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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 explicar cómo se puede personalizar la IA generativa con sus datos únicos.
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Obtenga los insights más recientes y desarrolle sus conocimientos en nuestros blogs y artículos explicativos sobre analytics.
Aprenda cómo la minería de datos utiliza estadísticas e inteligencia artificial para analizar grandes conjuntos de datos con el fin de descubrir patrones e información útil.
Descubra cuáles son las diferencias entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático (ML), aunque estén relacionados entre sí. Mientras que la ciencia de datos da estructura al big data, el ML se centra en aprender de los datos en sí.
Comprenda los matices de la calidad e integridad de los datos, y cómo ser una organización basada en datos mediante analytics para tomar decisiones de negocios, proporcionando acceso a datos de autoservicio y ofertas de datos.
Explore en qué se diferencian la ciencia de datos y el analytics de datos. La ciencia de datos consiste en gestionar datos estructurados y no estructurados, mientras que el analytics de datos examina conjuntos de datos para extraer insights.
Sepa cómo aprovechar los datos comerciales al comprender cómo la business intelligence procesa los datos para obtener insights procesables y fundamentar la toma de decisiones.
Descubra cómo el análisis exploratorio de datos analiza y resume con eficacia los conjuntos de datos para revelar patrones y anomalías y generar una hipótesis.
Aproveche la ciencia de datos para desbloquear insights 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 de analytics para adquirir destreza en la generación de predicciones, usar una fórmula matemática de fácil interpretación y aplicarla en diversos ámbitos.
Haga predicciones de resultados más rápido y tome mejores decisiones dominando el método de regresión logística y sabiendo cuál usar.
Aprenda a ejecutar una simulación de Monte Carlo, un algoritmo computacional, mediante el uso de muestreo aleatorio repetido para estimar los posibles resultados de un evento incierto.
Informe de investigación
Videos
Conozca los fundamentos y los temas más populares en analytics con nuestra serie de videos explicativos
Vea la explicación de Luv Aggarwal acerca de que la manera en que han evolucionado los warehouses de datos y los lakes de datos hasta convertirse en lakehouses de datos, junto con 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 tejido de datos, su intrincado funcionamiento y su función en la ruptura de silos de datos, y en última instancia, restauración del acceso a los datos por parte de los usuarios.
Podcasts
Escuche interesantes debates con líderes tecnológicos
Escuche las conversaciones más interesantes sobre las últimas tendencias e innovaciones en IA y su impacto en los negocios. Presentado por Tim Hwang, el podcast ofrece una combinación equilibrada de experiencia y análisis sobre todos los aspectos, desde investigaciones innovadoras hasta 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 intelectuales y escritores más reconocidos del mundo en el área de las ciencias sociales, conversar con diferentes líderes sobre la tecnología que puede transformar su negocio.
Tutoriales
Domine los analytics con tutoriales prácticos
¿Cómo puede ayudarle IBM?
Aproveche la inteligencia colectiva de su organización accediendo fácilmente a los datos para convertir las predicciones impulsadas por IA en acciones.
Aproveche un almacén de datos diseñado para su propósito construido sobre una arquitectura abierta de lakehouse de datos para escalar la carga de trabajo de IA, para todos sus datos, en cualquier lugar.
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