Se avecinan unas cuantas revoluciones tecnológicas. Pero hoy traigo la revolución de la IA en la práctica: Machine Learning o Aprendizaje Automático (AA) en nuestra lengua común. Ya no se trata de que las máquinas reproduzcan acciones que consideramos como inteligentes, ahora se trata de máquinas con capacidad de aprender. Es cierto que en AA cada problema tiene en el mejor de los casos una solución, pero también existen soluciones generales, aunque es cierto también que no son perfectas. Pero el camino está ahí, abriéndose ante nosotros.

Se trata del Grado en Ingeniería Informática con la especialidad de Computación, que se suma a los dos ‘tradicionales’ de Software y Tecnologías de la Información.

Al menos esas son las perspectivas que la consultora IDC tiene al respecto confirmando lo que muchos expertos ya anticipaban desde hace tiempo: que big data será un negocio multimillonario. No obstante, los analistas de IDC aseguran que, a pesar de este ingente crecimiento del mercado de big data en su totalidad, hay determinados segmentos de este nicho cuyo aumento se está ralentizando. “El hype que rodea a big data parece que se está atemperando”, indica Ashish Nazari.

Las redes sociales saben que lo que pasa dentro de ellas tiene valor para la ciencia, así que han abierto las puertas de sus bases de datos para que los investigadores entren a explorar. ¿Qué hay dentro? Si compartes tu información, la van a encontrar. Si no, te vas a quedar fuera de lo que el big data entiende por sociedad.

El Sloan Digital Sky Survey (SDSS), con la participación del Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC) y otras cincuenta instituciones científicas internacionales, hace públicos todos sus datos, tras finalizar la tercera época del proyecto (SDSS-III). Esta base de datos constituye la decimosegunda entrega pública del proyecto ("Data Release 12" o "DR12") e incluye información sobre 470 millones de estrellas y galaxias, lo que la convierte en una de las mayores de la historia de la Astronomía.

El satélite Gaia, que durante cinco años estará tomando instantáneas de la Vía Láctea, proporcionará un 'petabyte' de información a los científicos. Gracias a la astroestadística y a la inteligencia artificial, se podrán clasificar las mil millones de estrellas que observe, descubrir objetos celestes desconocidos hasta ahora e incluso entender la evolución de nuestra galaxia. La astronomía ha entrado en la fase del 'big data' y los astrónomos necesitan organizar la información para estudiar el universo.

Últimamente las grandes compañías de internet no dejan de cambiar su política de privacidad. ¿Por qué? Porque los Big Data son el nuevo Gran Hermano de nuestro mundo. Conocer lo que son y qué se puede hacer con ellos es fundamental para evitar que nos controlen. ¿Vas a dejarles hacerlo?

¿Qué relación tiene el Big Data con la psicología del consumidor? ¿Cuáles son sus aplicaciones en marketing? ¿Cómo lo están usando las grandes empresas?

El uso de smartphones en la ciencia es cada vez más habitual, y las posibilidades que ofrecen son enormes. Los teléfonos se están convirtiendo en una extensión de nosotros mismos, por lo que el estudio de su uso se convierte también en el estudio del ser humano. Hasta ahora el estudio de las capacidades cognitivas de las personas se fundamentaban en pequeños grupos de voluntarios. El análisis de la enorme red de teléfonos permite obtener datos cuantitativos en ambientes situaciones más reales, fuera de la artificiosidad del laboratorio.

SKA, el mayor radiotelescopio del mundo, comenzará a construirse en 2018. Además de los avances científicos que proporcionará, afronta retos increíbles. Un millón de metros cuadrados. Ésa será la superficie ocupada por el mayor radiotelescopio del mundo, el Square Kilometre Array (SKA), cuando se complete su construcción definitiva. Desde esta particular ventana al resto del Universo, cuya base se localizará en Australia y Sudáfrica, se pretenden resolver algunos de los grandes interrogantes de la astronomía.

Un documental basado en datos animados sobre la guerra y la paz. 'The Fallen of World War II' echa la vista al coste humano de la Segunda Guerra Mundial.

Científicos de la Universidad de Columbia han analizado la relación entre el mes de nacimiento y el riesgo de enfermedad. Usando el algoritmo con las bases de datos médicas de 1,7 millones de pacientes de Nueva York encontraron 55 enfermedades que se correlacionaron con la temporada de nacimiento. En general, los nacidos en mayo tenían el riesgo más bajo de enfermar, y los nacidos en octubre el más alto. Aunque es un factor menor que la dieta y el ejercicio estos análisis podrían ayudar a descubrir nuevos factores de riesgo de las enfermedades.

