Big data aplicada al análisis del tratamiento información de la drogadicción

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  • Big data o datos masivos se hace referencia al almacenamiento de grandes cantidades de datos y a los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos. El fenómeno del big data también se denomina a veces datos a gran escala. En los textos científicos en español con frec...

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Main Author: Gauna Chino, Mario
Format: Reporte
Language: spa
Published: 2017
Subjects:
Online Access: http://repositorio.unjbg.edu.pe/handle/UNJBG/1511
Summary:Big data o datos masivos se hace referencia al almacenamiento de grandes cantidades de datos y a los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos. El fenómeno del big data también se denomina a veces datos a gran escala. En los textos científicos en español con frecuencia se usa directamente el término en inglés big data, denominado como la revolución de los datos masivos o minería de datos. La tendencia a manipular enormes cantidades de datos se debe a la necesidad en muchos casos de incluir dicha información para la creación de informes estadísticos y modelos predictivos utilizados en diversas materias, como los análisis de negocio, publicitarios, los datos de enfermedades infecciosas, el espionaje y seguimiento a la población o la lucha contra el crimen organizado, narcotráfico entre otros. Se realizó el estudio de tipo descriptivo donde se realizó una serie de indagaciones como UNODC, se examinaron los datos científicos disponibles sobre el policonsumo de drogas, la demanda de tratamiento para problemas de abuso de cannabis, cocaína, entre otros y la evolución de la situación en algunas partes del mundo tras haberse legalizado el consumo de cannabis con fines recreativos. Cabe mencionar que el número de muertes relacionadas con las drogas, que en 2015 se calculó en alrededor de 207.400, es decir, 43,5 muertes por millón de personas de entre 15 y 64 años, ha permanecido estable en todo el mundo, aunque sigue siendo inaceptable y evitable.

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