Big Data y Machine Learning: Tecnologías para la Toma de Decisiones | Tecnología | optimizar | Empresa | herramientas digitales | TECNOLOGÍA

Actualizado el 08/04/2022 18:45

Tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático, el big data, el Internet de las cosas (IoT), los servicios en la nube, las TIC y otras se han convertido en importantes fuentes de información para las empresas, ya que permiten la gestión de datos con un 100 % de confiabilidad para optimizar las operaciones. procesos y así tomar decisiones correctas y oportunas.

En este sentido, la Dra. Yamilet Serrano, directora del programa de Ciencia de Datos de la Universidad de Ingeniería y Tecnología (UTEC), que el aprendizaje automático es una tecnología de inteligencia artificial que funciona como una aplicación de aprendizaje automático a través del big data, que genera grandes cantidades de datos y prepara las computadoras para ello. para reconocer patrones y hacer predicciones.

“En el espacio corporativo, cada organización debe aprender a recopilar sus propios datos para extraer información valiosa de ellos. En Perú, las industrias que pueden aprovechar al máximo estas tecnologías son: manufactura, comercio minorista, agricultura, transporte”, comentó Serrano.

VER: NVIDIA anuncia Omniverse Cloud para conectar a millones de diseñadores y creadoresLa inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático, los grandes datos, el Internet de las cosas (IoT), los servicios en la nube, las TIC y otros se han convertido en importantes fuentes de información para las empresas.

Pero, ¿cuáles son los beneficios de aplicar el aprendizaje automático y los grandes datos a la empresa? El especialista de la UTEC señala que estas herramientas tecnológicas ayudan a descubrir patrones que no son tan visibles a partir de datos masivos.

Por tanto, sirven de apoyo para tomar decisiones estratégicas y conocer con mayor precisión el comportamiento de los clientes. Por tanto, las empresas que opten por estas fuentes de información digital pueden examinar modelos de predictibilidad muy útiles en la hoja de ruta de sus empresas y organizaciones.

Finalmente, la Dra. Serrano apunta que los futuros profesionales de profesiones tecnológicas tendrán mejores oportunidades en el mercado laboral. En el caso específico de la carrera de Data Science, los futuros profesionales necesitan desarrollar sus habilidades blandas como la comunicación, ya que esto permite el entendimiento con especialistas de otros campos para respaldar los caminos más óptimos en las vías comerciales.

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