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https://hdl.handle.net/20.500.12008/52672
Cómo citar
| Título: | Big Data : Estado del arte y aplicaciones a redes sociales y UNOWiFi |
| Autor: | Lozov Arnejo, Mauro Andrés Reyes Correa, Martín Rodrigo |
| Tutor: | Romero, Pablo Transini, Libertad |
| Tipo: | Tesis de grado |
| Palabras clave: | Big Data, Hadoop, Redes Sociales, UNOWiFi |
| Fecha de publicación: | 2015 |
| Resumen: | Big Data es un término joven y en constante evolución que describe el almacenamiento y análisis de
grandes y/o complejos conjuntos de datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados. Desde
los primeros artículos y trabajos académicos en 2008 que hacen mención al término, la cantidad de
publicaciones ha crecido vertiginosamente, superando una tasa de crecimiento del 1000 %.
Al utilizar las últimas herramientas y técnicas disponibles para procesar los datos, se logra explotar su
potencial para obtener información valiosa. Es posible obtener conclusiones de esta información que
luego sean utilizadas en la toma de decisiones de negocio, generando así valor agregado. Big Data
bien entendido es la búsqueda del mejor camino para aprovechar la cantidad masiva y compleja de
información existente. Este informe se enfoca en identificar y asimilar los conceptos fundamentales de Big Data. Se realiza un estudio teórico comparativo de las distintas herramientas asociadas con Big Data, como lo son las
bases de datos NoSQL, las soluciones de Cloud Computing y las técnicas de Data Mining. Se aplican
los conocimientos adquiridos en la resolución de un problema práctico concreto, como lo es el cálculo
del diámetro de subredes, logrando así comprobar la conjetura de los 6 pasos de separación en las redes
sociales Facebook, Twitter y Google+. Asimismo, tomando como referencia a la empresa nacional
UNOWiFi, se diseña una solución teórica que le permite explotar correctamente la información disponible.
Utilizando datos de usuarios ya registrados, se logran estimar características demográficas de los
usuarios anónimos de dicha empresa. |
| Descripción: | Usuario Responsable : Gustavo Azambuja. |
| Editorial: | Udelar.FI. |
| Citación: | Lozov Arnejo, M. y Reyes Correa, M. Big Data : Estado del arte y aplicaciones a redes sociales y UNOWiFi [en línea]. Tesis de grado. Montevideo : Udelar. FI. INCO, 2015. |
| Título Obtenido: | Ingeniero en Computación |
| Facultad o Servicio que otorga el Título: | Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. |
| Licencia: | Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) |
| Aparece en las colecciones: | Tesis de grado - Instituto de Computación |
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