Algoritmos de aprendizaje automático

Algoritmos de aprendizaje automático explicados en menos de 1 minuto


Conozca algunos de los algoritmos de aprendizaje automático más conocidos en menos de un minuto cada uno.

Algoritmos de aprendizaje automático explicados en menos de 1 minuto cada uno


Algoritmos de aprendizaje automático

En este artículo podrás encontrar una explicación fácil de entender de algunos de los algoritmos de aprendizaje automático más conocidos, para que los puedas asimilar de una vez para siempre.

Regresión lineal

Algoritmos de aprendizaje automático - Regresión Lineal
Algoritmos de aprendizaje automático – Regresión Lineal

Uno de los algoritmos de aprendizaje automático más sencillos que existen, la regresión lineal se utiliza para hacer predicciones sobre variables dependientes continuas con el conocimiento de las variables independientes. Una variable dependiente es el efecto, en el que su valor depende de los cambios en la variable independiente.

Puede que recuerde la línea de mejor ajuste de la escuela: esto es lo que produce la Regresión Lineal. Un ejemplo sencillo es predecir el peso de una persona en función de su altura.

Regresión logística

Algoritmos de aprendizaje automático - Regresión Logistica
Algoritmos de aprendizaje automático – Regresión Logística

La regresión logística, similar a la regresión lineal, se utiliza para hacer predicciones sobre variables dependientes categóricas con el conocimiento de las variables independientes. Una variable categórica tiene dos o más categorías. La Regresión Logística clasifica resultados que sólo pueden estar entre 0 y 1.

Por ejemplo, se puede utilizar la Regresión Logística para determinar si un estudiante será admitido o no en una determinada universidad en función de sus calificaciones, ya sea Sí o No, o 0 o 1.

Árboles de decisión

Algoritmos de aprendizaje automático - Árboles de decisión
Algoritmos de aprendizaje automático – Árboles de decisión

Los Árboles de Decisión (DTs) son un modelo de estructura tipo árbol de probabilidad que divide continuamente los datos para categorizar o hacer predicciones basadas en el conjunto previo de preguntas que fueron respondidas. El modelo aprende las características de los datos y responde a las preguntas para ayudarle a tomar mejores decisiones.

Por ejemplo, puede utilizar un árbol de decisión con las respuestas Sí o No para determinar una especie específica de pájaro utilizando características de los datos como las plumas, la capacidad de volar o nadar, el tipo de pico, etc.

Random Forest(Bosque aleatorio)

Algoritmos de aprendizaje automático -Random Forest
Algoritmos de aprendizaje automático -Random Forest

Al igual que los árboles de decisión, el bosque aleatorio también es un algoritmo basado en árboles. Mientras que el árbol de decisión consiste en un árbol, el bosque aleatorio utiliza múltiples árboles de decisión para tomar decisiones: un bosque de árboles.

Combina múltiples modelos para realizar predicciones y puede utilizarse en tareas de clasificación y regresión.

K-Nearest Neighbors (K vecinos mas próximos)

Algoritmos de aprendizaje automático -K-Nearest Neighbors
Algoritmos de aprendizaje automático -K-Nearest Neighbors

K-Nearest Neighbors utiliza el conocimiento estadístico de lo cerca que está un punto de datos de otro punto de datos y determina si estos puntos de datos pueden agruparse. La cercanía de los puntos de datos refleja las similitudes entre ellos.

Por ejemplo, si tuviéramos un gráfico con un grupo de puntos de datos cercanos entre sí llamado Grupo A y otro grupo de puntos de datos cercanos entre sí llamado Grupo B. Cuando introducimos un nuevo punto de datos, dependiendo del grupo al que esté más cerca el nuevo punto de datos, ése será su nuevo grupo clasificado.

Máquinas de vectores de Soporte ( Support Vector Machines)

Algoritmos de aprendizaje automático -Support Vector Machines
Algoritmos de aprendizaje automático -Support Vector Machines

Al igual que el vecino más cercano, las máquinas de vectores de apoyo realizan tareas de clasificación, regresión y detección de valores atípicos. Lo hace dibujando un hiperplano (una línea recta) para separar las clases. Los puntos de datos situados a un lado de la línea se etiquetarán como Grupo A, mientras que los puntos situados al otro lado se etiquetarán como Grupo B.

Por ejemplo, cuando se introduce un nuevo punto de datos, según el lado del hiperplano y su ubicación dentro del margen, se determinará a qué grupo pertenece el punto de datos.

Naive Bayes

Algoritmos de aprendizaje automático - Naive Bayes
Algoritmos de aprendizaje automático – Naive Bayes

Naive Bayes se basa en el Teorema de Bayes, que es una fórmula matemática utilizada para calcular las probabilidades condicionales. La probabilidad condicional es la posibilidad de que se produzca un resultado dado que también se ha producido otro acontecimiento.

Predice que las probabilidades de cada clase pertenecen a una clase determinada y que la clase con la mayor probabilidad se considera la más probable.

Agrupación de k-means ( K-means Clustering)

Algoritmos de aprendizaje automático - K-means Clustering
Algoritmos de aprendizaje automático – K-means Clustering

La agrupación de K-means, similar a la de los vecinos más cercanos, utiliza el método de agrupación para agrupar elementos/puntos de datos similares en clusters. El número de grupos se denomina K. Para ello, se selecciona el valor k, se inicializan los centroides y, a continuación, se selecciona el grupo y se encuentra la media.

Por ejemplo, si hay 3 clusters presentes y se introduce un nuevo punto de datos, dependiendo del cluster en el que caiga, ese es el cluster al que pertenecen.

Bagging

Algoritmos de aprendizaje automático -  Bagging
Algoritmos de aprendizaje automático – Bagging

El bagging también se conoce como agregación Bootstrap y es una técnica de aprendizaje de conjunto. Se utiliza tanto en los modelos de regresión como en los de clasificación y su objetivo es evitar el sobreajuste de los datos y reducir la varianza de las predicciones.

El sobreajuste se produce cuando un modelo se ajusta exactamente a sus datos de entrenamiento, es decir, no nos enseña nada, y puede deberse a varias razones. Random Forest es un ejemplo de Bagging.

Boosting

Algoritmos de aprendizaje automático – Boosting

El objetivo general del Boosting es convertir a los alumnos débiles en alumnos fuertes. Los aprendices débiles se encuentran aplicando algoritmos de aprendizaje de base que luego generan una nueva regla de predicción débil. Se introduce una muestra aleatoria de datos en un modelo y luego se entrena secuencialmente, con el objetivo de entrenar a los aprendices débiles e intentar corregir a su predecesor

En el Boosting se utiliza XGBoost, que significa Extreme Gradient Boosting.

Reducción de la dimensionalidad

Algoritmos de aprendizaje automático – – Reducción de la dimensionalidad

La reducción de la dimensionalidad se utiliza para reducir el número de variables de entrada en los datos de entrenamiento, reduciendo la dimensión de su conjunto de características. Cuando un modelo tiene un gran número de características, es naturalmente más complejo, lo que conlleva una mayor probabilidad de sobreajuste y una disminución de la precisión.

Por ejemplo, si tiene un conjunto de datos con cien columnas, la reducción de la dimensionalidad reducirá el número de columnas a veinte. Sin embargo, necesitará la selección de características para seleccionar las características relevantes y la ingeniería de características para generar nuevas características a partir de las existentes.

La técnica de análisis de componentes principales (PCA) es un tipo de reducción de la dimensionalidad.

Conclusión

El objetivo de este artículo era ayudarle a entender los algoritmos de aprendizaje automático en los términos más sencillos. Si quieres conocer más a fondo cada uno de ellos, lee este artículo sobre Algoritmos de Aprendizaje Automático Populares.

Puedes ver más contenidos en nuestro blog

Webs y Apps con  Inteligencia Artificial de 2022.

Webs y Apps con Inteligencia Artificial de 2022.



TE OFRECEMOS ENESTE VIDEO EL TOP DE PAGINAS WEBSMARAVILLOSAS CON I.A ASI COMO TAMBIEN APPS CON LA MISMA TECNOLOGIA💯🤳🤖

Webs y Apps con Inteligencia Artificial de 2022.
Algoritmos 📈 Máquinas ⚙️Robótica 🤖 Tecnología…*NO* estamos hablando del futuro. Es una realidad presente que cada día evoluciona a pasos gigantescos. *INTELIGENCIA ARTIFICIAL*
¿Superará algún día a la inteligencia humana? Descubre las maravillas del Nuevo Mundo Digital en este canal. ¡Bienvenido a _FUTURE_!
A partir de ahora comprenderás mejor que nadie lo que te rodea y podrás ser parte del cambio.
ANDROIDES, BLOCKCHAIN, WEB3.0 Y TODOS LOS MEJORES TOP.

HELLOOOO¡¡¡¡ Si llegas al final del video, verás que te aplaudo, TE LO MERECES¡¡¡

Ysi aún por encima estas leyendo esto significa que perteneces al 1% de la gente que se lee las descripciones de los videos HASTA EL FINAL, déjame un comentario con un emoji de brazo robotico 🦾, si veo muchos me alegrarás el dia¡¡¡¡😛👍renderás mejor que nadie lo que te rodea y podrás ser parte del cambio.

Ver video en youtube

Que es la Hiperconectividad

¿Que es la Hiperconectividad?

En este articulo te vamos a explicar lo que es la hiperconectividad, para que puedas tener un visión claro de sus aplicaciones y de la importancia que está destinado a tener en la tecnología en los próximos años.

Introducción Que es la Hiperconectividad

El término hiperconectividad fue utilizado por primera vez por Barry Wellman y Anabel Quan-Haase para describir el estado evolutivo de las comunicaciones en la sociedad y a partir de sus estudios sobre la comunicación de persona a persona en las organizaciones y sociedades en red.

