Herramientas Data Science y Big Data ¿Te lías? Te lo explico fácil

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  • Опубліковано 2 лют 2025

КОМЕНТАРІ • 69

  • @morenoaf
    @morenoaf 4 роки тому +14

    Muy buen enfoque para separar conceptos y responsabilidades, el exceso y abuso del marketing es lo que tiene a muchos confundidos. Ayudaría hacer pausas entre tópicos e ideas para facilitar la comprensión. 👍🏻

  • @nelsonrivas7575
    @nelsonrivas7575 3 роки тому +2

    Muchas gracias Sr Isaac. Excelente aporte y ayuda para quienes somos apasionados por los datos y vemos una oportunidad de reinventar nuestra profesión. Gracias!

  • @enriqueglopezsanchez
    @enriqueglopezsanchez 4 роки тому +1

    Me estoy empezando a informar sobre el mundo big data y tus videos son geniales y muy faciles de entender, gracias.

  • @fogui34
    @fogui34 2 роки тому +1

    Muchas gracias Isaac, un video muy interesante y muy bien explicado.

  • @PauloCastilloAustria
    @PauloCastilloAustria 3 роки тому +1

    Hola Isaac, este video es uno de los que mas me gustan de tu canal. Podrías hablar por favor un poco más sobre almacenamiento, por ejemplo como reconocer el límite entre almacenamiento "tradicional" y almacenamiento para Big Data, y/o tambien las diferencias entre una base de datos y un Data Warehouse. Gracias

  • @leonardomartinelli5503
    @leonardomartinelli5503 10 місяців тому +1

    Vaya este merecido like a una explicacion tan clara de un colega ingeniero

  • @danielherrerotomas
    @danielherrerotomas 5 років тому +3

    Genial!! Me encantan tus videos Isaac, me parecen muy didácticos. Te animo a que sigas así!

  • @FranNavarro
    @FranNavarro 4 роки тому +1

    Muchas gracias por compartir y enhorabuena por la síntesis y la forma tan didáctica de ofrecer esta información!

  • @cucofiatpunto8723
    @cucofiatpunto8723 4 роки тому

    Fantástico. Con vídeos se tiene una idea clara de la estructura de este mundo. Permiten plantear la estrategia de aprendizaje.

  • @kalipo3778
    @kalipo3778 4 роки тому +1

    Una vez más, claro y conciso. Simplemente perfecto no se puede decir más en menos tiempo ok

  • @coloroemprendedor
    @coloroemprendedor 4 роки тому +5

    uffff por fin alguien que sintetiza ! gracias genio!

  • @BeluVeneranda
    @BeluVeneranda 4 роки тому

    Gracias por ser tan claro, me están ayudando mucho tus videos para acomodar tantos nombres los cuales no entendía ni que eran.

  • @eduardogil9129
    @eduardogil9129 4 роки тому

    Muchas gracias por poner un poco de orden en este mundo entrópico!!!

  • @alelopi1
    @alelopi1 3 роки тому

    Estupenda tu explicación! Me encanto el enfoque. Gracias!

  • @Mario-bd8qz
    @Mario-bd8qz 4 роки тому

    Gracias por el video. Me ha servido mucho como aclaración. Además ayuda mucho que seas un buen orador!

  • @abelukotri3743
    @abelukotri3743 Рік тому +1

    Se me han despejado varias lagunas con este video, Gracias Crack !

  • @joseluisbeltramone599
    @joseluisbeltramone599 4 роки тому

    ¡Extraordinario resumen! Muchas gracias 👏👏

  • @giulianamurillo3582
    @giulianamurillo3582 4 роки тому +1

    Te amodoro! Un beso desde Lima Perú

  • @gustikiik3256
    @gustikiik3256 7 місяців тому +1

    Super la manera de explicar gracias ...

  • @raciocinionoinercial
    @raciocinionoinercial Рік тому +1

    Excelente mapa conceptual!!!!!

  • @guillermosanchezherrera2002
    @guillermosanchezherrera2002 4 роки тому +1

    Que buen video, me encantan tus matrices! Gracias

  • @Ivan2000P
    @Ivan2000P 3 роки тому

    Gracias por la explicación, tan clara y didáctica. Saludos. 👍👍👍👍

  • @dorizthenier3151
    @dorizthenier3151 6 місяців тому +1

    Gracias!, me sirvio de mucho!

