Muy interesante esta presentación que indica de forma muy clara cuales son los
problemas a los que se enfrentan las empresas cuando realizan proyectos e
iniciativas de datos que, de forma general, podemos plantear como de
Transformación Digital
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Se acaba de presentar Machine Intelligence: el plugin para Pentaho Data
Integration que facilita enormemente la ejecución de algoritmos sobre
tecnologías Machine Learning, orquestados desde un completo entorno gráfico ETL
Gracias a este plugin puedes convertir algoritmos de machine learning en 'steps'
de PDI desde R, Python, Spark
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Aquí tenéis un listado bastante actualizado de herramientas y tecnologías,
agrupadas por temática, para trabajar con Machine Learning
Gracias a http://www.shivonzilis.com/
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Cada vez es más factible poder realizar análisis OLAP sobre entornos Big Data,
gracias a Apache Kylin, con visualización con Tableau, Pentaho, etc.... Si
quieres saber más, pincha estos posts: OLAP for Big Data. It´s possible?
[https://todobi.com/olap-for-big-data-its-possible/]y Analysis Big Data OLAP sobre
Hadoop con Apache
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En este pequeño ejemplo vamos a demostrar las capacidades para la detección del
fraude de Neo4J [http://neo4j.com/] (Base de datos orientada a grafos), que han
hecho nuestros compañeros de Stratebi [http://www.stratebi.com/]
Nuestro juego de datos incluye:
1. 10 Personas (Nodos): Fernando, Juan, Daniel, Marcos...
2.
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