Archive for ‘Data Science’ Category

22
feb
Desafíos del Big Data de cara al futuro
  • Synergic Partners
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  • Big Data & Business . Data Analytics . Data Science . digital transformation . Estrategia Empresarial . Innovation .

El camino al éxito no es algo sencillo, siempre requiere un nivel de trabajo y esfuerzo para lograrlo. Las tecnologías Big Data, presentando un gran potencial tanto presente como futuro, están en constante transformación y expansión. Tanto su evolución como el nivel de adopción de dichas tecnologías por parte de las empresas (en función de su nivel de madurez Big Data), hace que nos topemos con distintos retos a medio plazo. Para evitar limitaciones en este sentido debemos estudiar algunos puntos que puedan suponer un reto a futuro. Escasez de perfiles especializados en datos Curiosamente, una de las mayores dificultades que están encontrando aquellas empresas que ya desarrollan iniciativas de Big Data, es encontrar profesionales con la formación y experiencia necesarias.…

09
feb
No hay 3 sin 4: Hacia la cuarta revolución industrial
  • Carlos Lorenzo
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  • Big Data . Digitalización . Eficiencia operativa . Fabricación Aditiva . Industria 4.0 . Inteligencia Artificial . IoT . Realidad Aumentada . Revolución Industrial . Transformación digital .

La personalización en masa del producto es el catalizador del cambio que, entre otras cosas, origina la industria 4.0 Ha llovido mucho desde que la máquina de vapor cambiara el curso de la historia de nuestra civilización con la mecanización de la producción en la llamada Primera Revolución Industrial. Los avances científicos a finales del siglo XIX permitieron vivir una Segunda Revolución Industrial con el descubrimiento de la electricidad que sería la base para la producción en masa, seguida de una tercera revolución en pleno siglo XX gracias al poder de la informática y la electrónica en la automatización de procesos de producción. Hoy, se está gestando ante nuestros ojos una Cuarta Revolución Industrial, producto de la fusión de una…

30
ene
De la sensorización a la Industria 4.0
  • Maria Muñoz
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  • Advanced Analytics . Analítica Avanzada . Big Data . Industria 4.0 . IoT . Sector Industrial . Sensorización . Transformación digital .

Actualmente el sector industrial se encuentra inmerso en un proceso de cambio que hace evidente la necesidad de evolucionar su modelo de negocio hacia un modelo de negocio menos tradicional. En los últimos años, han aparecido tecnologías digitales capaces de ayudar a la industria a adaptarse a las demandas del mercado. La incorporación de estas tecnologías en los procesos industriales se convierte en un punto clave para permanecer relevante dentro del sector. Gracias a la integración de estas tecnologías, centradas en IoT y en el análisis y recogida de información de la propia instrumentación de las máquinas, el sector industrial se verá enriquecido con la aparición de una cantidad ingente de información no contemplada ni analizada hasta la fecha. Dicho análisis…

11
ene
La fiebre (o Hype) del Deep Learning
  • Alfonso Ibañez
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  • Algoritmos . Big Data . Computación . Data . Data Science . Data Scientists . Deep Learning . Deep Learning Hype . Fiebre Deep Learning . IA . Inteligencia Artificial . Machine Learning . Neural Networks . Redes Neuronales .

En la era del Big Data no pasa un día sin que leamos alguna noticia sobre Inteligencia Artificial, Machine Learning o Deep Learning, sin saber nunca a lo que se refieren. Los "expertos" del sector mezclan e intercambian los términos con toda naturalidad, y solo contribuyen a su hype. El simple hecho de mencionarlos atrapa la atención de los inversores, y les convence de que estas técnicas tienen un poder casi mágico. El Aprendizaje Automático (del inglés Machine Learning) es una disciplina científica, procedente de la Inteligencia Artificial, que estudia cómo los sistemas pueden ser programados para aprender y mejorar con la experiencia, sin intervención humana. Para abordar este problema, diariamente surgen nuevos paradigmas que permiten descubrir conocimiento a partir…

06
oct
ADRIÁN SUÁREZ ARMAS, DOMADOR DE DATOS
  • Synergic Partners
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  • Analítica de Datos . Big Data . Big Data Consulting . Consultoría Big Data . Data Scienc . Synergic Partners .

ENTREVISTA PUBLICADA POR EL DIARIO DE LAS PALMAS | LA PROVINCIA, EL DÍA DOMINGO 3 DE SEPTIEMBRE 2017 El aruquense Adrián Suárez Armas, ‘Team Leader’ de consultoría en Synergic Partners, una de las punteras en ‘Big Data’ tiene 27 años y billones de datos que ofrecer a través de una de las empresas más punteras de Europa especializada en Big Data, el futuro que ya casi está aquí y por el cual las empresas se acercan con precisión quirúrgica a las necesidades de los consumidores. Ingeniero Industrial especializado en Mecánica de Construcción por la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, Suárez Armas se enfrenta a un campo tan vanguardista que va por delante de la propia regulación de la…

20
sep
«Dicen que ser Data Scientist es la profesión más sexy del siglo»
  • Synergic Partners
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  • Big Data . Carrera Profesional . Data Science . Data Scientist . Synergic Partners .