Muchas empresas tecnológicas han adoptado el paradigma de la hiperconectividad para definir sus sistemas de comunicación de persona a persona, de persona a máquina y de máquina a máquina.

El término se refiere al uso de múltiples medios de comunicación, como el correo electrónico, la mensajería instantánea, el teléfono, el contacto cara a cara y los servicios de información de la web 3.0.

La hiperconectividad es también una tendencia en las redes informáticas en la que todas las cosas que pueden o deben comunicarse a través de la red se comunicarán a través de la red.

La hiperconectividad también puede verse como un estado de las comunicaciones unificadas (UC) en el que la capacidad de gestión del tráfico y el ancho de banda de una red siempre superan la demanda.
El número de vías y nodos de comunicación es mucho mayor que el número de abonados.

Todos los dispositivos que podrían beneficiarse de estar conectados a una red están de hecho conectados.

Que es la Hiperconectividad
Que es la Hiperconectividad – Photo by fauxels on Pexels.com

En la infraestructura hiperconectada definitiva, los dispositivos electrónicos e informáticos de todo tipo pueden comunicarse entre sí en la medida que cada usuario individual desee. Estos dispositivos pueden incluir:

Ordenadores personales, teléfonos inteligentes, dispositivos del Internet de las Cosas, electrodomésticos, dispositivos médicos, maquinaria agrícola e industrial, y muchos otros.

La hiperconectividad abarca la comunicación de persona a persona, de persona a máquina y de máquina a máquina.

Esta tendencia está impulsando grandes aumentos en la demanda de ancho de banda y cambios en las comunicaciones debido a la complejidad y diversidad e integración de nuevas aplicaciones y dispositivos que utilizan la red.

La hiperconectividad ha sido reconocida como una condición de mercado omnipresente y creciente que está en el centro de su estrategia empresarial.

Muchas empresas tecnológicas han sido citadas ampliamente en la prensa refiriéndose a la era de la hiperconectividad.

La habilitación de todos los dispositivos mediante IP es una limitación fundamental de la versión cuatro de IP y la seis es la tecnología que permite soportar explosiones masivas de direcciones.

En nuestra vida cotidiana tenemos ejemplos de hiperconectividad, como poder controlar desde el móvil, la televisión, el aire acondicionado o la lavadora.

Todo indica que, en un futuro no muy lejano, esta hiperconectividad irá en aumento, tanto en nuestro entorno personal como en la empresa.

Con el avance de las tecnologías, se están desarrollando nuevas formas de comunicarse, trabajar y disfrutar del tiempo libre.

Los avances en los teléfonos móviles, los navegadores, los asistentes de voz o el IoT (internet de las cosas) son algunos de los ejemplos relacionados con la hiperconectividad.

Además, las ciudades están cada vez más interconectadas y así aparece el término smart city.

En España, por ejemplo, ya existen modelos de ciudades inteligentes que, a través de la hiperconectividad, pueden ahorrar agua o implementar soluciones de aparcamiento inteligente.

Hiperconectividad en la industria

Del mismo modo, en el sector industrial, los sistemas y dispositivos que utilizamos en nuestro día a día están siendo utilizados para aumentar la productividad e incorporar herramientas de mejora continua.

Podemos incluir la hiperconectividad, también, en el concepto de Industria 4.0 del que tanto se habla.

Es necesario que las empresas implementen un mayor nivel de conectividad entre sus procesos, tanto los que se realizan dentro como fuera de la empresa.

De este modo, los medios de producción podrán interactuar, dentro de la fábrica, pero también a lo largo de la cadena de valor del producto: clientes, proveedores, etc.

Además de la cadena de producción y el sector productivo, la hiperconectividad también cambia la forma de trabajar de las empresas.

La computación en nube es un ejemplo de trabajo más flexible, dinámico y conectado.

También es importante recordar que es necesario dotar de seguridad a todos estos procesos hiperconectados, lo que se conoce como ciberseguridad, permite que estos procesos relacionados con las tecnologías de la información y la conectividad se realicen de forma segura.

¿Cuáles son los beneficios de implementar la hiperconectividad en una empresa?

La hiperconectividad aportará muchos beneficios a las industrias y a los procesos de producción. Sobre todo, servirá para conocer mejor al cliente.

Permitirá al cliente “acompañar” productos completamente adaptados a sus necesidades en el proceso de producción. La hiperconectividad no es un fin en sí mismo, sino un medio para ganar competitividad. He aquí algunos de estos beneficios:

La interconexión de toda la cadena de valor de un producto aumentará la confianza que se transmite a los clientes y también a los empleados y proveedores.

Permite conocer los datos del proceso en todo momento, significa que los procesos de la planta se conocen en tiempo real.

Cuantos más datos se conozcan, más posibilidades hay de tomar decisiones y detectar oportunidades de mejora.

Estar conectados también nos permite detectar cambios, en la oferta y la demanda, y nos ayuda a decidir, por ejemplo, cuándo es el mejor momento para sacar un nuevo producto al mercado.

Como se puede ver, pronto tendremos un mundo hiperconectado, ya que no sólo las cosas están conectadas entre sí, sino que también lo están los ciudadanos, las empresas e incluso las ciudades.

Las personas ya están acostumbradas a estar siempre conectadas y se espera que las empresas lo estén pronto.

Video ¿que es la hiperconectividad?

Que es la hiperconectividad youtube
Ciencia de datos vs Análisis de datos - Diagrama de Venn

Ciencia de datos vs Análisis de datos vs Aprendizaje automático

Cuando pensamos sobre Ciencia de datos vs Análisis de datos vs Aprendizaje automático, existe todavia mucha confusion sobre cada una de las disciplinas y los limites de cada uma de ellas. La ciencia de los datos, la analítica de datos y el aprendizaje automático están creciendo a un ritmo vertiginoso, y las empresas buscan cada vez más profesionales que puedan ayudarlas a sacar el máximo beneficio de la mina de oro que son en la actualidad los datos, pada poder tomar las mejores decisiones empresariales de uma forma rápida e eficiente.

IBM prevee que para 2022 el número de puestos de trabajo para los profesionales de los datos en todo el mundo sobrepase los 3.500.000 empleos, muchos de los cuales se quedarán sin cubrir.

Para saber más sobre por qué la ciencia de los datos, la analítica de datos y el aprendizaje automático es un campo tan apasionante y las habilidades que ayudarán a los profesionales a obtener una base sólida en este campo de rápido crecimiento, vamos a intentar responder a algunaa de las principales preguntas que se podrian hacer las personas interesadas en entrar en este mundo.

Indice Ciencia de datos vs Análisis de datos

¿Qué es la ciencia de los datos?


Hace más de una década que se intenta definir la ciencia de los datos, y la mejor manera de responder a esa pregunta es con un diagrama de Venn -creado por Hugh Conway en 2010, está formado por tres círculos: matemáticas y estadística, experiencia en la materia (conocimiento de las áreas de abstracción y computación) y habilidades de hacking. Se compone de tres círculos. Básicamente, si puedes hacer estas tres cosas, ya tienes un alto nivel de experiencia en el campo de la ciencia de los datos.

La ciencia de los datos es un concepto para trabajar con big data e incluye la limpieza, la preparación y el análisis de los datos. Un científico de datos recopila datos de múltiples fuentes y aplica el aprendizaje automático, el análisis predictivo y el análisis de sentimientos para extraer información clave de los conjuntos de datos recopilados. Los científicos de datos entienden los datos desde una perspectiva de negocio, proporcionando predicciones precisas y conocimientos que pueden ser utilizados para tomar decisiones de negocio importantes.

Ciencia de datos vs Análisis de datos - Diagrama de Venn
Ciencia de datos vs Análisis de datos – Diagrama de venn

¿Qué habilidades son necesarias para convertirse en un científico de datos?


Si quieres construir una sólida carrera en este campo, tendrás que desarrollar habilidades clave en tres áreas fundamentales: análisis, programación y conocimiento del dominio.

Para dar un paso adelante y hacerse un hueco como científico de datos, necesitarás las siguientes habilidades

  • Sólidos conocimientos de Python, SAS, R y Scala
  • Experiencia práctica en la codificación de bases de datos SQL
  • Capacidad para trabajar con datos no estructurados procedentes de diversas fuentes, incluidos los vídeos y las redes sociales
  • Comprensión de múltiples funciones analíticas
  • Conocimientos de aprendizaje automático
stock exchange board
Ciencia de datos vs Análisis de datos – Photo by Pixabay on Pexels.com

¿Qué es el análisis de datos?


Un analista de datos suele ser alguien que puede realizar estadísticas descriptivas básicas, visualizar datos y comunicar puntos de datos para obtener conclusiones. Requiere una comprensión básica de la estadística, un perfecto sentido de las bases de datos, la capacidad de crear nuevas ideas y la perspicacia para visualizar los datos. El análisis de datos puede describirse como un nivel necesario de la ciencia de datos.

Habilidades necesarias para convertirse en analista de datos

Un analista de datos debe ser capaz de tomar un asunto o tema específico, discutir lo que los datos dicen al respecto y presentar esos datos a las partes interesadas internas. Para ser un analista de datos con éxito, deberá tener las siguientes cuatro habilidades:

  • Conocimientos de estadística matemática
  • Fluidez en R y Python
  • Conocimientos de procesamiento de datos
  • Conocimiento de PIG/HIVE
  • ¿Qué habilidades necesito para convertirme en analista de datos?

