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title: "Clase 4 IA - BigData"
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# Tipos de datos
- Datos Estructurados:
    A menudo numeroso etquetas almacenadas en un marco estrucuturados de columnas y filas.

- Datos Semiestructurados:
    Organizados libremente en categorias utiilizando etiquetas meta.

- Datos No Estructurados:
    Infomracion co muicho texto que no esta organizada en u marco o modelo claramente definido.

# ETL vs ELT
## ETL
- Extract:
  Se obtienen los datos desde diversas fuentes (api, db).

- Transform:
  Los dats extraidos son procesados y transformados fuera del sistema destino. Se limpian, formatean y estrcturan de acuerdo a las reglas de negocio.

- Load:
  Los datos transformados se cargan en un almacen.

![Imagen de referencia](./1.jpg)

## ELT

- Extract:
  Los datos son extraidos de las fuentes, igual que en ETL

- Load:
  Los datos sin transformar se cargan directamente en el sistema destino.
  > Es un concepto alimentado por la nube

- Transform:
  La transformacion ocurre dentro delo sistema de destino, aprovechando su capacidad de procesamiento.

## Categorias
### Bronce
Tener los datos en bruto, por ejemplo, cuando hacemos web-scraping. a veces es json, csv. masomenos estructurados.

### Plata
es el procesamiento de los datos de tipo bronce. simplemnte una pequeña modificacion de los datos que los deje listos para hacer una transformacion mas completa.

### Oro
Es el dato más refinado. Esto es luego de hacer agregaciones (porque necesitan mucho computo). Este es el nivel desde donde deberia consumir el sistema

Herramientas que se usan:
> Azure, Apache spark.

# Webscrapping
Es un procedo mediante el cual extraemos datos de la web de forma medianamente automatizada.

# Nota
escribir la direfencia entre **Data Factory** contra **Data Bricks**.
