Big data eje estratégico en la industria audiovisual

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Estrategia del sistema de información de Netflix

Tabla 10 Tipos de medidas de rendimiento utilizadas en la evaluación del método para los 39 artículos que tienen valores de rendimiento cuantitativos y sus respectivas fórmulas, artículos y número total de artículos, donde TP = verdadero positivo, TN = verdadero negativo, FP = falso positivo, FN = falso negativo, \(x_{i}\) = valor observado o verdad básica de la muestra i, \({\hat{x}_i\) = valor predicho de la muestra i y n = número de muestrasTabla de tamaño completo

Todos los artículos analizados en esta revisión sistemática están disponibles en ACM Digital Library, IEEE Xplore y ScienceDirect. Todos los conjuntos de datos mencionados están disponibles públicamente y sus enlaces pueden encontrarse como se cita.

J Big Data 7, 11 (2020). https://doi.org/10.1186/s40537-020-0285-1Download citationShare this articleAnyone you share the following link with will be able to read this content:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard

Netflix big data analytics: la aparición de la recomendación basada en datos

ResumenDesde 2011, cuando se anunciaron por primera vez los conceptos de la Industria 4.0, esta revolución industrial ha crecido y se ha expandido desde algunos conceptos teóricos hasta aplicaciones en el mundo real. Sus aspectos prácticos pueden encontrarse en muchos campos y nos afectan a casi todos de muchas maneras. Mientras nos adaptamos a los nuevos cambios, comienzan a revelarse ajustes a nivel nacional e internacional. Cada vez está más claro que no sólo están en juego las nuevas innovaciones, sino que los avances técnicos, las políticas gubernamentales y los mercados nunca han estado tan entrelazados. Aquí describimos de forma general los conceptos de la Industria 4.0, explicamos algunas nuevas terminologías y los retos para mayor claridad y exhaustividad. La clave de este documento es que resumimos las estrategias y planes nacionales actualizados de más de 14 países para la Industria 4.0. Algunos de ellos son ascendentes, como Portugal, otros descendentes, como Italia, y algunos, como Estados Unidos, ya se habían movido en esta dirección mucho antes de 2011. Vemos que los gobiernos están adaptando sus esfuerzos en consecuencia, y que las industrias se están adaptando e impulsando esos cambios.

Caso práctico de Netflix 2020

En este post vamos a modelar los precios de los apartamentos de Airbnb en Londres. Es decir, el objetivo es construir nuestro propio modelo de sugerencia de precios. Utilizaremos datos de http://insideairbnb.com/ que fueron recogidos en abril de 2018. Este trabajo se inspira en el modelo de predicción de precios de Airbnb construido por Dino Rodríguez, Chase Davis y Ayomide Opeyemi. Normalmente lo haríamos en R, pero hemos pensado en probar con Python para variar.

Como podemos ver, las características neighborhood_group_cleansed, square_feet, has_availability, license y jurisdiction_names tienen en su mayoría valores perdidos. Las características neighborhood, cleaning_fee y security_deposit tienen más de un 30% de valores vacíos, lo cual es demasiado en nuestra opinión. La característica código postal también tiene algunos valores perdidos, pero podemos eliminar estos valores o imputarlos con una precisión razonable.

Podemos ver que las características de street y amenities tienen un gran número de valores únicos. Sería necesario un procesamiento del lenguaje natural para convertirlos en características útiles. Creemos que tenemos suficiente información de localización con neighborhood_cleansed y zipcode, así que eliminaremos street. También eliminamos las características amenities, calendar_updated y calendar_last_updated, ya que son demasiado complicadas de procesar por el momento.

Recomendaciones del caso de estudio de Netflix

El módulo ‘Foundations’ es la primera sección de este curso que te capacitará con los fundamentos de Python, Linux y Cloud. Todos los conceptos enseñados en este módulo le ayudarán a construir una base sólida. Al final de este módulo de fundamentos, te sentirás cómodo con los términos básicos de la computación en la nube.

Para comenzar con el siguiente módulo del Programa de Postgrado en Computación en la Nube, aprenderás Microsoft Azure y sus diversos servicios, como Blob, VNet, Azure AD, Azure DevOps, Cosmos DB, Azure ML Services, y mucho más.

Después de completar con éxito el curso, puede obtener un Certificado de Postgrado en Cloud Computing de la Universidad de Texas en Austin. El exhaustivo plan de estudios de este programa te nutre para convertirte en un profesional altamente cualificado en Cloud Computing para ayudarte a conseguir el crecimiento profesional deseado en las principales empresas mundiales.

Las opciones de alojamiento en el sector de los viajes no se limitan a los hoteles y centros turísticos. La gente suele buscar opciones de alojamiento en casa, ya que este modelo beneficia a ambas partes. Los turistas pueden disfrutar de la comodidad de un hogar, mientras que los propietarios pueden obtener unos ingresos razonables por el alquiler. Hemos tomado como referencia el modelo de negocio de Airbnb y hemos analizado cómo utilizar los servicios en la nube de AWS para que las empresas solo tengan que centrarse en su modelo.

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