{"id":147257,"date":"2020-01-14T18:34:11","date_gmt":"2020-01-14T17:34:11","guid":{"rendered":"http:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/matematicas\/?p=147257"},"modified":"2020-01-14T18:34:11","modified_gmt":"2020-01-14T17:34:11","slug":"big-data-conceptos-tecnologias-y-aplicaciones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/matematicas\/2020\/01\/14\/147257","title":{"rendered":"Big Data. Conceptos, tecnolog\u00edas y aplicaciones"},"content":{"rendered":"

El libro que tengo en las manos es una excelente aportaci\u00f3n para el conocimiento del p\u00fablico en general del gran paradigma que conmueve los cimientos de nuestro mundo, el Big Data. Se trata de Big Data. Conceptos, tecnolog\u00edas y aplicaciones, <\/strong>en la colecci\u00f3n Qu\u00e9 sabemos de, escrito por dos expertos, David R\u00edos Ins\u00faa y David G\u00f3mez Ullate.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Comentaremos brevemente el contenido de este libro, aunque en entradas sucesivas seguiremos hablando de algunos de los temas que, al menos a m\u00ed, me han resultado tan interesantes como para querer saber m\u00e1s sobre ellos.<\/p>\n

Una de las cuestiones m\u00e1s preocupantes del big data es que una gran parte de ese tsunami de datos lo estamos proporcionando nosotros mismos de manera gratuita y casi sin darnos cuenta, como si no nos importara. Y con esos datos, hay compa\u00f1\u00edas que hacen negocios. \u00a0Google recibe 4 millones de peticiones por minuto, en Facebook compartimos 2 millones y medio de piezas por minuto, cada d\u00eda enviamos 400 millones de tuits.<\/p>\n

La importancia de los datos y su an\u00e1lisis tiene un origen comercial, como conocer mejor a los clientes, sus gustos, como llegar mejor a ellos. Y si antiguamente (por ejemplo, Gallup) hab\u00eda que hacer encuestas, los avances tecnol\u00f3gicos (internet, m\u00f3viles, GPS, …) han facilitado la tarea. Se dice que hay unos 15.000 millones de sensores distribuidos en el mundo, y no paran,<\/p>\n

Pero estos datos se dan en bruto, tenemos que pulirlos y almacernarlos para poder usarlos. Y despu\u00e9s tenemos que aplicar diferentes tecnolog\u00edas para extraer informaci\u00f3n \u00fatil de los mismos. Y ah\u00ed es donde entran las matem\u00e1ticas. Los autores muestran como una de las bases claves es la Estad\u00edstica. El otro pilar es la Infom\u00e1tica. A lo largo del libro describen ampliamente como estas dos disciplinas interact\u00faan en el Big Data. Y ello les lleva a hablar del aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning), redes neuronales, inteligencia artificial, ciberseguridad, y muchos otros temas.<\/p>\n

Es muy relevante como las administraciones p\u00fablicas est\u00e1n tan lejos de las grandes corporaciones empresariales y no est\u00e1n utilizando estas nuevas herramientas en beneficio de la sociedad; hay un enorme potencial en su uso, por ejemplo, en la medicina, tal y como detallan en uno de sus cap\u00edtulos.<\/p>\n

Aunque a veces la lectura nos produce el temor al Gran Hermano, los aspectos positivos son muchos, como ocurre casi siempre con la ciencia. El Big Data no es la panacea a todos los problemas de este mundo pero si que nos ofrece un gran cantidad de oportunidades. Enhorabuena a los autores por este magn\u00edfico libro que en apenas 134 p\u00e1ginas no nos da respiro.<\/p>\n

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Sobre los autores<\/strong><\/p>\n

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David R\u00edos Ins\u00faa<\/figcaption><\/figure>\n

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David R\u00edos Ins\u00faa.<\/strong> Es AXA-ICMAT Chair en An\u00e1lisis de Riesgos Adversarios en el ICMAT-CSIC y numerario de la Real Academia de Ciencias Exactas, F\u00edsicas y Naturales. Es catedr\u00e1tico de Estad\u00edstica e Investigaci\u00f3n Operativa (en excedencia). Previamente ha sido profesor o investigador en Manchester, Leeds, Duke, Purdue, Paris-Dauphine, Aalto, CNR-IMATI, IIASA, SAMSI y UPM. Entre otros, ha recibido el Premio DeGroot de la ISBA por su libro Adversarial Risk Analysis. Es asesor cient\u00edfico de Aisoy Robotics. Ha escrito m\u00e1s de 130 art\u00edculos con revisi\u00f3n y 15 monograf\u00edas sobre sus temas de inter\u00e9s que incluyen la inferencia bayesiana, la ciencia de datos, el an\u00e1lisis de decisiones y el an\u00e1lisis de riesgos, y sus aplicaciones, principalmente, a seguridad y ciberseguridad.<\/p>\n

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David G\u00f3mez Ullate<\/figcaption><\/figure>\n

David G\u00f3mez-Ullate Oteiza<\/strong>. Es investigador distinguido en la Universidad de C\u00e1diz y profesor titular de Matem\u00e1tica Aplicada en la Universidad Complutense de Madrid, actualmente en excedencia. Su labor reciente se centra en la transferencia de conocimiento al sector industrial en ciencia de datos e inteligencia artificial. En la actualidad dirige proyectos en el sector aeron\u00e1utico, seguros y biom\u00e9dico aplicando t\u00e9cnicas de visi\u00f3n artificial y procesamiento de lenguaje natural.<\/p>\n

___<\/p>\n

Manuel de Le\u00f3n<\/strong> (CSIC, Fundador del ICMAT, Real Academia de Ciencias, Real Academia Canaria de Ciencias, Real Academia Galega de Ciencias).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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