SnchzDev - Análisis basados en datos

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Protección de datos y Big Data

En Europa, la ley de protección de datos personales más importante es el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), que se aplica en todos los países de la Unión Europea (UE) desde mayo de 2018. Este reglamento establece las normas para el tratamiento de datos personales por parte de empresas y organizaciones en la UE. Para los proyectos de Big Data, el RGPD establece que los datos personales deben ser recopilados y procesados de manera legal, justa y transparente, y solo se pueden usar para fines específicos y legítimos. Además, los titulares de los datos deben ser informados claramente sobre cómo se utilizarán sus datos y deben dar su consentimiento explícito para que se utilicen. El RGPD también establece que se deben tomar medidas adecuadas para proteger los datos personales, incluyendo medidas de seguridad técnicas y organizativas apropiadas para proteger contra el acceso no autorizado, la divulgación o el uso indebido de los datos personales. Además, las empresas y organiz

¿Las IAs hacen peligrar el trabajo de humanos?

La Inteligencia Artificial (IA) es uno de los temas más discutidos en el mundo de la tecnología y la economía. Se espera que esta tecnología tenga un impacto significativo en el futuro del trabajo y en la economía global. Pero, ¿es la IA peligrosa? ¿Realmente tomará los trabajos de las personas? La respuesta no es simple. Por un lado, la IA puede ser peligrosa si se utiliza de manera irresponsable. Por ejemplo, si se utiliza para crear armas autónomas, puede tener consecuencias devastadoras. Además, la IA también puede ser peligrosa si se utiliza para manipular a las personas, como sucedió con el escándalo de Cambridge Analytica. Por otro lado, la IA también puede tener un impacto positivo en la economía y en la vida de las personas. Por ejemplo, puede ayudar a mejorar la eficiencia en la producción y la calidad de los productos. También puede ayudar a resolver problemas complejos, como el cambio climático y la atención médica. En cuanto a la pregunta de si la IA tomará los trabajos de

Scrum, Kanban y Lean

Scrum, Kanban y Lean son metodologías ágiles que se utilizan comúnmente en la gestión de proyectos de desarrollo de software. A continuación, describo brevemente cada una de ellas: Scrum : es un marco de trabajo ágil que se enfoca en el trabajo en equipo, la colaboración, la entrega frecuente de software funcional y la mejora continua. El marco Scrum se basa en tres roles principales: el Product Owner, el Scrum Master y el Equipo de Desarrollo. Se utilizan ciclos de trabajo llamados "sprints" que tienen una duración fija, durante los cuales se planifica, se trabaja en tareas específicas y se revisa el trabajo realizado. Kanban : es un método visual de gestión de proyectos que se enfoca en la optimización del flujo de trabajo y la eliminación de los cuellos de botella. Kanban utiliza un tablero Kanban, que es un tablero visual que muestra el estado actual del trabajo y los procesos de producción. Los elementos en el tablero se mueven a través de las diferentes etapas del proc

Los 4 valores fundamentales del enfoque ágil

El enfoque ágil tiene varios valores fundamentales, pero los cuatro más destacados son: Individuos e interacciones sobre procesos y herramientas : Este valor se enfoca en la importancia de las personas en el equipo de desarrollo y en la comunicación efectiva entre ellos. El objetivo es crear un ambiente colaborativo en el que los miembros del equipo puedan trabajar juntos para alcanzar los objetivos del proyecto. Software funcionando sobre documentación exhaustiva : Este valor enfatiza la importancia de crear software funcional y de alta calidad en lugar de enfocarse en la documentación exhaustiva del proceso. Se trata de un enfoque práctico que prioriza la entrega de valor al cliente. Colaboración con el cliente sobre negociación de contratos : Este valor se enfoca en la importancia de trabajar en colaboración con el cliente y en comprender sus necesidades reales. En lugar de negociar un contrato y cumplir con él sin cambios, el enfoque ágil busca trabajar en estrecha colaboración co

Entendiendo la metodología Ágil

La metodología ágil es un enfoque de gestión de proyectos que se enfoca en la entrega continua y en la colaboración constante entre el equipo de trabajo y los clientes o usuarios finales. A continuación, te explicaré los principios básicos de la metodología ágil: Colaboración constante: la metodología ágil promueve la colaboración continua entre los miembros del equipo y los clientes, lo que permite obtener una retroalimentación constante y ajustar los planes y objetivos del proyecto en consecuencia. Entrega incremental: en lugar de desarrollar todo el proyecto en una sola entrega, la metodología ágil se enfoca en la entrega de pequeñas partes o incrementos del proyecto en ciclos cortos de tiempo. De esta manera, los clientes o usuarios finales pueden utilizar y evaluar el progreso del proyecto desde el principio. Flexibilidad y adaptabilidad: la metodología ágil se basa en la capacidad de adaptarse a los cambios que pueden surgir durante el desarrollo del proyecto. En lugar de seguir

