economía de los datos

La economía de los datos según Emilio Ontiveros y su equipo

‘Economía de los datos‘, subtitulado ‘Riqueza 4.0‘, es un repaso multidisciplinar por las diferentes implicaciones del boom de la disponibilidad de datos y tecnologías que los explotan, como Big Data o Machine Learning, un enfoque, como decimos, multidisciplinar aunque con un foco fundamentalmente macroeconómico y legal.   El libro, promovido por Fundación Telefónica, se estructura…

Cuatro formas de crear valor a partir de los datos

La explotación de los datos es uno de los temas más relevantes hoy en día cuando se habla de tecnología y de transformación digital.   De alguna forma, dentro de este paraguas de los datos englobamos términos y tendencias como Data Science, Machine Learning o Big Data.   Ahora bien ¿Qué valor puede extraer una empresa de los datos que…

Clasificadores: el encuentro entre Data Science, Machine Learning y Redes Neuronales

Con frecuencia, cuando se ponen de moda, las fronteras entre diferentes tecnologías o simplemente técnicas se vuelve confusas. A veces porque realmente no son tan nítidas, a veces porque el ‘marketing tecnológico’ intencionadamente aplica incorrectamente términos de moda a tecnologías ya conocidas y menos ‘glamurosas’, a veces por pura confusión o ignorancia del que usa…

Las fases de un proyecto de Data Science

Aunque Data Science es una disciplina que puede aplicarse a todo tipo de campos, a todo tipo de sectores, negocios e investigaciones, lo cierto es que, dejando aparte las diferencias particulares dependientes del campo de aplicación y situaciones específicas, en sus líneas básicas, siguen una mecánica muy parecida, unas fases que parecen repetirse una y…

Data Science y la pregunta adecuada

Establecer claramente objetivos es muy importante. Tener clara una estrategia es fundamental. Es una verdad válida para cualquier acción de una cierta ambición que emprendamos. Es importante para un cambio estratégico, para un proyecto clave o para una transformación digital. Y también es importante para un trabajo en Data Science. Sólo que, cuando hablamos de…