Datos que hablan

📌¿ Qué representa? El número total de seguidores semana a semana, se incluyen tanto el número total de seguidores, acumulados, como los nuevos seguidores ganados en cada semana esto permite evaluar la efectividad de estrategias de contenido, campañas, publicitarias o colaboraciones con influencers. 🪄Interpretación con Big Data: Instagram analiza este tipo de datos para detectar patrones de crecimiento relacionados con eventos clave. Crecimiento aproximado de 2.5% mensual dividido entre 4 semanas. 🛠️Herramientas del documento utilizadas: Apache Spark: Procesa datos en tiempo real para identificar tendencias como aumentos inusuales en seguidores. Scuba (herramienta interna de Meta): Visualiza y monitorea cambios en métricas como seguidores. FBLearner Flow: Entrena modelos que predicen el crecimiento según tipo de contenido publicado. 🖇️Ejemplo realista: El aumento de 125 nuevos seguidores en la semana dos, podría estar relacionado con una campaña de influencer o una publicacion viral...

 COMPARATIVA DE LAS HERRAMIENTAS QUE UTILIZA INSTAGRAM Hadoop vs. Spark Hadoop es una plataforma para procesamiento de datos por lotes, basada en el almacenamiento distribuido (HDFS) y el procesamiento con MapReduce. Es más lenta, pero muy confiable y buena para grandes volúmenes de datos históricos. Spark es más moderno, mas rapido, trabaja en memoria, lo que le permite ser mucho más rápido que Hadoop. También admite procesamiento en tiempo real y aprendizaje automático, lo que lo hace más flexible. Presto (Trino) vs. Hive Hive permite ejecutar consultas SQL sobre Hadoop, pero su velocidad es baja porque procesa por lotes. Presto   es un motor de consultas distribuido mucho más rápido. Ejecuta consultas interactivas directamente, sin necesidad de procesar todo el conjunto de datos como lo hace Hive. 3. Kafka vs. Spark (Streaming) Kafka se especializa en la transmisión de datos en tiempo real. No analiza, solo entrega datos rápidamente entre sistemas (com...

  ¿Qué aprendimos sobre Big Data en Instagram? 🧠📱 Big Data en Instagram:  A lo largo de esta serie, vimos cómo Big Data  es fundamental para el funcionamiento de Instagram. Cada interacción deja una huella digital: lo que miras, te gusta o compartes es procesado para ofrecerte una experiencia personalizada, eficiente y adictiva. 🎯 ¿Qué hace Big Data por ti en Instagram? Gracias al análisis de grandes volúmenes de datos: Se personaliza el contenido que aparece en tu feed, haciéndolo más relevante para ti. Se optimiza la publicidad , mostrándote anuncios que se ajustan a tus intereses. Se analiza tu comportamiento digital , ayudando a entender cómo usas la app y qué te interesa. 🛠️ Herramientas que lo hacen posible: Para que todo esto funcione, Instagram usa potentes tecnologías de Big Data como: Hadoop → almacena millones de datos generados por usuarios. Spark → los procesa a gran velocidad para obtener resultados en tiempo real. Python ...

  🧠 Introducción Instagram es mucho más que una red social para compartir fotos: también es una poderosa herramienta de marketing, ventas, y análisis de contenido. Para quienes gestionan cuentas profesionales o de creadores, analizar datos es fundamental. Una de las mejores formas de hacerlo es con tablas dinámicas. En esta publicación, aprenderás qué son las tablas dinámicas, cómo se relacionan con Instagram y cómo utilizarlas para interpretar mejor los datos de tus publicaciones, historias y audiencia. Ideal para trabajos en grupo o proyectos educativos. 💡 📊 ¿Qué es una Tabla Dinámica? Una tabla dinámica es una herramienta de análisis que permite organizar, resumir y visualizar grandes cantidades de información de manera rápida y flexible, especialmente en Microsoft Excel o Google Sheets. 📷 ¿Cómo Aplicarlo a Instagram? Aquí un ejemplo práctico de uso: Exporta tus métricas desde Instagram Insights o Creator Studio. Abre los datos en Excel o Google Sheets. Crea una tab...

  1. Hadoop   Ventajas: - Escalabilidad: Puede crecer fácilmente añadiendo más servidores. - Alta disponibilidad: Maneja fallos de hardware automáticamente. - Costo eficiente: Utiliza hardware común y abierto, lo que reduce costos. - Distribución del trabajo: Divide el procesamiento entre varios nodos. Beneficios: - Procesa grandes volúmenes de datos de forma eficiente. - Mejora el rendimiento al evitar cuellos de botella. - Ideal para Big Data y análisis de datos masivos. 2. Apache Spark Ventajas: - Procesamiento en memoria: Más rápido que Hadoop MapReduce. - Tiempo real: Capacidad para procesar datos casi instantáneamente. - Compatibilidad: Funciona bien con Hadoop y otras fuentes de datos. - Escalabilidad: Se adapta a clústeres grandes. Beneficios: - Permite decisiones rápidas con datos en tiempo real. - Aumenta la eficiencia en el análisis de datos. - Ideal para tareas de machine learning y streaming. 3. Python Ventajas: - Fácil de aprender y usar: Si...