¿Qué es un dataset? Explicado de forma sencilla
Si estás empezando a aprender Big Data, análisis de datos o inteligencia artificial, hay una palabra que aparecerá continuamente: dataset.
Un dataset es, simplemente, un conjunto organizado de datos que podemos utilizar para analizar información, descubrir patrones o entrenar modelos.
Un ejemplo sencillo
Imagina una hoja de cálculo con información sobre las ventas de una tienda: fecha de la venta, producto, precio, número de unidades, ciudad y cliente.
Toda esa tabla puede considerarse un dataset. Cada fila representa normalmente un registro y cada columna una característica de ese registro.
¿Para qué sirve un dataset?
Los datasets son la materia prima del análisis de datos. Podemos utilizarlos para responder preguntas como qué productos se venden más, en qué meses aumentan las ventas o qué clientes compran con mayor frecuencia.
Cuando incorporamos técnicas de machine learning, también podemos utilizarlos para intentar predecir qué ocurrirá en el futuro.
¿De dónde salen los datasets?
Los datos pueden proceder de formularios web, aplicaciones, sensores, bases de datos, sistemas empresariales, redes sociales, dispositivos IoT o servicios públicos de datos abiertos.
Antes de poder analizarlos suele ser necesario limpiarlos, eliminar errores y convertirlos a un formato adecuado.
Dataset no significa necesariamente Big Data
Un dataset puede tener cien registros o cientos de millones. Lo que convierte un problema en Big Data no es únicamente disponer de muchos datos, sino también aspectos como la velocidad con la que se generan, su variedad y la dificultad para procesarlos.
Si estás comenzando, continúa con nuestra guía sobre cómo aprender Big Data desde cero.
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