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Author: Monica Perez

La Inteligencia Artificial centrada en los datos es un nuevo enfoque del Machine Learning  que se basa en el científico de datos  para definir todo el proceso: desde la limpieza y la ingestión de datos hasta el entrenamiento del modelo. En este enfoque, no es necesario tener conocimientos profundos sobre los algoritmos de IA, sino que todo gira en torno a los datos. La idea detrás de este proceso es muy simple: comenzar con datos limpios y entrenar

En el centro de toda transformación digital se encuentra la democratización de los datos: la práctica de hacer que los datos sean accesibles en todos los departamentos de una empresa, no solo en la dirección y el equipo de TI. Al estar los conjuntos de datos de una organización en constante crecimiento, los directivos de las empresas se ven obligados a visualizar y mapear los datos para tener el control de la información. La visualización de datos es la

En artículos anteriores hablábamos del famoso Data Lake , un repositorio centralizado que permite almacenar todos los datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. Gracias a los lagos de datos se pueden almacenar éstos según entran en la BBDD, sin tener que estructurarlos primero, y ejecutar diferentes tipos de análisis (desde cuadros de mando y visualizaciones hasta grandes procesamientos de datos, análisis en tiempo real o Machine Learning  para la toma de decisiones). Para entender bien por qué los

La infraestructura de TI es cada vez más compleja y las empresas deben buscar soluciones de gestión de datos escalables para mantenerse a flote. Llevar a cabo esa gestión en la nube se ha convertido en la solución a la que recurren muchas de ellas. Y es que estas compañías están adoptando ampliamente la nube porque ofrece ahorro de costes, disponibilidad de datos, flexibilidad, escalabilidad y otras muchas ventajas. Según el estudio del “Cloud Computing Survey 2022”, casi las

En un mundo que se digitaliza a pasos agigantados, la automatización es cada vez más importante para todas aquellas empresas que han logrado comprender los beneficios de la Inteligencia Artificial[1] , así como la importancia de que las máquinas entiendan el lenguaje humano. El procesamiento del lenguaje natural (NLP) combina los estudios de la ciencia de datos, la informática y la lingüística para entender el lenguaje de forma muy parecida a la de los humanos. Y es que es muy

La analítica empresarial surgió como disciplina poco después de que Microsoft introdujera Excel en 1985, permitiendo a las empresas recopilar y coordinar mucha más información que antes. Durante los siguientes treinta años, la analítica de datos creció y evolucionó hasta convertirse en una parte integral de las operaciones empresariales modernas. Ahora, la ciencia de datos mira al futuro y permite a las empresas crear valor a partir de los datos. La pregunta que mucha gente se formula a día

  Muchas organizaciones siguen luchando por comprender el significado y el valor de uno de sus activos más importantes y sosteniblestiempo: los datos. Sin embargo, estos suelen presentarse en nuestra base de datos sin ningún tipo de contexto.   Los metadatos  son los "datos sobre los datos", ese contexto que necesitamos para convertir estos activos en información de valor para la empresa. Sin metadatos, los datos brutos no son utilizables, por lo que una de las principales ventajas de la creación

  El mundo de la integración de datos lleva años cambiando. Con un mayor número de empleados en todo el mundo que trabajan a distancia, las empresas necesitan ahora más que nunca acceso en tiempo real a sus datos. Gracias a la Inteligencia Artificial  (IA), las organizaciones de ahora pueden analizar de forma más eficiente grandes conjuntos de información y compartir sus análisis con cada área de la compañía.   La IA y el Machine Learning  (ML) están haciendo más viable

La Inteligencia Artificial  y el Machine Learning  son las piedras angulares de la próxima revolución informática. Estas tecnologías se basan en la capacidad de reconocer patrones y, a partir de datos observados en el pasado, predecir resultados futuros. Aunque las máquinas que utilizan los principios de la IA suelen denominarse "inteligentes", la mayoría de estos sistemas no aprenden por sí solos; es necesaria la intervención de la programación humana. Los científicos de datos  preparan las entradas, seleccionando las variables

La mayoría de los sectores tienen un problema de imagen: la gente quiere contratar al más inteligente del grupo, la persona que encaja en el puesto de trabajo, con el aspecto adecuado, con atributos físicos específicos que van a impresionar a los clientes y a los competidores, etc.    En lo que respecta a la Ciencia de Datos, mucha gente considera que este sector es únicamente para hombres, lo que aleja cada vez más a las mujeres de esta carrera.