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    248 resultados

    Presentación

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    Publicado el 25.4.2017 por Ricardo Alonso Maturana

    Mapping SparQl with Pig Latin (12 June 2011)

    Overview

     1. Motivation

    2. Framework

    3. PigSPARQL

    4. Evaluation

    5. Summary PigSPARQL: Mapping SPARQL to Pig Latin

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    Publicado el 25.4.2017 por Ricardo Alonso Maturana

    Mining Big Data with   RDF Graph Technology

    agenda:

    • Big Data in Action
    • Introducing Oracle Spatial and Graph
    • Using RDF for Big Data and Mining
    • Tools: Oracle and 3rd party
    • Demo
    • Summary

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    Publicado el 26.1.2017 por Equipo GNOSS

    Machine Learning and Statistical Algorithms: Training With Everything We’ve Got (article from Dataversity)

    "Machine Learning and other statistical algorithms are like muscles. How you train a statistical algorithm makes all the difference in how well it performs the task for which it was constructed. You could say training an algorithm is a bit like conditioning your muscles in a gym. It can only be considered fit for the specific function for which its been trained. Typically its strength in a particular function—such as classifying customers for target marketing or predicting whether they will accept your offer—does not carry over to other tasks for which you might wish to repurpose it. For other uses, the algorithm, if not rejiggered and retrained, may be entirely useless." 

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    Publicado el 3.6.2015 por Equipo GNOSS

    NoSQL Now! 2015 | The Premier NoSQL Conference & Expo

    Webpage of the  fifth annual NoSQL Now! Conference, which will take place in San Jose (California), 18-20 August. 

    "The fifth annual NoSQL Now! Conference is the largest vendor-neutral forum focused on NoSQL (Not Only SQL) technologies. Topics include Scale-Out Architectures, NoSQL Case Studies, Graph Databases, Enterprise NoSQL, Distributed Systems, Real-time Analytics, Security, In-Memory Databases, NoSQL Data Warehousing, Querying NoSQL, SQL on Hadoop, Data Modeling for NoSQL, MongoDB, Neo4j, Cassandra, Spark, Oracle NoSQL, HBase, MarkLogic, Couchbase, Apache Flink, Postgres, Redis, Apache Drill."

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    Publicado el 17.12.2014 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    IT of the Future: Semantic Cloud Architecture - Semanticweb.com

    Postula el artículo que el futuro de las arquitecturas y la integración de los sistemas de gestión de la información de las empresas y organizaciones, tiene que ver con el enfoque linked data y la representación semántica de la información que permite una simplificación de las arquitecturas para las empresas, y facilita el centrarse en la gestión de la información propiamente dicha, y no tanto en el mantenimiento de costosos sistemas tecnológicos que les den soporte.

    Acceso al artículo completo.

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    Publicado el 8.8.2014 por Equipo GNOSS

    Big Structure: At The Nexus of Knowledge Bases, the Semantic Web and Artificial Intelligence

    En este post Mike Bergman,  CEO of Structured Dynamics LLC nos habla de la evolución de las bases de datos en los últimos años. En especial señala como ha influido la web semántica en su evolución.

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    Publicado el 18.3.2014 por Equipo GNOSS

    ¿Es la web semántica el futuro de Big Data?

    Estamos ante la era Big Data. Internet of Things es la tendencia que más está despuntando actualmente y a la vez será una de las fuentes de información que mayor volumen de datos aportará. Nos encontramos ante un caos de información que será cada vez más complicado de gestionar.

    Estos datos están almacenados de cualquier manera, sin estructura o semiestructurados. ¿Pero qué pasa si a toda esta cantidad de datos le damos significado? De hecho, son sólo comprensibles para nosotros ya que son cadenas de texto, pero ¿y si queremos que las máquinas también comprendan esta información?

    Tim Berners-Lee, en 1998 ya definió la web semántica, o Web 3.0, como una web de datos global, cuya objetivo no sólo es ser útil para la comunicación entre humanos, sino también entre máquinas. Pero para que lo entiendan estas máquinas, para darle significado, tenemos que representar estos datos no sólo como cadenas de texto, sino como cosas. Y estas cosas, conectarlas y enlazarlas entre sí. Básicamente, hacer una "integración semántica" de los datos, basándonos en el modelo de la jerarquía o pirámide DIKW (Data, Information, Knowledge and Wisdom) para representar relaciones funcionales y/o estructurales entre datos, información, conocimiento y sabiduría.

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    Publicado el 26.2.2014 por Equipo GNOSS

    IBM compra Cloudant, proveedor de bases de datos como servicio (DBaaS)

    IBM anunció el 24 de Febrero el acuerdo definitivo para adquirir Cloudant, Inc., un proveedor de database-as-a-service (DBaaS). IBM espera que, con esta compra, se extienda su oferta en Big Data and AnalyticsCloud Computing y Mobile.

    Cloudant es un participante y contribuyente muy activo en Apache CouchDB. El servicio de datos de Cloudant, basado en JSON, facilita el acceso y el almacenamiento de la actual explosión de datos móviles, mediante un sencillo interfaz de desarrollo (API).

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    Publicado el 24.2.2014 por Fadel Muci

    An Explosion of Tech Startups

    I have recently read a very relevant report about Tech Startups published in The Economist (January 18th – 24th, 2014; pages 3 -16). This summarizes and integrates 1) a good analysis of the current context for Tech Startups and 2) a set of fundamental principles newly developed for the successful launching of a tech startup. Let me present a brief of the four main ideas, from my own perspective:

    1. “Software is eating the world”:

    2. “Economic and social shifts have provided added momentum for startups”

    3.  “Setting up a startup is a doodle”

    4. “Creating a Business =Testing”

     

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    Compartido el 19.2.2014 por Ricardo Alonso Maturana

    Semantic Web Technologies for Business Intelligence | IGI Global

    This chapter describes the convergence of two of the most influential technologies in the last decade, namely business intelligence (BI) and the Semantic Web (SW). Business intelligence is used by almost any enterprise to derive important business-critical knowledge from both internal and (increasingly) external data.

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