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18 Feb

No hace falta ser matemático para ser experto en ‘big data’

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En 1976 el departamento de estadística de la Universidad de Carolina del Norte, en Estados Unidos, inició una investigación para optimizar las técnicas de cultivo. El estudio se centró en el análisis de variables como la temperatura, el tipo de grano o la variedad de abonos. El objetivo era identificar los patrones que propiciaban mejores cosechas. Esa es una de las historias que se suelen contar para remontarse a los orígenes del big-data, el análisis masivo de datos para sacar el máximo provecho de ellos y tomar mejores decisiones en el futuro. Leer más

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