ENTREVISTA PUBLICADA POR EL DIARIO INFORMACIÓN, EL DÍA MARTES 12 DE SEPTIEMBRE 2017 Lourdes Pascual se licenció en Matemáticas por la Universidad de Alicante en 2011 y después realizó un master en Ingeniería Matemática en la Complutense de Madrid. Trabaja en una consultora de Telefónica como Data Scientist y ayer compartió su experiencia con profesores y alumnos en la UA. P. ¿Cuál es su labor como Data Scientist? Estoy en Synergic Partners, una consultora del Grupo Telefónica que se dedica a explotar los datos para obtener un valor de ellos mediante técnicas de «Machine Learning» o aprendizaje automático. P. ¿Y eso cómo se plasma? Hay una inmensa cantidad de datos y se trata de procesarlos todos para sacar un valor…

16
ago
Anticiparse a la Fuga de Clientes mediante Palancas de Retención
  • Rubén Granados
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  • Big Data . Churn Prediction . Data Science . Fuga de Clientes . Machine Learning . Palancas de Retencion .

  Identificación y análisis de sendas de desvinculación de clientes Saber qué clientes pueden dejar de serlo ha sido el objetivo de los clásicos modelos de fuga (churn) cuyo output final consistía en una probabilidad de abandono asociada a cada cliente en determinado rango temporal. Sin embargo, una vez que sabemos que el cliente se va a ir, nos surge una pregunta: ¿Qué hacer para evitar su marcha? Incluso llegar más allá: ¿Qué hacer para conseguir que el cliente ni siquiera se plantee su marcha? Medidas preventivas de fuga de clientes en el sector bancario En Synergic Partners hemos realizado un proyecto para una de las entidades bancarias más importantes de España en el cual se responde a estas preguntas…

30
may
Mejorando la operatividad de un Call Center con Machine Learning
  • Víctor Gonzalez
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  • Algorithms . Big Data . Data Science . Machine Learning . Procesamiento de Lenguaje Natural .

Entender a nuestros clientes y dar la mejor respuesta a sus necesidades en el menor tiempo posible es clave para aumentar su satisfacción y su engagement con la compañía. El problema comienza cuando el número de clientes es alto y nos llegan cientos o miles de mensajes al día. En esta situación tenemos dos problemas a solucionar. Primero hay que priorizar a qué mensajes le vamos a dar respuesta primero y, segundo, hay que entender qué es lo que nos dicen. Está claro que algunos mensajes serán más importantes o más urgentes que otros, y no siempre es fácil priorizar. Para facilitar esta tarea podemos servirnos de técnicas de Machine Learning que hagan parte del trabajo por nosotros. En este…

18
may
Predicción del crimen: ¿una realidad?
  • Santiago González
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  • Big Data . Crime Predicction . Innovation . Predicción de crímenes .

Según la OMS, una de las principales preocupaciones de la sociedad mundial en la actualidad es la violencia y el crimen. Tanto es así que, el principal objetivo de la policía y de los sistemas judiciales criminales es evitar que se produzcan más crímenes, creando para ello centros de inteligencia con el fin de intentar prevenirlos. En este sentido, como director de innovación, e influenciado por la ciencia ficción, me propuse analizar esta situación. Usando el tradicional método científico, el primer paso fue plantear preguntas e hipótesis: ¿Es posible predecir crímenes en lugar, fecha y hora? ¿Con cuanto nivel de detalle? ¿Tenemos experiencia en esto? ¿Quién nos puede ofrecer información? ¿Alguien lo ha hecho previamente, y con qué resultados? Gracias…

17
sep
Precauciones a la hora de normalizar datos en Data Science
  • Santiago Morante
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Para que funcionen mejor muchos algoritmos de Machine Learning usados en Data Science, hay que normalizar las variables de entrada al algoritmo. Normalizar significa, en este caso, comprimir o extender los valores de la variable para que estén en un rango definido. Sin embargo, una mala aplicación de la normalización, o una elección descuidada del método de normalización puede arruinar tus datos, y con ello tu análisis. Vamos a ver unos ejemplos de los métodos de normalización más usados actualmente. Escalado de variables (Feature Scaling o MinMax Scaler) En este caso, cada entrada se normaliza entre unos límites definidos: El problema de este tipo de normalization, es que comprime los datos de entrada entre unos límites empíricos (el máximo y…

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