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En el mundo de la minería de datos, los científicos especializados en este campo desempeñan un papel imprescindible para el análisis y recopilación de éstos. Utilizan diversas técnicas y herramientas para la extracción de información de conjuntos de datos, lo que ayuda a entender comportamientos, patrones y tendencias dentro de la información.
Si quieres trabajar en el sector analítico e informativo puedes estudiar el Máster en Big Data impartido en la Universidad Europea, donde aprender a trabajar en el análisis de datos masivos utilizando distintos tipos de datasets.
Asimismo, si estás interesado en estudiar este máster, puedes cursarlo en la modalidad presencial en Málaga o realizarlo online a través del campus virtual.
Datasets es un protocolo de almacenamiento de datos ordenados estratégicamente con el propósito de encontrar cualquier información de manera rápida y efectiva.
En un contexto con el entorno digital, donde hay que trabajar con innumerables cadenas de referencias, la eficiencia de los protocolos de búsqueda es imprescindible. Por ello, la información se coloca en diferentes columnas de manera sistematizada, donde distintas variables marcarán el espacio que cada dato debe ocupar. Es aquí donde se necesita la intervención de un especialista que conozca bien lo que es big data y para que sirve. Siendo capaces de estudiar el tipo de conjunto de datos que necesita un usuario, organización o empresa y generar un registro centralizado válido para lograr los propósitos deseados.
Son muchos los tipos de datasets que se utilizan en la actualidad. Los usos de la información son muy variados y, de ello, derivan estructuras de almacenamiento de bases de datos y big data muy personalizadas y dirigidas a una función concreta.
Toda la información que se va a almacenar cuenta con un espacio preconfigurado dentro de la disposición del banco de datos. Esto ayudará a que cumpla con su función de manera automática una vez que es introducida en la misma.
De manera más específica, los registros se almacenan en una columna y fila determinada de una tabla. Esta tabla conforma un repositorio de información al que se accede con ayuda de un gestor que permite analizar y extraer las referencias de manera conveniente.
En estas colecciones de datos ya no existe un gestor perfectamente diseñado. Los archivos se colocan dentro de un sistema de registros o se publican en espacios de sitios web para recuperarlos con base en otras fórmulas de trabajo menos definidas.
Existen tres grandes tipos de datasets no estructurados: de archivo, de folder o carpeta y de web.
Estos tipos de datasets ofrecen una fórmula a medio camino entre los estructurados y los no estructurados. No se pueden diseñar tablas con filas o columnas para organizar la información, sino que se utilizan etiquetas o tags para clasificarlos y poder recuperarlos.
Un ejemplo de dataset semiestructurado es el email. Los metadatos permiten realizar búsquedas por palabras clave, pero no existe una clara organización de la información.
El trabajo con los datos es cada vez más importante en el entorno virtual. La irrupción de la Inteligencia Artificial, el auge del comercio digital y el desarrollo de nuevas herramientas que facilitan la vida a los usuarios hacen que los datasets estén muy presentes en el día a día.
Actualmente, los almacenes de información son indispensables para este tipo de tareas:
Los datasets pueden resultar muy útiles para muchísimas tareas en campos tan distintos como la investigación científica, el periodismo o el desarrollo estratégico de las empresas.
Por ello, es interesante saber que, además del desarrollo propio de datasets, Internet da acceso a algunos repositorios gratuitos que se pueden utilizar de manera libre en distintos proyectos:
El trabajo con los datos no solo es algo constante en la actualidad: se trata de una de las herramientas más potentes y con más posibilidades de desarrollo en los próximos años.
Si te interesa el campo de la ingeniería y los sistemas informáticos, en la Universidad Europea puedes acceder a una gran variedad de masters de ingeniería donde escoger la opción que quieras estudiar de cara a tu futuro profesional.