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Bornieque Brister Marcovit Pacheco, Marcelo Salton Disconzi
La ciencia de datos está en constante evolución, pero a veces es imposible resolver muchos problemas, ya sea por la gran cantidad de datos recopilados o asociados con diferentes tipos de datos, al afirmar que existen varios problemas que no pueden resolverse por razones de procesamiento. Y, teniendo en cuenta que la avalancha de datos solo crece día a día, es la siguiente pregunta: ¿Qué camino puede tomar la ciencia de los datos para evitar el límite del procesamiento de datos en cantidades cada vez mayores? Este artículo pretende sugerir una posible solución futura al problema a través de una investigación descriptiva a través del análisis de documentos. Siguiendo los siguientes pasos: Antecedentes teóricos básicos sobre Data Science, NoSQL Database, Big Data, Machine Learning y Quantum Computer, con el objetivo de señalar pasos futuros o posibles problemas.
Data science is constantly evolving, but many problems are sometimes impossible to solve, either because of the large amount of data collected or associated with different types of data, by stating that there are several problems that can not be solved by processing issues , and to observe that the flood of data only increases every day, the following question remains: What path can data science follow in order to manage the issue of the processing limit given in increasingly exorbitant quantities? This article aims to suggest a possible future solution to the problem through descriptive research, through documentary analysis. Following the following steps: Basic theoretical background on Data Science, NoSQL Database, Big Data, Machine Learning and the Quantum Computer, aiming at pointing out future steps or possible problems.
A ciência de dados está em constante evolução, porém muitos problemas são por vezes impossíveis de solucionar, seja somente devido a grande quantidade de dados coletados ou associado aos diferentes tipos de dados, ao afirmar que existem vários problemas impossíveis de se solucionar por questões de processamento, e observar que o dilúvio de dados só aumenta a cada dia, fica o seguinte questionamento: Qual o caminho a ciência de dados pode seguir para conseguir driblar a questão do limite de processamento dados em quantidades cada vez mais exorbitantes? Este artigo tem por objetivo sugerir uma possível solução futura para o problema através de uma pesquisa descritiva, por meio de análise documental. Seguindo os seguintes passos: Embasamento teórico básico sobre a Ciência de Dados, Banco de dados NoSQL, Big Data, Machine Learning e o Computador Quântico, tendo por finalidade apontar passos futuros ou possíveis problemas.