La diferencia entre ciencia de datos y análisis de datos
La ciencia de los datos es un término general que engloba la analítica de datos, la minería de datos, el aprendizaje automático y otras disciplinas relacionadas. Se espera que un científico de datos prediga el futuro basándose en patrones pasados, mientras que un analista de datos extrae ideas significativas de una variedad de fuentes de datos. El científico de datos crea preguntas, mientras que el analista de datos encuentra respuestas a las preguntas existentes.

photo of pen on top of notebook
Ciencia de datos vs Análisis de datos Photo by fauxels on Pexels.com

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático puede definirse como la práctica de utilizar algoritmos para extraer datos, aprender de ellos y predecir tendencias futuras sobre un tema. El software de aprendizaje automático tradicional es un análisis estadístico o predictivo, utilizado para descubrir patrones y captar ideas ocultas basadas en los datos que reconoce.

Ciencia de datos vs Análisis de datos – Que es el aprendizaje Automatico

Un buen ejemplo de aplicación del aprendizaje automático es Facebook: los algoritmos de aprendizaje automático de Facebook recogen información sobre el comportamiento de cada usuario en la plataforma social. Basándose en el comportamiento anterior de la persona, el algoritmo predice sus intereses y recomienda artículos y notificaciones para su feed de noticias. Del mismo modo, cuando Amazon recomienda productos o Netflix recomienda películas basándose en comportamientos anteriores, el aprendizaje automático está en marcha.

¿Qué habilidades se necesitan para convertirse en un especialista de aprendizaje automático?

El aprendizaje automático no es más que una perspectiva diferente de la estadística. A continuación se exponen algunas habilidades clave que le ayudarán a iniciar su carrera en este campo de rápido crecimiento.

  • Conocimientos básicos de informática
  • Conocimientos profundos de programación
  • Conocimientos de probabilidad y estadística
  • Capacidades de modelización y evaluación de datos
  • Ciencia de los datos y aprendizaje automático
  • Como la ciencia de los datos es un término amplio que se refiere a varias disciplinas, el aprendizaje automático se sitúa dentro de la ciencia de los datos. El aprendizaje automático utiliza diversas técnicas, como la regresión y la agrupación supervisada. Los “datos” en la ciencia de los datos, por otro lado, pueden o no evolucionar a partir de máquinas o procesos mecánicos. La principal diferencia entre ambas es que la ciencia de los datos en un sentido más amplio no sólo se centra en los algoritmos y la estadística, sino que también se ocupa de la metodología general del procesamiento de datos.
Ciencia de datos vs Análisis de datos
La ciencia de los datos es interdisciplinaria

La ciencia de los datos puede considerarse como la integración de varias disciplinas básicas, como el análisis de datos, la ingeniería de software, la ingeniería de datos, el aprendizaje automático, el análisis predictivo y la analítica de datos. Implica la investigación, recopilación, captura y transformación de grandes cantidades de datos, conocidos colectivamente como Big Data.

Ciencia de datos vs Análisis de datos – Que es el Data Science

La ciencia de los datos se encarga de dar estructura a los big data, buscar patrones convincentes y asesorar a los responsables de la toma de decisiones sobre cómo realizar cambios efectivos para satisfacer las necesidades del negocio. El análisis de datos y el aprendizaje automático son dos de las muchas herramientas y procesos que utilizan los científicos de datos.

La ciencia de los datos, la analítica de datos y el aprendizaje automático son algunas de las áreas más solicitadas en la industria actual.

Si se combinan las aptitudes adecuadas con la experiencia en el mundo real, es posible asegurarse una sólida carrera en estos campos de tendencia.

Qué es el MLOps

¿Qué es el MLOps? Una breve introducción

eguro que lo habrás ya escuchado y te habrás preguntado ¿Qué es el MLOps? MLOps es una de las nuevas tendencias en Big Data y inteligencia artificial que está aplicando muchos de los principios del DEVops al campo del machine learning y de los algoritmos. Como llevo algún tiempo analizando este tema, he escrito una pequeña introducción de alto nível que he publicado también en mi blog/Notebook/

Cuando hablamos de MLOps. hablamos de las operaciones de aprendizaje automático o aprendizaje automatizado.

1. ¿Qué es MLOps?

MLOps es una extensión de la metodología DevOps que pretende incorporar activos de aprendizaje automático y ciencia de datos como ciudadanos de primera clase en la ecología DevOps.

  • Datos: Datos, introducción, ingesta, conservación, etc.
  • Modelo: pruebas, evaluación del modelo, embalaje y éxito del modelo.
  • Código: todo el modelo en sí, el código que se ejecuta.

2. ¿Por qué introducir MLOps?

Desde hace unos años, con la masificación de los servicios online, y la cada vez mayor ubicuidad de dispositivos de todos los tipos y todas las dimensiones, como móviles, relojes inteligentes, sensores, etc; en la actualidad, estamos inmersos en un mundo impulsado por los datos que además requiere de una cada vez mayor dinamismo, al mismo que tiempo que una mayor profundidad en el proceso de la información.

Por este motivo, la inteligencia artificial ha ido creciendo en importancia y en capacidad de generar un alto valor añadido para su utilización en procesos de negocios.

Pero, la inteligencia artificial, o mejor dicho su aplicación en la empresa también tiene sus problemas. El proceso de exploración, transformación y proceso de los datos y de los algoritmos asociados a la inteligencia artificial, tiene tiempos de implementación/operación elevados, porque requiere mucha iteración y, además una cierta complejidad a la hora de poder utilizarlos de forma efectiva.

En función de todos estos factores, podemos distinguir entre capacidades (percepción, cognición, aprendizaje) y casos de uso (visual, habla, lenguaje, lenguaje natural) que pueden utilizarse de diferentes maneras.

El MLops, nace de intentar abordar estos problemas a través de la aplicación de los principios de DEVops a la realidad de los algortimos de inteligencia artificial / Machine learning.

3.¿Qué son DEVOps y MLOps?

DEVOps es un conjunto de prácticas que tiene como objetivo acortar el ciclo de vida de desarrollo de un sistema y proporcionar una entrega continua con alta calidad de software. Comparativamente, MLOps es el proceso de automatización y producción de aplicaciones y flujos de trabajo de aprendizaje automático. Tanto DEVOps como MLOps tienen como objetivo colocar una pieza de software en un flujo de trabajo repetible y tolerante a fallos, pero en MLOps ese software también tiene un componente de aprendizaje automático. 

Por esto motivo, se puede pensar en MLOps como un subconjunto especializado de DEVOps para aplicaciones y proyectos de aprendizaje automático.

4.¿Qué es un ciclo ideal de DevOps?

DevOps es un concepto crucial en casi todos los proyectos de TI de éxito, ya que los equipos aspiran a un bucle de código-construcción-despliegue más corto.

Esto permite a los equipos la libertad de desplegar nuevas características más rápido y, por lo tanto, terminar los proyectos más rápido con un mejor producto final. Sin embargo, sin las prácticas adecuadas de DEVOps, los equipos se ven perjudicados por las tareas manuales, la incapacidad de realizar pruebas y, en última instancia, los despliegues de producción arriesgados. 

No alt text provided for this image

Para que un proyecto DEVOps tenga éxito, un ciclo DEVOps ideal estará compuesto por los siguientes cinco pilares clave:

  • Reducir los silos organizativos: Compartir la propiedad y la responsabilidad
  • Aceptar el fracaso como algo normal: Aceptar el riesgo y el desarrollo iterativo
  • Implementar cambios graduales: Avanzar rápidamente con iteraciones más pequeñas para reducir el coste del fracaso
  • Aprovechar las herramientas y la automatización: Utilizar herramientas para automatizar las tareas manuales
  • Medir todo: Definir qué es el “éxito” y cómo se medirá
Qué es el MLOps
Qué es el MLOps – Photo by Tara Winstead on Pexels.com

5. ¿Qué debo tener en cuenta a la hora de utilizar MLOps?

El éxito o el fracaso de la utilización de MLOps en una empresa no es algo sencillo dado que muchos factores pueden impactar el éxito de su implementación:

  • Calidad de los datos: hay que tener en cuenta la fuente, la calidad y la fiabilidad de los datos.
  • Degradación del modelo: La calidad del modelo se degradará con el tiempo.
  • Herramientas de Automatización: El conjunto de herramientas que podemos utilizar de forma adecuada para que se integren correctamente y soporten el ciclo de MLOps de punto a punto.

6. ¿Cómo es el proceso de MLOps?

Los puntos principales del MLOps son:

  • Diseño: Definir los requisitos, identificar las necesidades del usuario y el contenido deseado, explorar los datos, experimentar.
  • Desarrollo del modelo: elaboración de un modelo funcional listo para la producción.
  • Funcionamiento: despliegue, automatización de la formación, extracción de datos, etc.

7. ¿Cuáles son los principios de MLOps?

Cuando hablamos de MLOps hablamos de algunos principios básicos importantes para poder generar correctamente el valor añadido a la empresa como:

  • Automatización: procesos manuales, pipeline ML, pipeline CI/CD y sus fases.
  • Versionado: basado en tres pilares: Datos, modelo y código.
  • Pruebas: la base del funcionamiento de todo el sistema.
  • Seguimiento: los puntos a tener en cuenta son: Conocimiento de las dependencias invariantes, garantía de datos invariantes, sesgos en las predicciones, modelos “anticuados” que no pueden responder con suficiente rapidez, modelos numéricamente estables, degradación de los modelos.
  • Reproducibilidad: para reproducir los resultados de la ingeniería de características, la formación de modelos y la implantación de modelos, hay que tener cuidado con la recogida de datos.

8. ¿Qué herramientas podemos utilizar?

Es imposible desconectar el DEVOps del uso de herramientas que podemos utilizar para realizar las tareas y conseguir la automatización de los procesos de integración y despliegue.