  • @betzachavarriaromero61
    @betzachavarriaromero61 4 роки тому +1

    Muchas gracias!!! acabas de salvar mi vida, estoy viendo Spark saltando de un mundo tradicional y realmente estaba super confundida, tu video me ayudo mucho en serio. Gracias!!!

  • @josemendez7407
    @josemendez7407 2 роки тому +1

    excelente explicacion ... gracias

  • @natasharolon21
    @natasharolon21 4 роки тому

    Excelente video para iniciarse en esto del big data!

  • @juanprietosanchez
    @juanprietosanchez 3 роки тому +1

    Me ha encantado descubrir tus vídeos. Qué importante es conceptualizar para tener claro dónde estamos. La inmensa mayoría de los vídeos que uno encuentra por ahí pretenden estar dirigidos a gente novata pero al no conceptualizar ni simplificar acaban generando frustración.

  • @lldanzll
    @lldanzll 3 роки тому

    🙌🏻 muchas gracias por compartir 😊

  • @ejgra
    @ejgra 4 роки тому

    Gracias por el vídeo, excelente aclaración!

  • @joansondelgado3055
    @joansondelgado3055 3 роки тому

    Eres un crack maestro muchas gracias por tus videos

  • @juansebastianfartobenavide3729
    @juansebastianfartobenavide3729 2 роки тому +1

    Muy interesante e ilustrativo el video Isaac. En que parte entrarían las herramientas de Apache que se las ve bastante?

    • @DataScienceForBusiness
      @DataScienceForBusiness  2 роки тому +1

      Apache es una función de software open source, que tiene herramientas prácticamente en todos los ámbitos de big data (también en otros ámbitos). Osea que entrarían en todas las partes. Por ejemplo hadoop, spark, storm y muchas otras son de Apache.

    • @juansebastianfartobenavide3729
      @juansebastianfartobenavide3729 2 роки тому

      @@DataScienceForBusiness muchisimas gracias Isaac por la aclaración. Revisaré todos los videos de tu canal, me ha parecido bastante didáctico.

  • @americadecali12345
    @americadecali12345 4 роки тому

    Muy buen video, explicado de una manera muy clara

  • @russocf
    @russocf 4 роки тому

    Magnifico! Muchas gracias

  • @laurarico7283
    @laurarico7283 4 роки тому

    lo compartí con todos mis amigos de la maestría.

  • @m333ls
    @m333ls 4 роки тому

    ¡Gracias por estos videos!

  • @EduardoGarcia-pc7go
    @EduardoGarcia-pc7go 5 років тому

    Excelente explicacion!! felicidades por esta iniciativa, estaba perdido en este ambito

  • @DesarrolloADE17
    @DesarrolloADE17 2 роки тому

    muchas gracias

  • @Rock98recreo
    @Rock98recreo 4 роки тому

    Que requisitos debería tener una pc/notebook para hacer big data ?

  • @pabloeterico
    @pabloeterico 4 роки тому

    Muchísimas gracias!!!

  • @fourestacionesvivald
    @fourestacionesvivald 4 роки тому

    Excelente explicación

  • @jairorojas900
    @jairorojas900 3 роки тому

    Buen vídeo 👌

  • @matejacktico
    @matejacktico 4 роки тому +1

    Yo tengo una dudilla y es que no entiendo en que caso se puede utilizar una herramienta como No Sql, si tu importas los datos (csv, excels) a R para empezar a trabajar con ellos.

    • @DataScienceForBusiness
      @DataScienceForBusiness  4 роки тому +1

      nosql es un sistema para almacenamiento y consulta. R simpre trabaja con los datos en memoria, por lo que cuando cierres la sesión se pierde todo lo que no hayas almacenado. Así que siempre necesitas almacenar los datos en algún sitio, que podrá ser un archivo, una relacional, una nosql o lo que sea. Luego entre cada tipo de almacenamiento hay diferencias y cada uno tiene su caso de uso, pero eso ya es otro tema.

