Glosario de términos

A

• Abaqus: Software de análisis de elementos finitos (FEA) para simular el comportamiento de estructuras y materiales.
• Acceso a datos: Permiso para leer, escribir o modificar datos.
• Active Directory: Servicio de directorio para la gestión de usuarios, equipos y recursos en una red.
• Actualización de datos: Proceso de modificar datos existentes para mantenerlos precisos y actualizados.
• Algoritmo de aprendizaje automático: Conjunto de instrucciones que permite a un sistema aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo.
• Almacenamiento de datos: Tecnología para guardar datos de forma segura y accesible.
• Análisis de Big Data: Proceso de analizar grandes conjuntos de datos para obtener información útil.
• Análisis de cohortes: Estudio de un grupo de personas a lo largo del tiempo.
• Análisis de costes-beneficios: Evaluación de los costes y beneficios de un proyecto o iniciativa.
• Análisis de la cadena de suministro: Estudio del flujo de bienes y servicios desde los proveedores hasta los consumidores.
• Análisis de marketing: Recopilación y análisis de datos para comprender mejor a los clientes y tomar mejores decisiones de marketing.
• Análisis de riesgos: Identificación y evaluación de los riesgos potenciales de un proyecto o iniciativa.
• Análisis de redes sociales: Estudio de las interacciones entre usuarios en las redes sociales.
• Análisis de sentimientos: Análisis de las emociones y opiniones expresadas en el texto.
• Análisis de series temporales: Estudio de datos recopilados a lo largo del tiempo.
• Análisis descriptivo: Resumen de los datos para comprender su contenido.
• Análisis predictivo: Uso de modelos para predecir eventos futuros.
• Análisis prescriptivo: Uso de modelos para recomendar acciones.
• Apache Hadoop: Framework de código abierto para el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos.
• Apache Hive: Almacén de datos para Hadoop.
• Apache Pig: Lenguaje de scripting para Hadoop.
• Apache Spark: Framework de código abierto para el procesamiento distribuido de datos en tiempo real.
• API de datos: Interfaz que permite a las aplicaciones acceder a datos.
• Aprendizaje automático supervisado: Aprendizaje automático en el que se proporciona al sistema un conjunto de datos con ejemplos etiquetados.
• Aprendizaje automático no supervisado: Aprendizaje automático en el que no se proporciona al sistema un conjunto de datos con ejemplos etiquetados.
• Arquitectura de datos: Diseño de la infraestructura y los sistemas para almacenar y procesar datos.
• Artefactos de datos: Productos del proceso de análisis de datos, como informes, visualizaciones y modelos.
• Atributo: Característica de una entidad.

B

• Base de datos: Almacén de datos organizado.
• Base de datos NoSQL: Base de datos que no utiliza el modelo relacional.
• Big data: Grandes conjuntos de datos que son difíciles de procesar con herramientas tradicionales.
• Blockchain: Tecnología de almacenamiento de datos segura y transparente.
• Business Intelligence (BI): Conjunto de herramientas y técnicas para la toma de decisiones basada en datos.

C

• Cassandra: Base de datos NoSQL distribuida.
• Ciencia de datos: Campo interdisciplinario que combina la estadística, la informática y el análisis de datos.
• Clustering: Agrupación de datos en función de sus similitudes.
• Cloud computing: Modelo de entrega de servicios de computación a través de internet.
• Coherencia de datos: Grado en el que los datos son consistentes entre sí.
• Conectividad: Capacidad de los dispositivos para conectarse entre sí.
• Consultoría de datos: Servicio de asesoramiento en la gestión y análisis de datos.
• Correlación: Asociación entre dos variables.
• Costo de datos: Costo de adquirir, almacenar y procesar datos.
• Cultura de datos: Entorno en el que los datos se valoran y se utilizan para tomar decisiones.

D

• D3.js: Biblioteca de JavaScript para la visualización de datos.
• Data Lake: Almacén de datos centralizado que puede almacenar datos de diferentes tipos y formatos.
• Data mining: Extracción de información útil de los datos.
• Data Science: Ciencia de datos.
• Data warehouse: Almacén de datos diseñado para el análisis.
• Deep learning: Aprendizaje profundo.
• DevOps: Práctica que integra el desarrollo, las operaciones y la seguridad de TI.
• Diccionario de datos: Descripción de los datos almacenados en un sistema.
• Dimensión: Atributo de una tabla de datos.
• Distribución de datos: Descripción de la frecuencia de los valores de una variable.

