Análisis de Datos

El mundo de la tecnología está en constante evolución, y se requiere mucha colaboración entre equipos para muchos proyectos digitales. Ya sea que un equipo esté trabajando en un sitio web de comercio electrónico, una aplicación o una nueva pieza de software, generalmente se requerirá mucho intercambio de información. Dependiendo del tipo de sitio web o software en el que un desarrollador esté trabajando, necesitará datos e información para construirlo y mantenerlo. Y ahí es donde entra en juego un analista de datos. Ya sea midiendo el volumen de búsqueda de palabras clave, analizando el número de visitas al sitio web en un mes determinado o examinando las razones detrás de la tasa de rebote, la forma en que los desarrolladores web trabajan con los analistas de datos varía de un proyecto a otro. Los analistas de datos pueden trabajar con cualquier miembro del equipo en una empresa y proporcionar información relacionada con diferentes aspectos del negocio. Estos configuran y trabajan con programas y herramientas para extraer datos y producir informes. Luego comparten sus ideas con todos los equipos relevantes dentro de la empresa. Para un desarrollador web, factores como el tráfico del sitio web y el comportamiento del usuario mientras está en el sitio web son importantes. Estas son consultas típicas sobre las que preguntarán a un analista.

La inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se están convirtiendo en términos cada vez más comunes en nuestro mundo. Han dejado de pertenecer al ámbito tecnológico para trasladarse a nuestra vida cotidiana a través de herramientas como los asistentes de texto, la tecnología de reconocimiento facial y chatbots como ChatGPT. Estos avances técnicos tienen el potencial de revolucionar cualquier industria, asumir problemas complejos y mejorar la eficiencia en todas las áreas de nuestras vidas .

Hoy en día, todas las empresas dependen de la ciencia de datos para tomar decisiones más sólidas basadas en datos, agilizar los procesos y asegurarse una ventaja competitiva en el mercado . El análisis y la visualización de datos son dos componentes interconectados de la ciencia de datos y desempeñan un papel esencial para extraer información de los datos que pueda comunicarse a las partes interesadas.

​En el mundo actual, impulsado por los datos, los datasets se han convertido en un recurso invaluable para los profesionales del análisis de datos y el aprendizaje automático. Estos conjuntos de datos masivos proporcionan la materia prima necesaria para extraer información significativa y entrenar modelos predictivos y descriptivos. ​

Parece que la IA podría cambiar el mundo, ¿verdad? Pues puede escribir la invitación de una fiesta a la perfección, contar chistes o anticipar lo que queremos ver o decir. Sin embargo, cabe recordar que, aunque puede ayudarnos a lograr estas y otras muchas cosas, tiene ciertas limitaciones y debe usarse con precaución, al menos por el momento.

A quien le gustan los datos, le gustan de verdad. Pero si siempre has odiado las matemáticas, te puede resultar complicado entender de dónde vienen. ¿Cómo puede ser que un conjunto de números haga que circule la sangre de las personas?

Si vives en el planeta Tierra, seguro que has oído hablar del big data . Es un concepto de plena tendencia que nos permite progresar y alcanzar hitos inconcebibles en el campo de la tecnología. Pero, ¿en qué consiste exactamente el big data ? ¿Para qué sirve? ¿Es verdad todo lo que cuentan sobre el tema? En esta publicación abordaremos estos y otros asuntos.

Puede que la IA te parezca un concepto lejano que solo es relevante para personas que trabajan con robots. Es normal, su uso ha crecido exponencialmente en los últimos años y ha penetrado tanto en nuestra vida diaria que casi nos olvidamos de que está ahí. Al fin y al cabo, cuando pensamos en “inteligencia artificial”, nos vienen a la cabeza ChatGPT o el aprendizaje automático en vez de cosas más sencillas como los filtros de spam del correo electrónico o las recomendaciones de Netflix.

La inteligencia artificial está causando sensación últimamente por una buena razón: su poder se ha aprovechado para transformar nuestra forma de vivir, pensar e interactuar con los demás. Sin embargo, al convertirse en una herramienta tan potente, sus usos se han expandido rápidamente; es probable que haya usos de la IA de los que aún ni hayas oído hablar. Tardaríamos un siglo en repasarlos todos, así que hemos decidido dividirla en cuatro áreas principales: máquinas reactivas, de memoria limitada, teoría de la mente y autoconciencia.

La demanda de analistas de datos no deja de crecer en todos los sectores gracias al interés de las organizaciones en aprovechar el increíble potencial de los datos para obtener nuevas perspectivas. Aunque tu perfil como analista está muy demandado, el primer paso para obtener el trabajo de tus sueños empieza por crear un CV brutal. Es tu oportunidad de mostrarle tus competencias, experiencia y habilidad de análisis a las empresas potenciales. Antes de explicarte cómo crear un CV para analistas datos espectacular, veamos algunos elementos básicos en un curriculum vitae y sus funciones.

Todos hemos oído hablar de ChatGPT, pero no es ni mucho menos el único modelo de lenguaje generativo de gran tamaño, gratuito y a disposición del público . Si trabajas en tecnología, deberías plantearte utilizar Google Bard, sobre todo, ahora que han actualizado la plataforma y es capaz de generar código. Sin embargo, no es lo único que puede hacer por ti: la IA Google Bard se integra directamente con muchos otros servicios de Google y te permite exportar código directamente a Colab, exportar un resumen a Docs e, incluso, enviar una petición a Gmail.

Las empresas nunca han contado con una herramienta tan potente: por primera vez en la historia, disponen de cantidades inmensas de datos que pueden usar a su antojo para tomar decisiones fundamentadas. Sin embargo, los datos no hacen más que crecer, así que las empresas deberán seguir sacándoles partido para asegurarse de tomar las mejores decisiones posibles para sus equipos. ¿Y cómo pueden hacerlo? ¿Cuál es la mejor forma de usar los datos para tomar buenas decisiones? ¿Cómo procesar los datos de forma segura? Te contamos todo esto y mucho más a continuación.