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Author: Andres

El análisis de datos marcará el futuro de la tecnología este año. Según el informe de DataToBiz, se prevé que los ingresos del mercado mundial de big data alcancen los 95.000 millones de euros en 2027. El mercado actual de software de BI y análisis está valorado en 14.000 millones de euros en todo el mundo. Y es que, el big data, en asociación con la inteligencia artificial, el machine learning y otras tecnologías, están impulsando lo que llamamos

A estas alturas, el enorme impacto que tienen los datos sobre las decisiones de una empresa está más que demostrado. Algo que ya sabemos es que todas las grandes compañías a día de hoy se benefician del big data y de la analítica de datos. No obstante, para utilizar estas efectivas tecnologías, ninguna de estas organizaciones puede saltarse uno de los pasos más importantes en el análisis de los datos: el modelado de datos.Técnicamente, el modelado de datos

Hoy en día, las empresas utilizan regularmente el análisis predictivo para analizar al cliente objetivo y obtener resultados operativos. En términos sencillos, el análisis predictivo ayuda a predecir tendencias y patrones futuros utilizando datos históricos. Este efectivo método utiliza diferentes patrones de datos e identifica las correlaciones entre las variables, ayudando a reducir los riesgos y los costes de la empresa mediante la predicción de los valores futuros de determinadas variables. Por ejemplo, la organización puede determinar los beneficios

Tanto si se trata de una gran empresa como de la más pequeña, las amenazas de la web y el robo de datos pueden causar trastornos masivos en las operaciones cotidianas de cualquier negocio. Sin la seguridad y los procedimientos adecuados, las empresas se exponen a las consecuencias de estos ataques, que en el mejor de los casos son frustrantes y en el peor, irreparables. Aunque las amenazas a la seguridad de los datos de una empresa pueden ser

La hiperautomatización se define como un enfoque racionalizado de la automatización de los procesos empresariales y de TI en toda la organización para obtener flujos de trabajo más precisos y acelerados. Mientras que la automatización implica la digitalización de una tarea repetitiva sin intervención manual, la hiperautomatización combina múltiples herramientas y plataformas de automatización para aumentar la eficiencia sin errores. Las herramientas que combina son la inteligencia artificial (IA), la automatización robótica de procesos (RPA) y la gestión

¿Crees que la inteligencia artificial tiene la capacidad de generar texto como lo hace un humano? Mucha gente es escéptica al respecto, pero algunos investigadores están trabajando en el desarrollo de una IA capaz de hacerlo. De hecho, ya existen algunos programas informáticos que pueden generar textos con un sonido muy realista. ¿Cómo se utiliza la IA para crear contenidos? Cualquiera que pase algo de tiempo en Internet sabe que hay una oferta interminable de contenidos. Desde artículos y entradas

 En su forma más sencilla, la alfabetización se define como la capacidad de leer y escribir. La definición formal de alfabetizado es "tener conocimientos o competencia".Pero como el mundo ha cambiado, lo que asociamos con la alfabetización también ha cambiado. Este concepto ha evolucionado hacia el ámbito de la alfabetización financiera, la alfabetización sanitaria, la alfabetización digital o la alfabetización de datos.La alfabetización financiera, por ejemplo, significa que se entiende y se puede utilizar la información financiera para

Aunque todavía hay algunos habitantes en nuestro planeta que afirman que el cambio climático es una farsa, la mayoría de nosotros creemos que debemos hacer todo lo posible para frenar o resolver el problema.  La Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning son dos grandes herramientas para combatir el cambio climático. Cuanto más utilicemos ambas tecnologías para comprender nuestra realidad actual, nuestras posibilidades de mejorar y salvar vidas, crear un mundo más sano y hacer que las empresas sean