Advanced Analytics

Conferencia sobre Modelos de Analítica Predictiva empleando Machine Learning en Power BI.

Power BI democratiza Machine Learning (ML) usando AutoML en Dataflows para construir, entrenar y aplicar modelos predictivos sin necesidad de código. Estos modelos (clasificación binaria, regresión, etc.) enriquecen los datos y se convierten en entidades usables en cualquier informe. El visual de Factores de Influencia complementa esto, ya que automáticamente identifica y clasifica los drivers o segmentos clave que impactan en una métrica objetivo. Esta funcionalidad ofrece explicaciones causales directas y de fácil entendimiento sobre por qué la métrica sube o baja. Juntas, ambas características permiten a los usuarios obtener insights avanzados de su data de forma rápida y visual.

Algoritmos de Aprendizaje Reforzado

El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático donde un agente aprende a tomar decisiones basados en una recompensa esperada. Los algoritmos de este método se pueden clasificar en diferentes tipos, cada uno con un enfoque particular. Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo son una rama del aprendizaje de máquina que se enfoca en cómo los agentes inteligentes deben tomar decisiones en un entorno para maximizar una recompensa. Su importancia radica en su habilidad para resolver problemas de toma de decisiones secuenciales, donde un agente aprende a través de la interacción directa con el entorno. Esto les permite entrenar modelos para tareas complejas como el control de robots, la conducción autónoma y los juegos, superando las limitaciones del aprendizaje supervisado y no supervisado.

Redes Neuronales Artificiales y Deep Learning

Las Redes Neuronales Artificiales tienen su origen en la década de 1940, inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano, pero su interés resurgió en la década de 1980 con la invención del algoritmo de retropropagación que permitió el entrenamiento de redes neuronales con múltiples capas ocultas, luego denominadas redes neuronales convolucionales, superando la limitación del Perceptrón. A pesar de estos avances, las redes neuronales seguían siendo limitadas. El resurgimiento ocurrió a partir de la década de 2000 gracias a tres factores claves: primero el aumento de la capacidad de cómputo con la aparición de las unidades de procesamiento gráfico (GPU), segundo la aparición de la big data y tercero los avances en los algoritmos dando paso a arquitecturas como las Redes Neuronales Convolucionales para el procesamiento de imágenes, y las Redes Neuronales Recurrentes para datos secuenciales.

Inteligencia Artificial con Just Ask en SAP Analytics Cloud

SAP Analytics Cloud (SAC) está en constante evolución, y una de sus funciones más potentes es "Just Ask", introducida en el primer trimestre de 2024. Just Ask es una aplicación de IA que permite extraer conocimiento visual de sus modelos de datos empleando el lenguaje natural. Pero ¿de qué manera lo hace? Lo primero que debe tener en cuenta es que es muy importante para el buen uso de la herramienta que ud., esté familiarizado con los datos de su modelo a emplear, es decir debe conocer los indicadores, dimensiones y atributos de su modelo para que la aplicación prepare la información en forma inmediata basada en gráficos o tablas simples. Usted solo debe escribir lo que desea consultar utilizando los campos de su modelo.

SAP Analytics Cloud – Arquitecturas & Evolución

En tiempos turbulentos de conflictos militares y guerras comerciales entre bloques económicos las empresas deben adaptarse, a través de cambios en la planificación, lo que implica hacer análisis de la BigData y desarrollar predicciones. En el mercado no existe una solución que integre en una sola plataforma estos procesos centrales de análisis avanzado, planificación y escenarios predictivos como si lo hace SAP Analytics Cloud lo que ha valido que Gartner en el 2024 la considere como la plataforma líder en el cuadrante de soluciones visionarias y con mayor proyección de crecimiento.

La Analitica de Datos en las elecciones USA 2024

La analítica de datos es el proceso de examinar conjuntos de datos con el objetivo de extraer información significativa, patrones y tendencias que puedan ayudar a la toma de decisiones. Es una disciplina fundamental en la era digital, ya que las organizaciones utilizan datos para mejorar sus operaciones, optimizar procesos, identificar oportunidades de negocio y predecir comportamientos futuros. Donald Trump ha sido investido como el 47º presidente de los Estados Unidos, marcando su regreso a la Casa Blanca después de cuatro años. La ceremonia de investidura se llevó a cabo en la Rotonda del Capitolio debido a las bajas temperaturas en Washington D.C. Trump estuvo acompañado por su vicepresidente, J.D. Vance, y diversas figuras destacadas, incluyendo a los expresidentes Bill Clinton, George W. Bush y Barack Obama, así como al empresario Elon Musk.

Modelo de Factores de influencia con Power BI

El aprendizaje de máquina (o machine learning, ML) es un campo de la inteligencia artificial que se centra en desarrollar algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender y hacer predicciones o decisiones basadas en datos. En lugar de ser explícitamente programadas para realizar tareas específicas, las máquinas aprenden de los datos y mejoran su desempeño con el tiempo. Los factores de influencia son elementos o condiciones que afectan o determinan el comportamiento, las decisiones o los resultados en un contexto determinado. Pueden ser internos (dentro de una persona u organización) o externos (provenientes del entorno).

MS Fabric – El nuevo paradigma para Data Science de Microsoft

Microsoft Fabric es una plataforma unificada de datos y análisis en la nube que integra diversas herramientas y servicios de Microsoft para ofrecer una solución completa de gestión de datos y análisis empresarial. Está diseñada para simplificar la arquitectura de datos, facilitar la colaboración entre equipos y permitir un análisis más rápido y eficiente. Microsoft Fabric combina elementos de Power BI, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory y otros servicios en una sola plataforma para ofrecer un enfoque integrado de análisis y gestión de datos.

La Inteligencia Artificial Generativa en la Analitica de Datos (ej. de aplicaciones en PowerBI)

La Inteligencia Artificial Generativa en la Analitica de Datos (ej. de aplicaciones en PowerBI) La Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa) es un subcampo de la inteligencia artificial centrado en la creación de contenido nuevo a partir de patrones y datos existentes. Utilizando modelos avanzados de aprendizaje automático, como redes neuronales profundas, la IA generativa puede […]

El Analista de Datos

El Analista de Datos El rol del analista de datos, es el de proporcionar los insumos a la empresa para la toma de decisiones en todos los niveles. Su papel es fundamental y requiere conocimiento de diversas disciplinas como las matemáticas, estadística, base de datos, computación, aprendizaje de máquina, inteligencia artificial, servicios cloud, procesos de negocios y metodologías, etc.. El Analista de Datos emplea técnicas de Aprendizaje de Máquina, Inteligencia Artificial y Analítica Predictiva para identificar patrones ocultos y tendencias en los datos masivos, lo que permite a las empresas optimizar sus operaciones, mejorar las experiencias de los clientes y ser más competitivos.