{"id":24655,"date":"2016-04-19T07:30:52","date_gmt":"2016-04-19T05:30:52","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.infoempleo.com\/?post_type=post&p=24655"},"modified":"2023-03-13T19:14:08","modified_gmt":"2023-03-13T17:14:08","slug":"deep-learning-big-data-modelos-predictivos-tecnologia-para-predecir-el-futuro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/empresas.infoempleo.com\/hrtrends\/deep-learning-big-data-modelos-predictivos-tecnologia-para-predecir-el-futuro\/","title":{"rendered":"Deep learning, Big Data, modelos predictivos\u2026 tecnolog\u00eda para predecir el futuro"},"content":{"rendered":"

Los avances en tecnolog\u00eda han dado un salto cualitativo con la miner\u00eda de datos. Se le llama \u00abminer\u00eda\u00bb porque los datos son ya una materia prima de gran valor. A diferencia de otras, esta fuente es inagotable y se est\u00e1 en continuo crecimiento. Son tremendamente apreciados porque, con el tratamiento adecuado, pueden llegar a predecir el futuro.<\/p>\n

La transformaci\u00f3n que est\u00e1 sufriendo el mundo laboral a partir del desarrollo tecnol\u00f3gico qued\u00f3 reflejada de una manera inquietante en el informe que se elabor\u00f3 para el <\/span>Foro Econ\u00f3mico Mundial de Davos a principios de 2016. Desaparecer\u00e1n millones de puestos de trabajo en tan solo 5 a\u00f1os.<\/span><\/p>\n

La mayor\u00eda de las industrias que ya est\u00e1n despuntando y que prometen el reemplazo de empleos trabajan con los datos, una materia prima con multitud de aplicaciones<\/strong>.<\/p>\n

Seg\u00fan el Big Data Survey 2015<\/a>, el 40% de las 186 compa\u00f1\u00edas que participaron en este estudio declararon que en los pr\u00f3ximos tres a\u00f1os incluir\u00e1n business intelligence<\/em> en sus organizaciones. Actualmente, el 17% ya la est\u00e1n usando.<\/p>\n

El business intelligence<\/em> consiste en recopilar datos y transformarlos en informaci\u00f3n \u00fatil para un determinado negocio. No se trata solo de que se vayan a multiplicar las empresas que produzcan tecnolog\u00eda, es que cualquier empresa terminar\u00e1 por acudir a la explotaci\u00f3n de datos<\/strong>.<\/p>\n

\u00bfPara qu\u00e9 valen exactamente los datos?<\/h2>\n

Estos son algunos conceptos fundamentales para entender en qu\u00e9 medida los datos son la clave de las nuevas industrias.<\/p>\n

Big Data.<\/strong> Los datos se producen continuamente y su volumen es gigantesco. La participaci\u00f3n en redes sociales, los formularios que rellenas on-line<\/em> cuando haces una compra, te apuntas a un curso o firmas una petici\u00f3n, las b\u00fasquedas que haces a trav\u00e9s de un portal, las bases de datos de multitud de organizaciones (sanitarias, fiscales, empadronamiento\u2026), estas son algunas fuentes de las que se extraen los datos. Para trabajar con tal amalgama de informaci\u00f3n se necesitan herramientas y expertos en Big Data<\/a> que la traduzcan y la conviertan en un material con el que se pueda trabajar.<\/p>\n

Modelos predictivos.<\/strong> Son la materia derivada, lo que se pretende conseguir depurando los datos. Se construyen a partir de los patrones que se observan en los datos recogidos y analizados, y se aplican para predecir lo que va a hacer un colectivo y la medida que se va a tomar si sucede. Por ejemplo, en una l\u00ednea de tren se observa que a las 7 de la tarde hay mucha m\u00e1s cantidad de entradas que a las 11 de la ma\u00f1ana. Este patr\u00f3n se repite de lunes a viernes. La medida que toma la compa\u00f1\u00eda de trenes es aumentar la afluencia de transporte en esa franja los d\u00edas laborables. Las aplicaciones de modelos predictivos en combinaci\u00f3n con Big Data son m\u00faltiples. Una de las \u00e1reas donde m\u00e1s se est\u00e1 desarrollando es en la de marketing: los modelos predicen el comportamiento del cliente y la compa\u00f1\u00eda ofrece de antemano el servicio que prev\u00e9 que este necesitar\u00e1.<\/p>\n

Inteligencia artificial.<\/strong> El aprendizaje profundo o deep learning<\/em> se basa en los algoritmos que permiten a una m\u00e1quina extraer de una cantidad ingente de datos aquellos que resultan pertinentes y generar una respuesta a partir de esta informaci\u00f3n. Por ejemplo, un buscador. Tambi\u00e9n funciona a partir del reconocimiento de voces, im\u00e1genes o textos y genera igualmente una respuesta, por ejemplo los asistentes de voz de los tel\u00e9fonos m\u00f3viles. Y no dan siempre la misma respuesta. A partir de la interacci\u00f3n con el usuario, \u00abaprenden\u00bb si la respuesta que han dado es la adecuada o si deben ofrecer otra alternativa. El deep learning<\/em> no es algo nuevo, se dej\u00f3 de lado en los a\u00f1os 60-70 porque la tecnolog\u00eda de la \u00e9poca no era capaz de trabajar\u00a0con grandes cantidades de datos. Ahora, se ha vuelto a poner de moda gracias a los avances\u00a0tecnol\u00f3gicos que hacen posible procesar terabytes de informaci\u00f3n en un tiempo \u00abfinito\u00bb.<\/p>\n

El avance que se pretende conseguir por parte de la industria tecnol\u00f3gica es tal que el desarrollo de un perfil laboral en cualquiera de estos campos es un seguro de trabajo para los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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