La compresión de datos es una división de la teoría de la información que elimina la redundancia en los datos antes de la transmisión. El objetivo de este curso es explicar varias técnicas y algoritmos de compresión de datos utilizados para reducir el tamaño de un archivo. Comienza explicando la importancia de las diferentes clases de códigos utilizados para codificar datos. Descubrirás el procedimiento para mapear los símbolos de origen al número de bits sin ningún error utilizando un mecanismo de código de longitud variable. Además, también se explican los códigos libres de prefijos. Posteriormente, se te enseñará sobre la nomenclatura dada por la desigualdad de Kraft-McMillan con respecto al uso de longitudes de palabra clave para un código de prefijo. Esto incluye el proceso de representar los códigos de prefijo utilizando métodos de árbol binario e intervalo. Después de esto, estudiarás dos métodos comunes de compresión de datos, a saber, con pérdida y sin pérdida. Se describen los procesos de reducción del tamaño de los datos con y sin perder su forma original.

A continuación, el curso ilustra el uso de símbolos y sus estimaciones medidas en la construcción de códigos libres de prefijos. Descubrirás el papel del algoritmo de Shannon-Fano en la asignación de códigos a los símbolos según sus probabilidades de incidencia, y estudiarás el concepto de códigos óptimos que representa la longitud media de la palabra. Explorarás la importancia del código de Huffman en la codificación de símbolos de origen asignando cadenas de entrada a caracteres específicos, incluido el proceso de lograr la mejor relación de compresión utilizando varios métodos de codificación. Posteriormente, se explica el proceso de delimitación de la longitud real y óptima utilizando la aplicación de la entropía de la información. Esto comprenderá los postulados fundamentales de los algoritmos de compresión universal. Descubrirás la importancia de los códigos universales en la transmisión eficiente de datos desde un conjunto probable de bases de datos complejas, y verás cómo la redundancia minmax aspira a ser el punto de referencia definitivo para los códigos.

Finalmente, el curso explora las diversas técnicas para ejecutar la compresión utilizando frecuencias de palabras. Explorarás el papel de los diccionarios de frecuencia y las redes semánticas para determinar el léxico objetivo y los términos menos frecuentes. A continuación, estudiarás el procedimiento para codificar archivos en números decimales utilizando códigos aritméticos. También observarás la cercanía de las palabras clave generadas por los códigos aritméticos al valor óptimo para garantizar una alta tasa de compresión. Esto incluirá el proceso de comprimir datos con un tiempo mínimo de ejecución. Después de esto, se te enseñará sobre los métodos para comprimir los datos almacenados en filas y columnas de una base de datos, incluido el procedimiento para minimizar el espacio de almacenamiento y mejorar la velocidad de rendimiento utilizando varias técnicas de codificación. 'Métodos de compresión de datos en la teoría de la información' es un curso esclarecedor que explora el manejo de la compresión de datos desde un punto de vista del mundo real. Aprende sobre los diversos algoritmos utilizados para reducir el tamaño de diferentes tipos de datos inscribiéndote ahora y estudia gratis.