Academia de Datos

08/24/2023

Para aquellos que quieren mejorar en ingeniería en inteligencia artificial, aquí material que les servirá bastante.

Help organizations select and build an efficient Data+AI stack with real-world experiences and insights; Assist individuals to build their data and AI career journey with deep-dive tutorials and guidance;. Click to read Efficient Data+AI Stack, by Yunna Wei, a Substack publication with hundreds of s...

09/13/2022

Ocurriendo ahora.
Introducción a BigQuery

Conecta tus habilidades con las rutas de aprendizaje de Google Cloud repletas de videos, capacitaciones y laboratorios prácticos.

04/18/2022

Websites de Visualizacion de Datos Online

https://plotly.com/
https://numberpicture.com/
https://github.com/Polychart
https://www.juiceanalytics.com/
https://datavisu.al/
https://insightsoftware.com/logi-analytics/
https://rawgraphs.io/
https://www.datawrapper.de/

Create interactive, responsive & beautiful data visualizations with the online tool Datawrapper — no code required.

10/08/2021

Implementa análisis de datos para hacer que los trabajadores no quieran irse de tu lado.
Te imaginas como ?

10/08/2021

Use data analysis at your organization to improve employee retention.

10/07/2021

Las 6 etapas del proceso de analisis de datos que aplican a todos los proyectos.
Te interesa saber mas al respecto de alguna de ellas?

10/02/2021

Pasos del proceso de descubrimiento de conocimiento

1. Limpieza de datos: Ruido e inconsistencias son eliminados.
2. Integración de datos: Combinación de múltiples fuentes de datos.
3. Selección de información: Colección de datos desde las bases de datos de importancia para el análisis
4. Transformación de datos: Consolidación de la información en formatos apropiados a través de resúmenes y agregaciones de información.
5. Data Mining: Aplicación de métodos inteligentes para la extracción de patrones en la información.
6. Evaluación de patrones: Validación de patrones encontrados.
7. Presentación del conocimiento: Generación de conclusiones basados en los puntos anteriores.

09/29/2021

Proyecto R para Estadística Computacional
Software Libre
https://www.r-project.org/

09/29/2021

Con el vertiginoso desarrollo de nuevas tecnologías de información y comunicación la generación, extracción y uso de datos a incrementado exponencialmente y con ello la aparición de mas herramientas para el análisis e interpretación de esta información.lizar análisis y estudios posterior para un mejor entendimiento de sistemas relacionados y generación de conocimiento.
Las principales áreas que utilizan información cotidianamente son la investigación científica, la administración de negocios, conducción de los estados y el manejo de financiero.
Por su parte, el valor económico que se le a dado hoy en día a la información es comparable a mercancías de alto valor comercial como es el caso del combustible (“Data is the New Oil” ) por su gran importancia en la generación de negocios y la toma de decisiones de alto impacto.
Con el vertiginoso desarrollo de nuevas tecnologías de infomación y comunicación la generación, extracción y uso de datos a incrementado exponencialmente y con ello la aparición de mas herramientas para el análisis e interpretación de esta información.
La importancia del análisis de datos radica en el aporte a la optimización de los negocios, permitiendo entre otros la reducción de costos y perdidas identificando errores en la gestión o producción imposibles de ver sin un adecuado uso y análisis de datos. Lo anterior argumenta significativamente la gran demanda que existe desde el 2018 y hacia el futuro por mas y mejores analistas y científicos de datos, tal como lo señalan los estudios del foro económico mundial en su documento “Reporte: El Futuro de los trabajos 2020”.
Link
https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2020