Procesamiento de datos, machine learning, big data, almacenamiento de datos, inteligencia artificial (IA).
Proyecto modular
Procesamiento de Datos
Inteligencia Artificial (IA)
Relación entre estas Tecnologías
Machine Learning
índice
Big Data
Procesamiento de datos, machine learning, big data, almacenamiento de datos, inteligencia artificial (IA).
Aplicaciones y Casos de Éxito
Conclusión
Almacenamiento de Datos
INTRODUCCIÓN
Podemos comenzar comentando que en la era digital en la que vivimos, el uso y manejo de los datos han revolucionado la forma en que las organizaciones operan y toman decisiones. Tecnologías como el procesamiento de datos, el Machine Learning, el Big Data, el almacenamiento de datos y la Inteligencia Artificial (IA) son fundamentales para analizar grandes volúmenes de información y encontrar patrones valiosos que impulsen la innovación y la eficiencia.Esta presentación explora cada una de estas tecnologías, cómo funcionan, sus interconexiones y el impacto que tienen en los negocios y en la sociedad. A medida que comprendemos estas herramientas, vemos su rol indispensable en la creación de soluciones inteligentes, desde la personalización de servicios hasta la automatización de procesos complejos, transformando industrias en todo el mundo. Y todo esto, de una manera breve y sencilla.
Definición: El procesamiento de datos se refiere a la transformación de datos en bruto en información significativa, utilizando técnicas de limpieza, validación, transformación y almacenamiento.Proceso:Recopilación de datos: Recolección desde múltiples fuentes.Preparación y limpieza: Eliminación de errores e inconsistencias.Transformación: Conversión de datos en formatos analíticos.Análisis y visualización: Interpretación de datos para toma de decisiones.Importancia: Facilita la toma de decisiones informadas y mejora la eficiencia operativa.
Procesamiento de Datos.
Machine Learning (Aprendizaje Automático)
Definición: Rama de la IA que permite a las máquinas aprender a partir de datos, mejorando su rendimiento sin programación explícita.Tipos de Aprendizaje:Supervisado: Entrenamiento con datos etiquetados (p.ej., clasificación de correos como spam o no).No supervisado: Descubrimiento de patrones en datos no etiquetados (p.ej., agrupación de clientes).Reforzado: Aprendizaje mediante ensayo y error para maximizar recompensas.Aplicaciones: Reconocimiento de imágenes, predicción de tendencias de mercado, vehículos autónomos.
Big Data
Definición: Conjunto de datos masivos y complejos que no pueden ser procesados con técnicas convencionales debido a su volumen, velocidad y variedad.Características (Las 3 V's):Volumen: Gran cantidad de datos generados cada segundo.Velocidad: Ritmo acelerado de generación de datos en tiempo real.Variedad: Diversidad de formatos (texto, imágenes, videos).Importancia: Proporciona información sobre patrones de comportamiento, preferencias y tendencias a gran escala.
Almacenamiento de Datos
Definición: Sistemas y tecnologías utilizados para conservar datos en formatos digitales, permitiendo su acceso, consulta y análisis.Tipos de Almacenamiento:Bases de Datos Relacionales: Organizan datos en tablas y utilizan SQL (p.ej., MySQL, PostgreSQL).NoSQL: Más flexibles, adecuadas para grandes volúmenes de datos y datos no estructurados (p.ej., MongoDB, Cassandra).Almacenamiento en la Nube: Servicio de almacenamiento remoto que facilita el acceso y colaboración (p.ej., AWS, Google Cloud).Importancia: Asegura que los datos sean accesibles, seguros y escalables.
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Inteligencia artificial (ia)
Definición: Tecnología que simula la inteligencia humana en las máquinas, permitiéndoles realizar tareas como reconocimiento de voz, toma de decisiones y resolución de problemas.Subcampos de IA:Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Entiende y genera lenguaje humano (p.ej., chatbots, asistentes virtuales).Visión por Computadora: Interpretación de imágenes y videos (p.ej., diagnóstico médico, reconocimiento facial).Robótica: Máquinas que interactúan con el entorno físico (p.ej., robots industriales).Importancia: Automatiza tareas complejas y mejora la eficiencia, impactando en sectores como la salud, el comercio y la educación.
Relación entre estas Tecnologías
Conexión: Cada tecnología cumple un papel específico pero complementario.Ecosistema: Big Data proporciona grandes volúmenes de datos, esenciales para el entrenamiento en Machine Learning.
Machine Learning impulsa el procesamiento avanzado de datos, optimizando la toma de decisiones.Almacenamiento de Datos permite gestionar y archivar datos de forma eficiente, facilitando su uso en IA y Big Data.Aplicación Integrada: Juntas, estas tecnologías crean sistemas inteligentes que transforman los datos en decisiones empresariales estratégicas.
Diagnóstico de enfermedades mediante IA y Machine Learning.
Personalización de experiencias de cliente usando Big Data
Modelos predictivos de Machine Learning para detectar fraudes.
Estas aplicaciones han revolucionado la eficiencia y precisión en múltiples sectores.
Aplicaciones y Casos de Éxito
Salud
Finanzas
Retail
Impacto
27 de Octubre de 2024
Conclusión.
Podemos concluir confirmando que la existencia de procesamiento de datos, Big Data, almacenamiento de datos, Machine Learning e IA está transformando el mundo empresarial y científico para mejora de cada ámbito. Así como pensar que en el futuro se espera que las tecnologías avancen y continúen impulsando la innovación y resolución de problemas complejos.
Proyecto modular
Informática
Tutor: Claudia Álvarez Barbosa Matrícula: AL108576 Carrera: Lic. Administración financiera Nombre del alumno: Dayanira Salas Yver