#MLops #Devops #AI #machinelearning #inteligenciaartificial #aprendizajeautomatico

Ciberseguridad y seguridad de la información

Ciberseguridad y seguridad de la información: ¿Hay alguna diferencia?

Ciberseguridad y seguridad de la información: Una análisis introductoria

“¿Hay diferencia entre ciberseguridad y seguridad de la información?” No sólo es una buena pregunta, sino que la hemos escuchado muchas veces. La ciberseguridad y la seguridad de la información están tan relacionadas que a menudo se consideran sinónimos. Sin embargo, hay una serie de distinciones importantes entre ambos.

A continuación explicamos estas distinciones, destacamos algunas áreas clave de solapamiento y explicamos por qué esta distinción y el desarrollo de estas definiciones son importantes en el ámbito de la seguridad.

Ciberseguridad y seguridad de la información
Ciberseguridad y seguridad de la información Photo by Pixabay on Pexels.com

¿Qué es la seguridad de la información?


La seguridad de la información (o “InfoSec”) es otro nombre para la “seguridad de los datos”. Significa que, como profesional de la seguridad de la información, centra su atención en la confidencialidad, la integridad y la disponibilidad de los datos. (La mayoría de los datos empresariales modernos se almacenan electrónicamente en servidores, ordenadores de sobremesa, portátiles o en algún lugar de Internet, pero hace 10 años, antes de que toda la información sensible se pusiera en línea, se almacenaba en archivadores. Sin embargo, hace 10 años, antes de que toda la información sensible se pusiera en línea, se almacenaba en archivadores.

La seguridad de la información es algo más amplio que la ciberseguridad, ya que pretende garantizar la seguridad de todo tipo de datos. Así que es posible convertirse en un experto en seguridad de la información sin ser un experto en ciberseguridad.

¿Qué es la ciberseguridad?


La ciberseguridad es la protección de los datos que existen en forma electrónica, como ordenadores, servidores, redes y dispositivos móviles, frente a infracciones y ataques. Para ello es necesario identificar qué datos son críticos, dónde se encuentran, cuál es su riesgo y qué tecnología hay que utilizar para protegerlos.

Dónde se cruzan la seguridad de la información y la ciberseguridad


Tanto la ciberseguridad como la seguridad de la información tienen un componente de seguridad física.
Por ejemplo, si tiene un almacén lleno de documentos confidenciales en papel, necesita seguridad física para garantizar que nadie pueda encontrar la información. Y a medida que se digitalizan más y más datos, su protección requiere herramientas de seguridad informática cada vez más sofisticadas. No se puede poner un candado físico en un ordenador de sobremesa, pero sí en la puerta de una sala de servidores. En otras palabras: Si sus datos se almacenan física o digitalmente, debe establecer controles de acceso físico adecuados para garantizar que las personas no autorizadas no puedan acceder a ellos.

Ciberseguridad y seguridad de la información
Ciberseguridad y seguridad de la información – Data – Photo by Markus Spiske on Pexels.com

Ambas consideraciones tienen en cuenta el valor de los datos.


En la seguridad de la información, es importante proteger los datos de una empresa de todo tipo de acceso no autorizado; en la ciberseguridad, es importante proteger los datos de una empresa del acceso electrónico no autorizado. En ambos casos, sin embargo, el valor de los datos es de suma importancia.

Ambos necesitan saber qué datos son los más importantes para la empresa, de modo que puedan centrarse en establecer una gestión de riesgos cibernéticos y controles de supervisión adecuados para esos datos. En algunos escenarios, los profesionales de la seguridad de la información ayudarían a los profesionales de la ciberseguridad a priorizar la protección de los datos, y luego los profesionales de la ciberseguridad determinarían el mejor curso de acción para proteger los datos. Sin embargo, dados los cambios en el entorno de la seguridad durante la última década, las cosas no son siempre tan blancas o negras como parecen.

white switch hub turned on
Ciberseguridad y seguridad de la información – Photo by Pixabay on Pexels.com

La evolución de la seguridad de la información y la ciberseguridad


En la última década, la ciberseguridad y la seguridad de la información han convergido, uniendo estas profesiones antes separadas. El problema es que la mayoría de los equipos no cuentan con un especialista en seguridad de la información, y las funciones de los profesionales de la ciberseguridad se han ampliado enormemente. Tradicionalmente, los profesionales de la ciberseguridad conocen la tecnología necesaria, los cortafuegos y los sistemas de prevención de intrusiones, pero no participan necesariamente en la evaluación de los datos.

Hoy, sin embargo, esto está cambiando.

A medida que esta cuestión adquiere mayor importancia para las empresas, el papel de los profesionales de la gestión de riesgos de ciberseguridad está evolucionando para garantizar que los datos estén adecuadamente protegidos. Los socios comerciales y los inversores son cada vez más conscientes de la importancia de esta cuestión, y las empresas son preguntadas regularmente sobre la protección de sus datos y la eficacia de su gestión de los riesgos físicos y cibernéticos.

Pequeño curso ciber seguridad

Ciberseguridad y seguridad de la información – Curso Ciber Seguridad

Conclusión


Dada esta evolución de posiciones, es fácil entender por qué mucha gente equipara la ciberseguridad con la seguridad de la información.

¿Que opinas sobre este tema¿ Dejanos tu comentario en este articulo o en el foro.

Curso de Inteligencia Artificial

Curso de Inteligencia Artificial y Machine Learning con Python Desde Cero

¿Cómo aprender Inteligencia Artificial? ¿Qué es la Inteligencia Artificial? ¿Cuáles son las ramas de la Inteligencia Artificial? ¿Te gustaría hacer tus inteligencias artificiales? En el Curso de Inteligencia Artificial que compartimos en este articulo, vas a poder aprender una de las tecnologías más revolucionarias del siglo XXI.

¿Por qué la inteligencia artificial y el aprendizaje automático?

¿Quiere saber más sobre la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML)? ¿Se ha preguntado alguna vez cómo estos increíbles campos pueden ayudarle a usted y a su negocio?

La IA y el aprendizaje automático están ayudando a las personas y a las empresas a alcanzar objetivos importantes, a obtener información procesable, a tomar decisiones críticas y a crear productos y servicios interesantes, nuevos e innovadores.

En su influyente libro Start With Why, el autor Simon Sinek explica brillantemente cómo el “por qué” debe ser el motor clave de prácticamente todo.

Curso de Inteligencia Artificial
Curso de Inteligencia Artificial – El Círculo de Oro.

Esto también es cierto para la IA y el aprendizaje automático, donde es importante entender y explicar por qué estas disciplinas son valiosas para usarlas para necesidades específicas, luego cómo usarlas (por ejemplo, procesos, algoritmos, científicos de datos) y finalmente lo que resultará (por ejemplo, productos, servicios servicios, motores de recomendación, asistentes inteligentes).

Cada una de estas áreas tiene objetivos diferentes, pero beneficia tanto a la empresa como al cliente. Estos objetivos deben considerarse las razones que impulsan las soluciones de IA y aprendizaje automático.

Los objetivos empresariales incluyen el aumento de los ingresos y los beneficios, la reducción de los costes y la mejora de la eficacia operativa. Aumentar la captación, la retención y el crecimiento de los clientes también es crucial para las empresas.

Por otro lado, los clientes tienen objetivos como completar tareas específicas (por ejemplo, el marco JTBD), mantenerse en contacto con amigos y familiares a través de las redes sociales, poder recomendar películas para ver o productos para comprar, ser organizados y ser más productivos. La gente también quiere utilizar una gran experiencia de usuario, es decir, un producto que sea divertido, fácil de usar, fácil de entender y bien diseñado.

Conociendo estos objetivos (es decir, el por qué), el siguiente paso en una solución de IA o de aprendizaje automático es determinar cómo alcanzar un objetivo específico o meta (por ejemplo, qué algoritmo o modelo utilizar) y, finalmente, cuál será el resultado final (por ejemplo, producto, informe, modelo predictivo) Este es el primer paso del proceso.

Hoy en día, hay muchas aplicaciones fantásticas en el mundo real de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático que benefician tanto a los clientes como a las empresas.

Algunas de las categorías de aplicaciones son

  • Predicción y clasificación
  • Sistemas de recomendación
  • Reconocimiento
  • Visión artificial
  • Agrupación y detección de anomalías
  • Lenguaje natural (NLP, NLG, NLU)
  • Híbridos, otros (por ejemplo, vehículos autónomos, robótica, IoT)

EJEMPLOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y CASOS DE USO

La inteligencia artificial (IA) está empezando a utilizarse en casi todos los aspectos del mundo empresarial, y este artículo muestra algunos ejemplos y casos de uso interesantes al respecto.

El artículo se divide en dos categorías. La primera categoría trata de ejemplos y casos de uso relacionados con los procesos empresariales que cambiarán gracias a la inteligencia artificial, y la segunda abarca ejemplos y casos de uso relacionados con las industrias que están cambiando gracias a la IA.

Ejemplos de procesos empresariales que cambiará la inteligencia artificial
Prácticamente todos los procesos empresariales serán cambiados y asumidos por la inteligencia artificial, ya que la IA puede ser entrenada para hacer casi todo lo que implica un proceso, y hacerlo mejor que un humano.

¿Cómo se puede identificar qué procesos empresariales serán los primeros en pasar a la IA?

Los procesos empresariales con los tres rasgos siguientes son los que tienen más probabilidades de ser sustituidos por la IA:

  • Procesos repetitivos
  • Procesos de gran volumen
  • Procesos basados en reglas


Piense en el procesamiento de pedidos o en el manejo de datos, que son actividades que siguen siendo realizadas por trabajadores humanos en muchas empresas. Dado que estas tareas suelen implicar procesos repetitivos, de gran volumen y basados en reglas, serán de las primeras en ser realizadas por la inteligencia artificial.

