El dato : Guía de supervivencia en el mundo de los datos /
Este libro es un auténtico manual práctico, dirigido a cualquier persona que tenga que trabajar con datos (directores de proyectos, CDO, arquitectos, ingenieros de datos o incluso Data Scientists), que desee ampliar sus conocimientos sobre la gestión de datos o que satisfaga necesidades puntuales...
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| Main Author: | |
|---|---|
| Corporate Author: | |
| Format: | eBook |
| Language: | Spanish French |
| Published: |
Barcelona :
Ediciones ENI,
2024.
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| Series: | DATA PRO
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| Subjects: | |
| Online Access: | Acceso a través de ENI. |
| Tags: |
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MARC
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| 500 | |a Edición del 1 March 2024 | ||
| 506 | |a Acceso restringido a miembros | ||
| 520 | 0 | |a Este libro es un auténtico manual práctico, dirigido a cualquier persona que tenga que trabajar con datos (directores de proyectos, CDO, arquitectos, ingenieros de datos o incluso Data Scientists), que desee ampliar sus conocimientos sobre la gestión de datos o que satisfaga necesidades puntuales en las operaciones que se deban llevar a cabo. El objetivo es presentar todos los conceptos y nociones útiles cuando esté involucrado en un proyecto de integración de datos. Cada capítulo se puede leer independientemente de los demás y los ejemplos apoyan las afirmaciones del autor. El lector comienza con una aclaración esencial de los diferentes conceptos que giran en torno a los datos. Esta introducción nos permite demostrar que los datos son un concepto más complejo de lo que pensamos. Posteriormente, el libro aborda el almacenamiento de datos, lo que conduce de manera natural a la noción de integración de estos datos y a sus impactos en el Sistema de Información. Debido a que los datos son cambiantes, el autor establece los medios que se deben implementar para una gestión de datos efectiva. Esto permite al lector entender mejor cómo definir un marco que será controlado y gestionado y explicar cómo las empresas que implementan Data Fabric o Data Mesh pueden ofrecer servicios de datos relevantes. Posteriormente, el libro detalla los métodos de análisis y de visualización de datos que permiten detectar problemas en la calidad de los datos que seguidamente se tendrán que limpiar y transformar para aumentar el valor de la información confiable. En última instancia, se invitará al lector a echar un vistazo al mundo de la IA. Los principios y conceptos principales en torno al Machine Learning y al Deep Learning se explican de forma sencilla para que el lector pueda entender mejor cómo funcionan los algoritmos gracias a los datos. Finalmente, el autor explica cómo funcionan las grandes arquitecturas de datos (Data Warehouse, Data Lake, MDM, Data Hub y EDI) detallando sus principios y sus diferencias. | |
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| 710 | 2 | |a ENI Biblioteca Online (Servicio en linea) | |
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