¿POR QUé RAZóN EL BIG DATA NOS VA A HACER MEJORES EN EL FUTURO?

¿Por qué razón el Big data nos va a hacer mejores en el futuro?

¿Por qué razón el Big data nos va a hacer mejores en el futuro?

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Progresar la planificación de la fuerza de trabajo

el big data en RRHH pueden asistir a organizar los diferentes tipos de datos que las compañías tienen sobre los empleados para poder ser empleados eficazmente. el big data con el Procesamiento de Lenguaje Natural pueden ayudar a examinar la retroalimentación, las revisiones de proyectos y los datos de perfiles de talentos normalmente para construir perfiles de habilidades de los empleados en la organización en tiempo prácticamente real, que pueden ser utilizados como una herramienta para la planificación de la fuerza de trabajo, dice Srikant Chellappa de Engagedly a Forbes.

Van Vulpen apunta que Natural Language Processing también puede analizar las revisiones del rendimiento empresarial para crear perfiles de competencias de los empleados o bien generar automáticamente puntuaciones de rendimiento tanto para los empleados como para los directivos.



Creando nuevas situaciones

RRHH asimismo podría introducir nuevas posiciones enfocadas a los datos, como el detective de datos, Richard Binder escribe en Benefits Pro. Creyendo que los equipos de RRHH inevitablemente aceptarán más funciones basadas en datos ... los estudiosos (del Centro de Conocimiento para el Futuro del Trabajo y el Lugar de Trabajo Futuro) se imaginan a un detective de datos de RRHH que sintetizaría flujos de datos como portales de beneficios y encuestas a empleados con el objetivo de solucionar problemas empresariales, escribe Binder. El Detective podría ir desde una inmersión en big data a explicar los conocimientos de la enorme imagen a los menos versados en datos, ayudando en última instancia a prosperar el rendimiento de los empleados.


Grandes herramientas de administración de datos y análisis de negocios que necesita conocer



Plataforma de Automatización de Procesos Analíticos Alteryx (APA)

La Plataforma de Automatización de Procesos Analíticos (APA) de Alteryx es un sistema de automatización de procesos analíticos, de aprendizaje automático y de ciencias de la información de extremo a extremo, empleado por analistas y científicos de datos para preparar, entremezclar, enriquecer y analizar datos. El Centro Metódico trabaja con la APA de Alteryx para consolidar los activos analíticos en un sistema donde se puede acceder y compartir por los trabajadores de datos. Intelligence Suite, parte de la actualización de la plataforma Alteryx APA 2020.2, trabaja con Analytics Hub y Alteryx Designer para asistir a los usuarios sin conocimientos de ciencia de datos a construir modelos predictivos.



Plataforma de datos Cloudera Nube privada

Cloudera Data Platform Private Cloud extiende la velocidad nativa de la nube, la simplicidad y la economía de la plataforma de datos Cloudera y sus capacidades de ciclo de vida de datos al centro de datos. Construido para entornos de nube híbridos, Cloudera Data Platform Private Cloud ayuda a la administración de TI a satisfacer mejor la necesidad de acceso a los datos para tareas de análisis y aprendizaje automático, mientras que facilita la gestión de la plataforma con herramientas de gestión basadas en contenedores. Cloudera Data Platform Private Cloud puede reducir los costos del centro de datos al aumentar la utilización de los servidores en un setenta por ciento, mientras que asimismo reduce el almacenamiento y los gastos generales del centro de datos, conforme la empresa.


Nube de Inteligencia de Datos Collibra

Collibra Data Intelligence Cloud es un sistema nativo de la nube, plenamente gestionado, que automatiza los flujos de trabajo de datos, da visibilidad de los activos de datos, garantiza la seguridad y crea una forma racionalizada para que los usuarios empresariales accedan y examinen datos de confianza. Collibra Data Intelligence Cloud está construido sobre una arquitectura de microservicios para prosperar más de manera fácil los servicios de datos o bien desarrollar nuevos. También ofrece una puntuación de los datos, que calcula una medida de la calidad de los datos a nivel de atributos, y herramientas para gestionar las solicitudes de datos de los individuos.


MariaDB SkySQL

MariaDB SkySQL es una base de datos en nube plenamente administrada como una edición de servicio de la popular base de datos relacional MariaDB que aguanta aplicaciones transaccionales y analíticas. SkySQL usa Kubernetes para la orquestación de contenedores; el motor de flujo de trabajo ServiceNow para la administración de inventario, configuración y flujo de trabajo; Prometheus para la supervisión y alerta en tiempo real; y la aplicación de análisis y visualización de código abierto Grafana para la visualización de datos. Los usuarios de SkySQL asimismo tienen la posibilidad de personalizar las opciones y configuraciones de las bases de datos para satisfacer los requisitos de seguridad, alta disponibilidad y recuperación de desastres de la empresa.


