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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

 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

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 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

  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