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Walter Sosa Escudero

Big data

Cada vez que deslizamos nuestros dedos por una pantalla e ingresamos a una página web para hacer una compra o buscar una dirección, cada vez que hacemos un posteo, damos un like o subimos una foto a las redes sociales, cada vez que usamos la tarjeta de crédito, el GPS, cada vez que… estamos generando datos, ¡cantidades espeluznantes de datos espontáneos! (de hecho, en los últimos dos años la humanidad produjo más datos que en toda su historia previa). ¿Adónde van a parar? ¿Quién los analiza, los procesa, los usa y para qué? ¿Acaso nos espían? ¿Cómo afectan nuestra vida?

Ante este tsunami, el gran Walter Sosa Escudero nos inicia en el revolucionario mundo de big data, la explosión originada por la masividad de internet, que provee información instantánea acerca del comportamiento de miles de millones de usuarios. Pero tan importantes como los datos son los algoritmos, las técnicas estadísticas y computacionales que permiten procesarlos; por eso este libro nos presenta la nueva ciencia de datos, una disciplina que involucra la estadística, la matemática, la computación, el diseño y todas las áreas de la vida cotidiana que dependen de los datos: desde la política y la sociología hasta la medicina o la física, desde la empresa hasta el Estado.
Además de presentar interesantes casos y métodos, y ante el optimismo a ultranza de algunos gurúes de big data, nuestro autor también se pregunta si esta catarata de información será capaz de cambiar radicalmente nuestra forma de ver y vivir en el mundo.

En un tono coloquial pero con máximo rigor científico, este libro ofrece un paseo guiado por el aguacero de datos y algoritmos. No presupone ninguna formación técnica, tan solo la curiosidad de saber qué promete esta batalla, que unos ven como el comienzo de una nueva era y otros, como el mal que viene a destruir nuestra vida cotidiana.
196 printed pages
Copyright owner
Bookwire
Original publication
2019
Publication year
2019
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👍👎

Impressions

  • Armando Hernandez Garciashared an impression3 years ago
    👍Worth reading
    💡Learnt A Lot
    😄LOLZ

    Un libro muy ameno y entretenido sobre que el llamado "big data". Ofrece ejemplos chistosos, graciosos y muy interesantes sobre conceptos importantes para entender esta nueva disciplina. La posición del autor es muy analítica y divertida, no cae en un desenfrenado optimismo sobre el área pero tampoco en un pesimismo. Es crítico y balanceado y con un fuerte sentido del humor. Recomendable.

  • gokaarshared an impression2 years ago
    💡Learnt A Lot

  • yisahelshared an impression3 years ago
    💡Learnt A Lot

Quotes

  • Jari González Rubiohas quoted6 months ago
    Según un estudio de la consultora Cumulus Media, en un minuto de internet 900.000 personas se conectan a Facebook, 3,5 millones de usuarios realizan búsquedas en Google, se envían 452.000 tuits, se reproducen 4,1 millones de horas de video en YouTube, se miran 70.000 horas de contenido de Netflix y se suben unas 46.200 fotos a Instagram. Sí, en un minuto de internet.
  • Benjamin Melgarejo Reichelthas quoted2 years ago
    “N = todo” es la frase que muchos usan para referirse a que big data eventualmente revelará todos los datos y tornará innecesaria la ciencia tal como la conocemos. La naturaleza anárquica y espontánea de big data hace que sea muy difícil (si no imposible) que tengamos “todos los datos”, en particular, los contrafácticos, como dijimos en este capítulo. Y si no es seguro que tendremos todos los datos, la estadística y la ciencia tienen un presente y un futuro asegurados, interactuando con los datos masivos y los algoritmos y no compitiendo con ellos, funcionando como guardianas de la replicabilidad, la transparencia y la ética, tal como lo han venido haciendo desde hace cientos de años
  • Benjamin Melgarejo Reichelthas quoted2 years ago
    Muerto el modelo, el nuevo rey pasa a ser el propio algoritmo, que ahora cumple la doble función de estimar y construir el modelo; es el cura del pueblo casando y buscando parejas. La vieja pregunta “¿y el modelo de dónde sale?” es la ayuda de las nereidas del análisis de datos, que responderían que los datos lo sugerirán a través del uso del algoritmo correcto, apoyado por un océano de datos. En definitiva, la gran división entre la estadística tradicional y el análisis de datos es que la primera estima o valida modelos mientras que el segundo los construye.

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