La IA y los asistentes personales

Los asistentes personales impulsados por la IA, como Amazon Echo, Google Home y Apple HomePod, son ejemplos de asistentes virtuales que pueden realizar tareas básicas, pero se volverán cada vez más inteligentes en los próximos años, mejorando cada vez más el manejo de la mayoría de nuestras actividades diarias. Por ejemplo, Amazon ha lanzado un nuevo microondas más inteligente que funciona con Amazon Alexa (tecnología de IA que impulsa los dispositivos Amazon Echo). Sin embargo, algunos consumidores temen que sea capaz de escuchar sus conversaciones e invadir su privacidad, quizás sugiriendo productos para comprar, analizando sus voces para detectar si están enfermos, o algo peor.

También recomiendo leer este artículo del New York Times Oye, Alexa, ¿por qué Amazon está haciendo un microondas?

La IA y los estudios de mercado


Varias aplicaciones basadas en la IA, como Watson de IBM, pueden realizar investigaciones exhaustivas para las empresas, completando tareas como la comparación de sus competidores y la elaboración de informes detallados. En el futuro, este tipo de herramientas utilizarán los datos internos de las empresas para proporcionar predicciones sorprendentemente precisas sobre el éxito potencial de nuevos productos o servicios.

La IA y las ventas


La IA puede utilizarse para mejorar cada paso del proceso de ventas, desde la generación de clientes potenciales hasta la categorización de los mismos y la oferta de mensajes de marketing personalizados para ellos. Todos los principales proveedores de software CRM ya están integrando funciones de IA en sus herramientas, como la predicción de las necesidades de los clientes y el análisis de sus procesos de compra a nivel granular.

La IA y el marketing digital


Prácticamente todas las actividades de marketing digital pueden hacerse mejor con el uso correcto de la inteligencia artificial. Uno de los ejemplos más impactantes -y a la vez aterradores- es la generación de contenidos, que pueden ser creados en forma escrita, de audio o de vídeo por herramientas de IA. Es impactante por las enormes cantidades de tiempo y recursos que puede ahorrar a las empresas, y aterrador porque puede utilizarse con fines deshonestos, como manipular a los votantes durante unas elecciones. Para entender mejor cómo impactará la IA en el marketing digital, recomiendo leer este artículo de Smart Insights.

Curso de Inteligencia Artificial
Curso de Inteligencia Artificial – IA y Liderazgo – Photo by fauxels on Pexels.com

La IA y los equipos de liderazgo

Como cada vez vivimos más en la economía digital, es cada vez más vital que los líderes empresariales utilicen la IA y los datos para tomar decisiones. Varias empresas, como la firma finlandesa de TI Tieto, han optado por incluir la IA como parte de sus equipos de liderazgo. A medida que el mundo empresarial y la sociedad se vuelven más complejos, las herramientas de IA que analizan enormes cantidades de datos se vuelven cruciales, ya que pueden ayudar a los líderes a tomar mejores decisiones basadas en datos y pruebas.

La IA y el servicio de atención al cliente

Desde el punto de vista del cliente, el servicio de atención al cliente es cada vez mejor, ya que está cada vez más automatizado y potenciado por chatbots basados en IA.

Muchos de los chatbots de atención al cliente actuales están “basados en reglas”, y funcionan sin IA, pero en el futuro la mayoría de ellos estarán dotados de IA e incluso de voz.

Probablemente, el chatbot que más valor comercial ha generado es el chatbot AliMe de Alibaba. Utiliza una amplia variedad de tecnologías diferentes, como el reconocimiento de voz, la comprensión semántica y las recomendaciones personalizadas, y ayudó a Alibaba a alcanzar su récord de ventas de 31.000 millones de dólares en el Día de los Solteros de 2018.

Si tu empresa ofrece servicio al cliente, ya deberías estar creando tu primer chatbot. Incluso tener un chatbot básico basado en reglas, que estaría preprogramado para responder a unas 30 – 40 de las preguntas más frecuentes de tus clientes, sería mejor que no tener nada.

Curso de Inteligencia Artificial
Curso de Inteligencia Artificial – IA y contabillidad – Photo by olia danilevich on Pexels.com

IA y contabilidad

El sector financiero es una de las primeras industrias que está siendo completamente perturbada por la inteligencia artificial y el software robótico como la automatización de procesos robóticos. Dado que la mayor parte del trabajo que realizan los contables a diario es repetitivo y se basa en reglas, la mayor parte puede ser automatizada por la IA y lo será.

Las partes de su trabajo que serán más difíciles y tardarán más en automatizarse son las reuniones con los clientes y las explicaciones. Está claro que esas actividades seguirán siendo realizadas por humanos en un futuro próximo.

El popular sitio web willrobotstakemyjob.com, que muestra la probabilidad de que diferentes trabajos sean automatizados por la IA, indica que hay un 94% de posibilidades de que los trabajos de contables y auditores sean automatizados. Según este sitio, en el año 2016 había más de 1,2 millones de personas trabajando como contables o auditores en Estados Unidos.

La IA y los recursos humanos

Uno de los ámbitos en los que más se ha criticado últimamente la aplicación de la IA y los robots es el de los recursos humanos y la contratación. Aunque el uso de diferentes tecnologías de IA puede ahorrar tiempo y recursos en el proceso de contratación, los críticos sostienen que muchas de ellas son parciales y poco éticas. Para saber más sobre los pros y los contras del uso de la IA en el proceso de contratación, recomiendo ver este mini-documental detallado del Wall Street Journal:

Curso de Inteligencia Artificial – IA y recursos humanos

A pesar del escepticismo, es evidente que la IA puede ser una herramienta muy útil en la selección inicial de candidatos de varias maneras. Por ejemplo, las herramientas de IA pueden utilizarse para analizar las presentaciones en vídeo de los candidatos mediante el uso de tecnologías de reconocimiento de voz y visión por ordenador. La IA también puede analizar meticulosamente cualquier contenido que los candidatos hayan publicado en las redes sociales.

Equipos de abogados y juristas

Al igual que la contabilidad, muchas de las actividades que realizan los abogados son repetitivas y se basan en reglas. Se celebró una competición entre la plataforma de IA y abogados humanos experimentados. Los fascinantes resultados que se muestran a continuación demuestran la asombrosa capacidad de la IA para superar a un equipo jurídico humano.


Los resultados de los índices de precisión son bastante sencillos y similares a los de muchas otras pruebas. Sin embargo, lo que realmente muestra la notable potencia y eficacia de la IA es la velocidad con la que fue capaz de completar con éxito la tarea. 62 segundos en comparación con 92 minutos es una diferencia enorme, que ejemplifica por qué muchas empresas están buscando implementar la IA para abordar sus problemas legales.

IA y automatización de procesos robóticos (RPA)

Muchas empresas grandes y medianas comienzan con la automatización robótica de procesos al iniciar el proceso de automatización. La idea básica de la RPA es identificar las tareas repetitivas y de gran volumen. Un ejemplo de ello podría ser el procesamiento de pedidos. La mayor parte de la automatización robótica de procesos está actualmente “basada en reglas”, lo que significa que no incluye IA. Sin embargo, se espera que en el futuro la mayor parte del software de RPA esté potenciado por la IA.

El uso de la RPA puede proporcionar muchos beneficios, como el aumento de la productividad y permitir que los trabajadores humanos tengan más tiempo para las tareas creativas y las que implican la comunicación con otros humanos.

Otra ventaja importante es que la RPA puede integrarse con los sistemas y proyectos empresariales existentes en una empresa, por lo que no requiere grandes cambios internos.

Ejemplos de procesos empresariales que la inteligencia artificial cambiará
En esta sección vemos algunos de los ejemplos y casos de uso más comunes de cómo la inteligencia artificial transformará diferentes sectores empresariales.

En la siguiente lista podemos ver algunos ejemplos de cómo la IA ya está transformando diferentes industrias:

Inteligencia artificial y finanzas

Los llamados “robo-asesores” y otras aplicaciones basadas en la IA pueden realizar tareas que antes sólo podían hacer los seres humanos. Dado que por naturaleza tiene muchas reglas y trata con números, lo que implica el tipo de tareas para las que es fácil entrenar a la IA, el sector financiero será uno de los primeros en adoptar la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial y el sector de los viajes

Los asistentes virtuales y los chatbots habilitados por la IA que ayudan a los turistas antes, durante y después de sus viajes serán habituales dentro de unos años. Varios aeropuertos, ferias y museos ya están probando la facturación a través del reconocimiento facial, lo que acortará enormemente las colas y permitirá una circulación más rápida de las personas.

Curso de Inteligencia Artificial – La inteligencia artificial y el sector de los viajes

El reconocimiento facial ya se utiliza en un aeropuerto de China. En el vídeo que aparece a continuación se ve a un viajero que simplemente pasa por delante de una pantalla que, gracias a esta tecnología, le muestra toda la información de su viaje.

Seguramente esto se convertirá en algo habitual en la mayoría de los aeropuertos del mundo. Escribí un artículo completo en el que se destacan 7 formas sobre cómo la Inteligencia Artificial (IA) está transformando las industrias de los viajes y los hoteles.

Inteligencia artificial y salud


La cirugía asistida por robots y los asistentes de enfermería virtuales ayudarán a conseguir mejores resultados y a asistir a los médicos en las operaciones. Además, los sistemas de IA están ayudando a realizar una investigación médica mejor y más precisa y la visión por ordenador potenciada por la IA se está utilizando para analizar los resultados de las radiografías.

