Big data vs data science: qué son y cuáles son sus diferencias

Si bien no podemos dar respuesta a estas preguntas, este ejemplo ilustra cómo el marco conceptual presentado nos permite identificar elementos que se deben considerar al interpretar las notas de prensa tras un estudio de este tipo. Primero, el problema de diagnóstico es un problema de predicción; a partir de una imagen dermatoscópica, que constituye la variable predictora, se desea determinar si la lesión es maligna o no, lo que constituye la variable de respuesta. Nuestro marco conceptual nos indica que la RNC es, por tanto, un método que intenta aproximar la relación que existe entre la imagen y el estado de la lesión, maligno o benigno, a partir de diagnósticos efectuados en el pasado.

En primer lugar, las encuestas de opinión siguen la lógica de las estadísticas convencionales, mientras que el análisis de redes sociales persigue más bien la lógica de la minería de datos. Mientras que las estadísticas fueron desarrolladas y puestas en funcionamiento por los Estados intentando gobernar las poblaciones por medio de la creación de información y la cuantificación del comportamiento humano, la minería de datos fue desarrollada por compañías que ya registraban enormes volúmenes de datos sobre sus clientes, sin necesariamente bootcamp de programación saber qué hacer con ellos. Por eso, puede decirse que las estadísticas operan bajo el imperativo de “construir” el dato por medio de censos presenciales, que recién en los años 1930 se basaron en muestreos representativos. Consideramos, pues, que el objetivo de este análisis documental se ha cumplido, en tanto era proporcionar una selección de textos que diera cuenta del análisis de grandes cúmulos de datos en relación con los derechos humanos en general y no solo respecto a la temática de la protección de datos y la privacidad.

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Por otro lado, el aprendizaje de las máquinas -o machine learning, en inglés- es definido como «la programación de computadoras para optimizar su desempeño, usando un criterio con datos previos o experiencias pasadas» (Alpaydin, 2010, p. XXXV) para obtener grandes cantidades de datos personales en la toma de decisiones que están relacionadas con los individuos. El análisis de grandes cúmulos de datos incluye la aplicación de un análisis veloz y sofisticado en donde la información de individuos y de grupos humanos es obtenida de diversas fuentes. Para ello, se utilizan herramientas como la inteligencia artificial con el objetivo de procesar y analizar los datos obtenidos para predecir y anticipar los eventos futuros de esa manera (Paterson & Maeve, 2018, p. 3). Cabe señalar que Joyanes expone que el uso del concepto de big data se remonta al año 1984 en el ámbito académico y a 1987 fuera de este (2013, p. 3). 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 los últimos años, la cantidad de artículos científicos que hacen uso de estos métodos en un contexto académico y que reportan resultados exitosos se ha incrementado. Junto con éstos, los artículos de prensa que advierten que médicos y radiólogos podrían ser reemplazados por estos métodos en el futuro se han incrementado. Este artículo presenta un marco conceptual que define las ideas principales tras Big Data y la Ciencia de Datos y permite identificar los criterios para evaluar el potencial impacto de estos métodos en la investigación y práctica clínica. Además, con este marco discutimos los resultados de algunos estudios importantes que han captado la atención en la prensa y finalizamos con los principales desafíos que presenta la adopción de estos métodos en medicina. Como cabe esperar, parte importante de las aproximaciones y técnicas antes señaladas no se han desarrollado necesariamente en el campo de las ciencias sociales. Más bien, provienen de múltiples disciplinas tales como las matemáticas, la programación e informática, y más recientemente la llamada “ciencia de datos”.

Big DataSmartphones y Aplicaciones 1 artículos

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. En este sentido, para las ciencias sociales el hecho fundamental es que en la interacción mediada por tecnologías digitales (que incluye intermediarios diversos como smartphones, tarjetas de crédito, páginas web, interfaces, detectores o redes sociales, por mencionar algunos), las personas producimos datos en tiempo real que se van almacenando y pueden ser analizados. Estos tienen la característica de que no reflejan las opiniones expresadas por las personas, sino que son “rastros” que dejamos involuntariamente en nuestros quehaceres cotidianos.

articulos cientificos de big data

Gracias a estos dispositivos algunas regiones en donde no existía el uso de teléfonos y servicios de larga distancia han logrado tener acceso a la Internet, abriendo paso a las bondades y los riesgos que esta tecnología tiene aparejados. En un mundo globalizado, la incorporación del uso de tecnologías en las distintas sociedades ha tenido una penetración constante. Otras aplicaciones puede filtrar noticias (Neatly), se pueden emplear como bloc de notas (Evernote), o bien generan diversas publicaciones gracias a los contactos y los medios en las redes (Glipboard). Ante el panorama expuesto, la tecnología ha venido demostrar su valía en ayudar a encontrar y establecer determinados factores relacionados con la COVID-19, bien en establecer su comportamiento molecular y celular, como en la manera de propagarse e infectar a un individuo, entre otros factores.

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Dada la naturaleza del objeto, este tipo de preguntas han sido abordadas de manera multidisciplinaria, conectando las ciencias de análisis de datos y programación, con ciencias del comportamiento humano como la sociología, la ciencia política y la psicología social. 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. El análisis de big data permite tener información real de los individuos y, a su vez, modelar los datos para https://laverdad.com.mx/2023/12/unico-en-mexico-y-el-mundo-el-bootcamp-de-programacion-de-tripleten/ un propósito específico como predecir las decisiones de los individuos (Paterson & Maeve, 2018, p. 18). En el caso del COVID-19 se han desarrollado diferentes tipos de algoritmos tendientes a la detección temprana de problemas pulmonares, bien a través de imágenes de rayos X (Sánchez, Torres & Martínez, 2020), tomografías o ultrasonido (Fraile, 2020). Las investigaciones en curso basan su desarrollo en la ciencia de datos, debido a que esta proporciona herramientas de análisis que permiten plantear soluciones plausibles bien para lidiar con futuras pandemias como con tratamientos actuales de frente al COVID-19.

  • Por último,
    y en su vinculación con los social media, sobresalen las
    herramientas, técnicas y teorías bibliométricas, que también cuentan con nuevas
    perspectivas como la altmetrics.
  • Los temas tratados en esta contribución son la pun ta de iceberg, puesto que son una ínfima parte de los desafíos y oportunidades que involucra la puesta en valor de la producción de datos en el ámbito de la sa lud.
  • 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.
  • 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.
  • Se han «modificado nuestros hábitos y costumbres de ocio y laborales o profesionales, como consumidores, en nuestras relaciones como ciudadanos con las diferentes administraciones y en las relaciones con otras personas» (Garriga, 2016, p. 20).
  • Estos “…sugieren que la validación cruzada estándar produce una sobreestimación de la precisión de discriminación para todos los algoritmos considerados, en comparación con la validación cruzada entre estudios”8.