Summary: Comenzamos el cápítulo 67, vamos a ver temas muy diversos centrados en Big Data y visión artificial. Veremos qué significa este término, algunos ejemplos, la extracción de datos con data mining y cómo las máquinas son capaces de aprender de la información obtenida. Si quieres aportar o preguntar algo, puedes utilizar los comentarios que están debajo de este artículo, estaremos encantados de comenzar un debate al respecto. Lo primero que tenemos que decir es que no somos expertos en este tema, hay mucha literatura escrita, solo pretendemos dar nuestra visión de todo lo que rodea a Big Data. Ya hemos tratado este tema en alguna ocasión en el podcast (10. Cómo afecta el Big Data a nuestras vidas) y en el blog (El Big Data). No es algo nuevo en nuestra sociedad. La obtención de información y su posterior almacenamiento se lleva haciendo desde hace mucho tiempo. Un ejemplo pueden ser los datos públicos estadísticos del INE, existen datos de 1858 por ejemplo, donde aparece información de Cuba, cuando era una colonia española. Desde entonces han sucedido muchas cosas en nuestro país y en el mundo entero, incluso la revolución tecnológica más importante que ha vivido este planeta. Gracias al avance de la tecnología, hoy podemos disfrutar de almacenamiento de datos cada vez más barato, desarrollo y evolución de la tecnología y la ultraconectividad entre dispositivos. Estos avances han permitido que crezca el volumen de información que se almacena (la media de búsquedas de Google por segundo es 40.000) y que su procesamiento sea cada vez más rápido. Además de toda la información que podemos suministrar los humanos, el IoT (Internet de las cosas) jugará un papel crucial en este sector. Imagínate si obtienes información de alguna instalación agropecuaria, con cientos de sensores enviando información cada segundo, con un tratamiento adecuado de la información podrías acondicionar la meteorología a tu antojo. Esto supondría un ahorro drástico en este sector. Big Data es el empleo más prometedor de 2016 en USA según la revista Forbes, y en España será uno de los más demandados, solo tienes que buscar en cualquier portal especializado en el sector del empleo. Pero el Big Data no es algo extraño para nosotros, sin darnos cuenta estamos contribuyendo diariamente enviando información desde nuestros dispositivos móviles, cuando pagamos con una tarjeta, cuando vamos al médico o simplemente cuando estamos hablando por teléfono. De esto trata el Big Data, de almacenar datos para luego poder extraer patrones a través de la minería de datos, patrones que se repiten y que se pueden detectar. La información obtenida es muy diversa, se pueden obtener patrones de consumo, de gatos o delictivos. Arduino tiene mucho que decir en este aspecto. Es el dispositivo que puede enlazar el mundo real con el mundo estadístico, gracias a la ventana al mundo exterior que ofrece a la tecnología por medio de sus pines digitales y analógicos. Por el contrario Raspberry Pi juega el papel de servidor. Al igual que ha ocurrido con la programación, con la electrónica y con la tecnología en general, gracias a Arduino y Raspberry Pi tenemos al alcance de todos poder utilizar el Big Data en nuestras vidas. Un ejemplo podría ser el Picocluser, un cluster de Raspberry Pi a muy bajo coste. Podemos utilizarlo para aprender a trabajar en paralelo con diferentes máquinas y utilizar en nuestros proyectos del Big Data caseros. Incluye software y material didáctico instalado. Algo muy ligado a los datos es el Machine Learning o el aprendizaje de las máquinas. Muy lejos queda lo que nos imaginamos cuando escuchamos estos términos, robots inteligentes capaces de comportarse como personas. El aprendizaje de las máquinas consiste en detectar patrones de conducta a base de explorar cantidades ingentes de datos, cuantos más, mejores patrones y mejores predicciones. Un ejemplo sería los datos estadísticos de un banco, imagínate que están intentando detectar el uso fraudulento de...