Inteligencia artificial y transporte


Los coches, aviones y barcos autónomos cambiarán por completo la industria del transporte. El transporte inteligente con 5G permitirá que los vehículos se comuniquen entre sí para garantizar un tráfico más fluido y menos accidentes.

Inteligencia artificial y comercio minorista


La industria del comercio minorista es una de las que más se verá afectada por el desarrollo de la IA. Las tiendas y supermercados sin cajeros serán una realidad en los próximos años. Las tecnologías de IA aportarán grandes mejoras en la gestión de inventarios y de la cadena de suministro. Los asistentes robóticos compartirán información sobre las compras con los clientes y realizarán muchas tareas repetitivas en las tiendas minoristas.

Este documental de BBC Click sobre la IA y el empleo, de unos 25 minutos de duración, dedica unos 20 minutos a presentar diferentes casos de uso de robots que ya se están aplicando en el sector minorista. Todo el mundo debería ver este vídeo para comprender mejor el impacto de la IA en el comercio minorista.

Curso de Inteligencia Artificial – Inteligencia artificial y comercio minorista

La inteligencia artificial y el periodismo


Las aplicaciones basadas en la IA pueden ser entrenadas para generar grandes cantidades de noticias. Del mismo modo, los periodistas podrán utilizar diferentes aplicaciones basadas en la IA para ayudarles a realizar investigaciones de forma más eficaz.

Inteligencia artificial y educación


Los chatbots y tutores educativos potenciados por la IA mejorarán radicalmente la experiencia educativa y ayudarán a proporcionar una educación personalizada. Asimismo, el reconocimiento facial puede utilizarse para analizar la eficacia de la enseñanza y obtener comentarios directamente de los estudiantes. Además, las aplicaciones de IA pueden ser utilizadas por los estudiantes para analizar las oportunidades de trabajo en tiempo real.

Inteligencia artificial y agricultura


Los drones agrícolas, los tractores autónomos y la agricultura vertical basada en la tecnología de IA transformarán por completo la industria agrícola y permitirán a los agricultores consumir menos agua y recursos naturales.

La agricultura vertical impulsada por la IA puede ayudarnos a proporcionar alimentos saludables en las ciudades. Este documental de Bloomberg muestra cómo se está utilizando esta tecnología para cultivar col rizada en una fábrica de Nueva Jersey.

Inteligencia artificial y entretenimiento


Ya hay trailers de películas editados por la IA y canciones pop producidas por ella, y cada vez son mejores. Las grandes productoras de Hollywood también están utilizando tecnologías de reconocimiento facial para detectar las reacciones del público durante las proyecciones de prueba. Este feedback puede utilizarse para mejorar las tramas de las películas.

Inteligencia artificial y gobierno
La IA puede ser utilizada por los gobiernos de diversas maneras, como para aumentar la seguridad pública mediante el reconocimiento facial y otras tecnologías de IA. Los gobiernos también pueden utilizar la IA para analizar grandes cantidades de datos de los ciudadanos con el fin de crear predicciones y prepararse mejor para diferentes situaciones relacionadas con la salud pública, la educación y otros asuntos importantes.

Lo anterior es sólo un pequeño resumen de los cambios drásticos que la IA ya está generando en diferentes industrias y sectores. Sin embargo, en el futuro veremos varios otros casos de uso y ejemplos de inteligencia artificial.

Las empresas y los directivos que sean capaces de entender y prepararse para estos cambios radicales tendrán mayores ventajas competitivas, mientras que las empresas que los ignoren sufrirán grandes dificultades. Recomiendo repasar las 9 razones sobre por qué la inteligencia artificial es importante ahora y las preguntas y respuestas más comunes de la inteligencia artificial.

Aunque hay varias aplicaciones de IA que todavía están en sus fases iniciales, es vital que todas las empresas empiecen a investigar cómo aplicar la IA en los próximos tres o cuatro años.

Curso de Inteligencia Artificial y Machine Learning con Python

En estos vídeos te damos una introducción a la inteligencia artificial. Una visión general de todos los campos de la inteligencia artificial con el mapa de la inteligencia artificial, desde la ciencia de datos, pasando por las ciencias de computación, el aprendizaje automático ( o machine learning) y la computación en la nube. Después de ver el vídeo tendrás una visión general de todo lo que se necesita para aprender y empezar en el mundo de la inteligencia artificial.

En estos cursos de introducción a la inteligencia artificial y machine Learning con Python la Doctora Yesi Days nos enseña desde las bases hasta ejercicios prácticos para aprender sobre IA usando el lenguaje de programación Python.

Aprende los fundamentos de TensorFlow y Deep Learning con Python

Aprende los fundamentos de TensorFlow y Deep Learning con Python

un curso interesante que te permitirá aprender los fundamentos de TensorFlow y del deep learning a través de Python. El curso está en inglés, pero como el subtitulado es fácil para gente que no domine la lengua inglesa de poder seguir.

Aprende los fundamentos de TensorFlow y Deep Learning con Python Parte I

¿Listo para aprender los fundamentos de TensorFlow y el aprendizaje profundo con Python? Bueno, has venido al lugar correcto.

Después de esta introducción en dos partes, habrás escrito cientos de líneas de código TensorFlow y tendrás experiencia práctica con dos problemas importantes en el aprendizaje automático: regresión (predecir un número) y clasificación (predecir si algo es una cosa u otra).

Abre una ventana de Google Colab (si no estás seguro de lo que es, pronto lo sabrás) y prepárate para codificar.


Consigue todo el código/materiales en GitHub – https://www.github.com/mrdbourke/tens…
Haz una pregunta – https://github.com/mrdbourke/tensorfl…
Ver parte 2 – https://youtu.be/ZUKz4125WNI
Documentación de TensorFlow Python – https://www.tensorflow.org/api_docs/p…

Marcas de tiempo:
0:00 – Introducción/hola/cómo enfocar este vídeo
1:50 – INICIO DEL MÓDULO 0 (fundamentos de TensorFlow/aprendizaje profundo)
1:53 – [Keynote] 1. ¿Qué es el aprendizaje profundo?
6:31 – [Keynote] 2. ¿Por qué utilizar el aprendizaje profundo?
16:10 – [Keynote] 3. ¿Qué son las redes neuronales?
26:33 – [Keynote] 4. ¿Para qué se utiliza realmente el aprendizaje profundo?
35:10 – [Keynote] 5. ¿Qué es y por qué usar TensorFlow?
43:05 – [Keynote] 6. ¿Qué es un tensor?
46:40 – [Keynote] 7. Qué vamos a cubrir
51:12 – [Keynote] 8. Cómo enfocar este curso
56:45 – 9. Creando nuestros primeros tensores con TensorFlow
1:15:32 – 10. Creación de tensores con tf Variable
1:22:40 – 11. Creación de tensores aleatorios
1:32:20 – 12. Barajar el orden de los tensores
1:42:00 – 13. Creación de tensores a partir de matrices NumPy
1:53:57 – 14. 14. Obtención de información de nuestros tensores
2:05:52 – 15. Indexación y expansión de tensores
2:18:27 – 16. Manipulación de tensores con operaciones básicas
2:24:00 – 17. Multiplicación de matrices parte 1
2:35:55 – 18. Multiplicación de matrices parte 2
2:49:25 – 19. Multiplicación de matrices parte 3
2:59:27 – 20. Cambio del tipo de datos de los tensores
3:06:24 – 21. 21. Agregación de tensores
3:16:14 – 22. Solución de problemas con tensores
3:22:27 – 23. Encontrar el mínimo y el máximo posicional de un tensor
3:31:56 – 24. 24. Exprimir un tensor
3:34:57 – 25. 25. Codificación de tensores en caliente
3:40:44 – 26. Probando más operaciones matemáticas con tensores
3:45:31 – 27. 27. Uso de TensorFlow con NumPy
3:51:14 – INICIO DEL MÓDULO 1 (regresión de redes neuronales)
3:51:25 – [Keynote] 28. Introducción a la regresión de redes neuronales con TensorFlow
3:58:57 – [Keynote] 29. Entradas y salidas de un modelo de regresión
4:07:55 – [Keynote] 30. Arquitectura de un modelo de regresión de red neuronal
4:15:51 – 31. Creación de datos de regresión de muestra
4:28:39 – 32. Pasos en la modelización con TensorFlow
4:48:53 – 33. Pasos para mejorar un modelo parte 1
4:54:56 – 34. Pasos para mejorar un modelo parte 2
5:04:22 – 35. Pasos para mejorar un modelo, parte 3
5:16:55 – 36. Evaluación de un modelo parte 1 (“visualizar, visualizar, visualizar”)
5:24:20 – 37. Evaluación de un modelo parte 2 (los 3 conjuntos de datos)
5:35:22 – 38. Evaluación de un modelo parte 3 (resumen del modelo)
5:52:39 – 39. Evaluación de un modelo parte 4 (visualización de las capas)
5:59:56 – 40. Evaluación de un modelo parte 5 (visualización de predicciones)
6:09:11 – 41. Evaluación de un modelo parte 6 (métricas de evaluación de la regresión)
6:17:19 – 42. Evaluación de un modelo de regresión parte 7 (MAE)
6:23:10 – 43. Evaluación de un modelo de regresión parte 8 (MSE)
6:26:29 – 44. Experimentos de modelización parte 1 (empezar con un modelo sencillo)
6:40:19 – 45. Experimentos de modelización parte 2 (aumento de la complejidad)
6:51:49 – 46. Comparación y seguimiento de experimentos
7:02:08 – 47. Guardar un modelo
7:11:32 – 48. Cargar un modelo guardado
7:21:49 – 49. Guardar y descargar archivos de Google Colab
7:28:07 – 50. 50. Reunir lo que hemos aprendido 1 (preparar un conjunto de datos)
7:41:38 – 51. Reunir lo que hemos aprendido 2 (construir un modelo de regresión)
7:55:01 – 52. 52. Reunir lo que hemos aprendido 3 (mejorar nuestro modelo de regresión)
8:10:45 – [Código] 53. Preprocesamiento de datos 1 (conceptos)
8:20:21 – [Código] 54. Preprocesamiento de datos 2 (normalización de datos)
8:31:17 – [Código] 55. Preprocesamiento de datos 3 (ajuste de un modelo en los datos normalizados)
8:38:57 – INICIO DEL MÓDULO 2 (clasificación con redes neuronales)
8:39:07 – [Keynote] 56. Introducción a la clasificación de redes neuronales con TensorFlow
8:47:31 – [Keynote] 57. Entradas y salidas de la clasificación
8:54:08 – [Keynote] 58. Formas del tensor de entrada y salida de la clasificación
9:00:31 – [Keynote] 59. Arquitectura típica de un modelo de clasificación
9:10:08 – 60. Creación y visualización de datos de clasificación para el modelo
9:21:39 – 61. Comprobación de las formas de entrada y salida de nuestros datos de clasificación
9:26:17 – 62. Construyendo un modelo de clasificación no muy bueno
9:38:28 – 63. 63. Intentando mejorar nuestro modelo de clasificación no muy bueno
9:47:42 – 64. Creación de una función para visualizar las predicciones no tan buenas de nuestro modelo
10:02:50 – 65. Haciendo que nuestro pobre modelo de clasificación funcione para un conjunto de datos de regresión

