Lo más importante del machine learning y la inteligencia artificial

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David J. Hand, Imperial College de Londres
Presentación

Lo bueno y lo malo de la ciencia de datos

 

David J. Hand nos recuerda que "el mundo es más grande y complejo de lo que uno pueda imaginar". Esto hace tan difícil como fundamental ser claro en las preguntas que nos hacemos y los criterios con los que intentamos responderlas.

Ya esté empleando ciencia de datos para obtener conocimiento (que suele ser el objetivo del descubrimiento científico) o para desarrollar sistemas de operación (por ejemplo para optimización de procesos o detección de fraudes), la charla de Hand le ofrece una vista general relevante sobre lo que necesita la ciencia de datos.

Aporta múltiples ejemplos de las fortalezas y posibles debilidades de la ciencia de datos, cubriendo temas como:

  • La naturaleza de la ciencia de datos.
  • Lo que necesita la ciencia de datos.
  • Las dos caras de la ciencia de datos - la vista general frente a los detalles.
Mesa redonda

Los expertos de Corning, Solvay y Novozymes aprovechan al máximo el análisis avanzado 

 

Esta mesa redonda comparte muchas consideraciones de las empresas en su proceso de madurez en el análisis de datos. Todos están de acuerdo: hay grandes oportunidades para aquellos que inviertan en sistemas digitales, software de análisis y formación que ofrezca conocimientos sobre análisis avanzados a la fuerza de trabajo.

Explican cómo está impulsando la Industria 4.0 la necesidad de dar sentido a cada vez más datos, y por qué debería intentar comprender en qué estado se encuentra la transformación digital de su empresa. Defienden hacer una inversión a nivel de toda la empresa en habilidades de análisis y por qué los expertos en la materia serán siempre esenciales.

Podrá escuchar a:

  • David J. Hand, Imperial College de Londres
  • Aziza Yormirzaeva, Corning
  • Francisco Navarro, Solvay
  • Lene Bjørg Cesar, Novozymes A/S

Regístrese para ver la mesa redonda

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