    • @enriqueglopezsanchez
      @enriqueglopezsanchez 4 роки тому +2

      Un video de cuando decidir por un tipo de almacenamiento u otro sería bueno, igual con las herramientas de procesamiento

  • @fjerez_salazar
    @fjerez_salazar 4 роки тому +2

    Hola Isaac. Me llamó la atención cuando dijiste que muy pocas empresas requieren realmente en la práctica trabajar con BD (menos del 0,5%). La consulta es, yo podría entonces hacer múltiples proyectos de DS sin depender de BD? Esto te lo pregunto porque ahora a todo le ponen Big Data, entonces quizás en la práctica empresarial industrial (que es mi campo) quizás la cantidad de datos no aplicaría para BD y aun así se podrían hacer buenos proyectos de DS. Seria correcto deducir eso? Gracias!

    • @DataScienceForBusiness
      @DataScienceForBusiness  4 роки тому +1

      Hola, sí claro! Como dices BD se usa ya como un término genérico (como cuando llamamos red bull a cualquier bebida energética), pero la gran mayoría de empresas no requieren big data como tal (hadoop, spark, ...). Lo del 0,5% es una forma de hablar, no un dato empírico, pero vamos que en la mayoría de los proyectos de DS no lo vas a necesitar. Puedes ver este post que hice hace tiempo donde lo desarrollo más: isaacgonzalez.es/por-que-lo-llaman-big-data-cuando-quieren-decir-analytics/

    • @fjerez_salazar
      @fjerez_salazar 4 роки тому +1

      @@DataScienceForBusiness Excelente. Me queda muy claro. Agradecido!

  • @moleitrecruiting5285
    @moleitrecruiting5285 4 роки тому

    Excelente!

  • @hooverzavala4560
    @hooverzavala4560 Рік тому

    Spark no es mejor que Hadoop, sino mejor que MapReduce, es diferente

  • @laurarico7283
    @laurarico7283 4 роки тому +1

    Perdón mi ignorancia y C, C++ en donde quedan?

  • @daviddevita
    @daviddevita 4 роки тому

    Hola, Isaac. Estoy encantado con tus videos. Gracias por la practicidad con la que explicas todo.
    Te dejo una duda: de dónde se puede conseguir información abierta y viva para hacer un proyecto personal? Con información viva me refiero a valores que yo pueda conectar a mi herramienta de análisis (estilo BI) con el cual uno pueda evaluar su evolución. Muy bien estaría armar una predicción (por ejemplo económica) pero tener que alimentar mi herramienta a mano cada vez que quiera saber si funcionaron mis algoritmos. Tiene sentido lo que pregunto?
    Abrazo desde Argentina

    • @DataScienceForBusiness
      @DataScienceForBusiness  4 роки тому

      Para información "viva" puedes hacer scraping recurrentemente de webs que se actualicen, o conectar a servicios que ofrezcan apis, por ej twitter, etc

  • @antoniosuarezvaldes9373
    @antoniosuarezvaldes9373 4 роки тому

    Magnifico

  • @laurarico7283
    @laurarico7283 4 роки тому +1

    gran video efectivamente dije aja¡¡¡¡

  • @modoLunaLlena
    @modoLunaLlena Рік тому

    tengo la sensación que para ser parte del mundo, Data Science y Big Data, voy a necesitar mucho de las matemáticas y estadísticas, es cierto?

    • @DataScienceForBusiness
      @DataScienceForBusiness  Рік тому +1

      Estadística sí, puedes ver en este canal un vídeo de "la estadística necesaria para DS". Matemáticas seguramente menos de lo que piensas, álgebra lineal y nociones de cálculo sería lo más importante, pero más conceptualmente para entender cómo funciona que a nivel "duro" con las fórmulas y demás.

  • @insecureup
    @insecureup Рік тому

    Apache druid necesita un video, no hay nada en español

  • @paquitagallego6171
    @paquitagallego6171 3 роки тому

    Mk quiero aprender , pero lo que mas claro se me quedo fue el aja , eso por que aqui lo repiten mucho los mks costeños...mmm

  • @Chinolyn
    @Chinolyn 4 місяці тому

    Quedé más liado...