Programa : Matemáticas del azar. Gestionar la complejidad modelando las incertidumbres
14 de diciembre 2017
Universidad Tecnológica de Bolívar Manga. Campus Casa Lemaitre (dirección)
Mesa Redonda 2
Jean-Michel Loubes (Profesor Universidad de Toulouse)
Enrique de la Hoz (Profesor Universidad Tecnológica de Bolívar)
Big data y aprendizaje
Big Data trata con datos de alta dimensión, datos complejos o flujo de datos. Big Data tiene aplicaciones en casi todas las industrias: minorista,sanidad,servicios financieros, gobierno. Cualquier organización que pueda asimilar datos para responder preguntas sobre sus operaciones puede
beneficiarse de los grandes datos. A medida que aborda todos los campos de las matemáticas, proporcionar una definición general de análisis de
big data es una tarea difícil. Por lo tanto, comprender mejor los proyectos de big data comienza con un caso de uso viable. Por lo tanto,
presentaremos en esta charla casos de uso de big data para la industria manufacturera y mostraremos cómo las nuevas tecnologías disruptivas en
matemáticas y las innovaciones transformadoras pueden afectar a algunas industrias más que a otras.
Big data and learning
Big Data deals with either high dimensional data, complex data or stream of data. Big data has applications in just about every industry – retail,healthcare, financial services, government. Any organization that can assimilate data to answer nagging questions about their operations can benefit
from big data. As it tackles all fields of mathematics, providing a general definition of big data analytics is a difficult task that even does not make any
case. Hence understanding big data projects better start with a viable use case. Hence, we will present in this talk, big data use cases for the manufacturing industry and show how disruptive new technologies in mathematics and transformative innovations may hit some industries harder than others.