Los focos ya no se centran en lo que sucede en el escenario sino en las múltiples posibilidades de la viralidad de las redes sociales o en el futuro impacto del Big Data en la industria.

La composición del fondo marino, que cubre 70% de la Tierra, no había sido mapeado en 40 años. El mapa más reciente fue dibujado a mano en los 70´s a partir de muestras de los sedimentos recogidas en varios lugares. "A fin de comprender los cambios ambientales en los océanos necesitamos entender mejor lo que se conserva en el registro geológico en el fondo del mar" dice Adriana Dutkiewicz de la Universidad de Sydney. El mapa y los datos de las 15.000 muestras están disponibles como recursos de acceso abierto. Rel.: menea.me/1gqo0

A finales de los años noventa, John Mashey popularizaba en su “Big Data and the Next Wave of Infrastress” el término Big Data, haciendo referencia al ingente volumen de datos que podían llegar a ser analizados y tratados. Aquella idea hoy es una realidad, el análisis masivo de datos es empleado en diferentes ramas (científicas, empresariales, marketing, entre otras), con claros beneficios paras las empresas que lo realizan.

La armonía que existe entre el Big Data y los SIG es más que evidente y se ve impulsada con proyectos o empresas como CartoDB. Un ejemplo que te atrapará delante de la pantalla del ordenador durante unos minutos.

Si estás leyendo esto, probablemente estés conectado a la red con tu móvil, tablet o PC. Y más probable es que no sea la primera vez que te conectas, lo que hace también probable que sepas de Grumpy Cat, de Confused Travolta, o de si el vestido era blanco y dorado o azul y negro. Y bastante probable es a su vez que supieras de ellos a través del retweet de un amigo, un compañero del trabajo, o en algún blog que sueles visitar. ¿Qué hace que algo se convierta en viral? ¿Cómo ha llegado hasta ti?

Algoritmo alimentado con 37.000 imágenes de todos los anuarios escolares de la historia revela la evolución de la sonrisa y el peinado ¡Esto es el big data!

La esperanza de vida es uno de los parámetros más utilizados para medir la calidad de vida de cualquier sociedad. Pese a que dice mucho sobre cuánto tiempo viviremos, es bastante imprecisa a la hora de explicar de qué nos moriremos. Para remediarlo, y utilizando datos ofrecidos del Gobierno de Estados Unidos, Flowing Data ha creado un estupendo gráfico interactivo en el que desgrana las causas de muerte más habituales, por porcentaje, según edad, grupo sexual y étnico. Fuente en inglés: flowingdata.com/2016/01/05/causes-of-death/

Los ensayos clínicos se realizan en pequeños grupos para determinar si son efectivos o tienen efectos adversos. Si un ensayo se muestra prometedor, se amplia para incluir a grupos grandes de personas. Con el fin de salvaguardar los participantes y mejorar la fiabilidad, los ensayos clínicos tienen que cumplir con unos estándares científicos rigurosos. Una empresa de computación cognitiva trata de ampliar los estudios basándose en datos de atención médica para aprender de la evidencia basada en la práctica a la atención directa e individual. 2pg

Redes sociales como Twitter pueden ser una plataforma viable para la evaluación rápida de daños inmediatamente después de un desastre natural. Además, pueden servir para la predicción de los daños económicos provocados por estos desastres, según un estudio internacional en el que la participado la Universidad Carlos III de Madrid.

No es ninguna novedad cuando digo que estamos en la era del boom de los datos. La información es poder, pero ¿los datos por sí solos son suficientes? Existen multitud de herramientas que nos permiten monitorizar los comentarios que reciben las marcas en internet, pero, ¿Son realmente efectivas para realizar un estudio de mercado de reputación online?

Bayes está de vuelta. Y la utilización de su enfoque para un “mercado de predicciones” abre un mundo muy interesante y de utilidad para los próximos años. Y en todo ello, el Big Data, con sus técnicas de agregación de datos heterogéneos, juega un papel clave. Bayes y la inteligencia colectiva al servicio de la predicción en la era del Big Data. ¿A qué esperamos para seguir sacando provecho de ella?