Para ser honesto, realmente no hay distinción entre el análisis de big data y el análisis de datos. Al final del día son solo datos.
Los datos son el nuevo petróleo.
La gran mayoría del aprendizaje automático aplicado es supervisado y eso significa que estos modelos (aprendizaje tradicional y profundo) necesitan datos limpios. Cuanto más, mejor.
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A nivel mundial, estamos recopilando exabytes de datos a diario y solo una fracción de ellos se está utilizando en cualquier forma de análisis.
Esto cambiará dramáticamente a lo largo de la década. Independientemente del espacio comercial del que estamos hablando, los modelos de aprendizaje automático se aplicarán en casi todas las facetas de nuestras vidas … en conjuntos de datos limpios .
Entonces, en términos de que los negocios sean más competitivos entre sí, hay muy pocas cosas más relevantes que los datos.
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Una introducción al aprendizaje automático para ingenieros de datos