Netflix y el uso del Big Data

Comencemos con la historia de House of Cards y el Big Data. Se dice que Netflix usó un algoritmo para analizar los gustos y preferencias de sus usuarios y así decidir producir la serie basada en una versión británica de 1990. El algoritmo les indicó que a la gente le gustaba el drama político, Kevin Spacey como actor y David Fincher como director. Además, Netflix decidió liberar todos los capítulos de una vez para que la gente pudiera verlos en maratones durante los fines de semana. Todo esto hizo que House of Cards fuera un éxito mundial y un ejemplo de cómo el Big Data puede ayudar a crear contenidos personalizados y de calidad. Pero no fue la única serie creada de esta forma. Stranger Things : Netflix sabía que a sus usuarios les gustaban los géneros de ciencia ficción, terror y nostalgia ochentera, así que combinó esos elementos para crear esta exitosa serie. Orange is the New Black : Netflix usó el Big Data para saber que a sus usuarios les interesaban las historias de mujere

Industria 4.0

La Industria 4.0 es la cuarta revolución industrial que se caracteriza por la fusión de tecnologías digitales, físicas y biológicas que transforman la forma de producir y distribuir los productos. Algunas de las tecnologías que impulsan la Industria 4.0 son el internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial (IA), el análisis de datos, la computación en la nube, la robótica y la impresión 3D. Estas tecnologías permiten crear fábricas inteligentes que son más productivas, flexibles y eficientes. La Industria 4.0 y su impacto en el mundo empresarial La Industria 4.0 es un término utilizado para describir la cuarta revolución industrial que está ocurriendo actualmente en el mundo empresarial. Se refiere a la integración de tecnologías digitales avanzadas en la producción y los procesos de fabricación, lo que permite una mayor eficiencia y una mejor toma de decisiones empresariales. La Industria 4.0 se basa en el concepto de la "fábrica inteligente", en la que los sistemas

¿Qué es Gartner y qué nos aporta?

Gartner es una empresa de investigación y consultoría tecnológica que ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas sobre su tecnología y estrategias de negocios. La compañía se fundó en 1979 y desde entonces se ha convertido en una de las empresas de investigación más grandes del mundo, con más de 15,000 clientes en más de 100 países. Gartner ofrece una amplia gama de servicios de investigación y consultoría, que incluyen informes de investigación, asesoramiento estratégico y servicios de análisis de datos. Los informes de investigación de Gartner cubren una amplia variedad de temas tecnológicos, desde la inteligencia artificial hasta la nube y la ciberseguridad. La empresa es especialmente conocida por su Cuadrante Mágico , un análisis visual que clasifica a los proveedores de tecnología en cuatro categorías: líderes, retadores, visionarios y nichos de mercado. El Cuadrante Mágico es ampliamente utilizado por las empresas para evaluar y comparar proveedores de tecnología y toma

La Botnet Mirai

Mirai es una de las botnets más conocidas y peligrosas de la historia. Esta botnet fue descubierta en agosto de 2016 y se convirtió rápidamente en un problema importante para la seguridad de internet. Una botnet es una red de dispositivos conectados a internet que han sido infectados con malware. Estos dispositivos pueden ser computadoras, smartphones, routers, cámaras de seguridad y otros dispositivos conectados a internet. Una vez que un dispositivo ha sido infectado, es controlado por los creadores de la botnet y puede ser utilizado para llevar a cabo ataques cibernéticos. Mirai fue especialmente peligrosa porque se enfocó en dispositivos de internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés), que son dispositivos cotidianos como cámaras de seguridad, termostatos y electrodomésticos que se conectan a internet. Muchos de estos dispositivos tienen configuraciones de seguridad débiles o nulas, lo que los hace vulnerables a la infección por malware. Una vez que se infectaba un disposi

