuye el flujo de vehículos.
13Cooperativa tecnológica Sylvaris Agrotech
14a detectar patrones de aprendizaje.
15Capítulo 1. ADQUISICIÓN Y DOMINIO DE CONCEPTOS BÁSICOS Y DE CONOCIMIENTOS… 45
16Interesante
17Capítulo 1. ADQUISICIÓN Y DOMINIO DE CONCEPTOS BÁSICOS Y DE CONOCIMIENTOS… 51
18Fuente: Instituto Nacional de Estadística (INE)
19Capítulo 1. ADQUISICIÓN Y DOMINIO DE CONCEPTOS BÁSICOS Y DE CONOCIMIENTOS… 59
20Capítulo 1. ADQUISICIÓN Y DOMINIO DE CONCEPTOS BÁSICOS Y DE CONOCIMIENTOS… 61
21Capítulo 1. ADQUISICIÓN Y DOMINIO DE CONCEPTOS BÁSICOS Y DE CONOCIMIENTOS… 63
22España?
23Capítulo 1. ADQUISICIÓN Y DOMINIO DE CONCEPTOS BÁSICOS Y DE CONOCIMIENTOS… 67
241.8 PRUEBA DE AUTOEVALUACIÓN DEL CAPÍTULO
25Respuestas correctas
262.1 EL ECOSISTEMA HADOOP: HDFS Y MAPREDUCE
27z MapReduce → para procesar esos datos.
28RELACIÓN CON BIG DATA
29Y CARGA): FLUME, SQOOP Y HIVE
30L Nota
312.5 SEGURIDAD Y GOBIERNO DEL DATO
32Saber más…
33Capítulo 2. CONOCIMIENTO DE NOCIONES BÁSICAS SOBRE ARQUITECTURA BIG DATA… 101
34Capítulo 2. CONOCIMIENTO DE NOCIONES BÁSICAS SOBRE ARQUITECTURA BIG DATA… 103
35todo, sino solo aquello que necesita para hacer su trabajo.
36Consiste en guardar una “huella digital” de todo lo que ocurre:
372.6 PRUEBA DE AUTOEVALUACIÓN DEL CAPÍTULO
38Respuestas correctas
393.1 INTRODUCCIÓN A LA “CIENCIA DE DATOS” Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
40Saber más
413.2 PRINCIPALES LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN UTILIZADOS: R Y PYTHON
423.3 ALGORITMOS SUPERVISADOS: ¿QUÉ SON? ALGUNOS EJEMPLOS
43Ejemplo
443.4 ALGORITMOS NO-SUPERVISADOS: ¿QUÉ SON? ALGUNOS EJEMPLOS
45z Grupo 1: personas de baja estatura y peso ligero.
463.5 INTRODUCCIÓN AL DEEP LEARNING Y EL APRENDIZAJE POR REFUERZO
47Interesante
483.7 VISUALIZACIÓN DE DATOS: VISUALIZACIONES INTERACTIVAS Y DASHBOARDS
49ElenGroceries (Supermercado y previsión de demanda)
50Thalmar Market (Marketplace y clasificación automática)
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