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Introduccion al Marco BigData
En esta era digital, a diario se están generando grandes cantidades de datos de forma exponencial, pero el verdadero reto está en poder analizar y extraer valor de los mismos, ya que actualmente el aprovechamiento de ellos se da en un porcentaje muy pequeño y es evidente que nos encontramos en un mundo que está siendo impulsado por los datos.
Estos datos son de gran utilidad en diversos ámbitos, en el organizacional, permite a las empresas poder tomar mejores decisiones para mejorar sus procesos, sus estrategias de publicidad y de venta, entre otros. En el ámbito de la salud, los datos son valiosísimos para poder estudiar y buscar curas para enfermedades. En el ámbito del turismo, permite recopilar datos del nivel de satisfacción de los clientes que permita analizarlos para identificar y atender con rapidez los diversos problemas.
Inteligencia Social: Fundamentos y Aplicaciones
Es así como los conceptos de data warehousing e inteligencia de negocios (BI) comenzaron a emerger hace poco más de dos décadas. Sin embargo, durante ese lapso los avances cada vez más acelerados en tecnologías, herramientas y técnicas han favorecido la emergencia de especialidades como la Analítica Social, también conocida más ampliamente como Inteligencia Social o Social Intelligence (SI) que describe un nuevo tipo de soluciones de BI que combinan estos factores para descubrir conocimiento y sustentar la toma de decisiones. Consiste, básicamente, en analizar lo que el mundo está diciendo, y cómo se relaciona con los productos y servicios de una organización.
Gracias a la analítica social es posible:
- La comprensión del sentimiento de los clientes y el mercado.
- Identificar oportunidades de innovación.
- Optimizar esfuerzos de marketing.
- Detectar indicadores de cambio.
- Obtener un conocimiento más profundo de la relación con los clientes.
- Entender tendencias sociales.
Los objetivos de este curso son:
i. Estudiar los fundamentos, arquitecturas, tecnologías y estrategias de la Analítica Social para el descubrimiento de conocimiento en datos como apoyo en la toma de decisiones.
ii. Aplicar técnicas, métodos y herramientas de minería de texto, análisis de redes y de sentimiento y personalidad para la obtención de conocimiento práctico a partir de data social.