GPT-4 ya está aquí

La nueva versión de GPT, GPT-4, ha sido lanzada por OpenAI y está disponible a través de ChatGPT+. Esta nueva versión es capaz de entender imágenes y detectar el contexto y el humor de los memes. Además, tiene una memoria de trabajo más larga, lo que permite su uso en tareas de creación de contenido y búsqueda y análisis de documentos largos. OpenAI asegura que GPT-4 es más colaborativo, creativo y capaz de manejar instrucciones más detalladas que su predecesor GPT-3.5, y que puede incluso funcionar como un tutor que responde a los estudiantes en el estilo socrático. La compañía también ha mejorado la seguridad y precisión de GPT-4 en un 40% y un 82% respectivamente. Aunque aún existen problemas, como la imprecisión y los prejuicios sociales, OpenAI ha llevado a cabo una serie de pruebas y mejoras con la ayuda de más de 50 expertos y usuarios de ChatGPT. Además de su colaboración con Be My Eyes, la compañía está trabajando con otras organizaciones para explorar nuevos casos de uso. A p

Aprendizaje Supervisado y No Supervisado

El aprendizaje supervisado y no supervisado son dos enfoques diferentes utilizados en el campo del aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial que se centra en desarrollar algoritmos y modelos que permitan a las máquinas aprender y mejorar a partir de los datos. El aprendizaje supervisado es un enfoque en el que se proporcionan a un algoritmo de aprendizaje automático datos etiquetados para que aprenda a predecir una variable de salida a partir de una serie de variables de entrada. En este enfoque, se tiene un conjunto de datos de entrenamiento que contiene pares de entrada/salida, y el algoritmo aprende a hacer predicciones a partir de los datos etiquetados proporcionados en el conjunto de entrenamiento. El objetivo del aprendizaje supervisado es crear un modelo que pueda generalizar la relación entre las entradas y las salidas para hacer predicciones precisas en nuevos datos. Por otro lado, el aprendizaje no supervisado es un enfoque en el que se proporcionan al

Deep Learning

El Deep Learning es una rama de la inteligencia artificial que se centra en la creación de redes neuronales artificiales profundas, capaces de aprender y realizar tareas de forma autónoma, sin necesidad de ser programadas explícitamente para cada tarea. Las redes neuronales profundas están formadas por múltiples capas de neuronas interconectadas, y a través del entrenamiento con grandes conjuntos de datos, son capaces de identificar patrones y relaciones complejas en los datos. El Deep Learning ha tenido un gran impacto en muchos campos, incluyendo la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, la robótica y los juegos. Por ejemplo, en la visión por computadora, las redes neuronales profundas son capaces de identificar objetos en imágenes y clasificarlos en categorías precisas, como personas, animales, objetos y lugares. En el procesamiento del lenguaje natural, las redes neuronales profundas son capaces de entender el significado de las palabras y frases, y de gene

Top 10 streamers a nivel mundial que más ganan

El dinero que ganan los streamers de Twitch depende de varios factores, como el número de suscriptores, las donaciones, la publicidad y los patrocinios. No hay una cifra exacta para cada uno de ellos, pero se puede estimar un promedio basado en los datos disponibles. Teniendo en cuenta que cada suscriptor paga unos 4 euros al mes y que el streamer se queda con la mitad (2 euros aunque depende del contrato), se puede calcular el ingreso anual por suscripciones multiplicando el número de suscriptores por 24 euros. Por ejemplo, si Ibai Llanos tiene 44.669 suscriptores, su ingreso anual por suscripciones sería de unos 1.072.056 euros. Sin embargo, este es solo uno de los ingresos que tiene un streamer. También hay que sumar las donaciones que reciben a través de los bits o cheers, que son una forma de apoyar a los creadores con dinero real. Según el informe de SavingSpot , Ibai Llanos recibió 896.377 dólares en donaciones entre agosto de 2019 y octubre de 2021, lo que equivale a unos 764.0

Customer Analytics

Customer analytics es una disciplina que se centra en el análisis de los datos de los clientes con el objetivo de obtener información valiosa para la toma de decisiones empresariales. Esta disciplina implica la recopilación, el análisis y la interpretación de datos de los clientes para comprender mejor su comportamiento, necesidades y preferencias. A continuación, te presento algunas de las principales áreas que abarca el Customer Analytics : Análisis de datos del cliente : El análisis de datos del cliente implica la recopilación y análisis de datos relacionados con los clientes, como la demografía, el comportamiento de compra, las interacciones con la marca y la retroalimentación de los clientes. Análisis de la segmentación de clientes : La segmentación de clientes es la identificación de grupos de clientes con características similares. El análisis de la segmentación de clientes implica la identificación de estas segmentaciones y la comprensión de sus características y necesidades.

