Big data research
Temas de investigación sobre big data 2019
El análisis de big data examina grandes cantidades de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otros conocimientos. Con la tecnología actual, es posible analizar los datos y obtener respuestas a partir de ellos casi inmediatamente, un esfuerzo que es más lento y menos eficiente con las soluciones de inteligencia empresarial más tradicionales.
El concepto de big data existe desde hace años; la mayoría de las organizaciones entienden ahora que si capturan todos los datos que llegan a sus empresas, pueden aplicar la analítica y obtener un valor significativo de ellos. Pero incluso en los años 50, décadas antes de que nadie pronunciara el término «big data», las empresas utilizaban la analítica básica (esencialmente números en una hoja de cálculo que se examinaban manualmente) para descubrir ideas y tendencias.
Sin embargo, las nuevas ventajas que aporta el análisis de big data son la velocidad y la eficiencia. Mientras que hace unos años una empresa recopilaba información, ejecutaba análisis y descubría información que podía utilizarse para tomar decisiones en el futuro, hoy esa empresa puede identificar ideas para tomar decisiones inmediatas. La capacidad de trabajar más rápido -y mantenerse ágil- da a las organizaciones una ventaja competitiva que no tenían antes.
Rapidminer
El Journal of Big Data publica investigaciones originales de acceso abierto sobre ciencia de datos y análisis de datos. Los algoritmos de aprendizaje profundo y todas las aplicaciones de big data son bienvenidos. También se consideran los artículos de encuesta y los estudios de caso.
La revista examina los retos a los que se enfrenta el big data en la actualidad y en el futuro, incluyendo, entre otros, los siguientes: la captura y el almacenamiento de datos; la búsqueda, el intercambio y el análisis; las tecnologías de big data; la visualización de datos; las arquitecturas para el procesamiento paralelo masivo; las herramientas y técnicas de minería de datos; los algoritmos de aprendizaje automático para big data; las plataformas de computación en la nube; los sistemas de archivos distribuidos y las bases de datos; y los sistemas de almacenamiento escalables. Los investigadores académicos y los profesionales encontrarán en el Journal of Big Data una fuente fundamental de material innovador.
La publicación en acceso abierto no está exenta de costes. Por lo tanto, Journal of Big Data cobra una tasa de procesamiento de artículos de 1060 libras esterlinas/ 1570 dólares/ 1290 euros por cada artículo aceptado para su publicación, más el IVA o los impuestos locales que correspondan.Si la institución del autor correspondiente participa en nuestro programa de membresía de acceso abierto, puede cubrirse una parte o la totalidad del coste de publicación (más detalles disponibles en la página de membresía). Por lo general, no cobramos a los autores de países de bajos ingresos. En el caso de otros países, se conceden exenciones o descuentos en los gastos de tramitación de los artículos, caso por caso, a los autores con fondos insuficientes. Los autores pueden solicitar una exención o un descuento durante el proceso de presentación. Para más detalles, consulte nuestra página de gastos de procesamiento de artículos.Visite los servicios de financiación y apoyo de acceso abierto de Springer Nature para obtener información sobre los financiadores de investigación y las instituciones que proporcionan financiación para los APC.Springer Nature ofrece acuerdos que permiten a las instituciones cubrir los costes de publicación de acceso abierto. Para obtener más información sobre nuestros acuerdos de acceso abierto, compruebe su elegibilidad y descubra si esta revista está incluida.
Análisis de grandes datos
El objetivo de la revista es promover y comunicar los avances en la investigación sobre big data proporcionando un foro rápido y de alta calidad para investigadores, profesionales y responsables políticos de las muy diversas comunidades que trabajan en y con este tema.
El conjunto de revistas se ha clasificado según su SJR y se ha dividido en cuatro grupos iguales, cuatro cuartiles. El Q1 (verde) comprende el cuarto de las revistas con los valores más altos, el Q2 (amarillo) los segundos valores más altos, el Q3 (naranja) los terceros valores más altos y el Q4 (rojo) los valores más bajos.
El SJR es un indicador de prestigio independiente del tamaño que clasifica las revistas según su «prestigio medio por artículo». Se basa en la idea de que «no todas las citas son iguales». El SJR es una medida de la influencia científica de las revistas que tiene en cuenta tanto el número de citas que recibe una revista como la importancia o el prestigio de las revistas de las que proceden dichas citas
Este indicador cuenta el número de citas que reciben los documentos de una revista y los divide por el número total de documentos publicados en esa revista. El gráfico muestra la evolución del número medio de veces que los documentos publicados en una revista en los últimos dos, tres y cuatro años han sido citados en el año en curso. La línea de los dos años equivale a la métrica del factor de impacto de la revista ™ (Thomson Reuters).
Software tableau
Nos complace anunciar que Journal of Big Data está ahora incluido en el Emerging Sources Citation Index (ESCI). Todos los artículos publicados a partir del 1 de enero de 2018 se incluirán en la base de datos y, por tanto, se podrán buscar en Web of Science.
La propuesta de este número especial pretende recoger las aplicaciones y tecnologías de vanguardia, como la web semántica, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural, el internet de las cosas, el grafo de conocimiento, la minería de procesos y la inteligencia artificial, etc., que abarcan el espectro más amplio de los datos abiertos enlazados (LOD).
Los coches de próxima generación recogen una gran variedad de datos procedentes de diferentes sistemas que deben ser procesados y fusionados para proporcionar una asistencia adecuada a la conducción del coche. La serie temática estudiará los enfoques de los sistemas de asistencia a la conducción de automóviles que hacen uso de sofisticados algoritmos de inspiración biológica y modernos enfoques de aprendizaje profundo.
El Journal of Big Data publica investigaciones originales de acceso abierto sobre ciencia y análisis de datos. Los algoritmos de aprendizaje profundo y todas las aplicaciones de big data son bienvenidos. También se consideran los artículos de encuesta y los estudios de caso.
