Big data e inteligencia artificial. Fundamentos, tecnologías y aplicaciones reales

Beatriz Coronado García

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.

Escritor

Beatriz Coronado García

Colección

Big data, Data Science e Inteligencia Artificial

Materia

Ciencia y análisis de datos

Idioma

Castellano

EAN

9791387764111

ISBN

979-13-87764-11-1

Depósito legal

M-9174-2025

Páginas

235

Ancho

17 cm

Alto

24 cm

Edición

Disponibilidad

Novedad. Próxima publicación

También disponible en

eBook / 9,50 €

Índice de contenido

ACERCA DE LA AUTORA
INTRODUCCIÓN
CAPÍTULO 1. ADQUISICIÓN Y DOMINIO DE CONCEPTOS BÁSICOS Y DE CONOCIMIENTOS SOBRE LOS AVANCES EN BIG DATA
1.1 CÓMO EVOLUCIONA EL BI TRADICIONAL AL BIG DATA (NAVEGACIÓN WEB, GEOLOCALIZACIÓN, AUDIENCIAS TV,...)
1.2 EL BIG DATA COMO SOLUCIÓN AL TRATAMIENTO MASIVO DE DATOS
1.3 HADOOP COMO REVOLUCIÓN PARA EL TRATAMIENTO PARALELO DE DATOS MASIVO
1.4 CARACTERÍSTICAS DEL BIG DATA (4 V'S Y MÁS)
1.5 NUEVOS PARADIGMAS DEL BIG DATA: PROCESOS EN REAL TIME Y CLOUD COMPUTING
1.6 EL VALOR ESTRATÉGICO DEL DATO EN LAS ORGANIZACIONES MODERNAS
1.7 EVOLUCIÓN Y DISTRIBUCIÓN DEL USO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA EN LAS EMPRESAS ESPAÑOLAS
1.8 PRUEBA DE AUTOEVALUACIÓN DEL CAPÍTULO
CAPÍTULO 2. CONOCIMIENTO DE NOCIONES BÁSICAS SOBRE ARQUITECTURA BIG DATA Y PRINCIPALES TECNOLOGÍAS
2.1 EL ECOSISTEMA HADOOP: HDFS Y MAPREDUCE
2.2 PROCESOS ETL (EXTRACCIÓN, TRANSFORMACIÓN Y CARGA): FLUME, SQOOP Y HIVE
2.3 PROCESOS REAL TIME Y BASES DE DATOS DE ALTA DISPONIBILIDAD: KAFKA, HBASE Y REDIS
2.4 PROCESAMIENTO Y ANALÍTICA AVANZADA CON SPARK.
2.5 SEGURIDAD Y GOBIERNO DEL DATO
2.6 PRUEBA DE AUTOEVALUACIÓN DEL CAPÍTULO
CAPÍTULO 3. COMPRENSIÓN DE LOS PRINCIPALES CONCEPTOS SOBRE LA CIENCIA DE DATOS E IA
3.1 INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
3.2 PRINCIPALES LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN UTILIZADOS: R Y PYTHON
3.3 ALGORITMOS SUPERVISADOS: ¿QUÉ SON? ALGUNOS EJEMPLOS
3.4 ALGORITMOS NO-SUPERVISADOS: ¿QUÉ SON? ALGUNOS EJEMPLOS
3.5 INTRODUCCIÓN AL DEEP LEARNING Y EL APRENDIZAJE POR REFUERZO
3.6 PROCESAMIENTO DE INFORMACIÓN NO ESTRUCTURADA
3.7 VISUALIZACIÓN DE DATOS: VISUALIZACIONES INTERACTIVAS Y DASHBOARDS
3.8 CICLO DE VIDA DE UN PROYECTO DE CIENCIA DE DATOS EN EL CONTEXTO DE BIG DATA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
3.9 PRUEBA DE AUTOEVALUACIÓN DEL CAPÍTULO
CAPÍTULO 4. ADQUISICIÓN DE UNA VISIÓN TRASVERSAL SOBRE EL FUTURO DEL BIG DATA Y CÓMO SE APLICA ACTUALMENTE EN
DIFERENTES ÁREAS
4.1 EJEMPLOS EN LAS INSTITUCIONES PÚBLICAS: OPENDATA
4.2 EJEMPLOS EN EL MUNDO EMPRESARIAL: EJEMPLOS DE
APLICABILIDAD DEL BIG DATA A LA EFICIENCIA DE LAS OPERACIONES DE UNA COMPAÑÍA
4.3 DATA FOR GOOD: BIG DATA PARA EL BIEN SOCIAL
4.4 REFLEXIONES FINALES SOBRE EL IMPACTO DEL BIG DATA EN LOS AÑOS VENIDEROS
4.5 PRUEBA DE AUTOEVALUACIÓN DEL CAPÍTULO
RESUMEN
EVALUACIÓN FINAL
APLICACIONES PRÁCTICAS
APLICACIÓN PRÁCTICA 1
APLICACIÓN PRÁCTICA 2
APLICACIÓN PRÁCTICA 3
APLICACIÓN PRÁCTICA 4
APLICACIÓN PRÁCTICA 5
APLICACIÓN PRÁCTICA 6
APLICACIÓN PRÁCTICA 7
APLICACIÓN PRÁCTICA 8
APLICACIÓN PRÁCTICA 9
APLICACIÓN PRÁCTICA 10
ACTIVIDADES
GLOSARIO