La Inteligencia Artificial solo es beneficiosa cuando se centra en el dato
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
6 beneficios del utilizar técnicas de NLP en tu negocio
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
¿Cuál es la diferencia entre un científico de datos y un analista de datos? gestionar metadatos
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
¿Puede la Inteligencia Artificial mejorar la integración de datos?
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
Mujeres en la Ciencia de Datos: la importancia de la Educación STEM para reducir la desigualdad de género
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.
La cultura Data Centric
Los datos están en el centro de todo lo que hace una organización: ayudan a los ejecutivos de las empresas a tomar decisiones mejor informadas, a predecir lo que es probable que compren los clientes, a producir productos y servicios más inteligentes y a optimizar los procesos empresariales. Los datos también impulsan tecnologías transformadoras (Inteligencia Artificial, análisis predictivo, Machine Learning), que las organizaciones están aprovechando para crear una ventaja competitiva o alcanzar objetivos estratégicos. Según el McKinsey Global Institute, una
5 cualidades que debe tener un buen científico de datos
La ciencia de los datos sigue siendo un tema candente entre los profesionales cualificados, así como para las organizaciones que se centran en la recopilación de datos que favorezcan el crecimiento del negocio. Poseer una gran cantidad de datos es un activo para cualquier organización, pero sólo si se procesan de manera eficiente. Las necesidades de almacenamiento se multiplicaron cuando entramos en la era del Big Data. Hasta 2010, todo el trabajo se centraba en la construcción de una
¿El fin de los Data Scientist?
Cada día, las empresas, organizaciones públicas e individuos generamos 2.500 millones de gigabytes de datos en todo el mundo. Un promedio que continúa creciendo ferozmente, pues hay que tener en cuenta que pasamos de generar 33 zettabytes en 2018, a producir alrededor de 44 zettabytes el pasado 2020. Las organizaciones conocen este contínuo aumento del tráfico de datos y cada vez son más conscientes del verdadero valor de éstos. Es por ello que muchas empresas, fundamentalmente multinacionales, han comenzado