E

• Eficiencia: Relación entre la producción y los recursos utilizados.
• Escalabilidad: Capacidad de un sistema para crecer y adaptarse a la demanda.
• Escenarios: Posibles futuros que se pueden explorar mediante el análisis de datos.
• Ética de datos: Principios que rigen el uso responsable de los datos.
• Exploración de datos: Análisis inicial de los datos para identificar patrones y tendencias.

F

• Formato de datos: Estructura en la que se almacenan los datos.
• Frameworks: Entornos de desarrollo que proporcionan herramientas y bibliotecas para el análisis de datos.

G

• Gestión de datos: Conjunto de procesos para la adquisición, almacenamiento, procesamiento y análisis de datos.
• ggplot2: Paquete de R para la visualización de datos.
• Git: Sistema de control de versiones.
• GitHub: Plataforma para el alojamiento de código y la colaboración.
• Gobernanza de datos: Marco de trabajo para la gestión y el uso responsable de los datos.

H

• Hadoop: Framework de código abierto para el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos.
• HBase: Base de datos NoSQL para Hadoop.
• Herramientas de análisis de datos: Software que ayuda a analizar y visualizar datos.
• Huella digital: Identificador único de un dispositivo o usuario.

I

• Inteligencia artificial (IA): Rama de la informática que busca crear máquinas que puedan pensar y actuar como los humanos.
• Internet de las cosas (IoT): Red de objetos físicos conectados a internet que pueden recopilar y enviar datos.
• Iteración: Proceso de mejora continua mediante la repetición de ciclos de desarrollo y prueba.

J

• Java: Lenguaje de programación popular para el desarrollo de aplicaciones de Big Data.
• Jupyter Notebook: Entorno interactivo para la ejecución de código y la visualización de resultados.

K

• Kafka: Plataforma de mensajería distribuida para el streaming de datos.

L

• Lago de datos: Data Lake.
• Learning Management System (LMS): Sistema de gestión del aprendizaje.
• Librerías: Colecciones de código reutilizable para el análisis de datos.

M

• Machine learning: Aprendizaje automático.
• Macrodatos: Big Data.
• Mantenimiento de datos: Proceso de asegurar que los datos son precisos, completos y consistentes.
• MapReduce: Modelo de programación para el procesamiento distribuido de datos.
• Matplotlib: Biblioteca de Python para la visualización de datos.
• Minería de datos: Data mining.
• Modelo de datos: Representación abstracta de los datos.
• Modelado predictivo: Uso de modelos para predecir eventos futuros.
• MongoDB: Base de datos NoSQL orientada a documentos.
• Monitoreo de datos: Seguimiento del estado y la calidad de los datos.

N

• NoSQL: Base de datos no relacional.
• Nube: Cloud computing.

O

• Open source: Software de código abierto.
• Optimización: Mejora del rendimiento de un sistema.

P

• Panel de control: Interfaz gráfica para visualizar datos.
• Patrones de datos: Regularidades en los datos.
• Personalización: Adaptación de productos o servicios a las necesidades individuales de los clientes.
• Predicción: Pronóstico de eventos futuros.
• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas entender y generar lenguaje humano.
• Programación: Creación de instrucciones para que las ejecute un ordenador.
• Python: Lenguaje de programación popular para el análisis de datos.

Q

• Calidad de los datos: Precisión, completitud y consistencia de los datos.

R

• Regresión: Modelo estadístico para predecir una variable a partir de otras.
• Relación: Asociación entre dos o más variables.
• Rendimiento: Medida de la eficacia de un sistema.
• Riesgo: Posibilidad de que ocurra un evento adverso.

S

• Seaborn: Biblioteca de Python para la visualización de datos estadísticos.
• Seguridad de datos: Protección de los datos contra accesos no autorizados, uso indebido o pérdida.
• Segmentación de datos: División de los datos en grupos más pequeños con características similares.
• Semántica de datos: Significado de los datos.
• Sensores: Dispositivos que recopilan datos del mundo real.
• Simulación: Experimentación con modelos para explorar diferentes escenarios.
• Software: Programas informáticos.
• Soluciones de Big Data: Tecnologías y herramientas para el almacenamiento, procesamiento y análisis de Big Data.

E

• Eficiencia: Relación entre la producción y los recursos utilizados.
• Escalabilidad: Capacidad de un sistema para crecer y adaptarse a la demanda.
• Escenarios: Posibles futuros que se pueden explorar mediante el análisis de datos.
• Ética de datos: Principios que rigen el uso responsable de los datos.
• Exploración de datos: Análisis inicial de los datos para identificar patrones y tendencias.

F

• Formato de datos: Estructura en la que se almacenan los datos.
• Frameworks: Entornos de desarrollo que proporcionan herramientas y bibliotecas para el análisis de datos.

