historia Dataminig
Páginas: 3 (511 palabras)
Publicado: 12 de septiembre de 2014
La idea de Minería de Datos no es nueva. Ya desde los años sesenta los estadísticos manejaban términos como Data Fishing, Data Mining (DM) o Data Archaeology con la idea de encontrar correlacionessin una hipótesis previa en bases de datos con ruido.
A principios de los años ochenta, Rakesh Agrawal, GioWiederhold, Robert Blum y Gregory Piatetsky-Shapiro entre otros, empezaron a consolidar lostérminos de Minería de Datos y KDD.
Esta tecnología ha sido un buen punto de encuentro entre personas pertenecientes al ámbito académico y al de los negocios.
La evolución de sus herramientas en eltranscurso del tiempo puede dividirse en cuatro etapas principales:
Colección de Datos (finales 1960).
Acceso de Datos (1980).
Almacén de Datos y Apoyo a las Decisiones (principios de la década de1990).
Minería de Datos Inteligente.(‑nales de la década de 1990).
En general, la estadística es la primera ciencia que históricamente extrae información de losdatos básicamente mediante metodologías procedentes de las matemáticas. Cuando se empezó a usar los ordenadores como apoyo para esta tarea surgió el concepto de Machine learning traducido como aprendizaje automático. Posteriormente con elincremento de tamaño y la estructuración de las datos es cuando se empieza a hablar de minería de datos. La idea de data mining no es nueva. Ya desde los años sesenta los estadísticos manejaban términoscomo data fishing, data mining o data archaeology
con la idea de encontrar correlaciones.
A principios de los años ochenta, Rakesh Agrawal, Gio Wiederhold, Robert Blum y Gregory Piatetsky-Shapiro,entre otros, empezaron a consolidar los términos de data mining, finales de los años ochenta
sólo existían un par de empresas dedicadas a esta tecnología; actualmente existen más de 100 empresas en elmundo que ofrecen alrededor de 300 soluciones.
La idea de data mining no es nueva. Ya desde los años sesenta los estadísticos manejaban términos como data fishing, data mining o data...
A principios de los años ochenta, Rakesh Agrawal, GioWiederhold, Robert Blum y Gregory Piatetsky-Shapiro entre otros, empezaron a consolidar lostérminos de Minería de Datos y KDD.
Esta tecnología ha sido un buen punto de encuentro entre personas pertenecientes al ámbito académico y al de los negocios.
La evolución de sus herramientas en eltranscurso del tiempo puede dividirse en cuatro etapas principales:
Colección de Datos (finales 1960).
Acceso de Datos (1980).
Almacén de Datos y Apoyo a las Decisiones (principios de la década de1990).
Minería de Datos Inteligente.(‑nales de la década de 1990).
En general, la estadística es la primera ciencia que históricamente extrae información de losdatos básicamente mediante metodologías procedentes de las matemáticas. Cuando se empezó a usar los ordenadores como apoyo para esta tarea surgió el concepto de Machine learning traducido como aprendizaje automático. Posteriormente con elincremento de tamaño y la estructuración de las datos es cuando se empieza a hablar de minería de datos. La idea de data mining no es nueva. Ya desde los años sesenta los estadísticos manejaban términoscomo data fishing, data mining o data archaeology
con la idea de encontrar correlaciones.
A principios de los años ochenta, Rakesh Agrawal, Gio Wiederhold, Robert Blum y Gregory Piatetsky-Shapiro,entre otros, empezaron a consolidar los términos de data mining, finales de los años ochenta
sólo existían un par de empresas dedicadas a esta tecnología; actualmente existen más de 100 empresas en elmundo que ofrecen alrededor de 300 soluciones.
La idea de data mining no es nueva. Ya desde los años sesenta los estadísticos manejaban términos como data fishing, data mining o data...
Leer documento completo
Regístrate para leer el documento completo.