Big Data en acción: definición, valor, beneficios, contexto

Prosperar la planificación de la fuerza de trabajo

el big data en RRHH pueden asistir a organizar los diferentes géneros de datos que las compañías tienen sobre los empleados para que puedan ser empleados con eficacia. el big data con el Procesamiento de Lenguaje Natural pueden ayudar a analizar la retroalimentación, las revisiones de proyectos y los datos de perfiles de talentos en general para construir perfiles de habilidades de los empleados en la organización en tiempo casi real, que pueden ser empleados como una herramienta para la planificación de la fuerza de trabajo, dice Srikant Chellappa de Engagedly a Forbes.

Van Vulpen señala que Natural Language Processing asimismo puede examinar las revisiones del rendimiento empresarial para crear perfiles de competencias de los empleados o generar de forma automática puntuaciones de rendimiento tanto para los empleados para los directivos.



Creando nuevas posiciones

RRHH también podría introducir nuevas posiciones enfocadas a los datos, como el detective de datos, Richard Binder escribe en Benefits Pro. Pensando que los equipos de RRHH inevitablemente asumirán más funciones basadas en datos ... los investigadores (del Centro de Conocimiento para el Futuro del Trabajo y el Sitio 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 la meta de resolver inconvenientes empresariales, escribe Binder. El Detective podría ir desde una inmersión en big data a explicar los conocimientos de la gran imagen a los menos versados en datos, ayudando en última instancia a prosperar el desempeño de los empleados.


Cómo el big data pueden ayudar a las finanzas de las compañías

el big data son ahora una parte de nuestra vida cotidiana, ¡incluso si somos conscientes de ello o bien no! La analítica, la IA y otros programas de datos en funcionamiento recogen continuamente información, que nos da una idea de quién, qué y dónde ocurre una transacción. Las empresas más grandes han incorporado estos datos para satisfacer la siempre y en toda circunstancia alterable demanda de los clientes del servicio y promover los beneficios y atenuar las pérdidas.

Sin embargo, esta información compendiada puede ser bastante inútil tratándose de datos a menos que esté clasificada, y las compañías saben lo que están buscando. Esto significa que los datos entrantes deben organizarse con eficacia a fin de que las compañías puedan usarlos para identificar la información sobre sus finanzas y obrar en consecuencia con los datos.

En el presente artículo se discutirá de qué manera el big data pueden asistir a las finanzas de las empresas y qué hay que buscar para hacer las mejoras.


Perspectivas en tiempo real de el big data

Uno de las ventajas más prominentes que el big data tienen para ofrecer a un negocio es la comprensión en tiempo real. Nunca antes habíamos sido capaces de monitorear los precios de la demanda con precisión, nuestros contendientes, las tendencias en el mercado de valores, o aun las tendencias políticas y sociales justo cuando suceden. Debido a la cantidad de datos que se recogen, los datos apropiados y relevantes son entonces tamizados, y esto puede ser organizado y presentado como un medio para guiar la siguiente resolución del negocio.



 Detección y prevención del fraude con big data

Otro beneficio útil de tener big data al alcance de un negocio es que la IA puede apreciar patrones o bien comportamientos inusuales, detectando de forma rápida el fraude. Algunos de estos patrones inusuales pueden incluir hábitos de gasto sospechosos de tarjetas de crédito o bien grandes cantidades de dinero gastadas. Esto se marca automáticamente como sospechoso, lo que quiere decir que la interacción puede cerrarse a una velocidad significativa, y los bancos pueden ser alertados.

Desafortunadamente, el fraude financiero es exageradamente común, por lo que prosperar la recolección de datos on line y otros programas de inteligencia artificial puede asistir a limitar el daño que el fraude puede ocasionar a sus víctimas.


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

A fines de agosto, Glassdoor tenía más de 53.000 ofertas de trabajo que mentaban el aprendizaje automático (ML) y veinte trabajos que incluían la ciencia de los datos con salarios que iban de cincuenta a más de 180.000 dólares americanos. 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 esta manera como para profesionales que desean dominar la tecnología más reciente. Cada programa de esta lista de los mejores cursos on line 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 currículo.


Analítica certificada Certificación profesional

Este programa, que es neutral en lo que se refiere a los proveedores, está dirigido a profesionales de la analítica en la primera fase o intermedia de sus carreras. Los solicitantes precisan una licenciatura y 5 años de experiencia profesional o una maestría con 3 años de experiencia laboral. Todos y cada uno de los aspirantes al examen firman un código de ética y deben presentar una referencia de un empleador para confirmar las habilidades sociales.

El examen se fundamenta en el análisis de labores del trabajo y cubre 7 áreas:

El problema de la enmarcación de los negocios
El análisis de los problemas de enmarcado
Data
Selección de la metodología
Construcción ir a mi blog de modelos
Despliegue
Gestión del ciclo vital

Hay cien preguntas de opción múltiple en el examen. El coste base de la certificación CAP es de seiscientos noventa y cinco dólares o cuatrocientos noventa y cinco dólares para los miembros del Instituto de Investigación de Operaciones y Ciencias de la Administración (INFORMS). INFORMS ofrece una clase de preparación para el examen.

Una nueva versión del examen será lanzada el 1 de enero de dos mil veintiuno y puede ser tomada online.



Certificación en Inteligencia de Negocios de Oracle

Esta capacitación va a preparar a las personas para emplear el software de Oracle para optimar las operaciones comerciales y crear informes, modelos y previsiones. Oracle ofrece capacitación en inteligencia empresarial en 4 categorías:

BI Enterprise Edition - aprenda a construir y regentar cuadros de mando
Essbase - aprenda a utilizar el procesamiento analítico online 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 dos primeros programas de adiestramiento.

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 permitidos 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
Construyendo reconocimiento de imágenes, detección de objetos, algoritmos de reconocimiento de texto con redes neuronales profundas y redes neuronales convolucionales
Usando imágenes del mundo real de diferentes formas y tamaños para visualizar el viaje de una imagen por medio de las convoluciones para comprender
cómo una computadora ve la información, la pérdida de la trama y la precisión
Explorando estrategias para prevenir el exceso de equipamiento, incluyendo el aumento y los abandonos
Aplicando redes neuronales para resolver problemas de procesamiento de lenguaje natural usando TensorFlow

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

El examen cuesta cien dólares estadounidenses.