G

• Gestión de datos: Conjunto de procesos para la adquisición, almacenamiento, procesamiento y análisis de datos.
• Gobernanza de datos: Marco de trabajo para la gestión y el uso responsable de los datos.

H

• Hadoop: Framework de código abierto para el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos.
• Herramientas de análisis de datos: Software que ayuda a analizar y visualizar datos.
• Huella digital: Identificador único de un dispositivo o usuario.

I

• Inteligencia artificial (IA): Rama de la informática que busca crear máquinas que puedan pensar y actuar como los humanos.
• Internet de las cosas (IoT): Red de objetos físicos conectados a internet que pueden recopilar y enviar datos.
• Iteración: Proceso de mejora continua mediante la repetición de ciclos de desarrollo y prueba.

J

• Java: Lenguaje de programación popular para el desarrollo de aplicaciones de Big Data.

K

• Kafka: Plataforma de mensajería distribuida para el streaming de datos.

L

• Lago de datos: Data Lake.
• Learning Management System (LMS): Sistema de gestión del aprendizaje.
• Librerías: Colecciones de código reutilizable para el análisis de datos.

M

• Machine learning: Aprendizaje automático.
• Macrodatos: Big Data.
• Mantenimiento de datos: Proceso de asegurar que los datos son precisos, completos y consistentes.
• MapReduce: Modelo de programación para el procesamiento distribuido de datos.
• MicroStrategy: Herramienta de Business Intelligence
• Minería de datos: Data mining.
• Modelo de datos: Representación abstracta de los datos.
• Modelado predictivo: Uso de modelos para predecir eventos futuros.
• Monitoreo de datos: Seguimiento del estado y la calidad de los datos.

N

• NoSQL: Bases de datos no relacionales para almacenar grandes conjuntos de datos.
• Nube: Cloud computing.

O

• Open source: Software de código abierto.
• Optimización: Mejora del rendimiento de un sistema.

P

• Panel de control: Interfaz gráfica para visualizar datos.
• Power BI: Herramienta de Business Intelligence de Microsoft.
• Patrones de datos: Regularidades en los datos.
• Personalización: Adaptación de productos o servicios a las necesidades individuales de los clientes.
• Predicción: Pronóstico de eventos futuros.
• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas entender y generar lenguaje humano.
• Programación: Creación de instrucciones para que las ejecute un ordenador.
• Python: Lenguaje de programación popular para el análisis de datos.

Q

• Calidad de los datos (data quality): Precisión, completitud y consistencia de los datos.
• QlikView: Herramienta de Business Intelligence.

R

• R: Lenguaje de programación para el análisis estadístico y la visualización de datos.
• Regresión: Modelo estadístico para predecir una variable a partir de otras.
• Relación: Asociación entre dos o más variables.
• Rendimiento: Medida de la eficacia de un sistema.
• Riesgo: Posibilidad de que ocurra un evento adverso.

S

• Seguridad de datos: Protección de los datos contra accesos no autorizados, uso indebido o pérdida.
• Segmentación de datos: División de los datos en grupos más pequeños con características similares.
• Semántica de datos: Significado de los datos.
• Sensores: Dispositivos que recopilan datos del mundo real.
• Simulación: Experimentación con modelos para explorar diferentes escenarios.
• Software: Programas informáticos.
• Soluciones de Big Data: Tecnologías y herramientas para el almacenamiento, procesamiento y análisis de Big Data.
• Spark: Framework de código abierto para el procesamiento distribuido de datos en tiempo real.

• SQL: Lenguaje de consulta para bases de datos relacionales.

T

• Tableau: Herramienta de visualización de datos.
• Técnicas de análisis de datos: Métodos para extraer información útil de los datos.

• Tecnología de datos: Tecnologías utilizadas para la gestión y análisis de datos.
• Telemetría: Recopilación y transmisión de datos a distancia.
• Tiempo real: Procesamiento de datos en el momento en que se generan.
• Transformación de datos: Proceso de convertir los datos en un formato adecuado para el análisis.

U

• Usabilidad: Facilidad de uso de un sistema.
• Usuario: Persona que utiliza un sistema.

V

• Variable: Característica que puede tomar diferentes valores.
• Velocidad: Medida del tiempo que tarda un sistema en procesar datos.
• Visualización de datos: Presentación de datos de forma gráfica para facilitar su comprensión.

W

• Web: Red de información accesible a través de internet.

X

• XML: Lenguaje de marcado para el intercambio de datos.

Y

• Yottabyte: Unidad de medida de información equivalente a un billón de terabytes.

Z

• Zettaoctet: Unidad de medida de información equivalente a un sextillón de bytes.

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