LECCIONES QUE APRENDIMOS EN INNODATA BARCELONA

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Por: admin
junio 20, 2019
admin
junio 20, 2019

El interés por el Big Data & Analytics sigue creciendo

Barcelona se volcó por el evento y cientos de personas quisieron acompañarnos esa tarde. Con una cola digna de un gran espectáculo de rock y un auditorio lleno, nadie puede decir que el Big Data & Analytics no es un tema candente.

A la Inteligencia Artificial todavía le queda un largo recorrido…

En datahack, que estamos en la punta de la ola, lo sabemos mejor que nadie. Y Alejandro Arranz nos lo transmitió muy bien durante su charla, en la que nos habló de las últimas tendencias, que implican a las Neurociencias a la hora de sacar el máximo partido a la tecnología deep learning

El etiquetado es importante. Y caro

Francisco Rodríguez Drumond comentó el problema de los modelos de machine learning de aprendizaje no supervisado. Este es que requieren muchos datos etiquetados, que normalmente no existen. Por eso, hay que invertir tiempo y recursos en elaborar los datasets. Para atajar ese problema, existe la tendencia a implementar modelos de aprendizaje semisupervisados.

Javier Moralo también nos habló de las dificultades que tuvimos con el modelo de Speech to text de DIA4RA. Todos los datasets estaban en inglés, así como de la forma en que elaboramos unos propios.

Apache Ignite es una opción a tener en cuenta para los Arquitectos de Datos

Gastón Lucero nos habló de las ventajas de Apache Ignite, entre ellas:

  • su escalabilidad
  • que mezcla beneficios del almacenamiento en memoria con otros de la gestión de datos en SQL.

Vivimos en el internet de las emociones

Lo importante no es solo lo que decimos, sino cómo lo decimos. Es decir, la cuestión no es que nos escuchen, sino que entiendan lo que sentimos al decir lo que decimos. El reto es detectar las emociones del usuario para descubrir cuál es el mejor momento para venderle un producto, servicio o idea.

Un reto del sector: conseguir los perfiles profesionales necesarios

Big Datainteligencia artificialmachine learning y deep learning implican un tratamiento de datos eficaz en diferentes procesos. Dichos procesos requieren del uso avanzado de un stack tecnológico inmenso. Para estos cambios se necesitan profesionales de Big Data & Analytics y, a día de hoy, hay una carencia alarmante de ellos. No te lo pienses más y fórmate en esta profesión de futuro con el máster de Big Data & Analytics de datahack.

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