BIG DATA ANALYTICS CON HERRAMIENTA SAS IBM ORACLE Y MICROSO - Tecno-Libro

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1. Data Mining, Business Intelligence y Big Data.
2. Introducción a SAS visual analytics. Entorno de traba-jo.
3. SAS visual analytics data builder.
4. SAS visual analytics explorer.
5. Visualizaciones en SAS visual analytics.
6. Filtros, jerarquías, informes y análisis de datos.
7. SAS visual statistics.
8. Soluciones hadoop de SAS. SAS high performance analytics y SAS in-memory statistics.
9. Big Data Analytics con herramientas de IBM.
10. Técnicas de modelado y redes neuronales con IBM SPSS Modeler.
11. Técnicas de segmentación con IBM SPSS Modeler. Clúster con redes neuronales.
12. Big Data Analytics con herramientas de Oracle y Microsoft.

Se conoce como Big Data el tratamiento y análisis de grandes cantidades de datos, cuyo tamaño hace imposible manejarlos con las herramientas de bases de datos y analíticas convencionales.

La proliferación de páginas web, aplicaciones de imagen y vídeo, redes sociales, dispositivos móviles, apps, sensores y otros dispositivos modernos capaces de generar enormes cantidades de datos han hecho necesario el desarrollo de herramientas de Big Data para su análisis.

Hablamos de un entorno absolutamente relevante para muchos aspectos, desde el análisis de fenómenos naturales como el clima o de datos sismográficos, hasta entornos como salud, seguridad o, por supuesto, el ámbito empresarial.

En cuanto a las herramientas de Big Data se observa un desarrollo creciente. Oracle utiliza Exadata para estos propósitos, SAS utiliza Visual Analytics y otras herramientas, Microsoft utiliza Windows Azure y en código abierto destaca Hadoop, un framework sumamente popular en este campo que permite a las aplicaciones trabajar con enormes repositorios de datos y miles de nodos inspirado en herramientas de Google como MapReduce o Google File System. IBM utiliza Power System e IBM SPSS Modeler.