La visualización de big data es la visualización gráfica de grandes cantidades de datos. El big data en sí mismo representa una enorme cantidad de datos que pueden recopilarse en tiempo real o con retraso. Sin embargo, estos datos sin procesar no son especialmente útiles por sí mismos, sino que deben procesarse mediante análisis de datos. Aquí es donde la visualización de datos puede ser más útil. Es posible profundizar la comprensión de los datos mediante una visualización adecuada. Existen diversas técnicas de visualización, como tablas, nubes de palabras, mapas de calor, gráficos de líneas, gráficos circulares y gráficos de barras. Es importante elegir la técnica adecuada, ya que el objetivo principal de la visualización de datos es comunicar la información con claridad mediante la representación gráfica.

Características

• Facilita la comprensión de grandes volúmenes de datos:
  La visualización transforma datos complejos en representaciones gráficas (como gráficos, mapas, diagramas), lo que permite detectar rápidamente patrones, relaciones y anomalías.

• Permite la toma de decisiones rápida y basada en evidencia:
  Al presentar los datos de manera visual e interactiva, los usuarios —incluyendo tomadores de decisiones— pueden interpretar información crítica de forma eficiente, sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.

https://www.virtusa.com/digital-themes/big-data-visualization

Concepto: El machine Learning utiliza los vastos volúmenes de datos proporcionados por el big data para entrenar modelos que pueden identificar patrones, realizar predicciones y tomar decisiones automatizadas, mientras que el big data proporciona la materia prima para que el machine Learning funcione de manera efectiva. es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de los datos sin ser programadas explícitamente. Los algoritmos de machine learning pueden analizar los datos del big data para identificar patrones, tendencias y relaciones que pueden no ser evidentes para los humanos. 

Descripción:  El Machine Learning utiliza los datos del Big Data para aprender, identificar patrones y tomar decisiones sin programación explícita y es una rama de la inteligencia artificial que analiza grandes volúmenes de datos para encontrar tendencias útiles.

Características:

1.  Capacidad de procesar grandes volúmenes de datos

2. Aprendizaje automático y continuo

Imagen 

Aspectos necesarios: 

Capacidad de procesamiento: Los algoritmos necesitan grandes volúmenes de datos limpios, relevantes y bien estructurados para aprender de forma precisa.

Algoritmos Adecuados: Seleccionar el algoritmo correcto según el tipo de problema (clasificación, regresión, clustering, etc.) es clave para obtener buenos resultados.