Aprende los fundamentos de TensorFlow y Deep Learning con Python Parte II

Has llegado a la segunda parte de la serie de vídeos más larga de aprendizaje profundo y TensorFlow en YouTube.

Esta parte continúa justo donde lo dejó la primera, así que abre la ventana de Google Colab y prepárate para escribir mucho más código TensorFlow.


Consigue todo el código/materiales en GitHub – https://www.github.com/mrdbourke/tens…
Haz una pregunta – https://github.com/mrdbourke/tensorfl…
Ver parte 1 – https://youtu.be/tpCFfeUEGs8
Documentación de TensorFlow Python – https://www.tensorflow.org/api_docs/p…

Marcas de tiempo:
0:00 – Introducción/hola/¿Has visto la parte 1? Si no, deberías
0:55 – 66. No linealidad parte 1 (líneas rectas y no rectas)
10:33 – 67. No linealidad parte 2 (construir nuestra primera red neuronal con una función de activación no lineal)
16:21 – 68. No linealidad parte 3 (mejorando nuestro modelo no lineal con más capas)
26:40 – 69. No linealidad parte 4 (modelando nuestros datos no lineales)
35:18 – 70. No linealidad parte 5 (reproduciendo nuestras funciones no lineales desde cero)
49:45 – 71. Conseguir grandes resultados en menos tiempo ajustando la tasa de aprendizaje
1:04:32 – 72. Uso del objeto histórico para trazar las curvas de pérdida de un modelo
1:10:43 – 73. Utilizar las devoluciones de llamada para encontrar la tasa de aprendizaje ideal de un modelo
1:28:16 – 74. Entrenamiento y evaluación de un modelo con una tasa de aprendizaje ideal
1:37:37 – [Nota clave] 75. Introducción de más métodos de clasificación
1:43:41 – 76. 76. Encontrar la precisión de nuestro modelo
1:47:59 – 77. 77. Creación de nuestra primera matriz de confusión
1:56:27 – 78. Hacer más bonita nuestra matriz de confusión
2:10:28 – 79. Clasificación multiclase parte 1 (preparación de los datos)
2:21:04 – 80. Clasificación multiclase, parte 2 (hacerse uno con los datos)
2:28:13 – 81. Clasificación multiclase, parte 3 (creación de un modelo multiclase)
2:43:52 – 82. Clasificación multiclase, parte 4 (mejorar nuestro modelo multiclase)
2:56:35 – 83. Clasificación multiclase, parte 5 (normalizada y no normalizada)
3:00:48 – 84. Clasificación multiclase parte 6 (encontrar la tasa de aprendizaje ideal)
3:11:27 – 85. Clasificación multiclase, parte 7 (evaluación de nuestro modelo)
3:25:34 – 86. Clasificación multiclase, parte 8 (creación de una matriz de confusión)
3:30:00 – 87. Clasificación multiclase, parte 9 (visualización de muestras aleatorias)
3:40:42 – 88. ¿Qué patrones está aprendiendo nuestro modelo?

Traducción realizada con la versión gratuita del traductor www.DeepL.com/Translator

Los 7 mejores libros de ciencia de datos para principiantes

Los 7 mejores libros de ciencia de datos para principiantes


.

Los 7 mejores libros de ciencia de datos para llevarte desde principiante a master

En pleno auge del video sobre cualquier otro formato, muchos aspirantes a alguna profesión de futuro, se olvidan que entre tutoriales de youtube, webinars, cursos de udemy o de coursera, hay una herramienta de aprendizaje fenomenal que funcional desde hace siglos, que no necesita internet, ni electricidad, que es 100 movil y que se adapta al ritmo de cada uno.

EL LIBRO.

Los 7 mejores libros de ciencia de datos para principiantes
Photo by Pixabay on Pexels.com

Es cierto que no todos los libros y todos los autores son capaces de hacer del aprendizaje una experiencia fácil y divertida. En este listado os propongo 7 libros de 7 autores que merecen la pena leer para llevaros desde un simples principiante de la ciencia de datos a dominar el tema y poder aplicarla sin cualquier tipo de problemas.

1. The Python Data Science Handbook, de Jake VanderPlas, publicado por O’Reilly.

Los 7 mejores libros de ciencia de datos para principiantes

Este libro es ideal para aquellos que se están iniciando en el análisis de datos y la ciencia de los datos y necesitan un libro que haga referencia a todas las técnicas y características de la biblioteca y amplíe Python para la ciencia de los datos. El libro cubre una variedad de temas en detalle y en profundidad, incluyendo la manipulación de datos con IPython (Python Interactivo), Numpy y Pandas, la visualización con matplotlib, y los algoritmos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado con scikit-learn La cantidad y la profundidad del contenido sobre estos temas es impresionante. La cantidad y la calidad de los contenidos sobre estos temas contribuirán en gran medida a proporcionar habilidades para iniciarse en el ciclo de proyectos de ciencia de datos.

2. Practical Statistics for Data Scientists, de Peter Bruce, Andrew Bruce y Peter Gedek, publicado por O’Reilly.

Los 7 mejores libros de ciencia de datos para principiantes

La segunda edición de este libro ya ha salido, pero personalmente creo que es beneficioso leer este libro incluso si estás empezando o eres un profesional. Porque las estadísticas son la base de la ciencia de datos, y es fácil olvidarla, este libro te permitirá adquirir muchas habilidades si no las tienes todavia, pero también permitirá refrescar algunas de las que no se han vuelto a utilizar desde que se ha aprendido..

Estos temas se incluyen en este libro. Este libro incluye temas como EDA, datos y distribuciones de muestreo, experimentos estadísticos y pruebas de significación, regresión, clasificación, ML estadístico y aprendizaje no supervisado. Si eres un principiante, lee primero el primer libro y luego salta a este libro para aprender un montón de nuevas habilidades en la ciencia de los datos.

3. Introducing Data Science, de Davy Cielen et.al, publicado por Manning.

Los 7 mejores libros de ciencia de datos para principiantes

Me gusta este libro porque no sólo cubre los temas omnipresentes de la ciencia de los datos, sino también otros aspectos del campo de la ciencia de los datos, como {bases de datos NoSQL, minería de textos, análisis de textos y cómo iniciarse en el Big Data, especialmente el manejo de grandes cantidades de datos en un solo ordenador el manejo de grandes cantidades de datos en un solo ordenador}. Entender y trabajar con la integración de bases de datos en proyectos de ciencia de datos es una habilidad realmente útil y demandada. Te recomiendo que leas este artículo y aprendas las habilidades mencionadas.

4. The Art of Statistics: Learning Statistics from Data, de David Spiegelhalter, Pelican Publications, Inc.

Los 7 mejores libros de ciencia de datos para principiantes

Este libro era la recomendación de un curso de Ciencia de Datos Aplicada en Coursera en la Universidad de Michigan. Este libro hace un importante enfoque en la importancia de la capacidad de visualización (o, más concretamente, del arte). Es un libro muy recomendable a cualquiera que quiera comprender la profundidad de la visualización de datos y aprender el arte de la visualización de datos.

5. Data Science from Scratch de Joel Grus (publicado por O’Reilly)

Los 7 mejores libros de ciencia de datos para principiantes

Ya en su segunda edición, este libro ha ganado popularidad porque combina una variedad de fundamentos en un solo libro. Comienza con un curso intensivo de Python y luego pasa a la visualización de datos, el álgebra lineal y la estadística, la probabilidad, las hipótesis y la inferencia, la adquisición y el uso de datos, y el aprendizaje automático, las redes neuronales y los sistemas de recomendación, el análisis de redes y muchos otros temas relacionados con los datos. Es una gran lectura, y esperamos que la disfrute.

6.R for Data Science por Hadley Wickham & Garrett Gromund, publicado por O’ Reilly

Los 7 mejores libros de ciencia de datos para principiantes

R es todavia uno de los lenguajes de programación más utilizados para ciencia de datos. Algo que podría no parecer el caso por las recomendaciones hasta el momento.

Este libro es para las personas que quieren conocer el lenguaje, y todas la infinidad de librerías disponibles, para que puedan probarlo Cualquiera que esté pensando en hacer algo divertido o nuevo en ciencia de datos, como aprender un nuevo lenguaje para una tarea de ciencia de datos, debería leer definitivamente este libro. En este libro lo aprenderá todo. Definitivamente, merece la pena echarle un vistazo.

