Big Data

Synthetic Data (o Datos Sintéticos) son datos generados artificialmente por algoritmos que imitan las características de los datos reales y sirven para entrenar, probar o mejorar modelos de Inteligencia Artificial. Suelen utilizarse cuando los datos reales son escasos, caros o sensibles.

Small Data se refiere a conjuntos de datos pequeños, manejables y enfocados en un problema concreto. Son microdatos que pueden analizarse fácilmente con herramientas estándar y sin tecnologías complejas.

Clustering es una técnica de análisis de datos e Inteligencia Artificial que consiste en agrupar elementos similares entre sí en conjuntos denominados clusters.

Metadato es un dato que describe datos.

La domótica es el conjunto de tecnologías que se aplican al control y la automatización inteligente de una vivienda o edificio residencial. Permite que los distintos sistemas se comuniquen entre sí y puedan ser controlados automáticamente o a distancia.

La inmótica son las tecnologías que sirven para el control avanzado y la automatización inteligente de edificios no destinados a uso residencial, como oficinas, hospitales, hoteles, centros comerciales, escuelas, aeropuertos o industrias.

Bokeh es una librería de Python que sirve para visualizar datos de forma interactiva. Se utiliza para crear gráficos y dashboards que sean usables tanto en entornos locales como en aplicaciones web.

Blaze es una biblioteca open-source de Python diseñada para proporcionar una interfaz unificada en la que consultar y manipular datos que pueden estar almacenados en múltiples formatos y fuentes, locales o remotos, sin cambiar la sintaxis del código.

Fog Computing es un modelo de computación que extiende la computación en la nube (cloud computing) más cerca del borde de la red (edge); es decir, más cerca de los dispositivos que generan y consumen los datos (sensores, cámaras, vehículos, smartphones...) en vez de enviarlos directamente a la nube para su tratamiento.

Scikit-learn es una biblioteca de código abierto diseñada principalmente para el aprendizaje automático (Machine Learning).

Differential Privacy (Privacidad Diferencial) es una técnica avanzada que permite analizar y compartir información estadística de datos sin revelar información personal sensible.

Las propiedades ACID son un conjunto de 4 reglas que definen el comportamiento ideal de una transacción en una base de datos. Por transacción entendemos las operaciones que deben ejecutarse de forma conjunta, como una unidad indivisible, para garantizar un resultado correcto y fiable.

Party Data son los diferentes tipos de datos recopilados por una empresa u organización.

Random Forest (o Bosque Aleatorio) es un algoritmo de aprendizaje automático que se basa en la combinación de conjuntos de árboles de predicción y decisión para llegar a un resultado único.

Kubernetes (en su forma abreviada, K8s) es una plataforma de código abierto que se utiliza para automatizar la implementación, el escalado y la gestión de aplicaciones en contenedores.