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En esta era de avances tecnológicos y digitalización, muchas organizaciones se enfrentan al problema de la explosión de datos y el tamaño de las bases de datos crece exponencialmente. En la era electrónica actual, hay muchas formas de generar datos, como las redes sociales, las transacciones financieras, los hospitales, las empresas, los servicios web, etc. Los datos recogidos son de tipo estructural y no estructurado. El almacenamiento de estos datos también es importante, pero el procesamiento y el análisis de la información desempeñan un papel fundamental. Extraer datos significativos de…mehr

Produktbeschreibung
En esta era de avances tecnológicos y digitalización, muchas organizaciones se enfrentan al problema de la explosión de datos y el tamaño de las bases de datos crece exponencialmente. En la era electrónica actual, hay muchas formas de generar datos, como las redes sociales, las transacciones financieras, los hospitales, las empresas, los servicios web, etc. Los datos recogidos son de tipo estructural y no estructurado. El almacenamiento de estos datos también es importante, pero el procesamiento y el análisis de la información desempeñan un papel fundamental. Extraer datos significativos de los datos no estructurados es una gran tarea. Las técnicas de minería de datos pueden considerarse como la secuencia de pasos que se siguen para buscar patrones o identificar correlaciones entre un gran número de campos dentro de una enorme base de datos relacional. Las recientes mejoras en el ámbito de la minería de datos y el aprendizaje automático han impulsado la investigación en el campo biomédico para mejorar las condiciones de la atención sanitaria general.
Autorenporträt
A Dra. Bindiya M.K. trabalha como Professora Associada em Ciência e Engenharia Informática, SJBIT, Bangalore, Karnataka, Índia. Obteve a sua licenciatura em Ciências e Engenharia da Computação na BCE Shravanabelagola em 2003 e o seu mestrado em Ciências e Engenharia da Computação no SJCIT em 2011 e o seu doutoramento em CSE na VTU Belagavi.