La caida de Silicon Valley Bank

Se trata de la mayor quiebra de un banco en EE.UU. desde la crisis financiera de 2008. El banco, especializado en préstamos a emprendedores y pequeñas empresas tecnológicas, fue intervenido por los reguladores estadounidenses hoy viernes 10 de marzo de 2023, después de sufrir una fuga masiva de depósitos y una pérdida millonaria por la venta de bonos afectados por el alza de los tipos de interés. La caída del banco ha provocado el pánico en las bolsas mundiales y arrastró al sector bancario y al mercado de las criptomonedas. Los clientes del banco con depósitos asegurados hasta 250.000 dólares podrán recuperar su dinero a través de una entidad creada para absorber las cuentas del Silicon Valley Bank , mientras que los que superen ese límite tendrán que esperar a que se vendan los activos del banco intervenido. El Silicon Valley Bank era un prestamista clave para las startups y las empresas innovadoras, por lo que su quiebra supone un duro golpe para el ecosistema emprendedor y tecnoló

Algoritmos Descriptivos y Predictivos

Los algoritmos descriptivos y predictivos son dos tipos de algoritmos utilizados en la analítica de datos y la minería de datos para analizar grandes conjuntos de datos y extraer información valiosa de ellos. Los algoritmos descriptivos son aquellos que se utilizan para describir y resumir los datos. Estos algoritmos se utilizan para encontrar patrones, tendencias y características de los datos. Algunos ejemplos de algoritmos descriptivos incluyen la estadística descriptiva, el análisis de componentes principales (PCA), el análisis de clúster y la minería de reglas de asociación. Por otro lado, los algoritmos predictivos son aquellos que se utilizan para predecir el comportamiento o los resultados futuros de un conjunto de datos. Estos algoritmos se utilizan para hacer predicciones basadas en los patrones y tendencias identificados en los datos. Algunos ejemplos de algoritmos predictivos incluyen la regresión lineal, la regresión logística, los árboles de decisión y las redes neuron

Competencias en ciencia de datos más demandadas

Algunas de las competencias en ciencia de datos más demandadas en 2023 son: Limpieza de conjuntos de datos Análisis de datos Habilidad para interpretar datos e informar de ellos Aprendizaje automático Narración de datos Conocimiento avanzado del lenguaje de programación Python Conocimiento de algoritmos de inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo Adaptabilidad al cambio y a la automatización Pedagogía y comunicación efectiva con otros profesionales Creatividad y dinamismo

¿Qué es la Minería de Datos?

La minería de datos es un proceso que implica el descubrimiento y la identificación de patrones, tendencias y relaciones en grandes conjuntos de datos. Este proceso se lleva a cabo mediante el uso de técnicas de análisis estadístico, inteligencia artificial, aprendizaje automático y otras herramientas de análisis de datos. El objetivo de la minería de datos es identificar patrones significativos en los datos que puedan ser utilizados para tomar decisiones empresariales informadas. Los patrones descubiertos pueden ser utilizados para identificar oportunidades de negocio, reducir costos, mejorar la eficiencia y la eficacia de los procesos empresariales, así como para predecir resultados futuros. El proceso de minería de datos se divide en varias etapas: Recopilación de datos : La primera etapa consiste en recopilar los datos relevantes para el análisis. Preprocesamiento de datos : Esta etapa implica la limpieza, transformación y normalización de los datos. Los datos pueden contener error

Tipos de Analíticas de datos

La analítica de datos es un proceso que consiste en utilizar herramientas y técnicas para analizar y extraer información valiosa de los datos. La analítica de datos ha cobrado una gran importancia en los negocios en los últimos años, ya que las empresas se dan cuenta de que pueden tomar decisiones más informadas y estratégicas basándose en datos. Dentro de la analítica de datos, existen diferentes tipos de analíticas, cada una con un enfoque específico. Vamos a verlas: Analítica descriptiva : Este tipo de analítica se enfoca en describir y resumir datos, lo que significa que busca respuestas a preguntas como: ¿Qué sucedió? o ¿Qué está sucediendo ahora? Por lo general, se utiliza para dar una imagen general de un conjunto de datos y para detectar patrones y tendencias en ellos. La analítica descriptiva no se enfoca en hacer predicciones o explicar relaciones de causa y efecto. Analítica diagnóstica : La analítica diagnóstica se enfoca en analizar y evaluar los datos para determinar las