Big Data
Clustering
Clustering es una técnica de análisis de datos e Inteligencia Artificial que consiste en agrupar elementos similares entre sí en conjuntos denominados clusters.
Clustering es una técnica de análisis de datos e Inteligencia Artificial que consiste en agrupar elementos similares entre sí en conjuntos denominados clusters.
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.
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.
Data Fabric es la combinación tecnológica de arquitectura de datos y soluciones de software diseñada para conectar diferentes fuentes de datos, ubicaciones, formatos y aplicaciones, de tal manera que se realice el acceso, la integración y el análisis de todos los datos de manera unificada y en tiempo real en un entorno empresarial.