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.

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.

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.

Descubra cómo la IA no es solo una tecnología independiente, sino que también tiene el potencial de transformar la manera en que hace negocios. Presentado por Jerry Cuomo, IBM Fellow y vicepresidente de tecnología, el podcast combina arte con tecnología y ofrece información sobre las tendencias en IA y la confiabilidad de la IA en los negocios.

Obtenga más información de una variedad de expertos sobre las tendencias en big data, IA y las implicaciones para los negocios. Presentado por Al Martin, vicepresidente mundial de ventas técnicas de IBM, en este podcast se tocan temas relacionados con desafíos y oportunidades del big data.