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¿Es la gestión de datos el secreto de la IA generativa?
En este episodio de AI Academy, escuche a los expertos de IBM sobre cómo se puede personalizar la IA generativa con sus datos únicos.
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Aprenda cómo la minería de datos utiliza la estadística y la inteligencia artificial para analizar grandes conjuntos de datos y descubrir patrones e información útil.
Aprenda cómo, aunque están relacionados, la ciencia de datos y el machine learning (ML) son diferentes entre sí. Mientras que la ciencia de datos da estructura al big data, el ML se centra en aprender de los propios datos.
Comprenda los matices de la calidad y la integridad de los datos, y cómo ser una organización basada en datos que utiliza el análisis para la toma de decisiones empresariales, proporcionando acceso a datos de autoservicio y ofertas de datos.
Explore en qué se diferencian la ciencia de datos y el análisis de datos. La ciencia de datos implica la gestión de datos estructurados y no estructurados, mientras que el análisis de datos examina conjuntos de datos para extraer conocimientos.
Conozca cómo aprovechar los datos empresariales mediante la comprensión de cómo la inteligencia empresarial procesa los datos para obtener conocimientos procesables y fundamentar la toma de decisiones.
Aprenda cómo el análisis exploratorio de datos analiza y resume eficazmente conjuntos de datos para descubrir patrones y anomalías y generar una hipótesis.
Aproveche la ciencia de datos para desbloquear conocimientos empresariales a partir de una cantidad cada vez mayor de datos, acelerar la transformación digital y la toma de decisiones basada en datos.
Domine este procedimiento analítico para adquirir destreza en la generación de predicciones, utilizando una fórmula matemática de fácil interpretación y aplicándola a diversos ámbitos.
Pronostique resultados más rápidamente y tome mejores decisiones dominando el método de regresión logística y sabiendo qué tipo de regresión logística utilizar.
Aprenda a realizar una simulación de Montecarlo, un algoritmo computacional, utilizando un muestreo aleatorio repetido para estimar los posibles resultados de un suceso incierto.
Informe técnico
Vídeos
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Vea a Luv Aggarwal explicar cómo la evolución de los almacenes de datos y los data lakes hacia los lakehouses de datos, combinando sus beneficios, es similar a la forma en que los alimentos llegan de la granja a nuestra mesa.
Acompañe a Luv Aggarwal en su explicación detallada de un data fabric, su intrincado funcionamiento y su papel en la ruptura de los silos de datos, restaurando en última instancia el acceso a los datos por parte de los usuarios.
Pódcasts
Escuche interesantes debates con líderes tecnológicos
Escuche debates perspicaces sobre las últimas tendencias e innovaciones en IA y su impacto en las empresas. Este podcast, moderado por Tim Hwang, ofrece una equilibrada combinación de conocimientos y análisis sobre temas que van desde los avances en investigación hasta sus aplicaciones prácticas.
Déjese inspirar por una conversación entre personas que están a la vanguardia de la innovación. Conéctese para escuchar a Malcolm Gladwell, uno de los pensadores y escritores de ciencias sociales más renombrados del mundo, hablar a los líderes sobre la tecnología que puede transformar su negocio.
Tutoriales
Domine el análisis con tutoriales prácticos
La contribución de IBM
Aproveche la inteligencia colectiva de su organización accediendo fácilmente a los datos para convertir en acción las predicciones basadas en IA.
Aproveche un almacén de datos adaptado construido sobre una arquitectura de lakehouse de datos abierta para escalar cargas de trabajo de IA, para todos sus datos, en cualquier lugar.
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