ThoughtSpot DataFlow

La nueva característica de DataFlow de ThoughtSpot dentro de la plataforma de análisis de negocios de la compañía torna posible cargar datos de las bases de datos de origen y los sistemas de archivos en la base de datos en memoria de Falcon que nutre el sistema ThoughtSpot. DataFlow permite a los usuarios conectarse a una fuente de datos, previsualizar y escoger los datos que quieren desplazar a ThoughtSpot, y programar las sincronizaciones de datos, y todo esto se puede hacer sin necesidad de codificación. DataFlow reduce significativamente la cantidad de recursos técnicos precisos para desplegar ThoughtSpot, al unísono que acelera el acceso y el análisis de los datos.


Certificaciones en ciencias de la información para prosperar tu currículo y tu sueldo.

A finales de agosto, Glassdoor tenía más de 53.000 ofertas de empleo que mencionaban el aprendizaje automático (ML) y 20.000 trabajos que incluían la ciencia de los datos con sueldos que iban de 50.000 a más de ciento ochenta dólares estadounidenses. Poco a poco más empresas hacen del análisis de datos y del aprendizaje automático un elemento central del desarrollo de nuevos productos y de las ocasiones de ingresos futuros.

Las grandes empresas de tecnología, así como las organizaciones tecnológicas independientes, ofrecen programas de capacitación para personas que son nuevas en la ciencia de los datos, de este modo para profesionales que quieren dominar la tecnología más reciente. Cada programa de esta lista de los mejores cursos online para la ciencia de los datos ampliará su experiencia y agregará un valioso elemento de línea en forma de certificación de ciencia de los datos a su currículum.


Certificado profesional de ciencias de los datos de IBM

IBM ofrece este programa en Coursera, que es dado por empleados de la empresa. Los estudiantes de este curso tomarán una serie de laboratorios prácticos en la nube de IBM que proporcionan experiencia con Jupyter/JupyterLab, GitHub, R Studio y Watson Studio.

Este programa on-line toma alrededor de 10 meses encuentralo aquí para completarse y tiene nueve cursos:

Qué es la ciencia de los datos Herramientas para la ciencia de los datos
Metodología de la ciencia de los datos
Pitón para la ciencia de los datos y la IA
Bases de datos y SQL para la ciencia de los datos
Análisis de datos con Python
Visualización de datos con Python
Aprendizaje de máquinas con Python
La piedra angular de la ciencia de los datos aplicados




Certificación en Inteligencia de Negocios de Oracle

Esta capacitación preparará a las personas para utilizar el software de Oracle para optimizar las operaciones comerciales y crear informes, modelos y previsiones. Oracle ofrece capacitación en inteligencia empresarial en cuatro categorías:

BI Enterprise Edition - aprenda a construir y administrar cuadros de mando
Essbase - aprenda a utilizar el procesamiento metódico on-line para pronósticos y análisis
BI Publisher - aprende a crear y entregar informes y otros documentos
Aplicaciones de BI - aprenda a instalar, configurar y personalizar las aplicaciones de BI de Oracle y el almacén de inteligencia de negocios de Oracle

Las certificaciones están libres para los 2 primeros programas de entrenamiento.

El programa de certificado de desarrollo de TensorFlow

Los desarrolladores que aprueben el examen pueden unirse a la Red de Certificados de TensorFlow. Este manual cubre los criterios para tomar el examen, incluyendo una lista de verificación de habilidades, elegibilidad y recursos tolerados durante el examen.

Para aprobar el examen, los examinandos deben entender:

Los principios fundamentales del ML y el aprendizaje profundo
Edificando modelos de ML en TensorFlow 2.x
Edificando reconocimiento de imágenes, detección de objetos, algoritmos de reconocimiento de texto con redes neuronales profundas y redes neuronales convolucionales
Utilizando imágenes del planeta real de diferentes formas y tamaños para visualizar el viaje de una imagen a través de las convoluciones para comprender
de qué manera una computadora ve la información, la pérdida de la trama y la precisión
Explorando estrategias para prevenir el exceso de equipamiento, incluyendo el incremento y los abandonos
Aplicando redes neuronales para resolver problemas de procesamiento de lenguaje natural utilizando TensorFlow

Si estos temas son nuevos para ti, echa una ojeada al DeepLearning.ai TensorFlow in Practice Specialization on Coursera o al curso de Introducción al TensorFlow for Deep Learning sobre Udacity.

El examen cuesta cien dólares americanos.

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