7.Think Stats de Allen B. Downey, publicado por O’ Reilley

Los 7 mejores libros de ciencia de datos para principiantes

Think Stats es un prólogo a la Probabilidad y la Estadística para los desarrolladores de software y científicos de datos de Python (si no estás ya familiarizado con estos temas).

Think Stats le muestra métodos sencillos para explorar conjuntos de datos del mundo real y responder a preguntas interesantes. El libro presenta un análisis contextual utilizando datos de los Institutos Nacionales de Salud.

Si tiene los conocimientos básicos de Python, puede utilizarlo para aprender a pensar en la probabilidad y la estadística.Think Stats se basa en la biblioteca de distribuciones de probabilidad de Python. También incluye muchos ejercicios que permiten realizar diversos experimentos con programas cortos para profundizar en su comprensión.

Aunque muchos libros no cubren la estadística bayesiana, Think Stats destaca el potencial de las técnicas bayesianas como algo muy importante; mediante el uso de PMF y la biblioteca CDF (utilizada para las distribuciones de probabilidad), incluso los aficionados pueden familiarizarse con las ideas y abordar los problemas de pruebas posibles.

Introducción a la estadística para la ciencia de los datos

Introducción a la estadística para la ciencia de los datos. Una terminología básica

¿Eres un aspirante a científico de datos que quiere aprender estadística para fines de Ciencia de Datos? ¿Le resultaron difíciles los conceptos de estadística durante sus años escolares y está buscando una forma fácil de aprender los conceptos estadísticos para mejorar su capacidad de comprensión de los datos? Si su respuesta es “sí” a ambas cosas, ha llegado al lugar adecuado. Hoy le presentaremos algunos de los conceptos estadísticos comúnmente aceptados en el campo de la ciencia de los datos. Antes de aprender los conceptos, es importante saber qué se puede aprender.

Introducción a la estadística para la ciencia de los datos

Se trata de una introducción a la estadística y al aprendizaje automático.


¿Qué es la estadística? ¿Cuáles son los diferentes tipos de conceptos estadísticos que hay que conocer?

La estadística es una de las disciplinas más conocidas cuyo objetivo principal es recoger datos, organizarlos, analizarlos, interpretarlos y visualizarlos. En el pasado, la estadística era practicada por estadísticos, economistas y gestores para calcular y presentar datos relevantes en sus respectivos campos. Hoy en día, la estadística desempeña un papel central en varias disciplinas como la ciencia de los datos, el aprendizaje automático, el papel del analista de datos, el papel del analista de inteligencia empresarial y el papel de la informática.


Es cierto que hace tiempo que aprendimos ciertos conceptos estadísticos como la tendencia central y la desviación estándar. Hay muchos más conceptos estadísticos importantes que deben ser aprendidos e implementados para la Ciencia de Datos y el Aprendizaje Automático. Aprendamos algunos términos estadísticos básicos y su clasificación.

Terminología estadística básica


Para dominar un programa estadístico, es necesario conocer ciertos términos. Son los siguientes.

  • La población. Una población es un conjunto de recursos de los que se pueden recoger datos.
  • Ejemplo. Una muestra no es más que un subconjunto de una población y se utiliza para los datos de la muestra y la estadística inferencial para predecir resultados.
  • Variable. Una variable es un número, una característica o una cantidad contable. A veces se denominan puntos de datos.
  • Distribución de la probabilidad. Una distribución de probabilidad es un concepto matemático que indica la probabilidad de ocurrencia de varios resultados posibles, especialmente en los experimentos realizados por los estadísticos.
  • Parámetro estadístico. Un parámetro estadístico, o parámetro poblacional, es básicamente una cantidad utilizada para indexar un conjunto de distribuciones de probabilidad, como la media, la mediana y la moda de una población.

Tipos de conceptos en estadística

  1. Estadística descriptiva – La estadística descriptiva es un concepto de análisis y resumen de datos y su organización en forma de gráficos numéricos, gráficos de barras, histogramas, gráficos circulares, etc. La estadística descriptiva es el proceso de descripción de los datos existentes. Convierte los datos de observación en bruto en datos significativos que pueden interpretarse y utilizarse posteriormente. Conceptos como desviación estándar y tendencia central se utilizan en todo el mundo para estudiar la estadística descriptiva.
  2. 2. Estadística inferencial – La estadística inferencial es un concepto importante para sacar conclusiones a partir de una pequeña muestra de una población. Por ejemplo, para predecir el resultado de los sondeos a pie de urna en las elecciones, se pueden realizar encuestas en diferentes partes del estado o del país para recabar opiniones. Sobre la base de la información recopilada de este modo, tendemos a sacar conclusiones y hacer inferencias para predecir el resultado global.
    Ahora que conocemos los diferentes tipos de estadística, es sumamente importante reconocer el papel central del concepto de estadística en la ciencia de los datos y el aprendizaje automático y saber que son dos campos de estudio estrechamente relacionados. La estadística en la ciencia de los datos es realmente útil para seleccionar, evaluar e interpretar los modelos predictivos para los casos de uso de la ciencia de los datos.

Estadística y ciencia de los datos

Introducción a la estadística para la ciencia de los datos - Estadisticas y ciencia de datos - Analiticas
Introducción a la estadística para la ciencia de los datos – Estadisticas y ciencia de datos – Analiticas – Photo by Timur Saglambilek on Pexels.com

Los conceptos básicos del aprendizaje automático y la ciencia de los datos se basan en la estadística. Por ello, es importante aprender a fondo los fundamentos de la estadística para poder resolver problemas del mundo real.
Para aquellos que nunca han tenido nada que ver con la estadística, aquí hay algunos conceptos específicos que deben dominar para tener éxito en su viaje de Ciencia de Datos. A medida que se aprenden las fórmulas, las fórmulas estadísticas y las teorías, hay que familiarizarse con dónde aplicarlas. Sin duda es un tema difícil, pero que merece la pena aprender.
Desde el análisis exploratorio de datos hasta el diseño de pruebas de hipótesis, la estadística desempeña un papel importante en la resolución de muchos problemas en diversas industrias y campos, especialmente para los científicos de datos.

¿Por qué hay que dominar los conceptos de la estadística?


Hoy en día, la mayoría de las empresas se basan en los datos y utilizan varios conceptos para interpretar los datos disponibles. Aquí es donde entran en juego los conceptos estadísticos básicos y su aplicación ayuda a describir los datos en cuestión.
Para resolver los problemas actuales de la empresa y predecir mejores estrategias para mejorar la rentabilidad del negocio, es necesario aprender los conceptos que ayudan a entender los datos y a clasificarlos según sus propiedades. Afortunadamente, hay una serie de herramientas estadísticas que pueden ayudarle a organizar y visualizar sus datos para obtener información útil.
Por lo tanto, en este punto, es importante dominar los conceptos de la estadística. Hay muchos cursos en línea y libros que pueden ayudarte a profundizar en tus conocimientos y convertirte en un mejor científico de datos.

Cómo entender sus datos actuales

Introducción a la estadística para la ciencia de los datos - Como entender los datos actuales
Introducción a la estadística para la ciencia de los datos – Como entender los datos actuales – Photo by Serpstat on Pexels.com


Los datos no son más que un conjunto de observaciones que existen en sus sistemas internos. Puede utilizar la estadística descriptiva para recopilar, organizar, clasificar, muestrear y visualizar datos para tomar decisiones informadas para su negocio.
También puede utilizar la estadística inferencial para predecir resultados. Normalmente, este concepto se utiliza para realizar encuestas o estudios de mercado, que tienden a recoger una muestra de datos y predecir los resultados para toda la población de un lugar determinado en función de ella.
Estos son algunos de los conceptos que debes dominar para convertirte en un mejor profesional de la Ciencia de Datos.
Debe calcular y aplicar medidas de tendencia central para datos agrupados y no agrupados.
Debe dominar la síntesis, la presentación y la visualización de los datos para que los informes resultantes sean claros y proporcionen información práctica a las partes interesadas y a los propietarios de la organización.
También tendrá que realizar pruebas de hipótesis, que son necesarias cuando se trabaja con conjuntos de datos generales.
Realice rigurosas pruebas de correlación y análisis de regresión y presente los datos.
Utilizar R y Python para implementar conceptos estadísticos y demostrar el dominio de este programa.
Utilizar herramientas como Excel, Tableau y Power Bi para presentar los datos en un formato adecuado.

¿Qué importancia tienen las estadísticas en la vida cotidiana?

Introducción a la estadística para la ciencia de los datos - Mujer comprando en un supermercado
Vida Cotidiana – Photo by Anna Shvets on Pexels.com

Afortunadamente, las estadísticas pueden ayudarle a responder a preguntas importantes sobre sus datos, como por ejemplo

  • ¿Qué características de los datos son importantes para el desarrollo de modelos?
  • ¿Cuál es la mejor manera de realizar un experimento?
  • ¿Cómo diseñamos estrategias basadas en los resultados de nuestros experimentos?
  • ¿En qué medidas de rendimiento debemos centrarnos?
  • ¿Cómo interpretamos los resultados?
  • ¿Cómo se distinguen los datos válidos de los datos con ruido?
    Todas estas son preguntas comunes e importantes que tienen implicaciones estadísticas, y los equipos de datos necesitan responder a estas preguntas para realizar mejor su trabajo.
    Estos son algunos de los puntos clave que debe conocer para empezar a utilizar un programa estadístico. Hay una variedad de cursos disponibles para ayudarle a empezar a utilizar un programa estadístico.