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Los retos que surgen de esta herramienta de análisis incluyen las responsabilidades tanto de las empresas privadas, como lo ha puesto de manifiesto la Organización de Naciones Unidas a través de los Principios rectores sobre las empresas y los derechos humanos. Puesta en práctica del marco de las Naciones Unidas para «proteger, respetar y remediar», en los que se especifica que es responsabilidad de las empresas «abstenerse de infringir los derechos de terceros y hacer frente a las consecuencias negativas sobre los derechos humanos en las que tengan alguna participación» (2011, p. 15). Las empresas que realizan análisis de big data tienen la obligación y responsabilidad de proteger «los derechos humanos internacionalmente reconocidos que abarcan, como mínimo, los derechos enunciados en la Carta Internacional de Derechos Humanos» (2011, p. 15). Y no solo respecto a la protección de los derechos, sino que también en lo que respecta a las reparaciones por aquellas violaciones que pudieran haberse cometido en contra de los mismos. Además, «Si las empresas determinan que han provocado o contribuido a provocar consecuencias negativas deben repararlas o contribuir a su reparación por medios legítimos» (2011, p. 28). Tómese como ejemplo la Armada Electrónica Siria, que en 2011 utilizó cuentas de Facebook falsas, software de monitoreo y virus informáticos (como troyanos y malware) cuyo objetivo era conocer las prácticas de los disidentes del Gobierno (Nersessian, 2018, p. 848).

Mientras que la hipérbole puede llevar a una decepción prematura frente a resultados modestos4,18, una cautela excesiva puede ralentizar la adopción de técnicas que objetivamente pueden mejorar el cuidado de pacientes y la práctica clínica. Por lo tanto, para que esta metodología pueda revolucionar la disciplina médica, es necesario disponer de un marco conceptual donde sea posible discutir Curso de Ciencia de Datos para pulir tu profesión de manera objetiva sus resultados. Esta doble incapacidad paradigmática puede ser una ocasión para explorar otras formas de conceptualizar, no solo la esencia del objeto de estudio al que llamamos lo global, sino también las propuestas metodológicas cuya finalidad es encontrar formas más precisas de aprehender este fenómeno y explicarlo de manera rigurosa, congruente y consistente.

El almacén invisible que guarda datos genómicos de un millón de personas

Cabe anotar que Big Data presenta también retos y peligros, ya que las tecnologías de datos son cada vez más penetrantes, intrusivas y difíciles de entender. Hasta ahora, el análisis de datos masivos se ha utilizado en distintas disciplinas de investigación científica cuya finalidad ha sido resolver problemas complejos. Estas investigaciones incluyen, entre otros campos, estudios sobre medio ambiente, educación, salud, transporte, seguridad nacional y biomedicina (Simpson 2016, 8). Entre estos proyectos destacan el uso de técnicas de extracción de datos para mejorar y predecir la empleabilidad (Saouabi y Ezzati, 2019, 412).

articulos cientificos de big data

Si bien hasta hoy el análisis de datos ha sido una de las piedras angulares del avance científico, tecnológico y económico, es la cantidad de datos disponibles hoy la que ha abierto la puerta a nuevas oportunidades. Por ejemplo, existen patrones de comportamiento de consumidores imposibles de detectar con pocos datos, los cuales se hacen evidentes a gran escala; del mismo modo, los parámetros de ciertos modelos predictivos, que en ausencia de datos suficientes son escogidos gracias a la pericia de profesionales del área, pueden ser estimados de manera precisa cuando la cantidad de datos es masiva. Por lo tanto, es la combinación actual entre la capacidad de almacenar y procesar datos a escala masiva la que ha comenzado a revelar estructuras latentes en https://el-mexicano.com/cienciaytecnologia/curso-de-ciencia-de-datos-para-pulir-tu-profesion/2198980 las actividades humanas que éstos reflejan. Esto la convierte, además,
en una fuente de ingresos por la comercialización de equipo y sus aditamentos,
software y aquellos servicios de administración y mantenimiento
de sistemas automatizados, transformando las relaciones económicas y las
interacciones sociales y culturales casi a nivel global. Si se admite que los estudios globales son una disciplina distinta en el campo de las ciencias sociales y las humanidades, esto se debe a la complejidad misma del objeto de estudio -las tendencias globales con sus múltiples matices y problemas- y a la incapacidad de los paradigmas de las disciplinas actuales para comprender dentro de su marco conceptual las dinámicas y tendencias de lo global.

Indicators

Esto ha hecho que cada día se pro duzca un gran volumen de información, donde se ha estimado que en el mundo se producen diariamente 2.5 x 1030 bytes, es decir 2,5 quintillones de datos1. Con base en la dinámica comportamental del COVID-19, se requieren soluciones prontas para el monitoreo, detección y diagnóstico de las enfermedades generadas por su causa (Law, Leung & Xu, 2020), la IA plantea diversas opciones de hardware y software encaminadas para tal fin (Mei et al., 2020). Bajo este panorama, ha venido tomando fuerza el desarrollo de software de código abierto, donde la inteligencia colectiva es el engranaje principal para obtener un programa de altas prestaciones, multipropósito en la mayoría de los casos.

La parte central, la “plataforma de minería de Big Data” (nivel I), que se enfoca en el acceso a los datos de bajo nivel y computación. Los desafíos en el intercambio de información y la privacidad, los dominios de aplicación de Big Data y el conocimiento forman el nivel II, que se concentra en la semántica de alto nivel, las aplicaciones de dominio de conocimiento y los problemas de privacidad del usuario. SCOPUS es una de las más grandes bases de datos de resúmenes y citas de literatura revisadas por pares, contienen artículos de revistas científicas, libros y artículos de congresos, posibilitando tener una visión global de la producción académica e investigativa en campos de la ciencia, tecnología, medicina, artes y humanidades [6]. Además, esta herramienta permite clasificar, refinar y analizar de forma ágil los resultados obtenidos a partir de una ecuación de búsqueda, con ello se puede extraer información relevante de la temática de interés que se esté abordando. Para este acercamiento se utilizó como ecuación de búsqueda “big data” y a continuación se presentan algunos aspectos relevantes que se extrajeron de los resultados en SCOPUS. Se decidió utilizar esta ecuación de búsqueda poco delimitada, porque se pretende presentar un estado general de presencia y tratamiento de la temática.

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