¿Cómo está cambiando el Deep Learning la forma de analizar datos?
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
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
Crisis energética: la solución para las empresas está en el Big Data
El ahorro de energía ha sido una de las principales preocupaciones de los europeos durante la última década, especialmente en estos últimos dos años, en donde los precios de la electricidad han subido hasta un escandaloso 300%. Sin embargo, algunas cosas han cambiado a lo largo de los años, y ahora la energía se utiliza de manera mucho más eficiente y consciente al existir una mayor conciencia respecto al impacto que tienen las fuentes de energía no renovables y
5 tecnologías imprescindibles que harán del Metaverso una realidad
Aunque muchas personas todavía ven este concepto con malos ojos, la realidad es que el Metaverso puede convertirse en un “laboratorio” para el desarrollo de diversas tecnologías punteras. Esto se traduce en transformación digital y progreso para las diversas empresas y organizaciones públicas. Aún así, Metaverso sigue siendo una palabra que todavía no forma parte de nuestro presente. Dicho esto, es necesario saber que actualmente, muchas de las grandes multinacionales ya están invirtiendo ingentes cantidades de recursos en él
Tu empresa no puede aprovechar el Big Data si no dispone de un Lago de Datos
El Big Data se ha convertido en un requisito esencial para las empresas que buscan aprovechar su potencial de negocio. Hoy en día, tanto grandes como pequeñas empresas disfrutan de una mayor rentabilidad y ventaja competitiva gracias a la gestión y el análisis de enormes volúmenes de datos no estructurados. Sin embargo, muchas organizaciones se están dado cuenta de que necesitan una Arquitectura de Datos 4.0. para pasar al siguiente nivel. Dicha necesidad ha dado lugar a la
Datos Sintéticos: ¿La clave para construir el metaverso?
Ya lo comentábamos en el anterior artículo: la construcción del metaverso va a suponer la mayor recopilación de datos personales de la historia. Siendo el metaverso un mundo en donde nosotros, como usuarios, dispondremos de avatares que se mueven por una Realidad Virtual, para acceder a él deberemos aportar todos nuestros datos biométricos (aquellos datos personales referidos a las características físicas, fisiológicas e incluso conductuales de una persona que posibilitan su identificación única). Esto convierte al metaverso inmediatamente
Fat Data: el enemigo del Big Data que debes evitar a toda costa
Muchas empresas grandes tienden a presumir del gran tamaño de sus Data Lakes: repositorios de datos en donde se almacenan todos los datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. El motivo principal de esta extendida tendencia por poseer grandes volúmenes de datos no es otro que producir modelos predictivos cada vez más precisos con el fin de ofrecer un servicio lo más personalizado posible. En otras palabras, transmitir el mensaje adecuado a las personas adecuadas en el momento
Machine Learning: 5 algoritmos que sirven para entrenar a la Inteligencia Artificial
Cada día se generan en el mundo 2.500 millones de GB de datos. Debido al constante aumento de la capacidad de almacenaje de las nuevas tecnologías, actualmente podemos producir, almacenar y enviar más datos que nunca en la historia. “El 90% de los datos disponibles actualmente en la Tierra se han creado en los 2 últimos años ” Este colosal océano de datos en continua expansión ha favorecido directamente el desarrollo de la Inteligencia Artificial a través del aprendizaje automático, más
